优维低代码实践:打包发布

news2024/11/25 2:29:46

导语

优维低代码技术专栏,是一个全新的、技术为主的专栏,由优维技术委员会成员执笔,基于优维7年低代码技术研发及运维成果,主要介绍低代码相关的技术原理及架构逻辑,目的是给广大运维人提供一个技术交流与学习的平台。


优维低代码实践连载第24期

《打包发布》

一、为什么需要打包

通常,我们可以通过点击【构建并推送】,把微应用推送到开发环境。这样的一键推送非常方便,但同时也存在缺点:

  • 缺乏可控性,可能会将非期望的变更推送过去;

  • 无法区分开发和生产环境,如果加入测试环节,我们还需要区分测试环境;

  • 缺少版本管理,对测试不友好。

因此,除了【构建并推送】,Visual Builder 还支持将微应用进行打包,形成具有版本号的制品,以适应高阶的测试和生产需求。

二、如何进行打包

2.1 功能入口

独立打包

也叫standalone模式,打出来的制品名称格式为 xxx-standalone-NA,它的特点是:

  • 将微应用的配置(storyboard)以及所依赖的一切前端构件、框架代码都打包进制品中,因此它可以独立安装部署;

  • 各微应用之间互相独立,互不干扰;

  • 运行环境需要enterprise发行版6.11或以上。

普通打包

区别于standalone模式,打出来的制品名称格式为 xxx-NA,它的特点是:

  • 仅将微应用的配置(storyboard)打包进制品中,微应用的运行依赖于运行环境中所部署的框架代码和构件;

  • 各微应用共用一套框架代码和构件,互相耦合;

  • 运行环境无版本要求(enterprise发行版6.11以上也可以兼容运行)。

2.2 修改统计

在这里,你可以看到在上一次打包发布以后,都有哪些用户修改过编排。

你应该和这些用户沟通,确保他们的修改是处于完成状态、可被发布的。

2.3 版本对比

提供了类似于git diff的方式来查看本次修改的内容,帮助用户进行变更检查。

2.4 静态检查

通过静态语法分析,为编排提供一些修改建议。包括但不限于:

  • 不符合最佳实践的编排方式

  • 多余的编排配置

  • 合理化建议

您可以根据问题列表来对编排进行改进,但这些问题并不会影响微应用的实际功能。

2.5 性能检查(可选功能)

我们会统计您的微应用各个页面的加载耗时,并将高于设定阈值(默认2.5s)的页面列出。

性能检查是一个可选功能,默认不会开启。

2.6 函数检查

如果您在编排里使用了函数,那么打包时将进行对函数进行单元测试,提供测试结果和覆盖率。

2.7 依赖检查

微应用的运行,依赖于框架代码以及构件,因此,我们需要维护正确的依赖信息,才能将微应用运行所需要的依赖打进制品包内。

依赖信息说明

  • 依赖组件

依赖的组件名称,包括各类构件(xxx-NB)、框架代码(brick_next)等。

  • 依赖来源

直接依赖,即直接添加的依赖。间接依赖,指那些不是直接添加,而是通过依赖的依赖而来的。例如:某个微应用的运行依赖构件 agile-NB ,而 agile-NB 又依赖框架代码 brick_next 的特定版本,那么 brick_next 就是一个间接依赖。(微应用 -> agile-NB -> brick_next)

  • 版本限制

限制某个依赖组件的版本范围。版本限制的写法参考了semver的规范,常用写法有:^1.1.0 表示 ≥1.1.0 且<2.0.0,* 表示任意版本均可。可以通过【新增依赖】和【编辑依赖】来设置版本限制。

在普通打包的情况下,微应用的部署会检查运行环境的框架代码、构件等组件是否满足依赖里的版本限制,不满足的话将会安装失败。

  • 实际版本

仅独立打包有效,表示依赖组件被打包到制品内的实际版本。如果缺少实际版本信息,那么打包时依赖组件将不会被打进制品内。【新增依赖】、【编辑依赖】和【更新依赖】时都会检查并分析组件之间的依赖关系,获取满足版本限制的最新版本,以此作为实际版本。

