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环境
代码托管：gitlab
CI：tekton
CD: ArgoCD
pipline/task: 阿里云 serverless容器（spot实例且按秒计费）
应用：k8s
GPU应用的特殊性在于单个镜像的大小在10G以上，常见的在20~30G左右，基础镜像制作、构建、上传、容器拉起都会面临一些难题
为解决镜像构建、异常上传、拉起等速度问题，我的方案如下：
构建时: 利用构建缓存，多分层，使用VM主机，利用docker缓存
上传时：如上，分层缓存
拉起：利用云平台的镜像缓存技术，在CD时自动构建镜像，灰度验证阶段进行缓存构建，可提高全量时的创建速度
工作流程
接入流程
配置webhook接收MR/push事件
部署效果
飞书部署卡片每5s会更新一次，容器的create过程会更新在卡片上，直至成功
tekton 流水线
构建异常异常
任务灰度部署提醒
任务生产环境部署提醒
任务部署成功
ArgoCD
部署完成通知
回滚
此回溯场景为 新版本 已全量上线，若是部署过程中需要回滚，可直接点击卡片上的回滚按钮
入口
选择环境
选择版本
此步后的，所有操作同部署时一致
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