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使用CodeArts快速搭建基于ECS部署的代码开发流水线 本文基于CodeArts内置代码仓库，介绍如何使用CodeArts完成项目的开发、构建与部署，实现持续交付。 本文采用的部署方式为ECS部署，适用于传统软件包部署场景。 如果您希望使用容器化部署方法，请参考使用CodeA
使用CodeArts快速搭建基于CCE部署的代码开发流水线 本文基于CodeArts内置代码仓库，介绍如何使用CodeArts完成项目的开发、构建与部署，实现持续交付。 本文采用的部署方式为CCE部署，适用于容器化部署场景。 如果您希望使用传统软件包部署方法，请参考使用CodeA
系统指标说明 服务内置了以下系统指标，帮助快速搭建完善的效能度量看板。 表1 系统指标 视角 领域 指标 指标定义 组织 工作项 需求总数 度量近1年创建需求总数。 存量需求数 度量在当前时刻的还未关闭的需求数。 超期需求数 度量在当前时刻的已经超期还未完成的需求数。 新增需求数
入门指引 表1 服务快速入门指引 服务 入门指引 整体流程类 使用CodeArts快速搭建基于ECS部署的代码开发流水线 使用CodeArts快速搭建基于CCE部署的代码开发流水线 需求管理 创建Scrum项目并新建工作项 创建IPD系统设备类项目并新建工作项 软件建模 软件建模快速入门
整个交付流程。 部署流水线的目标 能够基于版本控制系统中的信息重复搭建整套生产环境。 保证价值流的每个阶段都使用类生产环境。 清晰定义正确环境。 自动化搭建过程。 保障环境一致性。 按需搭建环境。 开发人员按需搭建开发环境、测试环境和类生产环境，把类生产环境运行和测试代码作为日常
都能理解整个技术栈。另一个例子，Etsy在2010年引入MongoDB，结果是“无模式数据库的所有优势都被它们引发的运维问题抵消了”，最终Etsy还是选择放弃了MongoDB，迁移到MySQL。 DevOps也并非只有Web应用、SaaS或是开放平台才适用，我们听到太多传统银行的
介绍代码检查、构建、部署到ECS的流程 06:03 使用CodeArts快速搭建基于ECS部署的代码开发流水线 软件开发生产线 CodeArts 介绍代码开发、构建、部署到CCE的流程 06:59 使用CodeArts快速搭建基于CCE部署的代码开发流水线
”功能） 业务逻辑：用户可以通过浏览器访问此服务的WebUI，会动态显示用户端UI上用户单击“Like”的统计数据，此数据来自PostgreSQL数据库。 技术栈：Node.js、express框架。 应用服务器：server.js。 后台订单批处理程序（对应样例代码中的“Worker”功能）
仓库三种。本地仓库是指开发者个人PC中包文件的存储；私服仓库通常是企业为了提升包文件使用性能而搭建的局域网内共用的包文件仓库，通常使用开源的Nexus、artifactory等工具搭建；中央仓库是指开源包文件的共享社区。 开发人员对包文件的使用集中在下载、搜索、发布上传几个操作上
运维经理负责项目运维工作，管理项目的部署、监控、故障定位排除等。 系统工程师 系统工程师是负责项目系统架构和基础设施的角色，他/她可以设计、搭建、维护项目所需的服务器、网络、数据库等资源。 Committer Committer是负责审核并合并开发人员提交的代码的角色。 开发人员 开发人员是负责项目
量化开发者产出贡献，提升工作成就感，同时辅助开发者聚焦关注工作，提升工作效率。 指标库 系统指标 根据常用业务场景，效能洞察提供丰富的系统组件，帮助快速搭建完善的效能度量看板。 自定义指标 支持用户根据不同场景自定义指标，帮助完备效能看板。 管理配置 团队管理 支持管理员及团队Leader将租户下成员进行团队划分，便于团队管理。
的保存在本地数据库。 已修改（modified）：修改了文件，但还没保存到数据库中。 已暂存（staged）：对一个已修改文件的当前版本做了标记，使之包含在下次提交的快照中。 Git仓库、工作目录以及暂存区域 Git仓库目录： Git用来保存项目的元数据和对象数据库的地方。这是G
Link） 03 入门 从0到1，帮助您快速上手CodeArts。 CodeArts入门流程 使用CodeArts快速搭建基于ECS部署的代码开发流水线 使用CodeArts快速搭建基于CCE部署的代码开发流水线 各服务入门 需求管理快速入门 软件建模快速入门 代码托管快速入门 流水线快速入门
目前，CodeArts已支持大部分主流语言的构建，想要了解更多请参阅编译构建用户指南。 编辑构建任务 编辑构建步骤：构建任务的搭建采用模块化设计，通过提供丰富的原子操作允许开发人员快速搭建自己的构建流程。 此操作的目的在于填写构建任务所需的信息。用户在此操作过程中一般需要完成诸如“包名”“发布版本
CodeArts几十个团队，这么多人和团队以及不同的服务之间，如果想要进行一次完整的发布流程，并且没有工具，即全部靠人工拷贝、搭建各个环境，把一个环节搭建好的结果流到下一个环节去，无论如何都不可能有多快，特别是在软件规模越大的情况下。假设一个100万行的产品要全部走下来一个发布流
基础的服务上，比如数据库服务，从而实现环境、软件和软件之间的模块的耦合，让以前繁琐的准备环境、获取环境耦合掉。 仅有这种变化还不够，软件本身还是高度耦合的单元。我们把软件拆成Cloud Native服务架构，把软件里每个功能模块和依赖的中间件资源、依赖于的数据库资源和依据健全的服务全部拆开，各归其位。
否可以后移。 质量与速度能否兼得？答案是肯定的。要持续识别并消除开发中的约束点，常见约束点以及相关建议有： 环境搭建的约束点：采用基础设施即代码的实践，应该让环境搭建与配置的过程自动化、版本化，提供自服务平台，使能开发者。 代码部署过程的约束点：采用自动化部署实践，利用容器化与编
典型的非功能性需求包括：性能、可移植性、可扩展性、可用性、易用性、可维护性、可重用性、可操作性、安全性、容量等。 技术类需求的例子包括：重构、搭建持续交付流水线、测试自动化活动、环境的维护与搭建、架构改造等。 目前CodeArts没有预置非功能性需求和技术类需求作为单独的工作项类型，不希望工作项类型过于膨胀而增加了使用的复杂性。
化水平与其所匹配的软件开发或者项目服务能力的匹配表。 一般来说，我们在最开始只做大规模单体交付时，采用的都是本地化的工具，因为开源、免费，搭建比较方便，运维比较直接。但是当一部分服务已经开始进行混合产品交付的时候，例如华为的消费者云或者一些混合云和开发商混合的产品，里面有一部分是
随着项目的进一步扩大，逐渐增长到5-10人的团队规模，这时测试工作量突然增加，可能会有专门的测试人员进来，这个测试人员就会去和开发人员进行串联，把需求转化成自动化测试的用例，搭建持续集成，逐步演进一些测试手段。这个阶段已经开始做一些自动化的尝试。 团队进一步增大，一个人可能搞不定工作量的时候，会招聘更多的测试人员，
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