Continuous Integration and Continuous Delivery Framework for SDS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fast and efficient development of software drives the high demand for automation techniques, especially for cloud-based systems trying to implement Software Defined Systems (SDS). The emergence of Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD) provides a set of steps for building, testing, and deployment of new software in an automated fashion. Consequently, many companies integrate CI/CD pipelines into their platform to automate the development and deployment of new software and applications. Software-Defined Perimeter (SDP) is a new approach to cyber security proposed by the Cloud Security Alliance (CSA) to dynamically secure network services. This is reached utilizing the need-to-know concept where authorization is only granted after strict user verification. SDP framework integrates with cloud-based systems seamlessly. However, the installation, configurations, and management of its components are still manual. This will require a lot of time and resources as the number of protected services increases. Therefore, this paper presents the implementation of the Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD) pipeline for the open SDP project that automates the installation and deployment of its various components. Specifically, the Open SDP components (i.e., SDP controller and gateway) will be used as a use case to show the use of CI/CD and to secure applications hosted on the OpenShift environment. The OpenShift pipeline operator, based on the Tekton project was adopted as the CI/CD pipeline for this project. The Code Ready Container (CRC) was utilized as the OpenShift cluster, which is then hosted on a server running a Windows OS. Furthermore, the challenges, as well as their solutions to the Open SDP CI/CD pipeline, are presented.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle