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深度解讀什么是DevOp以及DevOps的技術(shù)實(shí)現(xiàn)

馬哥Linux運(yùn)維 ? 來(lái)源:twt企業(yè)IT社區(qū) ? 作者:魏新宇 ? 2021-06-21 17:46 ? 次閱讀
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近兩年,隨著容器、Kubernetes 等技術(shù)的興起,DevOps 這個(gè)概念被廣泛提及并被大量使用。本文將會(huì)從DevOps的產(chǎn)生、DevOps 與容器/Kubernetes 之間的關(guān)系、DevOps 的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式幾個(gè)方面,結(jié)合實(shí)驗(yàn)展現(xiàn)的方式,讓讀者真正理解 DevOps 的含義。

DevOps 是什么

DevOps 中的 Dev 指的 Development,Ops 指的是的 Operations,用一句話來(lái)說(shuō) DevOps 就是打通開(kāi)發(fā)運(yùn)維的壁壘,實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)運(yùn)維一體化。

從瀑布式開(kāi)發(fā)到敏捷開(kāi)發(fā)

談到 DevOps 的發(fā)展史,我們需要先談一下敏捷開(kāi)發(fā)。

首先,敏捷開(kāi)發(fā)是面向軟件的,而軟件依賴于計(jì)算硬件。我們知道,世界上第一臺(tái)計(jì)算機(jī)是在 1946 年出現(xiàn)的。因此,軟件開(kāi)發(fā)相對(duì)于人類(lèi)歷史而言,時(shí)間并不長(zhǎng)。相對(duì)于軟件開(kāi)發(fā)方法論的掌握,人們更擅長(zhǎng)于工程學(xué),如蓋樓、造橋等。為了推動(dòng)軟件開(kāi)發(fā),1968 年,人們將工程學(xué)的方法應(yīng)用到軟件領(lǐng)域,由此產(chǎn)生了軟件工程。

軟件工程的方式有其優(yōu)點(diǎn),但帶來(lái)了不少問(wèn)題。最關(guān)鍵一點(diǎn)是:軟件不同于工程。通過(guò)工程學(xué)建造的大橋、高樓在竣工后,人們通常不會(huì)對(duì)大橋高樓的主體有大量使用需求的變更;但軟件卻不同。對(duì)于面向最終用戶的軟件,人們對(duì)于軟件功能的需求是會(huì)不斷變化的。在瀑布式開(kāi)發(fā)的模式下,當(dāng)客戶對(duì)應(yīng)用有變化的需求時(shí),軟件廠商得重新開(kāi)發(fā)軟件。這將會(huì)使企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力大幅下降。

傳統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)流程是:產(chǎn)品經(jīng)理收集一線業(yè)務(wù)部門(mén)和客戶的需求,這些需求可能是新功能需求,也可能是對(duì)產(chǎn)品現(xiàn)有功能做變更的需求。然后進(jìn)行評(píng)估、分析,將這些需求制定為產(chǎn)品的路線圖,并且分配相應(yīng)的資源進(jìn)行相關(guān)工作。

接下來(lái),產(chǎn)品經(jīng)理將需求輸出給開(kāi)發(fā)部門(mén),開(kāi)發(fā)工程師寫(xiě)代碼。寫(xiě)好以后,就由不同的部門(mén)的人員進(jìn)行后續(xù)的代碼構(gòu)建、質(zhì)量檢驗(yàn)、集成測(cè)試、用戶驗(yàn)收測(cè)試,最后給生產(chǎn)部門(mén)。這樣帶來(lái)的問(wèn)題是,開(kāi)發(fā)周期比較長(zhǎng),并且如果有任何變更,都要重新走一遍開(kāi)發(fā)流程,在商場(chǎng)如戰(zhàn)場(chǎng)的今天,軟件一個(gè)版本推遲發(fā)布,可能到發(fā)布時(shí)這個(gè)版本在市場(chǎng)上就已經(jīng)過(guò)時(shí)了;而競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手很可能由于在新軟件發(fā)布上快了一步,而迅速搶占了客戶和市場(chǎng)。

