高性能Web动画和渲染原理系列(2)——渲染管线和CPU渲染

【摘要】 介绍浏览器渲染原理及CPU渲染流程

示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs

博客园地址:《大史住在大前端》原创博文目录

一. 高性能动画

动画的流畅程度通常是以FPS(Frame Per Second,每秒帧率)作为衡量的。在摄像机录制视频时每一帧实际上包含了一段时间内的画面记录(长曝光摄影的道理相同的),如果画面里的事物在运动,那么暂停播放时看到的画面通常都是模糊的,这样的画面也被称为“模糊帧”,加上双眼“视觉暂留”效果的影响,影视作品一般只要达到24FPS就可以展示出看起来连续运动的画面;而在页面的渲染中,每一帧都是由计算机计算渲染出来的精确画面,帧和帧之间并不存在模糊过渡,所以通常认为需要达到50FPS~60FPS的帧率,才能够得到较好的观看体验。

为了达到尽可能接近60FPS以上的帧率,浏览器每一帧的计算和绘制所花费的时间就需要控制在1000/60≈16.6ms以内,根据Google开发者社区提供的资料,开发者最好能够将所有的工作控制在10ms左右,以便给浏览器一些处理内部工作的时间,否则就无法在限定的时间内完成画面更新,动态的内容就会表现出卡顿,对用户体验造成负面影响。下一节就来看一下,在这16ms的时间里,浏览器都需要完成哪些任务。

二. 像素渲染管线

基本渲染流程

谈起浏览器的工作流程,你可能会在大多数文章中见过下面这张图:

它直观地描述了浏览器如何将HTML文件和CSS样式文件通过逐步处理最终合成渲染树并展示在页面上的过程,当然其中每一步都是非常复杂的,如果你对此还不熟悉,可以通过【浏览器的工作原理:新式网络浏览器幕后揭秘】这篇文章进行了解(极力推荐这篇文章!)。但实际上上面的流程里并没有覆盖网站的整个生命周期,它只是描述了从用户获取到网站首页和资源文件后到完成首屏渲染这段时间内所做的工作,尽管工作流程几乎是一致的,但诸如响应用户的交互动作,在页面上实现动画等等内容,只通过上面的宏观原理图理解起来还是很困难的。当开发者谈及浏览器渲染性能的话题时,我们通常会听到“重排”、“重绘”等术语,实际上它们就是对这后半部分工作的描述,它被称为“浏览器像素渲染管线”,此时就需要祭出Google开发者社区提供的基本原理图:

编写在JavaScript代码中的那些事件监听器、定时任务等等异步触发的代码就会在橙色的部分执行,这部分代码运行在主线程中,如果有问题的代码或是执行时间较长的代码在其中造成了阻塞,后续的几个步骤就只能等着,这会直接延缓页面的渲染甚至导致页面直接崩溃,当JavaScript执行完一个宏任务并清空了当前的微任务队列后,就会开始UI渲染流程,进入下一个环节。

在Style阶段需要找出发生变更的样式并重新计算相关的尺寸,当然在首屏渲染之前第一次处理CSS样式时,浏览器肯定已经对计算结果进行了缓存,以便在这像素渲染管线处理时节省时间。

计算完样式本身后,就需要进入Layout阶段,重新来计算发生样式变动的元素应该以怎样的盒模型尺寸绘制在画面上的哪个位置,网页中的基本排版遵循正常文档流的规则,所以一个元素尺寸变化后,就有可能需要重新计算其父子元素或临近元素的位置,不难想象这是一个极容易引发蝴蝶效应的环节。完成了Layout布局后,可以看到图中使用的颜色也发生了变化,因为相对而言它们的开销就比较轻量了。

Paint阶段就是生成像素数据的过程,它会将元素的背景、边框、阴影等等可见的部分绘制出来,它们可能会被绘制在多个层上。

Composite阶段,由于绘制阶段生成的画面可能分布于多个层,那么最终渲染的结果就需要将它们按照一定的顺序完成画面的重叠,这就是浏览在合成阶段主要的工作,当然这个过程并不一定是由CPU独自完成的,后面还会讲到。当动画执行时,浏览器会不断创建帧,上面的过程就会反复发生,从而实现帧画面的不断变动:

回流和重绘

不同的CSS样式的性能开销和造成的影响是不同的,所以上面的像素渲染管路的各个阶段并不一定都有工作要做,如果发生变更的元素样式不会造成布局变化,那么layout阶段就不需要做什么工作,如果发生变更的CSS属性也可以不用重新计算各部分的像素颜色,那么paint阶段也就没有什么工作要做,这样渲染管路就被简化成为:

这是我们最期望得到的理想状态。如果发生变化的CSS属性导致Layout阶段任务量的增加,这类情况就被称为“回流”或“重排”,如果发生变化的CSS属性导致了Paint阶段任务量的增加,这类情况就被称为“重绘”,它的开销相比Layout而言更小,从管线的特征不难明白,“回流”必然会导致“重绘”,但反之则不一定成立。

只通过Composite阶段的工作就可以处理的CSS属性就是opacity(透明度)和transform(变形),它们是各类场景中优先推荐使用的性能最高的特性,transform可以很方便地模拟出位置变化,在可以忽略画面精度的情况下(例如纯色的背景)也可以使用scale来模拟尺寸变化。

所以在满足需求的前提下,我们当然希望选择改变性能开销更小的属性,以便可以在16ms的时间内完成整个渲染管线的任务,这里所说的性能,通常是指持续修改样式时的性能开销,暂不讨论低频的页面状态变动。关于CSS属相详细的性能开销,可以在【CSS Triggers】查看详情,每个浏览器的实现上有细微的差别。

opacity和transform的动画性能开销最小,并不是因为处理它们造成的影响时工作量减小了,而是因为这两个属性造成的影响可以在图层合成时可以委托给强大的GPU来执行。GPU的基本架构和CPU不同,它拥有更多算术逻辑单元(也就是ALU),这使得它非常适合以并行计算的形式执行计算密集型任务,例如图形的矩阵变换、人工神经网络的训练等等。

而opacity和transform造成的影响,都可以通过改变图层合成时的参数来进行处理,换句话说就是它可以直接使用之前生成的位图像素数据的缓存,而不需要再重新计算,也不用更新像素数据缓存,配合上GPU强大的算力,性能自然很能打。

三. 旧软件渲染

现代浏览器多采用软硬件混合渲染的方式来处理,软件渲染的方式通常也被成为“旧软件渲染”(与之相对应的是硬件加速渲染),“旧”只是出现时间比较早,并不表示它已经被硬件渲染所取代。最初的网页并不是作为完整的应用存在的,而只是用来做一些信息展示,二维渲染的场景居多(因为页面上大多都是基于“盒模型”的矩形区域和文字包围盒的计算和绘制),这时使用CPU渲染的性能并不低,“旧软件渲染”通常使用底层的二维图形绘制库,你可以借助HTML Canvas 2D API来类比理解,在canvas画板上实现的二维动画,即使在逐帧动画中进行覆盖式的全画布重绘,也能够保持较高的帧率;对3D图形学有一定了解的小伙伴都知道,3D渲染引擎只支持点、线和三角形的绘制,所以一个矩形就至少需要2个三角形来表示(当然也可是多个),直观感觉上就是一种“杀鸡用牛刀”的体验,GPU的算力虽然很牛逼,但通常内存空间非常有限,所以最好只在必要时有节制地使用GPU 。

本节我们先忘掉GPU的加速能力,来看看软件中需要如何处理页面渲染。下面以WebKit内核为例来说明一下渲染的基本处理过程以及创建合成层的条件。想要进一步了解的小伙伴可以尝试阅读朱永胜的《WebKit技术内幕》一书(不要轻易尝试,很容易觉得自己不适合搞前端,甚至怀疑人生)。

渲染对象(RenderObject)

在DOM树解析时,浏览器会为可见元素创建一个RenderObject类的实例,用于记录绘制这个节点需要的一些信息和方法,RenderObject会依据HTML中的DOM结构生成一棵RenderObjectTree,但浏览器并没有直接使用它来生成一张位图画面,因为如果这样做的话,页面上发生任何变化时,都需要重新计算变更的区域并更新缓存,它的确很节省空间,毕竟只需要缓存一张静态图片中各个像素点的颜色数据就可以了,但节省空间的代价就是无法节省时间,这样的策略会加重重复运算的负担。

