Įvairių mašininio mokymosi modelių testavimas gali užtrukti, ypač kai nedideli pakeitimai yra glaudžiai susiję. Automatizavus šį procesą naudojant Git galima sutaupyti daug laiko. Naudodami scenarijus kelių šakų, įsipareigojimų ar žymų bandymams vykdyti, galite efektyviai tvarkyti pakeitimus, kuriems reikalingos konkrečios reikšmės. Skriptai Bash ir Python gali tai palengvinti automatizuodami filialų patikras ir scenarijaus vykdymą, fiksuodami rezultatus, kad būtų lengva palyginti.

Šiame vadove pateikiamas išsamus sprendimas, kaip atsisiųsti ir saugoti „SonarQube“ ataskaitas apie 30 mikropaslaugų „Linux“ serveryje ir perkelti jas į „Git“ saugyklą. Jame yra išsamūs bash ir Python scenarijai, skirti automatizuoti procesą, užtikrinant efektyvumą ir nuoseklumą. Scenarijai tvarko ataskaitų atsisiuntimą, išsaugo jas nurodytame kataloge ir siunčia naujinimus į Git saugyklą. Be to, paaiškinama cron užduočių, skirtų tolesniam automatizavimui ir klaidų valdymo mechanizmams, nustatymui, siekiant išlaikyti tvirtą CI / CD konvejerį.

Tvarkyti Google Workspace ir DNS nustatymus naudojant Cloudflare Digital Ocean platformose gali būti sudėtinga, ypač autentifikuojant DKIM, SPF ir PTR įrašus.

Gilinantis į ištrintų arba pakeistų kodo segmentų gavimą „Git“ saugykloje, atskleidžiama daugybė metodų, be paprastos komandinės eilutės paieškos. Išplėstinių komandų ir išorinių įrankių naudojimas padidina paieškų efektyvumą ir gylį. Tokios technikos kaip skriptų kūrimas programoje „Bash“ ir „Python“ bibliotekų, pvz., GitPython, naudojimas yra labiau struktūrizuotas ir galingesnis būdas tyrinėti plačią įsipareigojimų istoriją, todėl galima tiksliai nustatyti konkrečius pakeitimus ir atkurti prarastus duomenis.