20、大型机DevOps工具与人工智能：技术融合与发展

最新推荐文章于 2025-10-27 13:14:23 发布
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分类专栏： 探索现代大型机开发的新篇章 文章标签： 大型机 DevOps Zowe
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大型机DevOps工具与人工智能：技术融合与发展

1. 大型机DevOps工具概述

在大型机领域，早期的系统开发面临诸多挑战。20世纪90年代开发的系统需要大量手动操作，且代码问题的原因难以查找。为应对这些问题，不同的解决方案应运而生。

1.1 CI/CD系统

  • Folksam的ISPW应用 ：Folksam为其150个核心大型机应用实施了ISPW。该公司约有50名COBOL编码人员。由于该软件具备完善的验收测试和部署能力，Folksam每年节省了150万瑞典克朗，同时应用开发速度显著提升，有主要的季度发布周期和较小的每周冲刺。
  • Broadcom的Endevor ：由Broadcom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Tekton开源软件的云原生CI/CD平台，在隔离容器中运行管道，支持IBM Z大型机。

1.2 Zowe平台

Zowe在大型机开发现代化和DevOps中发挥着重要作用，它包含以下几个部分：
- Zowe API Mediation Layer ：为大型机环境提供通过REST API的单点访问，内置安全机制和负载均衡管理。可发起TSO、Unix文件、JES和z/OS的指

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20、大型机DevOps工具与人工智能：技术趋势与应用
vscode6remote的博客
09-29 32
本文探讨了大型机领域中DevOps工具与人工智能技术的最新发展趋势与应用。介绍了ISPW、Endevor、Zowe、Jenkins插件和zigi等关键DevOps工具，详细阐述了其功能、集成方式与操作流程。同时分析了AI在大型机环境中的应用场景，包括自动化运维、资源分配优化和智能决策支持，并讨论了AI与DevOps融合带来的自动化测试、持续监控和智能变更管理。文章还指出了当前面临的数据质量、人才短缺和安全合规等挑战，展望了未来AI算法、边缘计算与区块链结合的发展方向，为企业推动大型机系统现代化提供参考。
20、大型机DevOps与人工智能：技术发展与应用
julia4scientist的博客
10-28 15
本文探讨了大型机DevOps与人工智能的技术发展及应用。在DevOps方面，介绍了ISPW、Endevor、Zowe平台、BMC Jenkins插件和zigi等工具如何推动大型机开发的现代化，提升自动化水平。在人工智能方面，分析了其市场趋势、定义及其在大型机领域的应用场景，如风险评估、自动化运维和智能客服，并通过实际案例展示了AI的应用效果。文章还展望了AI与大型机DevOps融合的发展趋势，强调其在企业数字化转型中的关键作用。
19、大型机与DevOps：挑战、实践与工具
julia4scientist的博客
10-27 15
本文探讨了在大型机环境中实施DevOps的机遇与挑战，涵盖了文化变革、最佳实践、配置管理、自动化应用及CI/CD流程。分析了传统大型机开发中的瓶颈，如手动流程、人才断层和复杂架构，并提出了通过现代工具（如Jenkins、GitLab、Ansible）和方法（如一切皆代码、无责事后分析）实现转型的路径。同时介绍了自动化测试、部署优化、监控指标以及未来趋势，如云与大型机融合、AI应用和低代码开发。最终强调，通过系统性实践与持续改进，组织可在保障稳定性的同时提升开发效率与创新能力。
19、大型机与DevOps：挑战、最佳实践与工具应用
lambda的博客
08-15 49
本文探讨了大型机开发在DevOps转型中的机遇与挑战，分析了最佳实践方法以及相关工具的应用。文章详细阐述了DevOps在大型机环境中的实施流程和未来发展趋势，为大型机与DevOps的结合提供了理论指导与实际案例参考。
8、Docker与DevOps：容器技术与软件开发文化的融合
ss78901的博客
09-08 23
本文深入探讨了Docker容器技术与DevOps软件开发文化的融合。从Docker的基础操作、架构优势到容器生命周期管理，全面介绍了其在现代开发中的应用。同时，文章系统阐述了DevOps的核心要素、实践流程及其在提升部署频率、加强团队协作、缩短上市时间等方面的优势。结合不同角色学习Docker的路径建议，以及DevOps向DevSecOps和Database DevOps的发展趋势，展示了Docker与DevOps如何共同推动软件交付的高效化与自动化，为企业数字化转型提供强大支持。
4、DevOps与ITIL基础：原理、工具与实践变革
beta5的博客
09-29 20
本文深入探讨了DevOps与ITIL的核心原理、关键技术与实践变革。从DevOps的持续集成、持续交付到持续部署，结合自动化测试与主流工具链，全面解析了现代软件快速交付的实现路径。同时，介绍了ITIL作为服务管理框架在保障服务稳定性中的重要作用，并分析了DevOps与ITIL融合的必要性、挑战与策略。文章还展望了人工智能、容器化、云计算等趋势对未来运维与开发模式的影响，强调组织变革与人才技能提升的重要性，为实现高效、稳定的IT服务提供完整视图。
敏捷、DevOps与设计思维：当前NPD的融合之道与实践
maqh_csdn的博客
07-10 1249
探讨敏捷、DevOps、设计思维与精益创业的实战秘籍与融合之道，助你打造真正解决用户痛点、引领市场的爆款产品。
智能营销系统架构的DevOps实践：AI应用架构师的经验
AI天才研究院
08-02 992
想象一下，你是一家大型电商公司的营销负责人。在这个竞争激烈的数字时代，每天都有成千上万的新品上架，无数的营销活动需要策划与执行。你需要精准地将合适的商品推荐给合适的客户，以提高销售转化率和客户满意度。传统的营销方式，如大规模的广告投放，不仅成本高昂，而且效果越来越差。这时，智能营销系统应运而生，它利用人工智能（AI）技术，能够实时分析海量的客户数据，预测客户需求，实现个性化的营销。然而，构建这样一个智能营销系统并非易事。系统需要不断地迭代更新，以适应市场的变化和客户需求的演变。
28、大型机技术的现状与未来趋势
lambda的博客
08-24 61
本文探讨了大型机技术的现状与未来趋势，涵盖了能耗与空间占用、创新生态、IT集成方式、API开发挑战与机遇、混合模型、CloudOps、MFaaS等新兴模式，以及大型机与人工智能、物联网和云计算的融合。同时分析了大型机开发者所需的技能要求与职业发展路径，展望了大型机技术在数字化转型中的重要作用。
大型机DevOps与人工智能：技术融合与应用探索
### 大型机DevOps与人工智能：技术融合与应用探索 #### 大型机DevOps工具 在大型机开发领域，传统系统在20世纪90年代面临诸多挑战，需要大量人工操作且代码问题原因难以查找。为解决这些问题，Folksam为其150个核心...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
容器与虚拟机技术演进传记：从大型机到云原生
全书共分为五个章节，跨越近七十年的技术变迁史，涵盖大型机时代的萌芽、虚拟机的诞生与商业化、开源浪潮下的技术普及、容器技术的崛起，直至当前云原生生态体系的全面形成。 第一章聚焦于20世纪50至70年代，追溯...
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