吉利擬13.46億元拋售康迪與知豆股份 公告解釋四大原因

7月25日,吉利汽車發佈公告稱,與吉利控股訂立總體出售協議,將以總價人民幣13.46億元轉讓旗下康迪50%、知豆45%兩家合資公司的股份。  
  吉利汽車是第二次發公告出售知豆股份,此前公司已與一名獨立協力廠商投資者簽署框架協定,但由於有關訂約方未能就擬定出售條件達成協議,故該出售事項未落實。出售康迪股份則是首次提及。儘管是左手轉右手,但從公告透露的轉讓原因來看,不排除再從吉利控股轉出康迪、知豆股份的可能性。   一、
專注高端提高品牌形象。康迪和知豆主要生產微型純電動汽車,吉利汽車認為這兩家公司生產的電動 汽車相對低端、售價低廉,且該電動汽車一般速度較低,充電範圍較狹窄,技術較低端。   二、
缺乏控制權和影響力。吉利汽車在公告中提及,康迪和知豆都是合營公司,合營公司的經營策略必須 由吉利汽車和其他投資方共同決定,根據吉利汽車原先掌握的股份,這就意味著吉利汽車對這兩家公司的日常管理並沒有擁有大部分的控制權及大範圍的影響力。   三、
虧損過大。康迪今年一季度淨利虧損約4871萬元,知豆同期虧損約8887萬元。   四、
新能源政策生變。近期中國政府發佈有關補貼資格和免稅的政策會對康迪和知豆旗下的產品組合不利。   文章來源:第一電動網

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全球電動車市場加溫 鋰電池原料價格飆漲

根據 《日本經濟新聞》 的報導,由於全世界快速發展環保電動車產業的緣故,使得電動車中重要的零組件-鋰電池,其主要的元素稀有金屬 「鋰」,1 年來的國際價格急劇上漲,僅短短1 年的時間,「鋰」 的價格就暴漲3 倍。不但,使得全球主要供應商開啟新產線,以滿足市場的需求之外,預估供給不足的情況也將持續到2019 至2020 年後。

報導中指出,稀有金屬 「鋰」 被廣泛用於生産環保車的充電電池。由於全球性的電動環保車增産,因此針對環保車電池的需求急劇增加。隨著國際 「鋰」 價格的高漲,包括以生產電動環保車電池為主的日本市場,其國內交易價格也呈上漲態勢。

報導中分析,從「鋰」的消費量觀察,中國佔全球市場的40% ,為世界最大需求國。這也使得中國國內的 「鋰」 現貨價格成為國際價格指標之一。這一現貨價格在2016 年初小幅下跌之後就一路大漲,到7 月中旬的價格為1 噸人民幣12.9 萬元左右(折合新台幣約61.43 萬元),達到1 年前價格的3 倍。

至於,中國的 「鋰」 需求量的快速增加,則是反映了中國為了改善日益嚴重的空氣污染,正加快普及純電動汽車 (EV) 和插電式混合動力車 (PHV) 的趨勢。除了消費者購買電動環保車可獲得政府補貼之外,政府還積極推廣搭載鋰電池公共汽車,這使得中國車載電池需要的 「鋰」 採購量因此大幅增加。

而除了中國之外,美國電動車廠商特斯拉 (TESLA) 的需求成長,也是 「鋰」 價格高漲的原因之一。日前,TESLA 預定於2017 年供貨的 「Model3」 電動車預售熱絡,造成鋰電池供應不足的情況。目前,為TESLA 供應車載電池的松下 (Panasonic) ,日前決定提前啟動與TESLA 在美國設立的車載電池工廠生産,計劃在2016 年底前啟動量産。

目前,「鋰」 供不應求的狀況,也使得 「鋰」 的主要供應商智利的SQM 、美國FMC 、美國雅保化工 (Albemarle) ,以及一部分中國企業開始計劃今後在北美和澳大利亞等地新設生産線。不過,即使如此,仍有不少業界人士認為,供給不足的狀況也將持續到2019 至2020 年。