正是由于商業(yè)環(huán)境的壓力,軟件廠商需要改進(jìn)開(kāi)發(fā)方式。

2001 年初,在美國(guó)滑雪勝地 snowbird,17 位專(zhuān)家聚集在一起,概括了一些可以讓軟件開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)更具有快速工作、相應(yīng)變化的能力的價(jià)值觀原則。他們稱(chēng)自己為“敏捷聯(lián)盟”。

有了敏捷聯(lián)盟,有了敏捷開(kāi)發(fā)價(jià)值觀,必然會(huì)產(chǎn)生開(kāi)發(fā)的流派。主要的敏捷開(kāi)發(fā)流派有:

極限編程(XP)、Scrum、水晶方法等。

至此,敏捷開(kāi)發(fā)有理念、有方法、有實(shí)踐。隨著云計(jì)算概念的興起,云計(jì)算的不斷落地,敏捷開(kāi)發(fā)不僅實(shí)現(xiàn)了工具化,也得到了升華。

從敏捷開(kāi)發(fā)到 DevOps

談到了敏捷開(kāi)發(fā),那么敏捷開(kāi)發(fā)和 DevOps 有什么關(guān)系呢?

敏捷開(kāi)發(fā)是開(kāi)發(fā)域里的概念,在敏捷開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)之上,有如下階段:

敏捷開(kāi)發(fā)-》持續(xù)集成-》持續(xù)交付-》持續(xù)部署-》DevOps。

從敏捷開(kāi)發(fā)到 DevOps,前一個(gè)階段都是后一個(gè)階段的基礎(chǔ);隨著階段的推進(jìn),每個(gè)階段概念覆蓋的流程越來(lái)越多;最終 DevOps 涵蓋了整個(gè)開(kāi)發(fā)和運(yùn)維階段。正式由于每個(gè)階段涉及的范圍不同,因此所以每個(gè)概念所提供的工具也是不一樣的。

持續(xù)集成(Continuous Integration)指的是:代碼集成到主干之前,必須全部通過(guò)自動(dòng)化測(cè)試;只要有一個(gè)測(cè)試用例失敗,就不能集成。持續(xù)集成的要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是:在保持高質(zhì)量的基礎(chǔ)上,讓產(chǎn)品可以快速迭代。

持續(xù)交付(Continuous Delivery)指的是:開(kāi)發(fā)人員頻繁地將軟件的新版本,交付給質(zhì)量團(tuán)隊(duì)或者用戶,以供評(píng)審。如果評(píng)審?fù)ㄟ^(guò),代碼就被發(fā)布。如果評(píng)審不通過(guò),那么需要開(kāi)發(fā)進(jìn)行變更后再提交。

持續(xù)部署(Continuous Deployment)指的是:代碼通過(guò)評(píng)審并發(fā)布后,自動(dòng)部署,以交付使用。

DevOps 是一組完整的實(shí)踐,可以自動(dòng)化軟件開(kāi)發(fā)和 IT 團(tuán)隊(duì)之間的流程,以便他們可以更快、更可靠地構(gòu)建、測(cè)試和發(fā)布軟件。

DevOps 的技術(shù)實(shí)現(xiàn)

DevOps 的技術(shù)實(shí)現(xiàn),需要三個(gè)方面:標(biāo)準(zhǔn)交付物、容器調(diào)度平臺(tái)、DevOps 工具鏈。接下來(lái),我們?cè)敿?xì)看一下這個(gè)三個(gè)方面的內(nèi)容。

DevOps 的技術(shù)實(shí)現(xiàn) 1:標(biāo)準(zhǔn)交付物

DevOps 的目的在于讓開(kāi)發(fā)和運(yùn)維一體化、讓開(kāi)發(fā)和運(yùn)維相互之間的溝通更加順暢、迅捷,從而使企業(yè)更能適應(yīng)市場(chǎng)的變化。

