使用NubesGen部署.NET应用的完整指南
前言
NubesGen作为微软推出的云资源自动化配置工具,为开发者提供了快速部署应用到Azure云平台的能力。本文将详细介绍如何使用NubesGen来部署.NET应用程序,涵盖从环境准备到实际部署的全过程。
环境准备
在开始部署前,需要确保本地开发环境满足以下要求:
-
Bash环境:
- Linux和MacOS系统默认已安装
- Windows用户可通过WSL获得完整Bash支持
-
Azure CLI工具:
- 用于与Azure云服务交互
- 安装后需执行
az login完成认证
-
Git工具(可选):
- 用于代码版本控制和GitHub仓库管理
创建.NET示例应用
我们首先创建一个基础的ASP.NET Core Web应用作为演示项目:
dotnet new webapp -o dotnet-sample-app -f net7.0
此命令会生成一个基于.NET 7.0的Web应用模板,这也是当前推荐的长期支持(LTS)版本。
初始化Git仓库
将项目纳入版本控制是持续部署的基础:
cd dotnet-sample-app
git init
git add .
git commit -m "初始提交"
git remote add origin 你的仓库地址
git branch -M main
git push -u origin main
配置NubesGen GitOps
NubesGen的GitOps功能可以实现基础设施即代码(IaC)和持续部署:
./nubesgen-cli-linux gitops
此步骤会生成必要的GitHub Actions工作流文件,实现自动化部署流程。
生成NubesGen配置
通过REST API获取NubesGen的默认配置:
curl "NubesGen服务地址/demo.tgz?runtime=dotnet&application=app_service.standard&gitops=true" | tar -xzvf -
此命令会下载并解压包含Terraform配置的压缩包,为.NET应用配置标准的App Service环境。
部署流程
-
创建开发环境分支并推送代码:
git checkout -b env-dev git add . git commit -m '通过NubesGen配置GitOps' git push --set-upstream origin env-dev -
监控GitHub Actions执行情况,等待部署完成
-
在Azure门户中验证创建的资源
-
访问应用URL(格式为
https://app-demo-XXXX-dev-001.azurewebsites.net/)测试应用
资源清理
完成测试后,应及时清理Azure资源以避免产生不必要费用:
- 删除NubesGen创建的资源组:
rg-demo-XXXX-001 - 删除Terraform状态存储账户:位于
rg-terraform-001资源组中
支持的Azure资源类型
NubesGen为.NET应用提供两种主要部署模式:
App Service部署
- App Service计划:定义计算资源配置
- App Service实例:原生运行.NET代码的托管环境
Azure Functions部署
- Functions计划:无服务器或专用托管选项
- Functions实例:事件驱动的计算服务
- 存储账户:用于存储函数代码和触发数据
.NET版本支持策略
NubesGen默认支持.NET 7.0 LTS版本。如需使用.NET 6.0,需修改以下配置:
-
在
terraform/modules/app-service/main.tf中:dotnet_version = "6.0" -
在GitOps配置中(
.github/workflows/gitops.yml):env: DOTNET_VERSION: '6.0'
环境变量配置
NubesGen会自动为应用配置关键环境变量,包括:
- 数据库连接信息(URL、用户名、密码)
- Redis缓存配置(主机、密码、端口)
- 存储账户凭据(名称、密钥、端点)
- MongoDB连接字符串
这些变量可在应用代码中直接访问,实现不同环境间的无缝切换。
最佳实践建议
- 多环境管理:为开发、测试、生产环境创建独立分支
- 配置分离:敏感信息应通过Azure Key Vault管理
- 监控设置:部署后配置Application Insights实现应用监控
- 扩展规划:根据流量预估选择合适的App Service层级
通过NubesGen,.NET开发者可以快速实现从本地开发到云部署的完整流程,同时保持基础设施配置的一致性和可重复性。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00