根據統計,2015 年全球的「鋰」(以碳酸鋰來換算)總需求為17 萬噸。其中,鋰電池的生產需求6 萬噸。預計到2020 年時,全球總需求將提高至28 萬噸,而針對鋰電池的生產需求,將增加到16.5 萬噸。

根據日本獨立行政法人 「石油天然氣金屬礦物資源機構」(JOGMEC) 統計,在電池成本中,「鋰」 僅佔不到10% 。因此,對最終産品價格的影響有限。在日本國內,目前鋰電池的主要材料廠商尚未能徹底將原料價格的上漲轉嫁到産品價格中。不過,除鋰電池以外的工業用途,「鋰」 目前也正陷入短缺的情況。未來的價格波動,恐將在所難免。

(本文授權轉載自《》──〈〉)

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ABB超級電容「閃充」技術,在美獲首筆電動巴士訂單

充電慢、交換電池麻煩,這是全電動車的兩難,尤其是若要發展大眾運輸,全電動公車可不能總是停在路邊充電,為了解決這個問題,機電大廠ABB 推出以超級電容(Supercapacitors)「閃充」技術,如今已經接到第一筆訂單。

2016 年7 月中,美國政府期望推動讓未來的電動車能在10 分鐘內充電完成,不過,其實不用等到未來,ABB 現有的技術就已經讓10 分鐘看起來顯得落伍,因為超級電容可以600kW,在15 秒內閃充,提供電動公車行駛到下一個充電站的電力,而若是需完全充飽電池,也只需要幾分鐘。ABB 已經小規模測試此技術數年。

如今,ABB 接到第一筆商業訂單,來自於公車營運商Tosa,將於日內瓦市郊到機場的公車路線上行駛。這款全電動公車行駛時與一般公車無異,不過總共50 個公車站中,有13 個公車站是充電站,當公車進站時,車頂上會伸出接收器,與車站的充電裝置接觸,在15 秒內閃充,取得可行駛到下一個充電站的電力,而在公車總站,則有200kW充電器,以3~5 分鐘時間將電池完全充飽。

充電站採用超級電容,超級電容的能源密度雖然不如鋰電池,但可緩緩充能,於短時間內一次釋放,除了縮短電動公車的充電時間,使得公車能在靠站時閃充以外,也能減輕電網負擔,因為用電量是平均分攤在緩緩充能的階段,而不是一接上充電座時就突然大增電力需求,充完又需求突降,造成電網調度上的困擾。另一方面,由於分散了負擔,整個充電站可以用較低成本的低電流規劃打造。

這種方式也利於應用太陽能,公車站可設置太陽能發電,為超級電容緩緩充能,充電時間之中萬一有雲飄過,一時中斷供電,也不會產生太大影響。而由於公車班次最多時間是在白天,因此太陽能可發揮相當效用。

ABB 先前將超級電容應用於電車煞車回電,2013 年起,ABB 與Tosa 測試超級電容應用於全電動公車,目前測試結果,其成本已經與柴油車相當,未來隨著相關技術成熟,電池價格進一步下降,將有可能比柴油車更便宜,除了價格以外,全電動公車還有無碳排放、無廢氣空氣污染、噪音低的好處,有助於改善市區生活品質。

這款全電動巴士預定於2018 年全面營運。

來源:

(本文授權轉載自《》──〈〉。圖片來源:)

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電動車供應鏈需求強,台達電、貿聯-KY忙翻

美國電動車廠商特斯拉(Tesla)、德國BMW接連提高電動車零組件的訂單,使中上游供應鏈廠商忙著接單。台灣台達電、貿聯-KY等特斯拉供貨廠商表示接單狀況良好,而台達電也透露可望與BMW達成供貨合約。