當(dāng)然,真正實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)運(yùn)維一體化,并非只是讓開(kāi)發(fā)和運(yùn)維的人坐在一起那么簡(jiǎn)單。從技術(shù)角度,DevOps 首先需要有一個(gè)包含了“操作系統(tǒng)+Runtime+應(yīng)用”的標(biāo)準(zhǔn)交付物。除此之外,還需要通過(guò)整個(gè) DevOps 流程來(lái)打通。

在 IT 早期,廠商硬件和系統(tǒng)平臺(tái)的差異化過(guò)大,在不同硬件和系統(tǒng)平臺(tái)進(jìn)行應(yīng)用的無(wú)縫遷移幾乎是不可想象的。隨著 X86 服務(wù)器以及 vSphere 等虛擬化技術(shù)的普及,操作系統(tǒng)(包括操作系統(tǒng)上的應(yīng)用)可以在不同 X86 服務(wù)器廠商的硬件平臺(tái)上在線無(wú)縫遷移。硬件差異化不斷縮小甚至消失,軟件的重要性不斷提升,IT 界真正進(jìn)入軟件定義一切的時(shí)代。在這個(gè)背景下,業(yè)務(wù)提出了更高的要求,如何將應(yīng)用在不同操作系統(tǒng)之間實(shí)現(xiàn)無(wú)縫遷移,將開(kāi)發(fā)和生產(chǎn)統(tǒng)一,做到”構(gòu)建一次,到處運(yùn)行”。

容器技術(shù)的概念最初出現(xiàn)在 2000 年,當(dāng)時(shí)稱(chēng)為 FreeBSD jail,這種技術(shù)可將 FreeBSD 系統(tǒng)分區(qū)為多個(gè)子系統(tǒng)。

但直到 Docker 的出現(xiàn)(2008 年),容器才真正具備了較好的可操作性和實(shí)用性。因?yàn)?Docker 提供了容器的鏡像構(gòu)建、打包等技術(shù),使容器具備了一次打包,到處運(yùn)行的能力。

對(duì)于客戶而言,Docker 只能在一個(gè) Linux 上運(yùn)行,是“單機(jī)版”,很難符合企業(yè)對(duì)高可用的需求。此外,docker 也缺乏和持久存儲(chǔ)、虛擬網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的功能。

DevOps 的技術(shù)實(shí)現(xiàn) 2:容器調(diào)度平臺(tái)

2014 年 Kubernetes 的出現(xiàn),奠定了今天容器調(diào)度平臺(tái)的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)。

因?yàn)橥ㄟ^(guò) Kubernetes,我們不僅實(shí)現(xiàn)了容器在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上的統(tǒng)一調(diào)度,還可以將容器對(duì)接持久存儲(chǔ)、對(duì)接虛擬網(wǎng)絡(luò)等。換句話說(shuō),Kubernetes 使容器具備企業(yè)級(jí)的功能。

DevOps 的技術(shù)實(shí)現(xiàn) 3:DevOps 工具鏈

在有了容器和 Kubernetes 以后,我們還需要相關(guān)的 DevOps 工具鏈。

目前在 IT 界,DevOps 相關(guān)的工具很多,其中大多數(shù)是開(kāi)源的工具。

在后面的文章中,我們會(huì)選擇幾種常用的 DevOps 工具,然后進(jìn)行試驗(yàn)展現(xiàn)。

總結(jié):DevOps 與容器和 Kubernetes 的關(guān)系

PaaS、DevOps 的概念,在容器和 Kubernetes 普及之前就存在了。廣義上的 PaaS、DevOps 的建設(shè),會(huì)包含:人、流程、工具等多方面內(nèi)容。IT 廠商提供的 PaaS、DevOps 以指工具層面的落地為主、以流程咨詢?yōu)檩o。

在 Kubernetes 和容器普及之前,我們通過(guò)虛擬機(jī)也可以實(shí)現(xiàn) PaaS、CI/CD,只是相對(duì)速度較慢,因此普及性不高(想象一下通過(guò) X86 虛擬化來(lái)實(shí)現(xiàn)中間件集群彈性伸縮的效率)。

而正是容器的出現(xiàn),為 PaaS、DevOps 工具層面的落地提供非常好的承載平臺(tái),使得這兩年容器云風(fēng)生水起。這就好比 4G(2014 年出現(xiàn))和微信(2011 年出現(xiàn))之間的關(guān)系:在手機(jī)網(wǎng)速 3G 時(shí)代,流量按照兆收費(fèi)的時(shí)候,(即使有)大家對(duì)于微信語(yǔ)音聊天、微信視頻也不會(huì)太感興趣。

所以說(shuō), Docker 使容器具備了較好的可操作性、可移植性,Kubernetes 使容器具備企業(yè)級(jí)使用的條件。而 IT 界眾多基于 Kubernetes 和 Docker 企業(yè)級(jí)的容器平臺(tái),又成為了 Devops 工具落地的新一代基礎(chǔ)架構(gòu)。

DevOps 工作流展示

常用 DevOps 工具介紹

Kubernetes 集群:包含 Docker 和 Kubernetes

Gogs: 通過(guò) Go 編寫(xiě)的本地代碼倉(cāng)庫(kù),功能與 github 類(lèi)似。

Jenkins/Jenkins Slave Pods:持續(xù)集成工具

Nexus :工件管理器,能夠解決本地緩存構(gòu)建依賴項(xiàng)。

SonarQube:開(kāi)源代碼分析工具,它可以分析常見(jiàn)編程錯(cuò)誤的源代碼

以上的 DevOps 工具,都可以以容器方式部署到 Kubernetes 集群中。在實(shí)驗(yàn)環(huán)境中,有一個(gè)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的 Kubernetes 集群,用于進(jìn)行實(shí)驗(yàn)展現(xiàn)。

b4bbda64-d119-11eb-9e57-12bb97331649.png

Kubernetes 集群

在 Kubernetes 集群中創(chuàng)建三個(gè) Namespace:cicd、dev、stage。其中 cicd Namespace 存放的是 DevOps 相關(guān)工具鏈。dev、stage 是模擬開(kāi)發(fā)和生產(chǎn)兩個(gè)環(huán)境。

b4c77e8c-d119-11eb-9e57-12bb97331649.png

Kubernetes 集群的 Namespaces

接下來(lái),我們看一下在 cicd Namespace 中部署的 DevOps 工具鏈:

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Kubernetes 集群中部署的 DevOps 工具

在工具鏈部署成功以后,我們分別登錄工具的 UI 界面進(jìn)行查看。

Nexus 用于存放構(gòu)建成功、并經(jīng)過(guò) Code Review 的 war 包,我們查看 Nexus 的界面:

SonarQube 負(fù)責(zé) Code review:

Jenkins Pipeline 工作流分析

整個(gè) Devops 的流程,通過(guò) Jenkins 的 Pipeline 串接起來(lái)。在 Jenkins 中,我們可以通過(guò)編寫(xiě) Jenkins File,或者通過(guò) Jenkins 瀏覽器頁(yè)面的操作來(lái)完成 Pipeline 的定制。兩者的實(shí)現(xiàn)效果是一樣的,本文以書(shū)寫(xiě) Jenkins File 方式展現(xiàn)。通過(guò)一個(gè) Jenkins File,打通整個(gè) DevOps 流程。

我們查看 Jenkins File 的內(nèi)容并進(jìn)行解釋。

第一步,從 Gogs 拉取源代碼,然后調(diào)用 maven 進(jìn)行代碼編譯:

清單 1. Pipeline 第一階段

pipeline { agent { label ‘maven’} stages { stage(‘Build App’) { steps { git branch: ‘eap-7’, url: ‘http://gogs:3000/gogs/openshift-tasks.git’ script {def pom = readMavenPom file: ‘pom.xml’ version = pom.version } sh “${mvnCmd} install -DskipTests=true” }

第二步,構(gòu)建成功以后,調(diào)用 mvn 進(jìn)行測(cè)試。

清單 2. Pipeline 第二階段

stage(‘Test’) { steps { sh “${mvnCmd} test” step([$class: ‘JUnitResultArchiver’, testResults: ‘**/target/surefire-reports/TEST-*.xml’]) } }