渲染层(RenderLayer)

为了方便处理,WebKit会根据RenderObjectTree来对RenderObject进行按层分类,并最终创建一棵包含多个渲染图层信息的RenderLayerTree(渲染层树),两棵树中的节点并不是一一对应的,当遍历RenderObjectTree时,只有符合一定条件的节点(比如获取了上下文的canvas节点、video节点、具有透明样式的节点等等,详细的规则会根据平台实现不同可能会有变化)会创建出新的RenderLayer节点,而其他的节点只需要添加到祖先节点上已经存在的RenderLayer节点上就可以了。规则如下:

除了根节点以外,一个RenderLayer节点的父亲,就是它对应的RenderObject节点的祖先链中最近的祖先,且两者所在的RenderLayer不是同一个。

根据《Webkit技术内幕》一书中的介绍,在软件渲染中,每一个RenderLayer对象都会有一个后端类,用来存储该层绘制的结果(但是在硬件渲染中由于合成层的存在,所以并不会为每一个RenderLayer生成后端类),你可以把后端类简单地理解为结果缓存,CPU会将各个RenderLayer的结果最终渲染为到一张位图里,然后交给GPU展示,合成的过程也可以在GPU中进行,也就是硬件加速渲染,这里不再展开,但是仅考虑软件渲染环节的话,RenderLayer树就已经可以实现目的了。用过photoshop的用户可能会对分层这种处理形式比较熟悉,它的关键点就是在处理有重叠的区域时必须考虑先后顺序。

直接看概念可能比较绕,做个简单的比喻,比如码农小强的爷爷有自己的房子,然后生了几个孩子,这些孩子里有的发展的比较好就自己买房单独住处去了,发展的不太好的只能住在爷爷家里,接着每个孩子又生了一堆孩子,也就是小强这一辈,当然也是发展的有好有差,以码农小强为例,发展的好的就可以自己买房子住,发展的不好的就得拼爹了,如果他爹有房子,就可以住在爹家,如果很悲剧他爹也没房子,那他就得和他爹一起住到他爹的爹家里去(说住到坟墓里的你放学别走),RenderObject到RenderLayer的生成过程也是类似的。

四. 从canvas体会分层优势

Webkit底层的2D渲染使用Skia库,它是类似于Canvas API的二维图形绘制库,为了方便理解软件渲染的优势,下面通过Canvas API来看看分层到底带来了哪些变化,本例中我们先不考虑重新计算布局的情况,仅考虑重绘的工作。以下图为例(如果不了解canvas动画绘制,可以参考笔者曾经写的一篇相关博文【响应式编程的思维艺术 (2)响应式Vs面向对象】):

假设在下面的分析中,地面、天空、山、云和人是分别绘制上去的,人物和云是可以水平运动的,人比山距离观察者更近。

不分层的情况

在canvas中,使用context.getImageData(x, y, width, height)方法取得画布上对应矩形区域的像素数据,在不分层的情况下,假设第一次渲染后,使用这个方法将画布中的像素数据取出来存储在backUp变量上(像素数据是一个很长的一维数组,按顺序逐行存储着画面中每个像素点的rgba4个值),也就是只为最终结果建立了一份缓存,此时实际上已经丢失了一部分信息了,例如云和天空、人和天空都有重叠的部分,而重叠部分的像素只保留了最上面一层的值。

当需要绘制逐帧动画时,问题就来了。人物是运动的,那么程序自然知道下一帧应该将人物绘制在什么地方,但是如果直接绘制,原来的人物仍然会留在图中,这样逐帧画下去,画面上就会留下一排人物运动的分解画面,这显然是不行的;如果把人物先擦掉呢?也是不行的,这样虽然可以保持画面上只有一个跑动的人物,但是因为画面被缓存时,像素已经被覆盖掉了,如果把人物擦掉,只从缓存的数据中,是无法知道被擦掉的这部分像素点应该被修复成什么样子的,例如下图中,缓存中是上一帧的数据复原后的图,但是如果下一帧人物离开了原位置,原来的画面就无法利用缓存直接恢复了,例如上图中红框中的部分就留下了人物的残影。