《經濟日報》報導,各國積極發展電動車,帶動了電動車產業鏈的興盛。台達電已通過歐、美、日、中等地的電動車認證標準,目前已有歐美合作廠商,未來在電動車業界的發展可期。由於台達電將於第三季起出貨北美油電混和車所需的零組件,因此台達電第三季的獲利十分看好。

在與特斯拉的合作方面,台達電一直都是Model S、Model X的電力控制系統、電池管理系統的供應商。針對特斯拉所提高的訂單需求,據了解,特斯拉已要求台達電備妥目前三至五倍的產能。另一家台系上游廠商貿聯-KY也接訂單忙翻天。

而在與BMW的合作方面,BMW將在泰國投資20億泰銖興建電動車用電池工廠,最快在2017年中動工。報導指出,台達電已與BMW達成共識,未來將為BMW供應電源控制系統,主要市場為東協。

台達電董事長海英俊曾於法說會上表示,汽車產業對台達電而言十分重要,也看好未來汽車相關應用的發展。

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車用電池市場變化,傳日產將出售電池事業

日經新聞5日報導,日產汽車(Nissan)將退出車用電池事業,計畫出售和NEC共同設立的合資子公司「Automotive Energy Supply(以下簡稱AES)」,且除了日本電池廠之外、日產已和多家中國廠商展開出售協商;另外,除了AES之外,日產也計畫出售在美國及英國單獨營運的電池生產事業,且據悉多家中國廠商已表達有意收購的意願。預估日產在評估出售額、員工雇用等條件之後,會在今年內敲定出售對象。

報導指出,AES為日產、NEC分別出資51%、49%於2007年設立的公司,主要生產日產電動車Leaf或油電混合車(HV)所需的鋰離子電池,於車用鋰離子電池市場的市佔率僅次於Panasonic位居第2位,2015年度營收為366億日圓,不過因日產研判比起自家生產、向外部電池廠商採購電池較能進一步調降車輛價格,故決定出售ASE持股。

每日新聞5日報導,日產汽車計畫出售ASE持股,且已和Panasonic以及南韓LG化學(LG Chem)等海外廠商展開協商,而據關係人士透露,出售額預估將達數百億日圓。

日經新聞於6日追加報導指出,隨著日產有意退出車用電池事業,NEC也考慮跟進出售ASE持股,而ASE為全球第2大車用鋰離子電池廠,故日產/NEC出售ASE的舉動恐將對全球車用鋰離子電池的勢力版圖帶來巨大變動。

日經指出,供應鋰離子電池給特斯拉(Tesla)的Panasonic目前正面臨中國廠商的猛烈追趕、導致市佔萎縮,根據調查公司Techno Systems Research指出,2014年Panasonic車用鋰離子電池全球市佔率高達47%,而2015年雖維持首位、但市佔率萎縮至34%;反觀「其他廠商」市佔率從14%飆增至33%,而在「其他廠商」中、比亞迪(BYD)等中國廠商佔了大多數。

另外,LG化學、三星SDI等南韓廠商也在後猛追,且日本村田製作所也收購Sony鋰離子電池事業、今後可能將進軍車用市場,故未來日中韓於車用電池市場的競爭料將更趨激烈。

Sony 7月28日宣布,已和村田製作所締結意向確認書,計畫將電池事業出售給村田,雙方預計在2016年10月中旬簽訂具法律約束力的最終契約,且在獲得相關當局同意之後,目標在2017年3月底完成出售手續。

(本文內容由授權提供)

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[ch02-00] 反向傳播與梯度下降的通俗解釋

系列博客,原文在筆者所維護的github上:,
點擊star加星不要吝嗇,星越多筆者越努力。

第2章 神經網絡中的三個基本概念

2.0 通俗地理解三大概念

這三大概念是:反向傳播,梯度下降,損失函數。

神經網絡訓練的最基本的思想就是:先“猜”一個結果,我們叫預測結果a,看看這個預測結果和事先標記好的訓練集中的真實結果y之間的差距,然後調整策略,再試一次,這一次就不是“猜”了,而是有依據地向正確的方向靠近。如此反覆多次,一直到預測結果和真實結果之間相差無幾,亦即|a-y|->0,就結束訓練。