第三步,調(diào)用 SonarQube 進(jìn)行代碼 review。

清單 3. Pipeline 第三階段

stage(‘Code Analysis’) { steps { script { sh “${mvnCmd} sonar:sonar -Dsonar.host.url=http://sonarqube:9000 -DskipTests=true” } }}

第四步,將測(cè)試成功的代碼存檔到 Nexus:

清單 4. Pipeline 第四階段

stage(‘Archive App’) { steps { sh “${mvnCmd} deploy -DskipTests=true -P nexus3” } }

第五步,Pipeline 會(huì)將構(gòu)建成功的 war 包,以二進(jìn)制的方式注入到 JBoss EAP 的 docker image 中。

清單 5. Pipeline 第五階段

stage(‘Build Image’) { steps { sh “rm -rf oc-build && mkdir -p oc-build/deployments” sh “cp target/tasks.war oc-build/deployments/ROOT.war”

接下來(lái),Pileline 先將這個(gè) docker image 部署到 dev 環(huán)境,然后引入審批工作流,批準(zhǔn)后部署到生產(chǎn)。

清單 6. Pipeline 中的審批流

tage(‘Promote to STAGE?’) { steps { timeout(time:15, unit:‘MINUTES’) { input message: “Promote to STAGE?”, ok: “Promote” }

DevOps 工具鏈演示

首先,登錄到 Jenkins 上,查看已經(jīng)創(chuàng)建好的 Pipeline。

點(diǎn)擊“開(kāi)始構(gòu)建”,觸發(fā)工作流(工作流也可以通過(guò)提交代碼自動(dòng)觸發(fā));

Pipeline 的第一個(gè)階段是 Build App。

Build App 成功的 logs 如下,我們可以看到生成了 war 包:

清單 7. 構(gòu)建應(yīng)用成功的日志

[INFO] Installing /tmp/workspace/cicd-monolith-f138/cicd-monolith-f138-tasks-pipeline/target/tasks.war to /home/jenkins/.m2/repository/org/jboss/quickstarts/eap/jboss-tasks-rs/7.0.0-SNAPSHOT/jboss-tasks-rs-7.0.0-SNAPSHOT.war[INFO] Installing /tmp/workspace/cicd-monolith-f138/cicd-monolith-f138-tasks-pipeline/pom.xml to /home/jenkins/.m2/repository/or

Pipeline 繼續(xù)執(zhí)行,在 Test 成功以后,開(kāi)始進(jìn)行 Code Analysis:

Test 階段執(zhí)行成功的 log:

清單 8. 測(cè)試成功的日志

------------------------------------------------------- T E S T S-------------------------------------------------------Running org.jboss.as.quickstarts.tasksrs.service.UserResourceTestTests run: 1, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 1, Time elapsed: 1.798 sec - in org.jboss.as.quickstarts.tasksrs.service.UserResourceTestRunning org.jboss.as.quickstarts.tasksrs.service.TaskResourceTestTests run: 3, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0, Time elapsed: 0.604 sec - in org.jboss.as.quickstarts.tasksrs.service.TaskResourceTestResults :Tests run: 4, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 1

Code Analysis 階段執(zhí)行成功的日志,我們看到日志顯示代碼分析成功,并建議通過(guò)瀏覽器訪問(wèn) SonarQube:

清單 9. 代碼分析成功的日志

[INFO] ANALYSIS SUCCESSFUL, you can browse http://sonarqube:9000/dashboard/index/org.jboss.quickstarts.eap:jboss-tasks-rs[INFO] Note that you will be able to access the updated dashboard once the server has processed the submitted analysis report[INFO] More about the report processing at http://sonarqube:9000/api/ce/task?id=AWc_R_EGIPI_jn5vc3mt[INFO] Task total time: 18.918 s

我們登錄 SonarQube,查看結(jié)果;

接下來(lái),Pilepine 進(jìn)入到 Create Image Builder 階段,其關(guān)鍵的步驟是將構(gòu)建成功的 war 包以二進(jìn)制的方式注入到 docker image 中:

清單 10. 構(gòu)建鏡像的日志

[cicd-monolith-f138-tasks-pipeline] Running shell script+ rm -rf oc-build+ mkdir -p oc-build/deployments[Pipeline] sh[cicd-monolith-f138-tasks-pipeline] Running shell script+ cp target/tasks.war oc-build/deployments/ROOT.war

Create Image Builder 執(zhí)行成功以后,會(huì)生成包含應(yīng)用的 docker image。接下來(lái)是 Create Dev 和 Deploy Dev,即在 dev 環(huán)境部署包含應(yīng)用的 docker image。當(dāng) Deploy Dev 成功以后,會(huì)引入工作流,提示是否批準(zhǔn)將應(yīng)用部署到 Stage。

選擇 Promote,應(yīng)用會(huì)部署到 Stage,Pipeline 流程走完。

最后,通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)成功部署到 Dev/Stage Namespace 中的應(yīng)用。

至此,您可以看到應(yīng)用訪問(wèn)結(jié)果,說(shuō)明 DevOps 全流程已經(jīng)打通。

總結(jié)

通過(guò)本文,相信讀者對(duì) DevOps 的概念和工具鏈已經(jīng)有了大致的了解。也對(duì)通過(guò) Kubernetes 集群和容器實(shí)現(xiàn) DevOps 有了一定的理解。

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(版權(quán)歸原作者所有,侵刪)

編輯:jq

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原文標(biāo)題:通過(guò) Kubernetes 和容器實(shí)現(xiàn) DevOps

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    AI SoC #BK7258 AI能力和<b class='flag-5'>技術(shù)</b>參數(shù)<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>解讀</b>

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    6月12日,《德思特GB/T 45086與ISO11451標(biāo)準(zhǔn)深度解讀》線上研討會(huì)圓滿結(jié)束。感謝大家的觀看與支持!在直播間收到一些觀眾的技術(shù)問(wèn)題,我們匯總了熱點(diǎn)問(wèn)題并請(qǐng)講師詳細(xì)解答,在此整理分享給大家,請(qǐng)查收!
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    直播 | GB/T 45086與ISO11451標(biāo)準(zhǔn)<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>解讀</b>研討會(huì)筆記請(qǐng)查收!

    革命性神經(jīng)形態(tài)微控制器 ?**Pulsar**? 的深度技術(shù)解讀

    以下是對(duì)荷蘭公司Innatera推出的革命性神經(jīng)形態(tài)微控制器 ? Pulsar ? 的深度技術(shù)解讀,結(jié)合其架構(gòu)設(shè)計(jì)、性能突破、應(yīng)用場(chǎng)景及產(chǎn)業(yè)意義進(jìn)行綜合分析: 一、核心技術(shù)原理:神經(jīng)形
    的頭像 發(fā)表于 06-07 13:06 ?1505次閱讀
    革命性神經(jīng)形態(tài)微控制器 ?**Pulsar**? 的<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>技術(shù)</b><b class='flag-5'>解讀</b>

    瑞薩365 深度解讀

    技術(shù)架構(gòu)、核心功能、行業(yè)影響及未來(lái)展望四個(gè)維度進(jìn)行深度解讀: 一、技術(shù)架構(gòu):融合硬件與設(shè)計(jì)軟件的跨領(lǐng)域協(xié)作平臺(tái) 瑞薩365基于Altium 365云平臺(tái)構(gòu)建,整合了瑞薩的半導(dǎo)體產(chǎn)品組合
    的頭像 發(fā)表于 06-06 09:58 ?2012次閱讀
    瑞薩365 <b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>解讀</b>

    蘋(píng)果A20芯片的深度解讀

    以下是基于最新行業(yè)爆料對(duì)蘋(píng)果A20芯片的深度解讀,綜合技術(shù)革新、性能提升及行業(yè)影響三大維度分析: 一、核心技術(shù)創(chuàng)新 ? ? 制程工藝突破 ? ? 全球首款2nm芯片 ?:采用臺(tái)積電N2
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    ARM Mali GPU 深度解讀

