Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Автоматизация сценариев БД с GIT на сервер AWS SQL с использованием Jenkins?

Привет, есть ли кто-нибудь, кто может мне помочь с этим....

Я пытался автоматизировать миграцию некоторых сценариев БД с помощью Jenkins. Все, что я делаю, это использую задание Jenkins, пытаясь перенести сценарии БД, которые находятся в репозитории GIT, на сервер AWS (SQL server 2008-R2) и выполнить эти сценарии...

Какие все учетные данные сервера и доступа мне нужно иметь с сервера БД (например, ключ доступа, секретный ключ, DNS-имя и т. д.), чтобы настроить задание Jenkins.

git jenkins amazon-web-services sql-server
10.05.2016

  • Не очень понятно, что вы подразумеваете под скриптами БД. Вы пытаетесь выполнить код SQL для базы данных SQL Server или выполнить автоматизацию с помощью API AWS? Эта БД находится в экземпляре EC2 или экземпляре RDS? Не могли бы вы опубликовать пример из вашего сценария? 10.05.2016

Ответы:


1

SQL-доступ к БД

Для SQL-доступа к БД вам необходимо следующее:

  • Имя хоста или конечная точка RDS
  • Номер TCP-порта
  • Имя БД
  • пользователь БД
  • Пароль БД

Машине Jenkins требуется сетевой доступ к хосту БД, что означает, что вам нужно разрешить это в группах безопасности и иметь подключение к VPC.

Доступ к AWS API

Для доступа через API к AWS рекомендуется назначить роль IAM машине Jenkins. Роль должна иметь необходимые разрешения в связанных с ней политиках IAM.

Кроме того, вам необходимо иметь доступ к Интернету с компьютера Jenkins или настроить конечные точки VPC, чтобы Jenkins мог получить доступ к AWS API.

ПРИМЕЧАНИЕ. Вы не можете назначить роль IAM существующему компьютеру EC2. Роли IAM можно назначать только во время создания экземпляра.

10.05.2016
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..