在神經網絡訓練中,我們把“猜”叫做初始化,可以隨機,也可以根據以前的經驗給定初始值。即使是“猜”,也是有技術含量的。

這三個概念是前後緊密相連的,講到一個,肯定會牽涉到另外一個。但由於損失函數篇幅較大,我們將在下一章中再詳細介紹。

下面我們舉幾個例子來直觀的說明下這三個概念。

2.0.1 例一:猜數

甲乙兩個人玩兒猜數的遊戲,数字的範圍是[1,50]:

甲:我猜5

乙:太小了

甲:50

乙:有點兒大

甲:30

乙:小了

……

在這個遊戲里:

  • 目的:猜到乙心中的数字;
  • 初始化:甲猜5;
  • 前向計算:甲每次猜的新数字;
  • 損失函數:乙在根據甲猜的數來和自己心中想的數做比較,得出“大了”或“小了”的結論;
  • 反向傳播:乙告訴甲“小了”、“大了”;
  • 梯度下降:甲根據乙的反饋中的含義自行調整下一輪的猜測值。

這裏的損失函數是什麼呢?就是“太小了”,“有點兒大”,很不精確!這個“所謂的”損失函數給出了兩個信息:

  1. 方向:大了或小了
  2. 程度:“太”,“有點兒”,但是很模糊

2.0.2 例二:黑盒子

假設有一個黑盒子如圖2-1。

圖2-1 黑盒子

我們只能看到輸入和輸出的數值,看不到裏面的樣子,當輸入1時,輸出2.334,然後黑盒子有個信息显示:我需要輸出值是4。然後我們試了試輸入2,結果輸出5.332,一下子比4大了很多。那麼我們第一次的損失值是\(2.334-4=-1.666\),而二次的損失值是\(5.332-4=1.332\)。

這裏,我們的損失函數就是一個簡單的減法,用實際值減去目標值,但是它可以告訴你兩個信息:1)方向,是大了還是小了;2)差值,是0.1還是1.1。這樣就給了我們下一次猜的依據。

  • 目的:猜到一個輸入值,使得黑盒子的輸出是4
  • 初始化:輸入1
  • 前向計算:黑盒子內部的數學邏輯
  • 損失函數:在輸出端,用輸出值減4
  • 反向傳播:告訴猜數的人差值,包括正負號和值
  • 梯度下降:在輸入端,根據正負號和值,確定下一次的猜測值,goto前向計算

2.0.3 例三:打靶

小明拿了一支步槍,射擊100米外的靶子。這支步槍沒有準星,或者是準星有問題,或者是小明眼神兒不好看不清靶子,或者是霧很大,或者風很大,或者由於木星的影響而側向引力場異常……反正就是遇到各種干擾因素。

第一次試槍后,拉回靶子一看,彈着點偏左了,於是在第二次試槍時,小明就會有意識地向右側偏幾毫米,再看靶子上的彈着點,如此反覆幾次,小明就會掌握這支步槍的脾氣了。圖2-2显示了小明的5次試槍過程。

圖2-2 打靶的彈着點記錄

在有監督的學習中,需要衡量神經網絡輸出和所預期的輸出之間的差異大小。這種誤差函數需要能夠反映出當前網絡輸出和實際結果之間一種量化之後的不一致程度,也就是說函數值越大,反映出模型預測的結果越不準確。

