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  • 只要次测试,就一定知道测试环境,但测试环境是如何搭建和维护的呢?就不一定所有人都明白了。 测试环境的搭建,每公司都有不一样的流程和方法。种是运维或者开发负责搭建和维护,另种是测试人员进行...

    测试环境的搭建和维护

    只要做过一次测试,就一定知道测试环境,但测试环境是如何搭建和维护的呢?就不一定所有人都明白了。

    测试环境的搭建,每个公司都有不一样的流程和方法。一种是运维或者开发负责搭建和维护,另一种是测试人员进行搭建和维护。

    大部分复杂的测试环境都是由开发搭建的,开发知道任何配置文件需放在哪个路径,搭建起来相对容易。如果是运维搭建,就得根据开发提供的安装手册进行搭建和维护,手册中一般会有固定的维护方法。如果是测试搭建,其实和运维干的差不多。

    测试环境的搭建和维护_软硬件测试环境

    安装手册非常重要,特别是环境比较多的时候,比如有一套开发环境,一套功能测试环境,一套性能测试环境。虽然可能写起来篇幅很长,也不一定有人看,但是如果没有,一旦出了问题,就没有办法及时维护了。随着时间的推移,安装手册也要保持不断地更新。

    拿到安装手册,一般是Linux系统,可以依托Jenkins或者独立编写一堆Shell脚本自动执行:把安装文件拷贝到指定目录,服务做一个启动,日志做一个更新;若伴随有数据库配置,要执行一些SQL,使新配置的数据生效;若遇到服务器硬盘不够,需要根据手册上日志路径去删无用的测试日志。如果水平不够,不会编写Shell脚本,也可以手工执行编译、拷贝命令进行的更新或者维护,只是效率不高。

    这就是为什么有的招聘需要测试精通Linux、懂数据库,很可能需要测试人员自定义搭建和维护测试环境。大规模的测试团队,有配置管理员来承担测试环境的运维工作,这对个人锻炼Linux操作和数据库方面知识有不错的效果。

    测试环境的搭建和维护_软硬件测试环境

    测试环境搭建时,尽可能和上线的环境一致。小公司如果没有条件,可以同比例缩小。比如一套环境有三层:应用服务器、缓存服务器和数据库服务器,可以每层取两台,基本能够模拟分布式结构。实在不行,每层一台也可以,但是这样无法模拟分布式,就看对测试质量的要求了。

    最后有一点提醒:测试环境没有问题是不是上线后就没有问题了?答案显然是否定的。测试环境和生产环境总有或多或少的差异,所以在线上环境先发一个灰度版本,做一版冒烟测试或者一些跟踪的测试后,再正式发布就比较保险。

    软硬件测试环境

    一、 测试环境

    1 服务器环境

     测试环境的搭建和维护_软硬件测试环境

    2户端环境

     测试环境的搭建和维护_软硬件测试环境

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  • 【上海,2019年8月29日】 凭借领先的全栈全场景AI能力华为入选国家新一代人工智能开放创新平台 8月29日,科技部在2019世界人工智能大会宣布,将依托华为建设基础软硬件国家新一代人工智能开放创新平台,面向各行业、...

    【摘要】 全栈全场景AI能力爆发!

    【上海,2019年8月29日】 凭借领先的全栈全场景AI能力华为入选国家新一代人工智能开放创新平台 8月29日,科技部在2019世界人工智能大会宣布,将依托华为建设基础软硬件国家新一代人工智能开放创新平台,面向各行业、初创公司、高校和科研机构等的AI应用与研究,以云服务和产品软硬件组合的方式,提供全流程、普惠的基础平台类服务。 人工智能的发展,将深刻改变各行各业。数据显示,未来十年,AI的主场在行业,到2025年,全球AI市场空间将达到3800亿美元,其中90%来自于企业市场。 尽管大量行业企业拥有本行业积累的数据,但是缺乏与之配套的人工智能软硬件,短时间无法快速构建相应的能力与资源,迫切需要人工智能场景下的基础平台服务和行业场景服务。

