Agent をまたいで写真パックを作るは、ジョブの基本操作ができ、短い Declarative Pipeline の構造を読み取れる学習者向けの Jenkins プロジェクトコースです。架空の写真スタジオ Fieldlight Studio を手伝い、3 枚の大きな写真から小さなプレビュー、一覧画像、ダウンロード可能な完全なギャラリーを作り、元画像を保護します。
2 つの Guided Lab は、それぞれ独立した環境で進めます。最初に画像処理ができる Agent を選び、より小さなプレビューの依頼に対応します。次に、その出力を別の梱包用 Agent に渡します。1 つの Challenge では、別のワークショップ写真と異なる寸法の要件に同じ仕組みを応用します。各単元には独立した初期状態があり、引き継ぐのは知識だけです。
学習内容
- 実際の能力ラベルに基づいて Agent を選び、ツール不足による失敗を読み取る。
- 提供された画像ツールの幅オプションを変更し、元画像を変えずに両方のプレビュー版を残す。
- 2 つの Agent に割り当てられたワークスペースで、生成ファイルが自動的に共有されない理由を説明する。
- 同じ Pipeline 実行の中で、名前を一致させたネイティブの
stashとunstashにより、小さな処理済み出力だけを転送する。 - Jenkins の成果物とフィンガープリントで完全な写真 ZIP を保持し、各 stage のクリーンアップを維持して、展開したギャラリーと添付ファイルをオフラインで使う。
このコースの対象者
Jenkins 初学者や、ビルド処理を複数の Agent に分担させ始める開発者に適しています。ジョブを開く、ビルドのコンソールを読む、短い Declarative Pipeline の構造を認識する操作には慣れていることを前提とします。Agent、ラベル、ワークスペース、必要な転送手順は、使用前に説明します。Java プログラミング、画像処理の実装、Docker 管理、Agent のインストール経験は不要です。
学習環境： LabEx が Photo Desk と Jenkins のブラウザインターフェース、接続済み Agent、元の練習用写真、完成した処理・梱包ツールを提供します。Jenkins 上で短い Pipeline スクリプトを編集します。2 つの Agent は 1 台の学習用 VM 上に独立したコンテナファイルシステムを持ち、そのカーネルを共有します。これは制御されたローカルのワークフローであり、クラウドのノード群や本番環境の分離保証ではありません。Web サイト、UI ラベル、実行時の出力は英語のままです。
よくある質問
Jenkins のインストールや Agent の接続は必要ですか？
不要です。Jenkins、必要なプラグイン、両方の接続、役割ごとのツールは準備済みです。処理の割り当て、ファイルの受け渡し、使える成果物の作成に集中できます。
画像処理コードを書く必要はありますか？
ありません。完成したツールが提供されます。学習した幅オプションと Pipeline 内の実行場所を選び、実際に生成された写真、キャプション、ファイルを確認します。写真はオリジナルの AI 生成練習素材で、実在の顧客やイベントを描いていません。
stash と成果物の違いは何ですか？
stash は、同じ Pipeline 実行の中で、選択した小さなファイル集合を一時的に受け渡します。ネイティブの成果物アーカイブは、後からダウンロードできるよう出力をビルドに関連付けて保持します。このコースでは両方を使い、ワークスペースのクリーンアップも残すことで、その違いを実際に観察できます。
Challenge はどのように独立していますか？
写真のコレクションと要求寸法を変更し、完成させる成果物と保護すべきものを明示しています。別途準備された環境で、学習済みのツールと仕組みを組み合わせるため、以前の VM のファイルには依存しません。成果は完全なローカルギャラリーであり、報告書や成功メッセージのコピーではありません。
表紙は、Frontside が制作し Charles Lowell がデザインを推進した Jenkins マスコットを、CC BY-SA 3.0 Unported のもとで改変したものです。Jenkins 公式アートワークを参照してください。本コースの構図は LabEx 向けに AI を補助として制作した派生作品です。Jenkins の推奨を意味せず、オリジナルの練習写真の来歴とは区別されています。
