Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Домашняя страница Дженкинса загружается очень медленно

Я установил сервер Jenkins и создал около 1000 рабочих мест. У меня проблема в том, что для загрузки домашней страницы требуется примерно 5 минут, а для загрузки другой страницы (например, страницы конфигурации) требуется менее 30 секунд.

В чем причина этих проблем? Есть ли способ их исправить?

continuous-integration continuous-deployment jenkins deployment
27.02.2014

Ответы:


1

Создайте новое представление с меньшим количеством заданий и установите его в качестве представления по умолчанию.

Если у вас есть подключаемый модуль Status View, вы можете добавить все вакансии к нему и отфильтровать по статусу «Не удалось». Это дает вам представление, которое вы можете назвать «Все неудачно», и оно очень хорошо работает в качестве представления по умолчанию.

Если, конечно, у вас не 1000 неудачных заданий.

27.02.2014
  • Я установил плагин, но не смог найти опцию фильтрации по невыполненным заданиям. 27.02.2014
  • Он находится на странице конфигурации «Редактировать вид». 27.02.2014
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..