這個例子中,小明預期的目標是全部命中靶子的中心,最外圈是1分,之後越向靶子中心分數是2,3,4分,正中靶心可以得10分。

  • 每次試槍彈着點和靶心之間的差距就叫做誤差,可以用一個誤差函數來表示,比如差距的絕對值,如圖中的紅色線。
  • 一共試槍5次,就是迭代/訓練了5次的過程 。
  • 每次試槍后,把靶子拉回來看彈着點,然後調整下一次的射擊角度的過程,叫做反向傳播。注意,把靶子拉回來看和跑到靶子前面去看有本質的區別,後者容易有生命危險,因為還有別的射擊者。一個不恰當的比喻是,在數學概念中,人跑到靶子前面去看,叫做正向微分;把靶子拉回來看,叫做反向微分。
  • 每次調整角度的數值和方向,叫做梯度。比如向右側調整1毫米,或者向左下方調整2毫米。如圖中的綠色矢量線。

上圖是每次單發點射,所以每次訓練樣本的個數是1。在實際的神經網絡訓練中,通常需要多個樣本,做批量訓練,以避免單個樣本本身採樣時帶來的誤差。在本例中,多個樣本可以描述為連發射擊,假設一次可以連打3發子彈,每次的離散程度都類似,如圖2-3所示。

圖2-3 連發彈着點記錄

  • 如果每次3發子彈連發,這3發子彈的彈着點和靶心之間的差距之和再除以3,叫做損失,可以用損失函數來表示。

那小明每次射擊結果和目標之間的差距是多少呢?在這個例子裏面,用得分來衡量的話,就是說小明得到的反饋結果從差9分,到差8分,到差2分,到差1分,到差0分,這就是用一種量化的結果來表示小明的射擊結果和目標之間差距的方式。也就是誤差函數的作用。因為是一次只有一個樣本,所以這裏採用的是誤差函數的稱呼。如果一次有多個樣本,就要叫做損失函數了。

其實射擊還不這麼簡單,如果是遠距離狙擊,還要考慮空氣阻力和風速,在神經網絡里,空氣阻力和風速可以對應到隱藏層的概念上。

在這個例子中:

  • 目的:打中靶心;
  • 初始化:隨便打一槍,能上靶就行,但是要記住當時的步槍的姿態;
  • 前向計算:讓子彈飛一會兒,擊中靶子;
  • 損失函數:環數,偏離角度;
  • 反向傳播:把靶子拉回來看;
  • 梯度下降:根據本次的偏差,調整步槍的射擊角度,goto前向計算。

損失函數的描述是這樣的:

  1. 1環,偏左上45度;
  2. 6環,偏左上15度;
  3. 7環,偏左;
  4. 8環,偏左下15度;
  5. 10環。

這裏的損失函數也有兩個信息:

  1. 距離;
  2. 方向。

所以,梯度,是個矢量! 它應該即告訴我們方向,又告訴我們數值。

2.0.4 黑盒子的真正玩兒法

以上三個例子比較簡單,容易理解,我們把黑盒子再請出來:黑盒子這件事真正的意義並不是猜測當輸入是多少時輸出會是4。它的實際意義是:我們要破解這個黑盒子!於是,我們會有如下破解流程:

  1. 記錄下所有輸入值和輸出值,如表2-1。

表2-1 樣本數據表

樣本ID 輸入(特徵值) 輸出(標籤)
1 1 2.21
2 1.1 2.431
3 1.2 2.652
4 2 4.42
  1. 搭建一個神經網絡,給出初始權重值,我們先假設這個黑盒子的邏輯是:\(z=x + x^2\);
  2. 輸入1,根據\(z=x + x^2\)得到輸出為2,而實際的輸出值是2.21,則誤差值為\(2-2.21=-0.21\),小了;
  3. 調整權重值,比如\(z=1.5x+x^2\),再輸入1.1,得到的輸出為2.86,實際輸出為2.431,則誤差值為\(2.86-2.431=0.429\),大了;
  4. 調整權重值,比如\(z=1.2x+x^2\)再輸入1.2……
  5. 調整權重值,再輸入2……
  6. 所有樣本遍歷一遍,計算平均的損失函數值;
  7. 依此類推,重複3,4,5,6過程,直到損失函數值小於一個指標,比如0.001,我們就可以認為網絡訓練完畢,黑盒子“破解”了,實際是被複制了,因為神經網絡並不能得到黑盒子里的真實函數體,而只是近似模擬。

