1.乒乓操作的原理 乒乓操作用于数据流控制的处理技巧。 在两个功能块（functionblock）对接时，由于瞬时数据率的差异（如blockA的写数据频率为200Mhz，而blockB的读数据频率为50Mhz），或数据顺序的差异（如blockA发送的数据为顺序发送，blockB接收数据的顺序为逆序接收，即从最后一个字节开始接收）等原因，导致这两个模块不能同时工作。为了提高电路的数据处理效能，可以用ping-pongbuffer结构连接这两个模块，让它们能够同时工作，本质上也是用面积换速度的思想。2.处理流程 如下图，假设blockA和blockB以相同的时钟频率分别对SPRA
Jenkins-Pipeline使用Groovy语法Pipeline是Jenkins2.X核心特性，帮助Jenkins实现从CI到CD与DevOps的转变Pipeline简而言之，就是一套运行于Jenkins上的工作流框架，将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来，实现单个任务难以完成的复杂流程编排与可视化支持语法：1、声明式（仅在2.5版本后支持）特点：1.最外层必须由pipline{//dosomething}来进行包裹2.不需要分号作为分隔符，每个语句必须在一行内3.不能直接使用groovy语句（例如循环判断等），需要被script{}包裹2、脚本式特点：1.最外层使用node{}
Jenkins-Pipeline使用Groovy语法Pipeline是Jenkins2.X核心特性，帮助Jenkins实现从CI到CD与DevOps的转变Pipeline简而言之，就是一套运行于Jenkins上的工作流框架，将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来，实现单个任务难以完成的复杂流程编排与可视化支持语法：1、声明式（仅在2.5版本后支持）特点：1.最外层必须由pipline{//dosomething}来进行包裹2.不需要分号作为分隔符，每个语句必须在一行内3.不能直接使用groovy语句（例如循环判断等），需要被script{}包裹2、脚本式特点：1.最外层使用node{}
序言Elasticsearch有采集管道直说.其实我们在Kibana中就可以看到它已经提供了2个.所有的文档(Document)都是先通过管道在入库的cuiyaonan2000@163.com默认提供的管道如下所示:管道的定义如下所示 Ingest NodeIngestNode表示:预处理节点,是ES用于功能上命名的一种节点类型，可以通过 elasticsearch.xml 进行如下配置来标识出集群中的某个节点是否是 IngestNode.node.ingest：ture上述将 node.ingest 设置成 true,则表明当前节点是 IngestNode,具有预处理能力, Elastic
序言Elasticsearch有采集管道直说.其实我们在Kibana中就可以看到它已经提供了2个.所有的文档(Document)都是先通过管道在入库的cuiyaonan2000@163.com默认提供的管道如下所示:管道的定义如下所示 Ingest NodeIngestNode表示:预处理节点,是ES用于功能上命名的一种节点类型，可以通过 elasticsearch.xml 进行如下配置来标识出集群中的某个节点是否是 IngestNode.node.ingest：ture上述将 node.ingest 设置成 true,则表明当前节点是 IngestNode,具有预处理能力, Elastic
一、 先决条件 1.AzureReposGit/Git和项目上传 把本地的NetCore项目上传至AzureReposGit/Git 2.DockerRegistryServiceConnection/Azuresubscription和AzureContainerRegistry以及KubernetesServiceConnection 在Projectsetting配置好对应的DockerConnection和KubernetesConnection 3.Kubernetesdeploymentyaml文件 本地配置好yaml文件，与项目一
一、 先决条件 1.AzureReposGit/Git和项目上传 把本地的NetCore项目上传至AzureReposGit/Git 2.DockerRegistryServiceConnection/Azuresubscription和AzureContainerRegistry以及KubernetesServiceConnection 在Projectsetting配置好对应的DockerConnection和KubernetesConnection 3.Kubernetesdeploymentyaml文件 本地配置好yaml文件，与项目一
修改全局超时时间tekton的pipeline、task运行时有时需要设置超时时间，确保会退出，除了在pipelinerun、taskrun上设置spec.timeouts外，还可以设置全局的超时时间，通过default-timeout-minutes参数，这样一来如果pipelinerun/taskrun没有设置超时也会有一个保底的。官方文档：https://tekton.dev/vault/pipelines-v0.28.2/install/#customizing-basic-execution-parametersapiVersion:v1kind:ConfigMapmetadata:
修改全局超时时间tekton的pipeline、task运行时有时需要设置超时时间，确保会退出，除了在pipelinerun、taskrun上设置spec.timeouts外，还可以设置全局的超时时间，通过default-timeout-minutes参数，这样一来如果pipelinerun/taskrun没有设置超时也会有一个保底的。官方文档：https://tekton.dev/vault/pipelines-v0.28.2/install/#customizing-basic-execution-parametersapiVersion:v1kind:ConfigMapmetadata:
上篇关于流程引擎的文章还是快两年以前的《微服务业务生命周期流程管控引擎》，这中间各种低代码平台层出不穷，虽然有些仅仅是OA+表单的再度包装，但有些的确是在逻辑和操作单元层面进行了真正的高度抽象，形成产品底座，上层支持更大灵活程度的自定义应用搭建。当然这个不是本篇文章的主题，核心希望给各位朋友表达的还是对于逻辑流程抽象的关注，特别是现在的很多应用是在围绕行业展开，如何在各种杂乱的功能点之中，做到杂而不乱，又如何通过核心的控制模块提供标准化的接入，我通过OSS.Pipeline这个引擎框架类库，和大家分享一下我的思路（如有不足，还望指出探讨）,需要说明的是，此框架是类库级引擎，不依赖数据库等存
