20、大型机DevOps与人工智能:技术发展与应用

大型机DevOps与人工智能:技术发展与应用

1. 大型机DevOps工具与应用

1.1 CI/CD系统

在大型机开发中,早期系统存在诸多问题。例如,20世纪90年代开发的系统需要大量人工操作,且十分复杂,难以找出代码问题的原因。为解决这些问题,Folksam为其150个核心大型机应用程序实施了ISPW,公司团队约有50名COBOL编码人员。该软件凭借复杂的验收测试和部署功能,每年为Folksam节省了150万瑞典克朗,同时显著加快了应用程序开发速度,实现了主要的季度发布周期和较小的每周迭代。

此外,还有其他广泛使用的CI/CD系统:
- Endevor :由博通开发,可运行复杂的源代码和发布管理,原生支持z/OS。其界面基于Eclipse平台,较为现代,还能与GitHub和Atlassian Bitbucket Server等其他DevOps工具集成。
- Red Hat OpenShift Pipelines :基于云的CI/CD平台,运行在开源软件Tekton上。它在隔离容器中运行管道,也支持IBM Z大型机。

1.2 Zowe平台

Zowe在大型机开发现代化和DevOps中变得越来越重要,它包含以下几个部分:

1.2.1 Zowe API中介层

在大型机环境中,API通常侧重于本地网络和虚拟专用网络,这在一定程度上限制了现代化进程。Zowe API中介层则提供了通过REST API访问大型机的单一入口,内置了安全性和负载均衡管理。它可以发起对TSO、Unix文件、JES和z/OS的指令,

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移断点问题;② 实现跑步骑行场景下的差异化数据分析个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略跨平台数据同步机制的设计调优。
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