從上面的過程可以看出,如果誤差值是正數,我們就把權重降低一些;如果誤差值為負數,則升高權重。

2.0.5 總結

簡單總結一下反向傳播與梯度下降的基本工作原理:

  1. 初始化;
  2. 正向計算;
  3. 損失函數為我們提供了計算損失的方法;
  4. 梯度下降是在損失函數基礎上向著損失最小的點靠近而指引了網絡權重調整的方向;
  5. 反向傳播把損失值反向傳給神經網絡的每一層,讓每一層都根據損失值反向調整權重;
  6. goto 2,直到精度足夠好(比如損失函數值小於0.001)。

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022.掌握Pod-Pod升級和回滾

一 deploymentPod升級和回滾

1.1 deployment升級


若Pod是通過Deployment創建的,可以在運行時修改Deployment的Pod定義(spec.template)或鏡像名稱,並應用到Deployment對象上,系統即可完成Deployment的自動更新操作。 如果在更新過程中發生了錯誤, 則還可以通過回滾操作恢復Pod的版本。

示例:

  1 [root@uk8s-m-01 study]# vi nginx-deployment.yaml
  2 apiVersion: apps/v1beta1
  3 kind: Deployment
  4 metadata:
  5   name: nginx-deployment
  6 spec:
  7   replicas: 3
  8   template:
  9     metadata:
 10       labels:
 11         app: nginx
 12     spec:
 13       containers:
 14       - name: nginx
 15         image: nginx:1.7.9
 16         ports:
 17         - containerPort: 80
 18 
 19 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl create -f nginx-deployment.yaml
 20 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get pods



  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get deployment			#查看deployment
  2 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.8.1	#命令更新
  3 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get pods			        #查看升級后的pod



  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl edit deployment/nginx-deployment			#直接編輯deployment


  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rollout status deployment/nginx-deployment		#查看升級情況


  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get pods
  2 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl describe pod nginx-deployment-7448597cd5-8sng2 | grep Image



1.2 deployment升級原理

  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl describe deployments/nginx-deployment		#觀察Deployment的更新過程




初始創建Deployment時,系統創建了一個ReplicaSet(nginx-deployment-5754944d6c),並按用戶的需求創建了3個Pod副本。

當更新Deployment時,系統創建了一個新的ReplicaSet(nginx-deployment-b5f766d54),並將其副本數量擴展到1,然後將舊ReplicaSet縮減為2。

之後,系統繼續按照相同的更新策略對新舊兩個ReplicaSet進行逐個調整。

最後,新的ReplicaSet運行了3個新版本Pod副本,舊的ReplicaSet副本數量則縮減為0。


  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get rs			#查看多次升級的結果



注意:在整個升級的過程中,系統會保證至少有兩個Pod可用,並且最多同時運行4個Pod,這是Deployment通過複雜的算法完成的。Deployment需要確保在整個更新過程中只有一定數量的Pod可能處於不可用狀態。在默認情況下,Deployment確保可用的Pod總數至少為所需的副本數量(DESIRED)減1,也就是最多1個不可用(maxUnavailable=1)。

1.3 deployment升級策略


在Deployment的定義中,可以通過spec.strategy指定Pod更新的策略,目前支持兩種策略:Recreate(重建)和RollingUpdate(滾動更新),默認值為RollingUpdate。

  • Recreate:設置spec.strategy.type=Recreate,表示Deployment在更新Pod時,會先殺掉所有正在運行的Pod,然後創建新的Pod。
  • RollingUpdate:設置spec.strategy.type=RollingUpdate,表示Deployment會以滾動更新的方式來逐個更新Pod。同時,可以通過設置spec.strategy.rollingUpdate下的兩個參數(maxUnavailable和maxSurge)來控制滾動更新的過程。


