Jenkins流水线支持多组件按照依赖顺序部署 概述 前提条件 操作步骤

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对接测试 操作前需进行Jenkins对接Gitlab测试，保证Jenkins通过API能够正常访问Gitlab。 生成Gitlab访问令牌 登录Gitlab。 鼠标移动到右上角的账号名上，单击“Edit profile”。 单击“Access Tokens”，输入“Token n

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环境准备 准备Jenkins环境 上传代码到Gitlab代码仓库 安装obsutil工具 安装KooCLI工具 安装插件并配置Jenkins工具 父主题： Gitlab对接Jenkins自动构建并部署到CAE

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供了完整的代码提交>>Jenkins构建>>软件包上传/镜像上传>>CAE部署的指导，如涉及其他语言如Golang等只需对应安装编译构建环境即可。 适用场景 此功能适用于您的代码已在Gitlab上管理，通过Jenkins构建打包，使用CAE进行应用托管， 并且已经部署了组件之后，需要进行组件升级的场景。

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rviceStage进行应用托管并且已经部署了组件，则可以通过使用Gitlab对接Jenkins自动构建打包，升级已经部署在ServiceStage上的组件版本配置。 本实践通过输出在Jenkins构建打包完成之后自动升级组件的shell脚本，实现了代码合入后自动构建打包并在ServiceStage上升级部署。

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操作前对接测试 操作前需进行Jenkins对接Gitlab测试，保证Jenkins通过API访问Gitlab没有问题。 生成Gitlab访问令牌 登录Gitlab。 鼠标移动到右上角的账号名上，单击“Edit profile”。 图1 进入编辑页面 单击“Access Tokens”，输入“Token

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操作前准备 准备Jenkins环境 上传代码到Gitlab代码仓库 安装和初始化配置obsutil工具 安装和初始化配置KooCLI工具 安装Jekins插件并配置Jenkins工具 父主题： 使用Gitlab对接Jenkins自动构建并升级部署到ServiceStage的组件

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DevOps 在CCE中安装部署Jenkins Gitlab对接SWR和CCE执行CI/CD 使用Argo CD实现持续交付 使用Jenkins和Gitlab实现多集群隔离的DevOps流程

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、中台架构的兴起，DevOps重要性日益显著。 方案架构 该方案使用Gitlab和Jenkins来实现容器应用的自动化构建和持续部署，其中Gitlab提供了源码管理和版本控制的功能，而Jenkins则负责进行容器应用的构建和部署。并且为了保证生产环境和测试环境互不影响，该方案使用

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构建验证 手动构建验证 Gitlab自动触发Jenkins构建 父主题： Gitlab对接Jenkins自动构建并部署到CAE

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实施步骤 搭建Jenkins和Gitlab环境 配置集群环境 配置Gitlab项目 持续集成及持续部署 父主题： 使用Jenkins和Gitlab实现多集群隔离的DevOps流程

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通用（子流水线、创建仓库标签、Jenkins任务、人工审核、延时执行、挂起流水线） 通过编译构建、代码检查、部署、测试任务可以进行第三方任务的调度；子流水线提供调用项目下其他流水线任务的功能；创建仓库标签可以为Repo代码仓创建标签并推送进行版本管理；Jenkins任务提供对“Jenkins”实例上指

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概述 适用场景 使用jenkins来构建部署升级微服务组件，升级涉及多个微服务组件，每个组件有单独的流水线用于构建部署升级。但是组件之间存在依赖关系，必须等待所依赖的组件升级完成才能升级流水线，否则会有基本功能问题。 升级过程需要时刻关注所依赖的组件是否升级完成，才能进行下一个组件的升级任务。

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构建验证 手动构建验证 Gitlab自动触发Jenkins构建 父主题： 使用Gitlab对接Jenkins自动构建并升级部署到ServiceStage的组件

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安装neo4j 安装 kp-abstract 安装 elk Gitlab 14.2.1 部署 SonarQube 部署 Jenkins依赖环境准备 Jenkins安装与配置 安装NFS服务端和客户端

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确认规格后创建该节点。 打通VPC网络 由于Jenkins节点、测试集群和生产集群在不同的VPC下，需要使用对等连接打通VPC网络，让Jenkins可访问集群的API Server控制集群。 登录VPC控制台，在左侧导航栏中选择“虚拟私有云 > 对等连接”。 打通Jenkins 服务器 与测试集群的网络。

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部署“执行Shell命令”步骤超时 问题现象 部署Shell命令：“java -jar jenkins.war --httpPort=8088”时，日志将卡在部署中，直到超时。 原因分析 Shell命令部署结束会获取部署结果，如果是持续执行的命令，等待部署结果会超时，此时会报出部署失败，并提示部署超时。

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parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1

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ARM环境python pipeline运行报139错误码 问题 在TaiShan服务器上，使用python插件的pipeline报错显示139错误。具体报错如下： subprocess exited with status 139 回答 该python程序既使用了libcrypto

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使用Jenkins和Gitlab实现多集群隔离的DevOps流程 方案概述 资源规划 实施步骤 父主题： DevOps

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保存模型到OBS 概述 将训练出来的spark标准pipeline类型的模型保存到OBS里面 输入 参数 子参数 参数说明 inputs pipeline_model inputs为字典类型，pipeline_model为pyspark中的PipelineModel对象 输出 无

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