1.一篇文章了解CI/CD管道全流程
2.阿里云 ACK 新升级，源码打造智算时代的分析现代化应用平台
3.科研进展 | 新一代海洋数据质控系统揭示出更高的海洋变暖速率
一篇文章了解CI/CD管道全流程
从CI/CD过程开始，包含所有阶段并负责创建自动化和无缝的源码软件交付的一系列步骤称为CI/CD管道工作流。使用CI/CD管道，分析软件发布工件可以从代码提交阶段到测试、源码构建、分析图片asp源码下载部署和生产阶段在管道中移动和前进。源码这个概念非常强大，分析因为一旦指定了一个管道，源码它的分析一部分或全部就可以实现自动化，从而加快流程并减少错误。源码换句话说，分析CI/CD管道使企业更容易一天自动多次交付软件。源码
DevOps工程师经常会因为CI/CD中各个阶段的分析自动化而与CI/CD管道混淆。虽然不同的源码工具可以使CI/CD中的各个复杂阶段实现自动化，但由于人工干预，CI/CD的整个软件供应链仍然可能被打破。那么，就首先了解CI/CD过程中的各个阶段，以及CI/CD管道为什么对于组织快速、大规模地交付代码至关重要。
企业应用程序开发团队通常由开发人员、测试人员/QA工程师、运营工程师和SRE（站点可靠性工程师）或IT运营团队组成。他们紧密合作，将高质量的软件交付给客户。CI/CD是两个独立过程的组合:持续集成和持续部署。下面列出了其中的主要步骤。
CI持续集成
CI持续集成(CI)是构建软件并完成初始测试的过程。持续部署(CD)是将代码与基础设施结合起来的过程，确保完成所有测试并遵循策略，然后将代码部署到预期的环境中。当然，许多公司都有自己的流程，但主要步骤如下。
CI：代码提交
人员：开发人员和工程师、数据库管理员（DBA）、基础架构团队
技术：GitHub、Gitlab、BitBucket
过程：代码提交阶段也称为版本控制。提交是将开发人员编写的最新更改发送到存储库的操作。开发人员编写的氢os源码代码的每个版本都被无限期地存储。在与合作者讨论和审查变更之后，开发人员将编写代码，并在软件需求、功能增强、bug修复或变更请求完成后提交。管理编辑和提交变更的存储库被称为源代码管理（SCM工具）。在开发人员提交代码（代码推送请求）后，代码更改被合并到存储在中央存储库（如GitHub）中的基本代码分支中。
CI：静态代码分析
人员：开发人员和工程师、数据库管理员（DBA）、基础设施团队、测试人员
技术：GitHub、Gitlab、BitBucket
过程：一旦开发人员编写了代码并将其推送到存储库，系统就会自动触发，开始下一个代码分析过程。想象一下这样一个步骤：提交的代码直接进行构建，但在构建或部署过程中失败了。就资源利用率而言，无论是机器还是人力，这都是一个缓慢而昂贵的过程。必须检查代码的静态策略。SAST（Static Application Security Test）：SAST是一种白盒测试方法，使用SonarQube、Veracode、Appscan等SAST工具从内部检查代码，以发现软件缺陷、漏洞和弱点（如SQL注入等）。这是一个快速检查过程，检查代码是否有语法错误。虽然此阶段缺少检查运行时错误的功能，但这将在稍后的阶段执行。
将附加的策略检查放到自动化管道中可以显著减少稍后在该过程中发现的错误数。
CI：build
人员：开发人员和工程师
技术：Jenkins、Bamboo CI、Circle CI、Travis CI、Maven、Azure DevOps
过程：持续集成流程的目标是接受常规的代码提交，并持续构建二进制工件。持续集成过程通过检查添加的问道源码管理新模块是否与现有模块配合良好，有助于更快地发现bug。这有助于减少验证新代码更改的时间。构建工具有助于编译和创建可执行文件或包（.exe、.dll，.jar等）取决于用于编写源代码的编程语言。在构建过程中，还会生成SQL脚本，然后与基础设施配置文件一起测试。简而言之，构建阶段是编译应用程序的阶段。构建过程的其他子活动包括工件存储、构建验证和单元测试。
CI：测试阶段
人员：测试人员和QA工程师