     

    基础软硬件平台是人工智能的基础技术和通用技术,众多行业人工智能发展都必须高度依赖基础软硬件平台,基础软硬件平台也是人工智能时代国家在世界科技的战略制高点。 华为是目前国内唯一具备全栈全场景AI能力的厂商,基础软硬件国家人工智能开放创新平台的主要任务是,依托华为自研的芯片、板卡、基础算子库、基础框架软件,进行全栈优化,并提供全流程的、开放的基础平台类服务; 使能云、边、端等各个场景、各个领域的应用创新;让各行各业、广大科研机构可以专注于自己的行业知识、研究领域,从而助力各行各业、广大科研机构来构建自己的AI应用与系统,共同实现万物互联的智能世界。

     

    华为人工智能基础软硬件平台,总体分为AI基础硬件层、AI基础软件层,AI开发服务层。主要包括:

    • 基础硬件平台:基于达芬奇芯片架构,覆盖云、边、端的Ascend(昇腾)系列IP和芯片、Atlas系列板卡、AI服务器等智能计算硬件。

    • 基础软件平台:基础算子库、全场景AI计算框架MindSpore等。

    • 开发服务层:华为云ModelArts为所有服务开发提供统一入口。

    同时,平台兼容工业界已有AI计算框架,整合已有AI开源软件、工具等系统,并支持已有AI计算硬件资源。 与人工智能基础软硬件平台相对应的,是华为全栈全场景AI解决方案。2018年10月,华为发布AI战略以及全栈全场景AI解决方案。 其中,华为AI解决方案(portfolio)的全场景,是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境。而全栈是技术功能视角,是指包括Ascend昇腾系列IP和芯片、芯片使能CANN、AI计算框架MindSpore和应用使能ModelArts在内的全堆栈方案。 8月23日,华为正式发布算力最强的AI处理器Ascend 910(昇腾910),同时推出全场景AI计算框架MindSpore。华为公司轮值董事长徐直军在发布会上表示:昇腾910、MindSpore的推出,标志着华为已完成全栈全场景AI解决方案(Portfolio)的构建,也标志着华为AI战略的执行进入了新的阶段。 据悉,国家新一代人工智能开放创新平台建设将聚焦四大重点任务,即开展细分领域的技术创新,促进成果扩散与转化应用,提供开放共享服务,引导中小微企业和行业开发者创新创业。 面向行业,截至2019年Q1,华为云可提供59种人工智能服务、159项功能,已在城市、制造、物流、互联网、医疗、园区等10大行业的300+个项目进行探索,助力众多企业构建人工智能核心能力。 面向开发者,华为云ModelArts全流程模型生产服务打通了从数据处理-模型开发-模型训练-模型部署的AI全链条,可将生产所需的所有服务一站式提供。 截至目前,ModelArts已经拥有开发者超过3万,日均训练作业任务超过4000个,32000小时。同时,华为与各企业、高校、科研机构共同合作,并发布沃土AI使能计划,培养AI人才,繁荣AI生态。 成为基础软硬件国家AI开放创新平台,意味着华为已完成了全栈全场景AI解决方案的构建,并准备好对外开放使能。华为期待与伙伴更加深入、广泛的合作,让AI无所不及,把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织。

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  • 海康威视 AI Cloud 软硬件平台

    千次阅读 2019-05-31 08:44:47
    AI Cloud软件产品 ...2018 年,海康威视基于 AI Cloud 架构,深刻践行“云边融合”的计算架构,全面发布了“两池库四平台”软件产品,并在实践中不断深化落实“物信融合”的数据架构,将“两池库四...

    https://www.toutiao.com/a6695517941514895884/

     

    海康威视 AI Cloud 软硬件平台

     