假设在上面的画面中,人物的大小是100*100,缓存的像素中,其位置是(200,400),假设一帧中它平移了10个像素,那么就可以粗略地认为需要更新的区域是左上角为(200,400),宽110,高100的矩形区域。尽管这个110*100的矩形区域可能只占了整个缓存区域的10%,也就是大部分缓存的像素点还是有效的,但为了修复这部分画面,程序将不得不重新计算每个对象的绘制结果,然后将这个区域的画面按照层次重新绘制上去,在上面的示例中,变更区擦除后从下到上依次要绘制天空、山和人物,人物是绘制在最上层的以便可以完整显示,人物离开后的空白像素也在重绘中被修复。

分层绘制

单幅位图像素缓存的劣势其实已经很明显了,下面再来看看分层的情况,假如上述画面中的对象分别绘制在不同的canvas画布上,那么一共就需要5个canvas元素,由于画布是透明底色的,所以最终显示结果是叠加而成的。接着为每个canvas层都生成像素数据的缓存,那么在面对同样的更新场景时,天空、地面、山和云都可以不用操作,而只需要更新人物所在的canvas层,先将受影响的区域擦除,接着重新计算人物的绘制结果并更新单层的缓存,最后将新的结果绘制到目标位置上,相比之下,分层缓存的方案使用了更多的存储空间来缓存绘制的像素数据,但减少了更新时的计算量,是典型的空间换时间的做法。

层的合并

显示器上最终呈现的是一幅位图画面,所以即使在上面的示例中使用了5个分布在不同层次的canvas标签,实际上计算机在处理时仍然会对各层的像素数据按层进行合并计算。上面的示例中存在一个很容易发现的优化点,就是无论怎么重绘,实际上山和地面的绘制结果都会挡住对应区域的天空的绘制结果,而且它们都是静态的,所以天空的缓存数据中,与山和地面重叠的部分实际上没什么用,如果更新的区域发生在重叠区,那么更新画面的时候,天空层总是要先绘制一次然后再被更高层的山或者地面覆盖掉,这时候就可以利用层合并的思想进行优化,也就是直接将天空,山和地面绘制在同个canvas上,它们整体的绘制结果缓存时只需要占用原来1/3的空间(3张位图变1张了),但对于后续的重绘却不会造成影响,这样就可以省掉很大一部分确定没有用的缓存。当然上面的示例只是比较简单的情况,在DOM节点渲染结果的处理时有更加复杂的层划分和层合并的规则,但是优化的思想基本是一样的。

五.小结

从直接绘制到分层绘制再到层的合并的过程,实际上就是从DOM节点到RenderObject树再到RenderLayer树的变换过程,利用canvas的实例就比较容易理解软件渲染过程中的一些策略了,很多东西你觉得不理解,并不一定是因为它本身有多复杂,只是因为你无法知道它是为了解决什么问题而存在的,实际上当你面对同样的问题时,可能也会采取类似甚至更好的处理策略,但当我们只看别人描述解决方案时,通常都会感觉到一个东西“特别复杂”或者“特别高大上”,所以请永远保持谦逊,但也别丢了你的自信。最后分享一个最近很喜欢的冷段子,下一期再见。

问:"从前有一只菜鸟,他特别菜,但是他仍然在飞,请问为什么?"

答:“因为他有一颗勇敢的心!

作者:华为云云享专家大史不说话

 

往期文章精选

如果让你手写个栈和队列,你还会写吗?

挑战10个最难的Java面试题(附答案)【上】

javascript基础修炼(13)——记一道有趣的JS脑洞练习题

【我的物联网成长记3】如何开发物联网应用?

【HC资料合集】2019华为全联接大会主题资料一站式汇总,免费下载!

 对你没有看错!不到 10 行代码完成抖音热门视频的爬取!