依赖分析提示

此步骤中,Visual Builder会检查编排内容,分析出需要哪些依赖并给出报错(红色)和警告(黄色)提示,包括:缺少依赖声明、缺少实际版本、未使用的依赖。

在提示信息最后都有快速操作按钮,用户点击按钮可以自动补充更新依赖信息。

  • 缺少依赖声明:Visual Builder分析出编排里使用了前端组件但未纳入依赖,打包时将不会纳入这些组件。

  • 缺少实际版本:依赖里的某个组件未获取实际版本,打包时将不会纳入这些组件。

  • 未使用的依赖:Visual Builder分析出编排里未使用前端组件但却纳入依赖,去掉这些依赖可以减少打包的制品体积。

新增依赖

  • 首先填入依赖组件的名称。

  • 接着选择某个版本作为实际版本,又或者留空,让后台自动分析。

  • 最后一列是依赖组件的版本限制。对于独立打包,通常情况下,我们设置版本限制为“*”即可(表示满足任意版本均可)。

对于独立打包来说,Visual Builder会依据上面的选择,获取用户指定的版本,或者获取满足依赖限制的最新版本作为实际版本。

对于普通打包来说,依赖组件不会打进制品,版本限制仅用作安装时的依赖检查。所以我们可能需要设置适当的版本限制,以保证构件的版本足够新,能够包含微应用所需要的特性。

编辑依赖

仅修改组件的版本限制。如果需要修改组件的实际版本,请点击更新按钮。

Visual Builder会判断当前实际版本是否满足版本限制,不满足时会重新分析组件之间的依赖并获取最新版本作为实际版本。

更新依赖

  • 更新到指定版本:指定某个版本来作为实际版本。

  • 更新到最新版本:Visual Builder自动分析组件之间的依赖关系,重新获取组件的最新版本作为实际版本。

2.8 版本信息

选择此次打包是新特性还是问题修复,您也可以手动填写版本。

正如2.7中所说,Visual Builder参考了 semver 语义化版本规范,采用了三段式的版本号。拿 3.1.2 作为例子:

  • 第一位为MAJOR,主版本号,表示大版本升级,不同大版本之间可能是不兼容的。

  • 第二位为MINOR,次版本号,表示小版本升级,不同次版本之间必须是兼容的。通常次版本号代表新特性的增加。

  • 第三位为PATCH,修订号,表示bug的修复。修订号不会影响到特性,仅仅是修复已知bug。

因此,选择新特性,MINOR会自动进位,例如:3.1.2 -> 3.2.0。选择问题修复,PATCH会自动进位,例如:3.1.2 -> 3.1.3。

2.9 确认变更

填写好版本信息以后,点击完成,有可能会弹出以下提示:

正如2.2中所说,您应该和这些用户沟通,确保他们的修改是处于完成状态、可被发布的。

确认后将进行打包,稍等片刻,您就可以在发布历史中看到您的打包记录。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1167735.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

MES系统生产看板

在现代制造业中,生产看板是一种重要的工具,用于实时监控和管理生产过程。而随着制造执行系统(MES)的发展,生产看板已经得到了数字化的升级和优化。 一、MES系统生产看板的概述 MES系统生产看板是制造执行系统在生产现…

客服发送一条消息背后的技术和思考

一、引言 在企业客服场景中,客服发送一条消息的背后,需要考虑网络通信、前端展示、后端存储以及安全性等多个方面的技术支持,单从前端层面来说,就需要考虑到消息的显示、状态更新、稳定传输以及极限操作消息不卡顿等场景&#xf…

Iceberg 基础知识与基础使用

1 Iceber简介 1.1 概述 为了解决数据存储和计算引擎之间的适配的问题,Netflix开发了Iceberg,2018年11月16日进入Apache孵化器,2020 年5月19日从孵化器毕业,成为Apache的顶级项目。 Iceberg是一个面向海量数据分析场景的开放表格…

Adobe After Effects 2024(Ae2024)在新版本中的升级有哪些?

After Effects 2024是Adobe公司推出的一款视频处理软件,它适用于从事设计和视频特技的机构,包括电视台、动画制作公司、个人后期制作工作室以及多媒体工作室。通过After Effects,用户可以高效且精确地创建无数种引人注目的动态图形和震撼人心…

新零售实用小技巧,大神都在用!

自动售货机,作为一种融合了数字技术和零售业的创新,正迅速改变着我们的购物习惯和零售商的经营方式。 这一技术趋势不仅为零售业带来了新的商机,也为消费者提供了更为便捷和个性化的购物体验。自动售货机不再仅仅是传统的商品分发设备&#x…

教师减负神器

在传统的成绩管理模式中,教师需要手动输入、整理、分析成绩数据,工作量大且繁琐。这不仅耗费了教师大量的时间和精力,还容易出现错误。为了解决这个问题,我们可以通过各种代码和Excel来实现学生自助查询成绩的功能。 一、建立成绩…

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络学生课堂坐姿姿势识别系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 基于Tensorflow的卷积神经网络学生课堂坐姿姿势识别系统介绍 Tensorflow是一个流行的开源机器学习框架&#xff0c…