    AI Cloud软件产品

    海康威视坚信 AI Cloud 架构是符合智能物联网和信息网融合应用的合理方案。2018 年,海康威视基于 AI Cloud 架构,深刻践行“云边融合”的计算架构,全面发布了“两池一库四平台”软件产品,并在实践中不断深化落实“物信融合”的数据架构,将“两池一库四平台”进一步整合为“物信融合数据平台”, 不断夯实在 AI 智能、大数据、应用领域的布局,通过技术创新和产品创新持续引领市场。

    海康威视 AI Cloud 软硬件平台

     

    通过资源管理调度平台,实现了物联感知、计算存储、智能算法、软件服务等各类资源的统一管理, 并通过引入算法仓库标准化、计算存储资源池化等管理手段,提供了异构计算存储资源及算法资源的统一接入、集中管理、灵活调度等功能,使用户选择更加灵活,投资更加集约。算法仓库软件支持对不同厂商、 不同类型智能算法的统一管理调度,不仅实现了海康威视自有的人脸、人体、车辆等算法的统一管理调度, 还完成了与生态合作伙伴的算法对接,并在多个项目中实施落地。

    通过数据资源平台,提供数据的汇聚、存储、融合、计算、共享和通用应用等能力,支持信息系统业务数据及物联感知数据的融合。通过提供丰富的数据汇聚、数据治理、数据多维度建模、数据共享开放、 通用融合应用等工具套件,数据资源平台为用户一站式解决数据规范缺失、数据质量不高、数据汇聚治理困难、数据挖掘力度不足、数据管理成本大等难题,帮助用户快速实现数据平台落地交付,支撑数据融合与应用。

    通过智能应用平台,提供应用敏捷开发、集成和运行支撑能力。应用开发厂商只要遵循统一的技术架构集成规范,利用智能应用平台提供的设备接入、智能解析、平台服务和通用应用等开发接口,就能够快速开发、无缝集成和快速部署满足特定业务需求的应用。

    通过运维服务平台,实现物联网资源和 IT 资源的故障快速定位、响应跟踪、服务评价、统计考核等功能,解决设备种类多、数量大、分布散的统一运维管理问题,有效提高故障处置效率,保障视频监控体系运行稳定。

    AI Cloud 硬件产品

    围绕AI Cloud架构,2018年,公司继续在边缘节点、边缘域和云中心深化和完善硬件产品布局。

    海康威视 AI Cloud 软硬件平台

     

    其中,2018年,海康威视前端产品在成像、补光、结构、智能等技术上不断突破。从星光到黑光、从白光补光到混合补光、从单目到多目、从单一智能到全结构化、合智能。以业务为驱动,产品分层、智能 分级;以场景为基础,深入理解用户需求,全面升级。逐步形成丰富的面向未来的AI产品家族,包括轻智能、泛智能、全结构化、智能黑光6、合智能7等产品系列。

    海康威视 AI Cloud 软硬件平台

     

    2018年,海康威视后端产品在AI智能、大数据、融合存储等领域继续深入发展,从客户需求出发,大幅提升后端智能产品的AI精度、性能和融合应用水平,持续引领智能视频监控市场。

    海康威视 AI Cloud 软硬件平台

     

    其中,中心智能解析产品面向平安城市、智慧交通等行业市场,海康威视提出了视频智能全分析、计算资源全兼容、引擎和数据全开放的理念,形成丰富、开放的中心智能产品系列和生态体系,取得了良好的市场业绩。在大数据方面,海康威视实现了多维数据的融合存储和关联应用,并将安防数据和业务数据融合,为数据治理业务奠定了基础。公司创新性地推出了数据模型比对服务器,将模型数据转换为全结构化信息数据,使得数据可以实现真正意义上的统一管理。