Python面试的一些心得,与Python练习题分享

相关推荐

鸿蒙案例上新啦 | 购物、听歌、健身:15个模板带你一键激活社交娱乐

页面层级如何组织、跨页共享状态如何同步、列表与详情及个人中心如何形成稳定闭环。鸿蒙开发实践中心将这些高频消费与互动场景沉淀为可参考的标准模板,提供从业务架构到界面实现的快捷实践入口。更多实战案例欢迎前往鸿蒙开发实践中心案例中心查看并开启云端体验。

华为云官方博客 361

鸿蒙案例上新啦 | 出门打车、到家上课:25个模板带你一屏打通日常生活

如何合理拆分页面组件、如何建立单一可信的状态源、如何让用户在每一步操作中都获得明确反馈。鸿蒙开发实践中心以标准化的应用与元服务模板为入口,将清晰的业务架构与可复用的代码结构直观呈现。不妨立即挑选一个感兴趣的方向进入云端环境,从页面布局、组件封装、状态管理到路由组织,亲手跑通你的鸿蒙实战项目。

华为云官方博客 340

LakeAgent:DWS数据仓库的第二大脑,告别 “翻译式运维”,迈入智能自治时代

和普通 SQL 改写工具不同,LakeAgent 自动做多方案代价对比,主动规避负优化陷阱:补充分区键过滤实现剪枝,扫描分区由 37 收敛至 1,执行代价从 758.28 降至 113.74;未来的数据仓库,将不止能算、能存,更能看懂自己、诊断自己、理解自己。长久以来,数仓的智能都依附于人:信号需要人解读,瓶颈需要人研判,经验困在个体里,无法随底座永续生长。CPU 高、CPU 告警、CPU 诊断、CPU 使用率过高、CPU 满。语法、错误码、计费、性能调优、最佳实践、故障处置等全场景内容。

华为云官方博客 565

如何使用RDS Supabase后端BaaS能力:文件存储(File Storage)

• product-images(公开桶,允许公共读取):策略名称"Public read for product-images",允许SELECT,目标角色anon,策略定义bucket_id = 'product-images'。上传/删除需另配INSERT/DELETE策略,详见SQL。• product-specs(私有桶,仅认证用户访问自己的文件夹):建议拆为上传、读取、删除三条策略,策略定义均为 bucket_id = 'product-specs' 且仅限本人文件夹(详见下文 SQL)。

华为云官方博客 490

如何使用RDS Supabase后端BaaS能力:实时订阅与推送(Realtime)

Realtime 把数据库的每次变更同步到客户端:表里增、删、改一行,订阅者无需刷新页面或主动请求即可秒级收到。三大能力各司其职:• Postgres Changes — 监听表的 INSERT/UPDATE/DELETE,变化即通知• Broadcast — 客户端之间直接互发,适合瞬时通知、协同编辑• Presence — 跟踪频道里“谁在线”典型场景有实时数据展示(订单、库存、监控指标即时刷新)、即时通讯(消息收发、在线名单、“对方正在输入”)、协同编辑与实时通知。

华为云官方博客 482

AI Agent如何通过MCP连接到华为云RDS Supabase应用平台

Schema元数据列出所有可访问的表(按schema分组)。Schema元数据列出表的列及元数据(类型/默认值/约束)。Schema元数据列出所有约束(PK/FK/UNIQUE/CHECK/EXCLUDE)。可按schema/表/类型过滤。Schema元数据列出所有外键关系。可按schema/表过滤。Schema元数据列出所有索引及定义和大小。可按schema/表过滤。Schema元数据列出已应用的数据库迁移记录。Schema元数据列出已安装的PostgreSQL扩展。

华为云官方博客 484

华为大数据Flink让每一 CU 算力,跑出开源 5.74 倍的性能

1. 开源Apache Flink 已成为业界流计算事实标准,但在极端重负载场景下存在性能瓶颈。2. 华为大数据Flink通过多项自研深度优化,在执行计划、算子执行、状态存储三个层面构建协同的优化体系。3. Nexmark Benchmark 测试结果:整体性能提升 5.74 倍,极端重负载场景性能领先最高 18.3 倍。4. 100% 兼容 Apache Flink 1.20,业务代码零改造,无缝迁移。

华为云官方博客 387

LakeAgent实战 | 业务分析篇从一句提问到业务分析

本文以“订单金额变化”分析为例,展示LakeAgent如何通过自然语言提问,结合DataArtsStudio的数据资产与专业技能,帮助业务人员快速定位数据、生成SQL、追踪血缘、生成报告。从问题出发,逐步实现数据发现、变化洞察、原因追溯与团队协作,最终形成可复用的分析流程与企业规则,显著提升数据分析效率与一致性。