【深度学习项目从下载到运行】

本文只是介绍一个大致的流程,简单的介绍一个深度学习项目整体的一个从下载到运行的框架让初学者入门。 实际在运行的过程中可能会遇到各种各样的问题。 目录 代码下载python项目各个文件夹的解释一个深度学习项目要包含的各个模块配置环境命令行运行项目且看项目的参…

基于php+thinkphp+vue的学生公寓管理系统-宿舍管理-寝室管理系统

运行环境 开发语言:PHP 数据库:MYSQL数据库 应用服务:apache服务器 使用框架:ThinkPHPvue 开发工具:VScode/Dreamweaver/PhpStorm等均可 项目简介 本系统结合计算机系统的结构、概念、模型、原理、方法,在计算机各种优势的情况下,采用PHP语…

多模态论文阅读之VLMo

VLMo泛读 TitleMotivationContributionModelExpertimentsSummary Title VLMo:Unified Vision_Langugae Pre-Training with Mixture-of-Modality-Experts Motivation CLIP和ALIGN都采用dual-encoder的方式分别编码图像和文本,模态之间的交互采用cosine similarity…

AERMOD模型在大气环境影响评价中的实践技术应用

随着我国经济快速发展,我国面临着日益严重的大气污染问题。近年来,严重的大气污染问题已经明显影响国计民生,引起政府、学界和人们越来越多的关注。大气污染是工农业生产、生活、交通、城市化等方面人为活动的综合结果,同时气象因…

ROS学习笔记(5):rviz和rosbag数据记录、回放

1.rviz 1.前提 rviz-三维可视化平台可以满足ROS针对机器人的可视化需求。在Gazebo那里也可以看到rviz可以让模型显示在rviz上。 2.rviz的安装与运行 1.rviz的安装 sudo apt-get install ros-melodic-rviz 2.rviz的运行 roscore rviz/rosrun rviz rviz 3.rviz界面 1.视图区…

历“九“弥坚,怿星战略转型开新篇

10月是收获的季节,也迎来了怿星9岁生日。1024,程序员节,作为一家技术人员占比超过75%的高新技术企业,怿星9周年庆典活动也在这一天如期而至。 我们坚定地走在正确的道路上 近两年,多重因素叠加导致行业动荡也带来了资…

喝酒聚会摇色子小程序源码系统+石头剪刀布+大转盘 带完整的部署教程

来咯来咯,大家都知道摇色子是一种古老而受欢迎的饮酒游戏。在当代年轻人的聚会中,常常都使用摇骰子这种方法来喝酒的。今天罗峰要给大家介绍是一款非常受欢迎的小程序源码系统喝酒聚会摇色子小程序源码系统,还有石头剪刀布,大转盘…

公司防泄密软件都有什么功能

公司防泄密软件都有什么功能 企业为什么要用到防泄密软件? 主要还是为了保护敏感的信息和数据,以减少数据泄漏和数据丢失的风险,并确保数据的机密性和完整性,然企业使用数据防泄密软件的原因有:保护敏感数据、合规性…

行政处罚类型有哪些?哪里能够查到一家企业的行政处罚信息?

在查询企业信息的时候,处理企业基础的工商信息之外,我们还会注意到到的就是企业的处罚信息。毕竟处罚可以直观反应出一个企业的违法违规行为,帮助我们直接了解企业。 那么,企业的行政处罚包括哪些内容呢? 根据《中华…

GEE:为程序添加警告(alert)

作者:CSDN @ _养乐多_ 在 Google Earth Engine (GEE)云平台进行开发时,有时候会需要对用户的错误操作做出提示,或者自己写脚本的时候,想要对错误做出警告,以方便用户的操作或者代码的调试。这个时候就需要为程序添加警告。 本文将介绍为程序添加警告(alert)的方法和…

PLC如何远程控制、调试?贝锐蒲公英二层组网功能一招搞定

在制造、交通、能源、采矿等领域,工业物联网是热门话题,各类采集、控制器、控制传感器通过网络互联,实现信息实时共享、交互后,不仅能快速了解生产过程数据,还能用于设备远程、调试维护等场景,对优化生产过…

“免单优选模式:引爆电商革命,颠覆传统购物体验!“

免单优选模式是一种新型的电商销售模式,其核心理念是通过降低商品售价、设置阶梯式奖励以及利用社交关系链,激发消费者购买欲望,实现销售快速增长。 1、合法合规,不存在多层级奖励。 在免单优选模式中,平台不设置多层…

PointNet 论文阅读

论文链接 PointNet Abstract 对于点云问题,由于其格式不规则,大多数研究人员将此类数据转换为规则的 3D 体素网格或图像集合。然而,这会导致数据不必要地庞大并导致问题在本文中,我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络&…