    2018年,海康威视继续扩展中心显示业务领域。通过无缝拼接、透明、曲面、触控、全息等多元化显 示方式,实现资讯交互获取、信息智能投放、大数据综合呈现。例如,海康威视小间距LED产品,基于“臻视”图像处理技术,实现了超高对比度、超高清无缝拼接显示,在监控中心、指挥中心等场合取得了广泛的应用落地。在显示控制产品方面,基于视音频处理、多媒体数据融合、超高分辨率、人工智能、集分控制等技术,赋能解码器、拼接控制器、视频综合平台等经典产品,丰富监控中心、指挥中心应用,继续保持业内领先。

    2018年,海康威视依托在图像捕获、AI算法等领域坚实的技术积累,完善了“明眸”近景人脸识别系列产品。在门禁考勤、消费、访客、梯控、人员通道等诸多边缘节点应用中,新产品人脸识别响应速度更快、人机交互更加友好、支持更大容量人脸比对及活体检测,极大地拓展了人脸识别技术的应用场景。“明眸”系列产品不仅将传统门禁“一卡通”系统升级带入到“一脸通”时代,而且有效提升了系统的安全性、 便捷性与准确性。

    海康威视 AI Cloud 软硬件平台

     

    2018年,海康威视智能交通通过持续推进AI Cloud的产品和应用方案落地,紧贴客户业务需求,将视频与多维感知技术相结合,打造由智能交通摄像机+道路智能终端组成的边缘域融合产品包;围绕“改善 交通秩序,缓解交通拥堵,预防交通事故,提升交通安全,方便交通出行”的核心理念,创新业务应用, 助力市场持续发展。海康威视“环保抓拍卡口系统”实现技术变革突破,解决了业内十多年来的难题--“白光爆闪光污染”,荣获多项市场殊荣。在对道路交通的综合治理上,“车辆远光灯检测”、“行人闯红灯”、 “礼让行人”、“鸣笛抓拍系统”、“黑烟车检测”等创新业务应用也深度融入城市文明建设中。在静态交通领域,海康威视结合多维物联感知技术推出领先的触发和防砸雷达产品,省去地感线圈来简化项目的 施工和维护,解决用户停车难的问题,方便交通出行。

    2018年,海康威视启动智慧消防产品开发。依托公司视频和AI技术,结合多维感知、窄带传输等物联网技术,实现了前端传感器采集消防重点数据并实时上传至平台,进行数据分析和远程监管。我们通过安防和消防业务融合,推出安消一体解决方案,广泛适用于城市重点单位、九小场所8、学校、医院、银行、 企业园区、政府大楼等多种场景,提升各行业的消防信息化建设水平,助力其智慧消防建设。

    AI 开放平台

    基于智能应用场景化、碎片化的特点,我们认为开放融合是视频行业的发展趋势,开放融合将成为智能化时代的新型业态。为了实现开放融合,海康威视建立了完整的开放体系。

    海康威视 AI Cloud 软硬件平台

     

    AI在实体经济中的需求非常旺盛,其应用以场景化,碎片化的方式大量涌现。AI的应用需要具备数据、 算法、算力、产品和应用系统等诸多条件,因此在实体经济中落地困难。为了构建一个开放共享的AI产业生态环境,帮助AI落地,海康威视推出了AI开放平台,提供从需求挖掘到应用上线的完整流程服务,助力产业升级。

    平台推出有两大目的,第一是帮助零算法基础的客户开发自己行业的智能算法,开放平台融入多项前沿技术,具有三大特点:

    1)利用虚拟数据引擎、迁移学习、增量学习等技术,可基于很少量数据,快速生成满足场景化需求的AI算法;

    2)算法训练、编译、优化、部署全部自动实现,对零算法基础的客户提供一站式服务。同时可与海康应用系统结合,解决AI视觉感知应用“最后一公里”问题,并在生产环境中实现数据的持续采集和算法模型的循环迭代优化;

    3)基于海康威视的硬件基础,可轻松构建具有强大感知能力的智能产品。

    海康威视 AI Cloud 软硬件平台

     

