掌握构建管道：自动化编译至部署的完整流程

利用Azure DevOps实现高效的持续集成与交付流程

在这个时代，软件开发周期的加速已经成为了一个标准，而更快、更高效的交付是每个团队追求的目标。微软在这其中扮演了引领者的角色，引入了持续集成(CI)和持续交付(CD)的概念。Azure DevOps，作为这个领域的重磅产品，是从Team Foundation Server演变而来，现在提供了全面的DevOps解决方案。它不仅包括了代码管理器来支持不同版本控制系统（VCS），如Git和TFVC，还内置了丰富的Task模板来配合各种编程语言和开发环境。在视频中，介绍了如何创建以及管理构建管道，如何实现持续集成以及如何借助于Azure DevOps的UI直接编辑代码提交，触发CI流程。这些特性使得开发团队能够通过预定义或自定义的任务模板，轻松实施CI/CD流程。同时，也介绍了如何使用Microsoft托管的构建服务器或者自己的私有服务器，以及环境变量的配置。此外，依靠Azure的集成，整个过程中几乎不需要手动编写代码就能实现自动化工作流。

OpenShift 4混合云平台的自动化运维与开发实践

红帽OpenShift 4作为一个混合云平台，提供了跨公有云和私有云的部署能力，支持多种云环境和虚拟化技术，如AWS、Azure、VMware和OpenStack。它通过统一的混合云管理平台，简化了多云环境下的应用管理。OpenShift 4强调容器镜像的兼容性和管理，支持市场上多种镜像管理provider，同时提供官方认证的容器镜像，确保安全性。此外，OpenShift 4通过Operator框架简化了PaaS软件的运维管理，使得运维工作更加智能化和自动化。它还支持微服务架构和无服务器架构，如Service Mesh和Knative，推动了应用开发的现代化。OpenShift 4通过提供丰富的开发工具和插件，与主流开发工具集成，为开发人员提供了便捷的开发环境。

阿里数据工厂助力企业构建大规模数据集成解决方案

本次课程主要介绍了如何利用阿里数据工厂（Data Factory）服务来构建大规模的数据集成解决方案。在大数据时代，企业面临数据爆炸式增长、数字化转型、云计算和人工智能等趋势，需要有效整合和分析来自不同数据源的数据。阿里数据工厂作为一个完全托管的云服务，支持丰富的数据源和计算服务集成，提供灵活的调度机制，按需付费，降低成本。它还提供企业级安全保障，简化大规模ETL/ELT工作的开发和管理工作。此外，阿里数据工厂还支持数据移动、数据转换、数据分析等多种功能，满足企业在数据集成和分析方面的需求。通过阿里数据工厂，企业可以构建现代化的数据集成方案，实现数据驱动的业务创新。

干掉99%传统运维，代码上线效率提升百倍：基于Jenkins和k8s构建CICD流水线

本次视频展示了通过结合Kubernetes和持续集成与持续部署（CI/CD）来实现代码的自动化部署。通过一个按钮启动自动化的DevOps流水线，自动完成代码从提交到在不同环境下运行的全过程。演示了创建流水线的整个步骤，包括代码拉取、构建测试、镜像构建、镜像推送到Harbor仓库，以及在Kubernetes集群中部署。此过程简化了从开发到运维的工作，实现了开发运维一体化。由此，技术人员可以更加专注于编码，而无需频繁操作部署过程。适合对自动化部署、容器技术和DevOps流程感兴趣的技术人员观看。

什么是容器

讲解了容器技术及其与传统虚拟化技术的区别和优势。以Docker为例，解释容器概念和应用场景，分析了容器对于环境封闭、独立和快速部署的能力。强调容器在生产中的重要性，并解释了镜像是如何包含基础环境和业务代码的，容器则是运行镜像的实体。提出了容器与虚拟机的性能比较，指出容器更加快速、轻量，且容器管理平台的发展趋势。内容适合希望对容器有深入理解以及寻求性能优化的技术人员。

kubernetes如何修改内核参数

本视频展示了Linux内核参数的修改与内核模块BR net filter的加载步骤，以便进行网络流量的桥接转发。讲解了通过修改配置文件/etc/sysctl.d/docker.conf来启用IP6tables与IP转发，保障Docker容器间的通信。视频进一步指导了如何使这些配置在系统重启后依然生效，通过编辑/etc/rc.d/rc.local文件并赋予适当权限实现模块的自动加载。除此之外，还提到了Docker配置，特别是镜像加速器的设置，以优化容器镜像的拉取速度。内容适合系统管理员、网络工程师、DevOps工程希望优化Linux系统运行容器环境的人群。

互联网架构发展趋势

课程首先讲解容器基础知识，强调即使学员已接触Kubernetes(K8S)和容器编排平台，仍需了解容器操作，如利用Docker命令进行基本操作和测试镜像。接着展开讲述互联网架构从物理服务器到虚拟化技术的发展，强调其对资源利用率和服务管理的改进。虚拟化为提供独立环境的同时，引入了更棘手的管理问题，导致云计算和容器编排系统的产生，如K8S为容器编排的例子。进而说明容器技术如何提升服务部署的灵活性和资源利用率，最终导致云原生技术，尤其是K8S的兴起。内容面向希望深入理解容器及其在现代互联网架构中作用的开发人员、系统管理员、云计算专家、K8S操作者和对云原生技术感兴趣者。

GitLabCI/CD-pending的原因

视频中探讨了持续集成中CI/CD流水线出现pending问题的几个常见原因及解决办法。首先提出Runner可能离线，这要求对Runner状态进行检查和故障排查；其次检查流水线配置中指定的tag是否有误，这涉及对配置文件的认识和修改能力；最后讨论了启用并行构建对于改善构建效率的重要性，并引导如何编辑Runner配置以开启此功能。内容适合熟悉Python、CI/CD流程，并关注流水线效率优化的开发者或运维工程师。