技术：Selenium、Appium、Jmeter、SOAP UI、Tarantula
过程：发布一个构建过程一系列自动化测试来验证代码的准确性。这一阶段有助于防止错误到达产品。根据构建的大小，此检查可以持续数秒到数小时。对于由多个团队提交和构建代码的大型组织，这些检查将在并行环境中运行，以节省宝贵的时间并尽早将Bug通知给开发人员。
这些自动化测试是由测试人员（或者称为QA工程师）建立的，他们已经根据用户故事建立了测试用例和场景。他们进行回归分析，压力测试，以检查与预期产出的偏差。测试中涉及的活动有健全性测试、集成测试和压力测试。这是一个非常先进的测试水平。在这里会发现开发代码的开发人员可能不知道的问题。
集成测试：
集成测试是使用Cucumber、Selenium等工具来执行的，其中各个应用程序模块作为一个组进行组合和测试，同时评估是否符合指定的功能需求。在集成测试之后，需要有人批准将该组中的更新集移动到下一阶段，这通常是性能测试。这个验证过程可能很麻烦，但它是孔雀大厅源码整个过程的重要组成部分。核查过程中出现了一些新的解决办法。
负载和压力测试：
负载平衡和压力测试也使用自动化测试工具（如Selenium、JMeter等）来执行，以检查应用程序在高流量环境下是否稳定和性能良好。此测试通常不会在每个更新上运行，因为完整的压力测试是长期运行的。在发布主要的新功能时，将对多个更新进行分组，并完成完整的性能测试。在单个更新被转移到下一个阶段的情况下，管道可能包括金丝雀测试作为替代方案。
持续部署：bake和部署
人员：基础设施工程师、现场可靠性工程师（SRE）、运维工程师
技术：Spinnaker、Argo CD、Tekton CD
过程：测试阶段完成后，清除了标准的代码就可以部署到服务器中，在那里它们将与主应用程序集成。在部署到生产环境之前，它们将被部署到产品团队内部使用的测试/暂存或beta环境中。在将构建移动到这些环境之前，构建必须经过两个子阶段Bake和Deploy。这两个阶段都是Spinnaker固有的。
CD：Bake
Bake是指从源代码中创建一个不可变的映像实例，该实例在生产环境中具有当前配置。这些配置可能是数据库更改和其他基础设施更新之类的内容。Spinnaker可以触发Jenkins来执行这个任务，有些组织更喜欢使用Packer。
CD：部署
Spinnaker将自动将烘焙的映像传递到部署阶段。这是将服务器组设置为部署到集群的位置。与上述测试过程类似，在部署阶段执行功能相同的过程。部署首先转移到测试、阶段，最后转移到生产环境，然后进行批准和检查。整个过程由Spinnaker之类的工具处理。
CD：验证
这也是团队优化整个CI/CD流程的关键所在。因为现在已经进行了很多测试，所以失败应该很少。但此时的租赁房屋源码任何故障都需要尽快解决，以便将对最终客户的影响降到最低。团队也应该考虑自动化这部分流程。
部署到生产环境是使用部署策略（如蓝绿部署、金丝雀分析、滚动更新等）执行的。在部署阶段，将监视正在运行的应用程序，以验证当前部署是否正确或是否需要回滚。
CD：监控
人员：SRE，运维团队
技术：Zabbix、Nagios、Prometheus、Elastic Search、Splunk、Appdynamics、Tivoli
过程：要使一个软件发行版具有故障安全性和健壮性，在生产环境中跟踪发行版的运行状况是至关重要的。应用程序监控工具将跟踪CPU利用率和发布延迟等性能指标。日志分析器将扫描底层中间件和操作系统产生的日志流，以识别行为并跟踪问题的来源。在生产过程中出现任何问题时，都会通知相关人员，以确保生产环境的安全性和可靠性。此外，监视阶段帮助企业收集有关新软件更改如何为收入做出贡献的信息，并帮助基础架构团队跟踪系统行为趋势和进行容量规划。
持续部署：反馈和协作工具
人员：SRE、Ops和维护团队
技术：禅道、ServiceNow、Slack、Email、Hipchat
