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EnvCode：即环境相关的代码，这部分内容又可以进一步细化成环境配置（Config）和配置数据（ConfigData）。 环境配置：指那些针对当前应用基本上固定的环境配置。 环境数据：指那些需要在部署的同时根据情况调整的数据，如：配置文件，开发、测试、生产环境的地址等。
当CodeArts中的一些任务需要连接到远程第三方服务，进行一些获取数据操作时，例如连接第三方GitHub仓库获取项目源码、连接第三方Jenkins服务执行Jenkins任务等，可以通过新建扩展点来实现与相应服务的连接。 租户 租户即通过注册华为账号并开通华为云注册的账号。
单击某天的数据模块，可以查看该成员当天涉及的工作项、预计工时和实际工时。 单击成员名称前的图标，可以查看该成员的未排期工作项，单击工作项数量，在弹框中进行搜索或者筛选可以查看具体的工作项信息。
如果您想继续使用CodeArts，需要在规定的时间内为CodeArts进行续费，否则代码仓库、构建任务等资源将会自动释放，数据也可能会丢失。续费包括手动续费和自动续费两种方式，您可以根据需求选择。了解更多关于续费的信息，请参见续费概述。
这个阶段不需要数据也是可以的，但是过了这段时间之后，比如产品做大规模的市场拓展，跟很多城市的政府签了合作协议，与很多高校也签了合作协议，同时拓展了大量企业。收到很多吐槽、反馈，这时候没有数据就不行了。 因此，一定在达到这个阶段之前建立用户数据分析系统，从而指导产品决策。
持续交付的核心开发实践，也涵盖了架构管理、版本管理、分支策略、测试自动化、部署发布、运维监控、信息安全、团队授权、数据库管理等多个维度，其中不乏我们常说的传统的敏捷相关实践，尤其是下图中XP极限编程的很多实践，半数以上在DevOps里都能找到。
首先，流水线随时可用、高可用 其次，通过数据云化存储、高隔离、权限控制来保证数据的安全。 执行效率方面，除了并发调度系统，对每个单一任务会做非常多的功能，例如代码预读、分发、增量等等，加速整个流水线的速度。
线上系统势必要做测试，任何系统的模拟数据都无法与真实数据相比，哪怕在真实系统只花一分钱，模拟交易量都不能替代它。应该用管理成本设置一个账户，在里面实际的实现一些线上的支付，只有这样才能保证线上系统是真正可用的。
联接 一站打通CodeArts与业界生态研发工具或应用，轻松实现研发协同自动化和数据同步。
开发深度学习模型 CodeArts IDE 使用 CodeArts IDE for C/C++ 开发OpenGl示例工程 使用 CodeArts IDE for Java 开发简单的Java工程 效能洞察 通过项目经理驾驶舱查看项目状况及项目工作负荷 联接 Jira与CodeArts Req数据双向同步
数据删除后，将无法恢复，请谨慎操作。 管理项目中的服务菜单 单击导航“服务菜单管理”。 根据需要勾选显示菜单。 更新成功后，刷新当前页面，导航中将更新后的菜单。 - 父主题： 软件开发生产线（CodeArts）使用前准备
√ √ √ √ 版本管理 支持制品的版本生命周期管理，包括版本状态管理、历史版本管理、版本元数据管理等。 √ √ √ √ 制品仓库统计&日志 支持制品仓库制品个数和存储总量统计，提供操作日志审计。
为了方便管理，建议关联数据盘，例如： Linux：/opt/cloud/agent01。 Windows：C:/opt/cloud/agent01。 MAC：/opt/cloud/agent01。 请勿使用临时AK/SK，避免安装失败。 生成命令。
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。
大量数据表示一个普遍的共识：做多个项目或者跨多个团队会降低生产力，因此建议团队成员尽可能专注于一两个产品。当然专注于一个产品开发工作时，更容易做到专注、有责任感。 持续的工作节奏 开发团队必须以可持续的节奏工作，不再进行死亡行军，这样做可以维持一个健康、有趣的环境。
测试自动化不仅仅包括自动化测试执行，还包括其他所有可以减人力投入的活动，例如自动化环境创建、自动化部署、自动化监控、自动化数据分析等。
但是测试自动化不仅仅是只是执行部分，还包括了从环境的获取到生成测试数据、执行自动化测试、最终生成结果并提供反馈。如果测试结果有问题，系统会自动推给相关的人。最终自动生成测试报告，测试人员可以直接拿到测试结果。这整个闭环的过程才是测试自动化的最终组成。
最终，我们可以使用数据分析手段在故事点单位和时间单位之间建立换算关系，帮助我们掌控项目进度。 在CodeArts中，可以通过需求的“详细信息”页面中编辑分配给它的故事点。 09 什么是Scrum扑克？ Scrum 扑克（计划扑克）是一种进行量化估算的方法和工具。
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。
持续交付流水线，将整个价值交付过程贯穿起来，即使只是后半段的DevOps实践，也同样的牵一发动全身，发布频度这一个关键指标，就需要分支策略、测试自动化、部署自动化、架构解耦、发布策略、数据库等多方面的支持。 父主题： 持续部署与发布
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