Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Почему мои перенесенные задания Jenkins не отображаются после перехода с Windows на Linux?

Недавно я перенес наш экземпляр Jenkins для Windows на Linux. Это было очень просто, так как я просто скопировал все из %JENKINS_HOME% в окно Linux.

Однако кто-то сообщил мне, что у них есть собственный экземпляр Jenkins, который они хотят перенести на виртуальную машину Linux. Я скопировал папку заданий из их окна Windows на виртуальную машину Linux, но они не отображаются ни в одном из моих представлений (включая представление ВСЕ). Я также установил плагин Job Import, и он также успешно заработал, но у меня та же проблема.

Я не уверен, нужно ли мне изменить мой config.xml, чтобы включить эти представления, или есть ли другой файл, который мне нужно объединить с моей виртуальной машиной Linux. Я также перезапустил службу и перезагрузил конфигурацию с диска.

Это на Дженкинсе 2.0.

У кого-нибудь есть мысли о том, что я мог пропустить?

jenkins migration jenkins-2
29.04.2016

  • Вы проверили разрешения и владельца файлов заданий? Я считаю, что у них должен быть тот же владелец, под которым работает ваш экземпляр jenkins. 29.04.2016
  • Это именно то, что было. Спасибо! 30.04.2016
  • Добавьте его как ответ TheEllis и примите его, Mietzner, может помочь другим с похожими проблемами, и он не останется нерешенным. 02.05.2016

Ответы:


1

На основе комментария TheEllis:

Скопированные файлы заданий должны иметь того же владельца, что и экземпляр jenkins. Кроме того, для владельца также должны быть установлены права на чтение/запись/выполнение.

24.05.2016
  • Если я забуду первоначального владельца, как это исправить? 23.03.2017
    • 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..