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Zadig

云原生持续交付工具
授权协议 Apache-2.0
开发语言 Google Go JavaScript HTML/CSS
所属分类 云计算、 云原生
软件类型 开源软件
地区 国产
投 递 者 章阳波
操作系统 跨平台
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

Zadig 是一款面向开发者设计的云原生持续交付(Continuous Delivery)产品,具备高可用 CI/CD 能力,提供云原生运行环境,支持开发者本地联调、微服务并行构建和部署、集成测试等。Zadig 不改变现有流程,无缝集成 Github/Gitlab、Jenkins、多家云厂商等,运维成本极低。

愿景:工程师 + Zadig = 商业上的成功

  • 高并发的工作流

基于云原生设计,经过简单配置,系统自动生成工作流,实现多服务高并发执行构建部署测试任务,以解决微服务架构下带来的多服务构建部署效率低下问题。

  • 以服务为核心的集成环境

一套服务配置,分钟级创建多套数据隔离的测试环境。为开发者进行日常调试、为测试人员做集成测试、为产品经理对外 Demo 提供强力支撑。

对于现有的环境无需担心迁移成本,一键托管,轻松浏览、调试环境中的所有服务。

  • 无侵入的自动化测试

便捷且无侵入的对接已有自动化测试框架,通过 GitHub/GitLab Webhook 自动构建、部署及测试。

通过办公通讯机器人为开发者提供第一时间质量反馈,精准高效。有效落地“测试左移”工程实践,让测试价值得到体现。

  • 开发本地联调 CLI

开发本地编辑完代码,一键进行本地代码构建,部署到联调环境,无需再陷入复杂且繁琐的工作流程,让本地联调不再成为难事。解放工程师双手,去创造更多产品价值。

业务架构图

  • Zadig 是 KodeRover 公司基于 Kubernetes 自主设计、研发的开源分布式持续交付 (Continuous Delivery) 产品,为开发者提供云原生运行环境,支持开发者本地联调、微服务并行构建和部署、集成测试等。Zadig 内置了面向 Kubernetes、Helm、云主机/物理机、大体量微服务等复杂业务场景的最佳实践,为工程师一键生成自动化工作流 (workflow)。Z

  • 最近看公众号,发现之前没有接触过的持续集成工具zadig,于是乎在自己的测试环境跑一边流程,检验下zadig的优劣势。 Zadig 是 KodeRover 公司基于 Kubernetes 自主设计、研发的开源分布式持续交付 (Continuous Delivery) 产品,为开发者提供云原生运行环境,支持开发者本地联调、微服务并行构建和部署、集成测试等。Zadig 内置了面向 Kubernetes

  • 如何在 5 分钟内快速安装 Zadig 系统

 相关资料
  • 交付管道的建立和自动化是持续交付的基础 持续集成 更关注代码质量。持续集成是为了确保随着需求变化而变化的代码,在实现功能的同时,质量不受影响。因此,在每一次构建后会运行单元测试,保证代码级的质量。单元测试会针对每一个特定的输入去判断和观察输出的结果,而单元测试的粒度则用来平衡持续集成的质量和速度。 持续集成的核心价值在于1: 持续集成中的任何一个环节都是自动完成的,无需太多的人工干预,有利于减少重

  • 我为老东家的 CTO 部门工作的七年里,除了吃饭睡觉码代码,干的最多的事情就是布道。给工程师讲技术,给管理层讲业态,给客户讲故事。但让我很沮丧的是,在离职那天给我留言最多的一条,居然是「很遗憾,再也听不到你讲美食了」。好吧,虽然我们怀揣着改变世界的梦想踏上征程,却总是在路口的料理摊停下了脚步。这个插曲,就算是我这系列文章的引子。 每一个吃货的心里,都住着一个厨子。 每一个码农的心里,都憋着一个梦想

  • 它们还提供了一个警告:如果您能够持续部署到测试系统,有时也会使用术语“持续部署”。 这一切让我很困惑。任何更详细的解释(或附带一个例子)都是赞赏的!

  • 介绍 持续交付是频繁对软件应用程序持续更新的概念. 这个想法使在大量频繁的更新面前, 你不必等待在一个指定的特殊时间点, 并且使你的组织在响应过程中变得更好. 一些 Ansible 用户每小时都在部署更新给他们的最终用户甚至更加频繁 – 每时每刻都有代码修改的批准. 要实现这一点, 你需要工具能在零停机的时间内快速的应用这些更新. 本文档详细介绍了如何现实这一目标, 使用 Ansible play

  • 问题内容: 背景: 我们每天晚上都有一份詹金斯工作()构建可交付成果。我们还有另一项工作(),第二天通过专有协议将可交付成果推送到生产机器。这是因为某些生产机器仅在一天中的某些时段可用(这也使我们有机会修复任何最后的构建中断)。 需要访问作业构建的可交付成果(因此需要访问同一工作空间)。我们有多个节点和并发的内部版本(因此是不可预测的工作空间),并且由于资源有限,所以最好不要将作业绑定到固定的节点

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