华为云官方博客 399

华为云RDS Supabase AI应用已开放公测 :30分钟搭建AI应用后端

认证、存储、实时推送、数据库API——4个后端模块,传统开发需要数周。今天,你只需要30分钟。AI创业公司的全栈开发工程师。上周老板说"下周要上线的AI对话应用,后端你来搞"——认证鉴权、数据库接口、文件存储、实时推送,每一个模块都需要数周搭建,而市场不会等你。小张打开华为云RDS Supabase,30分钟搭好认证、数据库API、对象存储,剩下的时间全用来打磨AI交互体验。基于开源Supabase+华为云RDS PostgreSQL全托管能力,为开发者提供。

华为云官方博客 406

如何使用RDS Supabase后端BaaS能力:数据库函数(Database Function)

上一篇介绍了 Database Data API——建表即自动生成增删改查接口,解决单表读写,但聚合统计、跨表事务、字段自动维护等逻辑已超出其能力边界。本篇推进到数据库函数(Database Function):把业务逻辑封装进数据库,前端通过 .rpc() 调用,由触发器自动响应数据变更。上一篇中,小张基于 Data API 完成了产品目录的建表与基础读写。但新需求随之而来:按分类统计产品数与价格区间、上架新品同时写产品表与定价表、产品修改后自动刷新更新时间。

华为云官方博客 469

如何使用RDS Supabase后端BaaS能力:创表即生成API(Database Data API)

认证、存储、实时推送、数据库API——4个后端模块,传统开发要数周。本系列逐个拆解,首篇聚焦数据库API(Database Data API):建表即得 API,无需手写后端。小张,AI创业公司的全栈工程师。老板让他做个产品目录页,展示产品与价格、支持上下架。传统做法要搭后端、写接口、配权限,工期少说1-2周;而在华为云RDS Supabase,建两张表、应用 SDK 直连,几分钟增删改查全跑通。

华为云官方博客 487

从一句话到一个能出去的链接,AI开发者空间做了什么

自行搭建的 Agent、正在使用的开源项目、团队既有的工具,都可以接入,可以通过AI创建或者手动搭建环境;华为云 AI开发者空间——面向开发者的云端一站式开发平台,做的就是把这段路接上:环境免安装,浏览器打开即为完整的 Linux 运行环境,预置的 AI 智能体开箱即用。第一个任务建议选能出结果的:做一个游戏、生成一个页面、创建一台实例,从需求走到可访问的链接,一次就能看清这个环境在做什么。沙箱是一个完整的 Linux 环境,依赖、服务、端口都是真实的,不是模拟。环境释放后,权限随之失效。

华为云官方博客 430

华为云码道配置自定义大模型,四种方式完整实操

案例介绍。

华为云官方博客 636

图数据库:实现穿透式监管的数据基座

穿透式监管标志着国企监管从“管企业”向“管资本”转型过程中的关键一跃。而图数据库正是这一跃的技术支点。从股权穿透到资金链穿透,从供应链穿透到数据穿透,华为GES图数据库正在将“穿透式监管”从理念变为可落地、可操作的实践。无论是天眼查式的全量链路查询,还是某集团财经的税务规则判断,抑或是芯片供应链式的部件风险分析,乃至通过Palantir构建决策知识图谱,其底层逻辑都是一致的——用图的力量,穿透一切形式的“隔离层”,直抵风险本质与责任核心。

华为云官方博客 670

《公共云三十问》正式收官,奔赴企业AI百场景新征程

今年6月底,公共云产业联盟重点推出《公共云三十问》专栏,以每周三问的节奏,连载十周,解读《先进公共云》白皮书,分享国计民生系列案例,旨在凝聚共识、推动落地实践。同时,专栏分析公共云在产业升级、民生福祉、科技创新、全球发展等方面的作用,梳理中国特色公共云发展路径:以普惠云拓展用云广度,以智算云提升用云深度,以自主云夯实用云厚度,以全球云打开用云跨度。这十问从专属云、行业云切入,深入政务、金融、交通、电力、钢铁、化工、油气、制造等国计民生场景,回答公共云“怎么用”。

华为云官方博客 474

开发者小技巧|IAM配置,让码道代码智能体连续30天免登录

案例介绍。

华为云官方博客 650

码道深度对接CodeArts,让需求自动落地为代码

案例介绍。

华为云官方博客 723

【公共云三十问 之三十】拥抱AI,企业如何建设面向智能体的专属云?