    第二个目的是帮助广大AI从业者拥有自己的智能硬件产品和解决方案。AI人工智能技术在我国实体经济中大规模落地,需要人数众多的AI从业者进行持续的大众创新和群智涌现。但是现在AI从业者往往缺少合适的产品来承载他们的算法,为此海康威视开放了前后端全系列的人工智能硬件产品,以帮助AI从业者, 实现他们自己的AI功能及方案。

    我们的设备开放体系包括:

    1)海康设备操作系统,提供设备的各项基础能力,包括图像处理、编解码、存储、传输等能力;

    2)集成开发套件,它基于容器技术开放了设备的AI计算资源,使用户可以在产品上集成自有算法;

    3)云端提供多种配套服务,包括编译环境、测试环境,应用商店和授权工具。

    2018 年,海康威视已经成功将 AI 开放平台应用于多个领域的智能化升级。在制药企业,助力员工生产行为标准化审核,降低生产安全隐患;在食品生产企业,助力“明厨亮灶”,保障食品安全规范生产存 储;在自然资源领域,助力“天脸识别”,推动气象智慧观测。

    海康威视 AI Cloud 软硬件平台

     

    此外,由于业务场景过于碎片化,软件开发、交付及维护过程中出现了来自客户、交付及研发的一系 列问题,例如产品集成统一、版本升级、重复开发等问题,海康威视通过建立统一软件技术架构全面提升软件工程能力和实践,重构原有的软件研发模式,软件研发从“市场需求牵引”发展模式向“市场需求牵引与技术规划驱动相结合”的发展模式转变,最终实现可持续、快速地推出高质量软件产品,适应迅速增长的软件市场需求,为公司战略规划提供支撑。

    海康威视 AI Cloud 软硬件平台

     

    海康威视基于在前端领域多年的积累,还推出了视频监控前端科学布建评价系统,将业务应用和前端建设关联起来,定义了丰富的设备能力模型和场景评价模型,能够对前端建设方案合理性及前端实际建设成效进行评价,输出评价报告和优化建议,指导前端点位的科学布建。

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  • android编译环境-软硬件要求

    千次阅读 2019-09-19 10:39:23
    要求 下载和编译 Android 源代码之前...如果是 Gingerbread (2.3.x) 及更高版本(包括 master 分支),需要使用 64 位环境。如果是较低的版本,则可以在 32 位系统中进行编译。 如果是校验代码,至少需要 100GB 可用...

    要求
    下载和编译 Android 源代码之前,请先确保您的系统符合以下要求。然后,请参阅构建编译环境,查看适用于相应操作系统的安装说明。

    硬件要求

    您的开发编译机必须达到或超出以下硬件要求:

    如果是 Gingerbread (2.3.x) 及更高版本(包括 master 分支),需要使用 64 位环境。如果是较低的版本,则可以在 32 位系统中进行编译。
    如果是校验代码,至少需要 100GB 可用磁盘空间;如果要进行编译,则还需要 150GB。如果要进行多次编译或使用 ccache,则需要更多空间。
    如果您在虚拟机中运行 Linux,则至少需要 16GB 的 RAM/交换空间(swap)。

    软件要求

    Android 开源项目 (AOSP) master 分支历来都是在 Ubuntu Long Term Support (LTS) 版本中进行开发和测试,但您也可以使用其他 Ubuntu 分发版本。要查看建议使用的版本,请参阅下面的列表。

    您的工作站必须具有下面列出的软件。要查看所需的其他软件包以及用于安装这些软件包的命令,请参阅构建编译环境。

    操作系统和 JDK

    如果您要针对 AOSP master 分支进行开发,请使用下列操作系统之一:Ubuntu 14.04 (Trusty)/Mac OS v10.10 (Yosemite) 或更高版本(具有 Xcode 4.5.2 和命令行工具)。

    对于 Java 开发套件 (JDK),需要注意的是 AOSP 中 Android 的 master 分支带有预编译版本的 OpenJDK;因此无需另外进行安装。较低的版本则需要单独进行安装。