    ARM Mali GPU 深度解讀 ARM Mali 是 Arm 公司面向移動(dòng)設(shè)備、嵌入式系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施市場(chǎng)設(shè)計(jì)的圖形處理器(GPU)IP 核,憑借其異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)、能效優(yōu)化和生態(tài)協(xié)同,成為全球移動(dòng)
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    Arm 公司面向 PC 市場(chǎng)的 ?Arm Niva? 深度解讀

    面向 PC 市場(chǎng)的 ? Arm Niva ? 深度解讀 ? Arm Niva ? 是 Arm 公司為 PC 市場(chǎng)推出的核心計(jì)算平臺(tái),屬于其“平臺(tái)優(yōu)先”戰(zhàn)略的關(guān)鍵布局。作為 ? Arm 計(jì)算
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    Arm 公司面向移動(dòng)端市場(chǎng)的 ?Arm Lumex? 深度解讀

    面向移動(dòng)端市場(chǎng)的 ? Arm Lumex ? 深度解讀 ? Arm Lumex ? 是 Arm 公司面向移動(dòng)設(shè)備市場(chǎng)推出的新一代計(jì)算平臺(tái),隸屬于其“平臺(tái)優(yōu)先”戰(zhàn)略的核心布局。作為 ? Arm 計(jì)算
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    Arm 公司面向汽車(chē)市場(chǎng)的 ?Arm Zena? 深度解讀

    面向汽車(chē)市場(chǎng)的 ? Arm Zena ? 深度解讀 Arm Zena 是 Arm 公司面向智能汽車(chē)領(lǐng)域推出的核心計(jì)算平臺(tái),屬于其“平臺(tái)優(yōu)先”戰(zhàn)略的關(guān)鍵布局。作為 Arm 計(jì)算子系統(tǒng)(CSS)在
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    華為全液冷兆瓦級(jí)超充技術(shù)深度解讀

    一、華為全液冷兆瓦級(jí)超充技術(shù)深度解讀 1. 技術(shù)定義與核心參數(shù) 華為全液冷兆瓦級(jí)超充技術(shù)是全球首個(gè)兆瓦級(jí)液冷超充解決方案,峰值功率達(dá)1.5兆
    的頭像 發(fā)表于 04-24 11:37 ?7767次閱讀
    華為全液冷兆瓦級(jí)超充<b class='flag-5'>技術(shù)</b><b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>解讀</b>

    英偉達(dá)Cosmos-Reason1 模型深度解讀

    。以下從技術(shù)架構(gòu)、訓(xùn)練策略、核心能力及行業(yè)影響四方面展開(kāi)深度解讀: Cosmos-Reason 1:從物理 AI 常識(shí)到具體決策 物理 AI 系統(tǒng)需要感知、理解和執(zhí)行物理世界中的復(fù)雜作。在本文中,我們提出了 Cosmos-Rea
    的頭像 發(fā)表于 03-29 23:29 ?2826次閱讀

    深度解讀 30KPA64A 單向 TVS:64V 擊穿機(jī)制與高效防護(hù)策略

    深度解讀 30KPA64A 單向 TVS:64V 擊穿機(jī)制與高效防護(hù)策略
    的頭像 發(fā)表于 02-24 13:52 ?695次閱讀
    <b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>解讀</b> 30KPA64A 單向 TVS:64V 擊穿機(jī)制與高效防護(hù)策略

    長(zhǎng)城汽車(chē)Coffee Agent與DeepSeek實(shí)現(xiàn)技術(shù)深度融合

    近日,長(zhǎng)城汽車(chē)自主研發(fā)的Coffee Agent大模型與DeepSeek技術(shù)成功實(shí)現(xiàn)深度融合,標(biāo)志著長(zhǎng)城汽車(chē)在智能駕駛和人工智能技術(shù)方面取得了新的突破。 Coffee Agent作為
    的頭像 發(fā)表于 02-10 09:41 ?1184次閱讀