企业可分阶段建设覆盖开发、运行、运营及安全的一体化智能体平台——从构建一站式、高低码协同的智能体开发平台,到打造高性能、极致弹性的运行时环境,再到搭建AgentOps驱动的持续运营与运维体系,同时构建端到端、多层次的全链路安全防护体系。在数据湖建设方面,遵循“存量复用、平滑演进、AI导向、分步迭代”原则,分三阶段推进——打造AI多模数据湖核心能力、完成存算分离与统一元数据管理、实现闭环赋能全面支撑智能体规模化落地,在保护既有投资的前提下将传统数据平台转型为AI数据专属供给平台。

华为云官方博客 825

【公共云三十问 之二十九】国计民生之制造:制造云如何重塑数智时代的新质生产力?

平台打通软件交付的完整路径,覆盖需求管理、代码托管、代码检查、编译构建、制品仓库、部署、测试等关键环节,支持大模型能力融入研发全流程,实现从需求到交付的端到端管理。通过构建“研发一朵云”,方案打破地域与组织壁垒,实现跨团队协同开发,有效缩短软件交付周期,助力工业制造企业从“传统研发”走向“敏捷研发”,加速数智化转型进程。当制造云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座,公共云的社会价值将从基础设施层向生产场景层持续延伸,为新型工业化建设和制造强国战略注入源源不断的动力,重塑数智时代的中国制造新质生产力。

华为云官方博客 792

告别重复手工迁仓,码道MCP+Skill实现仓库批量迁移

案例介绍。

华为云官方博客 791

【公共云三十问 之二十八】国计民生之油气:智算云如何叩响数智时代的“地心蓝金”?

西南油气田以“向地球深部要资源”为战略方向,联合以华为云Stack为代表的公共云服务商共同打造统一算力底座,建设西南区域数据湖与通用技术平台,构建“勘探开发工程技术、天然气生产过程管控、天然气产运储销”等三个一体化协同应用场景,支撑油气勘探、开发生产、管输储运等全业务链的数智化转型。当智算云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座,油气田得以将算力效能、数据价值与智能技术深度融入勘探开发全链条,将“看不见的算力”转化为“摸得着的储量”,以智能化手段持续降低勘探风险、缩短发现周期、提高采收效率,确保生产安全。

华为云官方博客 613

【公共云三十问 之二十七】国计民生之化工:数智云如何重塑传统化工新范式?

在架构方面,方案构建云边协同的统一体系,涵盖AI协同、数据协同与运营协同三大维度——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现“边用边学”的智能闭环,模型平均精度提升20%以上。此外,方案提供一站式企业级工业物联网平台、数据湖与数据治理平台,覆盖工业数据分析“采、存、算、管、用”全流程,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,有效消除数据孤岛。层面,方案充分发挥软硬协同优势,实现计算、存储、网络与云平台的深度协同,训练线性度超95%,为大模型训练推理提供强劲算力支撑。▲化工“数智”新模式。

华为云官方博客 664

【公共云三十问 之二十六】国计民生之钢铁:数智云如何淬炼中国钢铁新力量?

同时,构建云边端协同的统一架构,支撑集团总部与各生产基地两级协同发展——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现训推一体化的资源调度与高效协同,为钢铁行业的数智化转型构建了坚实的算力底座。层面,方案构建覆盖“工业数采→边缘IT/OT融合→统一数据湖→数据治理平台→数据应用”全链路的一站式数据治理与流通平台,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,让数据“采得到、流得动、用得好”,加速数据价值从生产现场向经营决策层流动释放。湘潭钢铁集团的钢铁数智云,是钢铁工业智能云建设的标杆案例。

