AWS CDK 中为 CodePipeline 手动审批动作添加超时功能
2025-05-19 08:26:26作者:瞿蔚英Wynne
在持续集成和持续交付(CI/CD)流程中,手动审批环节是一个关键节点。AWS CodePipeline 提供了手动审批动作(Manual Approval Action),允许开发团队在关键部署阶段进行人工确认。然而,在实际应用中,默认的7天审批超时时间可能并不总是合适。
问题背景
AWS CodePipeline 的手动审批动作默认超时时间为7天,这个设置对于大多数应用场景来说可能过长或过短。过长的超时可能导致流程阻塞时间过长,而过短则可能导致审批窗口不足。虽然 CloudFormation 已经支持通过 TimeoutInMinutes 属性来覆盖这一默认值,但在 AWS CDK 中尚未实现这一功能。
技术实现
AWS CDK 团队通过社区贡献的方式实现了这一功能。实现要点包括:
- 在 ManualApprovalActionProps 接口中添加 timeout 属性
- 将超时设置传递给底层 CloudFormation 资源
- 设置合理的验证规则,确保超时时间在5分钟到60天(86400分钟)之间
使用示例
开发者现在可以在创建手动审批动作时指定超时时间:
new ManualApprovalAction({
actionName: 'ProductionApproval',
timeout: Duration.minutes(30) // 设置30分钟超时
});
最佳实践
- 对于关键生产环境部署,建议设置24-48小时的审批窗口
- 对于测试环境或非关键部署,可以设置较短的超时(如2-4小时)
- 考虑团队的工作时间安排,避免审批窗口覆盖非工作时间
- 结合通知机制,确保审批者能及时收到审批请求
技术影响
这一改进使得:
- 团队可以更精细地控制CI/CD流程节奏
- 减少了因审批超时导致的流程阻塞风险
- 提高了自动化流程的可预测性和可靠性
- 使CDK的抽象更完整地覆盖了底层服务的功能
总结
AWS CDK 团队通过社区协作不断完善其功能覆盖,这次为手动审批动作添加超时设置的改进,体现了CDK作为基础设施即代码工具对实际工作流程需求的响应能力。开发者现在可以更灵活地控制CI/CD流程中的审批环节,使自动化交付流程更加符合团队的实际工作模式。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
410
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
254
暂无简介
Dart
674
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
264
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868