DevOps CI
2018-08-28 14:44:21 0 举报
jenkins+docker
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大纲/内容
pull project
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1. 从IDE提交代码(包括Dockerfile)到gitLab2. jenkins 拉取Gitlab上的工程 并进行maven编译3. build 后 将镜像push到Harbor4. ssh登录到虚拟机pull镜像到本地,并进行run
核对有误
Jenkins
下游数据
下游处理
数据采集分发
虚拟机docker run image
https://blog.csdn.net/qq_29999343/article/details/78318397https://docs.docker.com/engine/reference/builder/#fromhttps://www.cnblogs.com/panwenbin-logs/p/8007348.html
GIT LAB
IDE
MQ
ESB
ESA
自动处理
上游数据
人工处理
push docker image
SFTP
HTTP
pull docker image
1.精简镜像用途: 尽量让每个镜像的用途都比较集中、单一,避免构造大而复杂、多功能的镜像;2.选用合适的基础镜像: 过大的基础镜像会造成构建出臃肿的镜像,一般推荐比较小巧的镜像作为基础镜像;3.提供详细的注释和维护者信息: Dockerfile也是一种代码,需要考虑方便后续扩展和他人使用;4.正确使用版本号: 使用明确的具体数字信息的版本号信息,而非latest,可以避免无法确认具体版本号,统一环境;5.减少镜像层数: 减少镜像层数建议尽量合并RUN指令,可以将多条RUN指令的内容通过&&连接;6.及时删除临时和缓存文件: 这样可以避免构造的镜像过于臃肿,并且这些缓存文件并没有实际用途;7.提高生产速度: 合理使用缓存、减少目录下的使用文件,使用.dockeringore文件等;8.调整合理的指令顺序: 在开启缓存的情况下,内容不变的指令尽量放在前面,这样可以提高指令的复用性;9.减少外部源的干扰: 如果确实要从外部引入数据,需要制定持久的地址,并带有版本信息,让他人可以重复使用而不出错。
数据核对处理
ssh
数据准备
GIT(Code Dockerfile)
DB
Harbor
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