华为云官方博客 526

LakeWatch——MRS 智能运维Agent

从资源池、队列、作业等多个维度,对集群CPU与内存资源进行精细化分析与对比,直观呈现不同时间段的空闲、满载等使用状态,识别资源浪费,指导治理优化,为扩缩容决策提供数据支撑。对HDFS存储进行多维度深度分析(目录、用户、用户组等),涵盖使用量、增量、文件大小分布及数据热度等指标,帮助快速识别增长较快的目录、长期未访问的文件,统计目录文件数量与小文件占比,评估HDFS总存储量与扩缩容需求,为存储治理与资源规划提供全面数据支撑。Agent主动巡检,识别异常趋势并提前预警,让运维从"事后处理"转向"事前预防"。

华为云官方博客 515

华为云专题文档发布:丰富的AI案例、选型指导和概念解读

发布 “云服务选型”、“云计算概念”专题,提供云服务选型指导,助您选择匹配业务的云服务,解读云计算相关概念,开启云上学习之路。开发者工具和文档专区上线,提供从学习、实践到反馈的全链路支持。帮助中心新增100余篇AI案例。

华为云官方博客 286

一个人,也能用AI做点“星东西”

华为云星耀创想者大赛-2026华为云OPC创意大赛等你来~

华为云官方博客 291

从需求到可执行工作项:MCP+Skill 让智能体规划真正落地

回顾整个体验,以前让智能体帮我拆需求,它是洋洋洒洒给我列了一大篇 Markdown,看着挺像那么回事,但最后还是得我一条条往 CodeArts Req 里搬,搬完再手动挂父子关系、排日期,拆需求五分钟,搬运两小时。现在好了,MCP 给智能体接上了"手",Skill 给它装上了"项目经理的脑子",一句话下去,34 个工作项连带排期、层级关系全给我建好了,甘特图一拉,齐刷刷都在两周内,节省了多少工作量啊,美滋滋。本次实操在码道代码智能体基础上,构建了一套"需求→可执行工作项"的自动化规划方案。

华为云官方博客 578

华为云码道「码力续航计划」更新!

✅上新GLM‑5.3‑Flash,高速响应,代码生成、工程解析、Agent调试高效输出。新增GLM‑5.3‑Flash福利模型,每日解锁1000万免费Tokens。● 本次活动共发放总量价值100万元Tokens,发完即止!把耗算力的编码重活,交给华为云码道代码智能体🚀🚀。● 每日额度准时刷新,当日清零、次日满血重置。✅复杂算法、大项目解析、批量代码生成随便跑。✅不用抠额度、不用算消耗,放开调试大胆迭代。✅无需额外操作,登录即送,直接切换模型使用。● 把算力交给码道,让撸码不再内耗👏🏻。

华为云官方博客 691

【公共云三十问 之二十四】国计民生之交通:交通云如何铺就数智通衢新坦途?

交通行业作为支撑实体经济的关键基础设施,涵盖公路、铁路、机场、港口、地铁等众多子领域,其中,公路网络作为综合交通运输体系的基础骨架,承担着全国超过70%的客货运量,其数字化、智能化转型的需求尤为迫切。方面,提供Agent开发框架、知识库管理、RAG工程、意图识别、静态应用编排及模型评测等能力,支持客户将行业知识、业务流程与AI能力深度融合,快速构建面向收费稽核、路网调度、应急处置等场景的智能应用。开发并实现落地应用,全面覆盖建设、管理、养护、运营、服务、安全、办公七大业务领域。

华为云官方博客 464

【公共云三十问 之二十五】国计民生之电力:电力云如何点亮数智电力新引擎?

方案构建了覆盖数据获取、质量评估到标准化处理的全链路能力。基于公共云服务商智算底座及气象大模型,通过时空图神经网络重新建模产流机制,中国华电建成超50TB多源融合数据集,突破时空建模与机理融合等五大关键技术,短期径流预测精度较传统机理模型提升5个百分点以上,实现15天中期径流预测精度超85%,推理效率达秒级。基于气象大模型的基础架构与预训练能力,客户可直接在大模型之上开展增量训练与微调,充分利用场站所在区域的高精度历史数据(如3公里、1公里分辨率),针对不同场站和区域的地形地貌与气候特征进行模型调优。

华为云官方博客 381
上一篇: 理解递归与动态规划
下一篇: 【HUAWEI Mate30】抽奖啦!华为IoT新福利上线!
华为云开发者联盟
华为云开发者联盟 企业官方账号 企业官方账号
博客等级 码龄10年 72万+粉丝 5985原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值