DevOps团队的目标是更迅速、持续地发布，然后不断减少错误和性能问题。这是通过slack或电子邮件频繁地向开发人员和项目经理反馈新版本的质量和性能，并在ITSM工具中及时提高票价来实现的。通常，反馈系统是整个软件交付过程的一部分；因此交付过程中的任何更改都会频繁地记录到系统中，以便交付团队可以对其采取行动。
企业必须评估一个整体的持续交付解决方案，它可以自动化或促进上述阶段的自动化。
阿里云 ACK 新升级，打造智算时代的现代化应用平台
作者：易立
在年云栖大会上，阿里云云原生产品线容器服务负责人易立分享了容器服务ACK在亚运会上的应用。他指出，ACK作为云原生技术底座，为亚运一站通、亚运钉等众多核心应用提供了高弹性、高可用、异地多中心的架构支持，确保了赛事系统万无一失。这显示了ACK在企业级应用中的强大能力。
作为企业级云原生应用操作系统，ACK已广泛应用于自动驾驶、智能科研、金融科技等新兴领域，其覆盖公共云、边缘云、本地数据中心等不同场景，为企业提供统一的容器基础设施。
在过去的年度里，阿里云容器产品能力受到业界广泛认可，被Gartner评为全球领导者，亚洲唯一。在Forrester的评测中，ACK被认定为公共云开发与基础设施平台的最佳选择。
面对智算时代的到来，易立介绍了ACK在高效云原生算力、高性能智算应用、智能化运维管理、可信基础设施、分布式云架构五大核心方向的全新升级。
在高效云原生算力方面，ACK提供了丰富的弹性算力，包括Intel/Amd/倚天Arm等多种CPU架构和GPU/RDMA等多种异构加速器，以及按量、Spot、节省计划等多种售卖形态，帮助客户最大化利用阿里云的弹性算力。
ACK集群支持托管节点池和虚拟节点两种数据面形态，通过与弹性计算调度相互感知，更好地调度ECI实例，确保ECS节点池与虚拟节点调度统一和能力一致，无需修改现有K8s应用定义即可最大化使用云资源。
在大规模微服务架构应用和大规模数据计算任务构建方面，越来越多的客户选择基于ACK集群。同时，ACK单集群最大支撑的节点从提升至，ECI实例从提升至实例，控制面组件会根据数据面规模按需伸缩，保障稳定性。
为了支持容器应用向倚天架构平滑切换，ACR提供了多架构镜像构建能力，支持一份源码构建出包含x、Arm架构的应用镜像。同时，ACK集群可以同时包含Arm/x节点池或虚拟节点，让客户K8s应用在不同CPU架构下按需调度，逐步切换。
为了提供更优性价比，越来越多的ACK客户选择倚天芯片作为新算力选择。倚天架构实例的选择原因包括支持容器应用向倚天架构平滑切换、更高的弹性与更丰富的场景支持。
ACK节点池即时弹性能力的发布，实现了在阿里云上容器服务每天数百万核的算力资源按需扩缩容，帮助客户优化计算成本。ACK节点池即时弹性Scaler具备特点如下：更简运维，通过ContainerOS与全托管节点池结合，实现节点全生命周期自动运维，包括CVE高危漏洞自动修复、节点故障自愈、OS/节点组件自动升级等。
在Serverless容器支持方面，基于ECI的ACK Serverless在客户场景中广泛应用于在线应用的弹性伸缩和AI与大数据客户的降本增效。今年ECI弹性容器实例的四个重要发布，包括云原生智算基础设施全面支持灵骏集群，为大规模分布式AI应用提供高性能、高效率的Kubernetes集群，以及AI套件增强，构筑企业专属AI工程化平台。
ACK集群调度器基于Koordinator项目，实现统一、高效地支持微服务、大数据、AI应用等多样化的工作负载，针对AI、大数据负载进行了优化和扩展。近期与小红书合作，发布Hadoop Yarn任务与Kubernetes负载混部的能力，进一步提升Kubernetes集群资源效率。同时，Koordinator捐赠到CNCF基金会，保持项目长期健康发展。
智能自治体系的构建，通过ACK AIOps智能产品助手加速K8s问题定位与解决，提供大模型结合专家系统的解决方案，让管理员使用自然语言与系统交互，加速问题定位与解决。此外，ACK FinOps套件全面升级，支持更多场景化的分析与分摊策略，提高集群资源利用率。
