就AI 基础设施的演进与挑战问题之定义应用的交付模式的问题如何解决

本文涉及的产品
云效 DevOps 流水线,基础版人数 不受限
云效 DevOps 制品仓库,基础版人数 不受限
云效 DevOps 测试管理,基础版人数 不受限
简介: 就AI 基础设施的演进与挑战问题之定义应用的交付模式的问题如何解决

问题一:如何定义应用的交付模式?

如何定义应用的交付模式?


参考回答:

我们借助云效平台,通过应用模板来定义应用的交付模式。

具体步骤包括:

首先,在云效appstack上创建应用模板;

然后,在该模板上开启“变更 + 研发流程”服务;

接着,按照特定的研发流程(如基于feature的持续交付模式),为不同阶段定义变量组;

最后,通过模板规范应用的部署方式,包括环境设置和部署策略。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/660874


问题二:“特性驱动的持续交付模板”有什么特点?

“特性驱动的持续交付模板”有什么特点?


参考回答:

“特性驱动的持续交付模板”的特点是开发、测试均基于特性分支,集成发布均基于主干分支。

它推崇单个特性的独立开发、独立测试、独立集成与独立交付,以实现快速开始、快速集成和快速交付。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/660875


问题三:在云效平台上,如何规范应用的研发交付流程?

在云效平台上,如何规范应用的研发交付流程?


参考回答:

在云效平台上,规范应用的研发交付流程包括:

首先确定应用的环境和部署策略;

然后创建一个多阶段的研发流程,如特性验证阶段和生产部署阶段;

接着为每个阶段定义具体的流水线和步骤,如代码检视、构建、部署和测试等;

最后设置流水线的触发条件和执行分支。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/660876


问题四:在特性验证阶段,流水线包含哪些步骤?

在特性验证阶段,流水线包含哪些步骤?


参考回答:

在特性验证阶段,流水线通常包含以下步骤:

代码检视,即对提交的代码进行审查以确保质量;

构建,将代码编译成可执行的文件或包;

部署,将构建好的应用部署到特性验证环境中;以及测试,对部署的应用进行功能测试和性能测试等。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/660877


问题五:生产部署阶段的流水线有哪些特别之处?

生产部署阶段的流水线有哪些特别之处?


参考回答:

生产部署阶段的流水线除了包含常规的代码检视、构建、部署等步骤外,还特别增加了审核步骤,以确保应用在进入生产环境之前已经通过了所有的质量检查和验证。此外,该阶段的流水线还限制了运行分支为master,并会自动计算流水线执行时所涉及到的feature分支,并判断其前序阶段的执行成功与否。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/660878

相关实践学习
流水线运行出错排查难?AI帮您智能排查
本实验将带您体验云效流水线Flow的智能排查能力,只需短短1-2分钟,即可体验AI智能排查建议。
ALPD云架构师系列 - 云原生DevOps36计
如何把握和运用云原生技术,撬动新技术红利,实现持续、安全、高效和高质量的应用交付,并提升业务的连续性和稳定性,这是云原生时代持续交付共同面对的机会和挑战。本课程由阿里云开发者学堂和阿里云云效共同出品,是ALPD方法学云架构师系列的核心课程之一,适合架构师、企业工程效能负责人、对DevOps感兴趣的研发、测试、运维。 课程目标 前沿技术:了解云原生下DevOps的正确姿势,享受云原生带来的技术红利 系统知识:全局视角看软件研发生命周期,系统学习DevOps实践技能 课程大纲: 云原生开发和交付:云研发时代软件交付的挑战与云原生工程实践 云原生开发、运行基础设施:无差别的开发、运行环境 自动部署:构建可靠高效的应用发布体系 持续交付:建立团队协同交付的流程和流水线 质量守护:构建和维护测试和质量守护体系 安全保障:打造可信交付的安全保障体系 建立持续反馈和持续改进闭环
相关文章
|
7天前
|
边缘计算 人工智能 算法
AI在智慧能源管理中的边缘计算应用
AI在智慧能源管理中的边缘计算应用
71 13
|
7天前
|
人工智能 Cloud Native 中间件
划重点|云栖大会「AI 原生应用架构论坛」看点梳理
本场论坛将系统性阐述 AI 原生应用架构的新范式、演进趋势与技术突破,并分享来自真实生产环境下的一线实践经验与思考。
|
7天前
|
存储 人工智能 Serverless
函数计算进化之路:AI 应用运行时的状态剖析
AI应用正从“请求-响应”迈向“对话式智能体”,推动Serverless架构向“会话原生”演进。阿里云函数计算引领云上 AI 应用 Serverless 运行时技术创新,实现性能、隔离与成本平衡,开启Serverless AI新范式。
170 12
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AIGC技术深度解析:生成式AI的革命性突破与产业应用实战
蒋星熠Jaxonic,AI技术探索者,深耕生成式AI领域。本文系统解析AIGC核心技术,涵盖Transformer架构、主流模型对比与实战应用,分享文本生成、图像创作等场景的实践经验,展望技术趋势与产业前景,助力开发者构建完整认知体系,共赴AI原生时代。
|
10天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
现代AI工具深度解析:从GPT到多模态的技术革命与实战应用
蒋星熠Jaxonic,AI技术探索者,深耕代码生成、多模态AI与提示词工程。分享AI工具架构、实战应用与优化策略,助力开发者提升效率,共赴智能编程新纪元。
|
13天前
|
人工智能 Kubernetes 安全
重塑云上 AI 应用“运行时”,函数计算进化之路
回顾历史,电网的修建,深刻地改变了世界的经济地理和创新格局。今天,一个 AI 原生的云端运行时的进化,其意义也远不止于技术本身。这是一次设计哲学的升华:从“让应用适应平台”到“让平台主动理解和适应智能应用”的转变。当一个强大、易用、经济且安全的 AI 运行时成为像水电一样的基础设施时,它将极大地降低创新的门槛。一个独立的开发者、一个小型创业团队,将有能力去创造和部署世界级的 AI 应用。这才是技术平权的真谛,是激发全社会创新潜能的关键。
|
13天前
|
人工智能 算法 数据挖掘
AI Agent工作流实用手册:5种常见模式的实现与应用,助力生产环境稳定性
本文介绍了五种AI Agent结构化工作流模式,帮助解决传统提示词方式在生产环境中输出不稳定、质量不可控的问题。通过串行链式处理、智能路由、并行处理、编排器-工作器架构和评估器-优化器循环,可提升任务执行效率、资源利用和输出质量,适用于复杂、高要求的AI应用。
197 0
AI Agent工作流实用手册:5种常见模式的实现与应用,助力生产环境稳定性
人工智能 关系型数据库 OLAP
82 0
|
19天前
|
人工智能 数据可视化 测试技术
AI 时代 API 自动化测试实战:Postman 断言的核心技巧与实战应用
AI 时代 API 自动化测试实战:Postman 断言的核心技巧与实战应用
263 11

热门文章

最新文章