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瞭解更多Spring Cloud Pipelines到Cloud Pipelines的遷移
Spring Cloud Pipelines是一個GitHub專案，旨在解決以下問題：
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建立通用的部署流水線
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推廣良好的測試和部署實踐
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減少將功能部署到生產環境所需的時間。
第一次提交發生在2016年8月31日。從那時起，我們收到了社群對建議的部署流水線及其具體視覺化的許多反饋。在這兩年中，我們成功構建的最重要的功能包括：
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主觀的部署流水線設定
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用於流水線的指令碼，以驗證專案的向後相容性並允許零停機部署
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支援PHP、.NET、NodeJS和JVM（Maven & Gradle）專案
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Cloud Foundry的部署選項
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Kubernetes的部署選項
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透過Ansible的部署選項
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使用Jenkins Job DSL在Jenkins中進行流水線視覺化
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使用Jenkinsfile在Jenkins中進行流水線視覺化
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在Concourse中進行流水線視覺化
我們很高興地宣佈 Spring Cloud Pipelines 的下一個版本 1.0.0.M9 將釋出，這也是其當前形式的最後一個版本。
(Spring) Cloud Pipelines
作為 Spring Cloud 團隊的成員，我們決定將其納入 Spring Cloud 旗下。除此之外，該專案與 Spring Cloud 沒有任何關係，更不用說一般的 Spring 了。
因此，我們決定將專案拆分成多個部分，並對其進行重新命名，並將其放入一個單獨的 GitHub 組織中。
歡迎來到 Cloud Pipelines！
Spring Cloud Pipelines 有了一個新家和新名字。該專案現在位於 GitHub 的 Cloud Pipelines 組織下。因此，該專案被拆分成以下幾個部分：
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Scripts：包含部署管道的核心邏輯。你可以將此倉庫稱為
recipes。每個 recipe 包含部署管道的一個步驟。文件在此。 -
Project Crawler：對從倉庫管理服務中獲取資料的抽象。
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Pipeline Base：CI 伺服器使用的 Docker 基礎映象。
在將專案遷移到新組織後，我們決定將其標記為功能完備。我們已經使用 Spinnaker 一段時間了，並計劃投入資源，使 Cloud Pipelines 的回滾測試和契約測試 recipe 能夠在 Spinnaker 上執行。對於部署策略等其他重疊領域，我們希望依賴 Spinnaker 的抽象。當然，我們將促進圍繞專案的任何討論以及與問題、拉取請求和釋出相關的任務，但我們可以肯定地說，該專案將完全由社群驅動和維護。
如果您有興趣將您的專案從 Spring Cloud Pipelines 遷移到 Cloud Pipelines，您應該檢視遷移指南：
為什麼選擇 Spinnaker？
Spinnaker 是一個開源多雲持續交付平臺，最初由 Netflix 啟動，但現在涉及來自 Google、Amazon、Pivotal 和許多其他公司的更廣泛的貢獻者社群。Spring 團隊和 Pivotal Cloud R&D 的共同努力，使得 Spinnaker 支援 Cloud Foundry。
Spinnaker 讓我們能夠訪問更廣泛的受支援雲提供商，而無需重新發明這些互動。
Cloud Pipelines 在零停機部署和回滾測試方面的工作揭示了 Spinnaker 這樣持續交付平臺的關鍵價值，即獨立維護已部署環境中資產的清單。
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在 Cloud Pipelines 中，當前生產系統狀態未被儲存。為了緩解這個問題，我們使用 Git 標籤來儲存狀態。然而，當進行手動部署或回滾時，這很容易被破壞。此外，生產系統狀態可能跨越多個版本（跨雲提供商或區域），並且通常無法簡化為可以儲存在標籤中的單個值。例如，執行回滾測試的 Spinnaker 管道可以自由地利用 Spinnaker 對系統狀態的瞭解，將回滾測試情境化到目標區域的生產版本，而相互獨立。
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Cloud Pipelines 中提供的部署選項是有限的。Spinnaker 將藍綠部署、滾動推送、零停機和自動化金絲雀分析部署功能推廣到一系列受支援的雲提供商。
更具體地說，考慮藍綠部署。Spinnaker 支援藍綠部署，同時維護任意數量的先前版本伺服器組。從下面示例中的應用程式當前版本，您只需一個操作即可回滾到多個版本之前的應用程式版本。在任何時候，我們都可以選擇銷燬 V022，
從而使其無法回滾。這樣的事情可能發生在部署活動之外（例如釋放容量），使得無狀態系統更難應對變化。
參與其中！
我們歡迎您以各種形式提供意見。如果您對 Spinnaker 有疑問，請在 Stack Overflow 上提問並使用 #spinnaker 標籤。對於 Cloud Pipelines，請在 GitHub 上提問。如果您想參與程式碼工作，我們非常歡迎拉取請求。如果您發現問題，請在 Github 上提交問題。