在端到端容器安全方面，ACK与ACR服务提供DevSecOps最佳实践，实现自动化风险识别、阻断与预防能力，帮助企业构建安全可信的软件供应链。集群容器安全概览帮助企业安全管理员更好地感知集群配置、应用镜像、容器运行时的安全风险，实现供应链流程的透明高效。
服务网格新形态融合Sidecarless与Sidecar模式，成为业界首个发布托管式Istio Ambient Mesh的产品，提供对Sidecarless模式与Sidecar模式的融合支持。在典型客户场景中，采用Sidecarless模型服务网格可以减少资源开销%，简化运维成本%，降低时延%。
针对企业对数据隐私日益关切，阿里云、达摩院操作系统实验室与Intel和龙蜥社区一起，推出基于可信执行环境（TEE）的机密计算容器（Confidential Containers），结合可信软件供应链、可信数据存储，实现端到端安全可信容器运行环境，帮助企业抵御来自外部应用、云平台，甚至企业内部的安全攻击。
在跨云协同方面，ACK One Fleet为不同地域的多个K8s集群提供统一的控制平面，实现公共云集群、边缘云集群和本地数据中心集群的统一集群管理、资源调度、应用交付及备份恢复能力。全托管Argo工作流集群具备事件驱动、大规模、免运维、低成本、跨地域等特点，帮助客户在模拟仿真、科学计算等大规模数据计算工作流场景中，实现小时内完成数千例肿瘤基因样本处理，提升速度%，降低成本%。
综上所述，阿里云容器服务ACK作为智算时代的现代化应用平台，以其强大的能力、广泛的应用场景和全面的解决方案，为企业的智能化、数字化创新提供了坚实的基础，推动企业在智算时代实现高效、安全和可持续发展。
科研进展 | 新一代海洋数据质控系统揭示出更高的海洋变暖速率
在海洋科学领域，海量的海洋温度观测数据为涉及海洋、海气、气候变化的研究以及科学政策制定提供了重要依据。然而，由于海洋观测数据来源多样，数据质量参差不齐，数据质量控制成为了海洋数据分析中的关键挑战。
年，一篇发表在《Deep-Sea Research Part I》的文章，介绍了一种基于气候态范围阈值的新一代海洋数据质量控制系统的开发。该系统，即中国科学院海洋科学数据中心质量控制系统（CODC-QC），能快速、高效地识别错误数据。系统包含个检查子模块，核心模块之一是通过构建全球温度气候态阈值场和温度梯度气候态阈值场，考虑了不同区域、深度和水团的各向异性与地形依赖性，从而更精准地设置参数阈值。此系统不依赖数据正态分布假设，使用.5%和0.5%分位数定义异常值，显著优于国际主流质量控制系统。
研究者通过对比实验发现，CODC-QC系统在识别错误数据的同时，能保留更多正确数据，显示出其在质量控制上的优势。在实际应用中，该系统对全球最大的海洋数据库（WOD）进行质量控制，共处理了.万条温度观测廓线，发现约7.%的观测点被标记为异常值。这些异常值的分布特征与仪器类型紧密相关，XBT和MBT仪器标记了最多的异常数据，而CTD和Argo浮标数据标记了最少的异常数据。
此外，该系统在评估全球海洋变暖速率时，显示了其在海洋热含量准确估计中的关键作用，使得海洋上层米热含量在-年期间的变暖趋势提高了约%。这进一步验证了系统在科学应用中的稳健性。
新一代海洋现场观测数据质量控制系统CODC-QC的提出，对推动我国智慧海洋工程和海洋信息化发展具有重要意义。为了方便广大科研工作者使用，论文同时公开发布了全球海洋科学数据库的温度现场观测数据（CODC-GOSD）和质量控制系统源代码（CODC-QC v1.0），均遵循Apache-2.0协议，鼓励全球使用和推广。
研究团队包括中科院大气物理研究所博士研究生谭哲韬、成里京研究员以及多位来自中科院大气物理研究所、中科院海洋研究所和自然资源部第二海洋研究所的科学家。该研究得到了中国科学院战略重点研究项目、自然资源部第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室项目、国家自然科学基金和中国科学院海洋科学数据中心等多个项目的支持。
