本文教程介绍了如何在单个Linux服务器上使用Jenkins、Docker Compose和Traefik构建生产就绪的CI/CD管道，包括HTTPS自动续订、智能部署策略、Jenkins设置、GitHub凭证添加及微服务的重新部署。还涵盖了常见问题及解决方案，确保管道在生产环境中顺利运行。

AI在软件开发中的应用逐渐增多，但在CI/CD管道中的采用仍然有限，主要由于对AI结果的信任不足、数据隐私担忧和不明确的使用案例。CI/CD强调可靠性和一致性，AI的引入增加了复杂性。目前，AI主要用于故障诊断和测试优化，以提高验证效率。随着AI技术的发展，CI/CD系统需要加强治理机制，确保AI生成的变更符合生产标准。

CI&T与AWS合作推出基于Amazon Bedrock AgentCore的智能运维解决方案，采用Multi-Agent协作架构，提升全球IoT业务运维效率。通过Supervisor Agent调度五大专业Agent，实现从被动响应到主动发现的转型，降低运维成本，并通过技能化封装和自动巡检优化运维流程，确保企业安全与合规性。

现代软件供应链安全性面临严重问题，攻击者利用CI/CD系统的脆弱性传播恶意软件，盗取凭证发布恶意工具，影响数万开发者。解决方案包括消除静态凭证、实施短期身份验证和加强代码审查，必须将CI/CD系统视为生产系统以防止供应链攻击的扩大。

AI编码代理正在影响CI/CD管道，导致验证瓶颈。解决方案是采用临时环境和技能层，确保每个代理都有独立的验证环境和自我测试能力，从而提高代码交付速度，避免代码积压和生产故障。

本文介绍了AIDLC（AI驱动的开发生命周期）的演进及其在软件开发中的应用，强调AI在开发流程中的核心作用。CI&T通过Kiro框架展示了从需求分析到代码生成的全流程，提升了开发效率与迭代速度，同时指出了未来的挑战。

云原生开发使企业的 .NET 应用能够在云中扩展和保持弹性。通过 Azure DevOps CI/CD 管道，自动化构建、测试和部署应用，使用 Docker 容器化，并在 Azure Kubernetes 服务上进行编排。这种方法确保发布的一致性和可靠性，同时支持基础设施即代码、安全扫描和可观察性等最佳实践。本文介绍了如何使用 Azure DevOps、Docker 和 Kubernetes 实现云原生 CI/CD 管道。

企业开发团队面临验证瓶颈，尽管AI代理加速编码，但CI管道速度滞后。Kubernetes沙箱提供快速、真实的基础设施，帮助开发者在开发阶段验证代码，缩短反馈循环，提高开发效率。

持续集成（CI）和持续交付（CD）是现代软件开发的核心实践。2026年，GitHub Actions、Jenkins和GitLab CI是最受欢迎的CI/CD工具，55%的开发者定期使用这些工具。选择合适的CI/CD工具需考虑团队需求、技术栈及合规要求。开源工具如Jenkins灵活但维护成本高，商业工具如TeamCity和GitLab则注重治理和快速上手。选择时需权衡控制、速度和维护等因素。

本文介绍了如何使用Codemagic构建Flutter应用的CI/CD管道。Codemagic专为移动应用设计，支持Flutter，简化了构建、签名和发布流程。管道包括拉取请求质量检查、测试分发和生产发布三个阶段，通过自动化配置和脚本确保代码质量和环境配置，减少人为错误，提高发布效率，实现无缝的应用发布流程。

移动应用开发经历了显著演变，特别是在CI/CD流程的自动化方面。本文介绍了如何使用GitHub Actions为Flutter应用构建生产级CI/CD管道，涵盖从代码质量检查到最终部署的全过程。通过自动化，开发团队能够减少手动操作的风险，提高应用发布的效率和质量。

本文提供了优化Docker构建速度的系统性解决方案，包括理解缓存机制、识别常见错误和重构Dockerfile以提高缓存重用率。通过依赖优先模式、多阶段构建和配置CI/CD缓存后端，可以显著缩短构建时间，提升开发效率。

CloudBees CI和TeamCity是两种不同的CI/CD平台。CloudBees基于Jenkins，适合需要深度定制的团队，提供企业级治理和集中管理。TeamCity则简化维护，减少对插件的依赖，更适合希望降低维护负担的团队。CloudBees灵活但复杂，TeamCity强调一致性和可预测性。

机器学习项目的成功不仅依赖于模型训练，还需可靠的部署和维护。许多系统在生产中失败，原因包括代码不一致、数据变化和预处理错误。为解决这些问题，需要工程化的方法，如可重复的管道、验证、版本控制和监控。本手册以欺诈检测为例，指导读者构建完整的机器学习平台，涵盖从模型训练到部署的全过程。使用Python工具，如MLflow进行实验跟踪，Feast确保特征一致性，Great Expectations进行数据验证，Evidently监控模型性能，Docker实现环境一致性，GitHub Actions实现CI/CD自动化。最终，读者将拥有一个生产就绪的机器学习管道，能够自信地进行测试、监控和迭代。

Vercel GitHub 应用在安装时新增了两个权限请求：Actions（读取）和 Workflows（读写），以帮助诊断 CI 失败和配置 CI 工作流文件。