    请参阅较低 Android 版本的软件包。

    主要软件包

    python.org 中提供的 Python 2.6 - 2.7
    gnu.org 中提供的 GNU Make 3.81 - 3.82
    git-scm.com 中提供的 Git 1.7 或更高版本

    设备二进制文件

    下载预览、出厂映像、驱动程序、无线下载 (OTA) 更新和下列其他 Blob。如需更多详细信息,请参阅下载专有二进制文件。

    预览二进制文件 (Blob) - 用于 AOSP master 分支开发
    出厂映像 - 针对运行带标记的 AOSP 版本分支的受支持设备
    硬件支持二进制文件 - 针对运行带标记的 AOSP 版本分支的设备

    编译工具链

    Android 8.0 及更高版本仅支持使用 Clang/LLVM 来编译 Android 平台。您可以加入 android-llvm 网上论坛来提出问题并获取帮助。在 NDK GitHub 上报告 NDK/编译器问题。

    对于原生开发工具包 (NDK) 和旧版内核,您也可以使用 AOSP 主分支中包含的 GCC 4.9(在 prebuilts/ 下)。

    较低 Android 版本的软件包
    以下部分提供了较低 Android 版本的相关操作系统和 JDK 软件包。

    操作系统

    Android 通常是在 GNU/Linux 或 Mac OS 操作系统中进行编译。您也可以使用虚拟机在不支持的系统(例如 Windows)中编译 Android。
    GNU/Linux
    Android 6.0 (Marshmallow) - AOSP master:Ubuntu 14.04 (Trusty)
    Android 2.3.x (Gingerbread) - Android 5.x (Lollipop):Ubuntu 12.04 (Precise)
    Android 1.5 (Cupcake) - Android 2.2.x (Froyo):Ubuntu 10.04 (Lucid)
    Mac OS (Intel/x86)
    Android 6.0 (Marshmallow) - AOSP master:Mac OS v10.10 (Yosemite) 或更高版本,具有 Xcode 4.5.2 和命令行工具
    Android 5.x (Lollipop):Mac OS v10.8 (Mountain Lion),具有 Xcode 4.5.2 和命令行工具
    Android 4.1.x-4.3.x (Jelly Bean) - Android 4.4.x (KitKat):Mac OS v10.6 (Snow Leopard) 或 Mac OS X v10.7 (Lion),以及 Xcode 4.2(Apple 的开发者工具)
    Android 1.5 (Cupcake) - Android 4.0.x (Ice Cream Sandwich):Mac OS v10.5 (Leopard) 或 Mac OS X v10.6 (Snow Leopard),以及 Mac OS X v10.5 SDK
    注意:请考虑在 GNU/Linux(而不是其他操作系统)上进行编译。Android 编译系统通常使用编译设备上运行的 ART 来预编译系统 dex 文件。由于 ART 只能在 Linux 上运行,因此编译系统会在非 Linux 操作系统上跳过这个预编译步骤,从而导致 Android 编译的性能下降。

    JDK

    有关较低 Android 版本的预编译路径和安装说明,请参阅安装 JDK。

    Android 7.0 (Nougat) - Android 8.0 (O):Ubuntu - OpenJDK 8;Mac OS - jdk 8u45 或更高版本
    Android 5.x (Lollipop) - Android 6.0 (Marshmallow):Ubuntu - OpenJDK 7;Mac OS - jdk-7u71-macosx-x64.dmg
    Android 2.3.x (Gingerbread) - Android 4.4.x (KitKat):Ubuntu - Java JDK 6;Mac OS - Java JDK 6
    Android 1.5 (Cupcake) - Android 2.2.x (Froyo):Ubuntu - Java JDK 5

    make

    Android 4.0.x (Ice Cream Sandwich) 及更低版本需要将 make 3.82 还原到较低版本,以避免出现编译错误。

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空空如也

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做一个平台需要的软硬件环境