    • spec.strategy.rollingUpdate.maxUnavailable:用於指定Deployment在更新過程中不可用狀態的Pod數量的上限。 該maxUnavailable的數值可以是絕對值(例如5)或Pod期望的副本數的百分比(例如10%),如果被設置為百分比,那麼系統會先以向下取整的方式計算出絕對值(整數)。而當另一個參數maxSurge被設置為0時,maxUnavailable則必須被設置為絕對數值大於0。舉例來說,當maxUnavailable被設置為30%時,舊的ReplicaSet可以在滾動更新開始時立即將副本數縮小到所需副本總數的70%。一旦新的Pod創建並準備好,舊的ReplicaSet會進一步縮容,新的ReplicaSet又繼續擴容。整個過程中系統在任意時刻都可以確保可用狀態的Pod總數至少佔Pod期望副本總數的70%。
    • spec.strategy.rollingUpdate.maxSurge:用於指定在Deployment更新Pod的過程中Pod總數超過Pod期望副本數部分的最大值。該maxSurge的數值可以是絕對值(例如5)或Pod期望副本數的百分比(例

  • 如10%)。如果設置為百分比,那麼系統會先按照向上取整的方式計算出絕對數值(整數)。舉例來說,當maxSurge的值被設置為30%時,新的ReplicaSet可以在滾動更新開始時立即進行副本數擴容,只需要保證新舊ReplicaSet的Pod副本數之和不超過期望副本數的130%即可。一旦舊的Pod被殺掉,新的ReplicaSet就會進一步擴容。在整個過程中系統在任意時刻都能確保新舊ReplicaSet的Pod副本總數之和不超過所需副本數的130%。

1.4 deployment回滾


默認情況下,所有Deployment的發布歷史記錄都被保留在系統中,以便於我們隨時進行回滾(可以配置歷史記錄數量)。

  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rollout history deployment/nginx-deployment	#查看部署歷史
  2 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rollout history deployment/nginx-deployment  --revision=3	#查看對應的部署歷史版本
  3 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rollout history deployment/nginx-deployment  --revision=2	#查看對應的部署歷史版本




提示:Deployment的更新操作是在Deployment進行部署(Rollout)時被觸發的,即當且僅當Deployment的Pod模板(即spec.template)被更改時才會創建新的修訂版本,例如更新模板標籤或容器鏡像。其他更新操作(如擴展副本數)將不會觸發Deployment的更新操作,因此將Deployment回滾到之前的版本時,只有Deployment的Pod模板部分會被修改。

  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment --to-revision=2	#回滾版本
  2 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl describe deployment/nginx-deployment


1.5 暫停和恢復deployment


對於一次複雜的Deployment配置修改,為了避免頻繁觸發Deployment的更新操作,可以先暫停Deployment的更新操作,然後進行

配置修改,再恢復Deployment,一次性觸發完整的更新操作,從而避免不必要的Deployment更新操作了。

  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get deployments				#查看deployment
  2 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get rs					#查看rs
  3 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rollout pause deployment/nginx-deployment	#暫停deployment
  4 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.10.3	#升級操作,但由於暫停deployment,因此不會觸發更新
  5 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rollout history deployment/nginx-deployment	#查看歷史版本
  6 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl set resources deployment/nginx-deployment -c=nginx --limits=cpu=200m,memory=512Mi
  7 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rollout resume deployment/nginx-deployment	#恢復deployment
  8 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get rs
  9 NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
 10 nginx-deployment-7448597cd5   0         0         0       52m
 11 nginx-deployment-84bc94dcb7   1         1         0       6s
 12 nginx-deployment-b5f766d54    3         3         3       55m




  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl describe deployment/nginx-deployment
  2 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl describe pods nginx-deployment-84bc94dcb7-hqxkk | grep Image
  3     Image:          nginx:1.10.3


二 RC升級和回滾

2.1 RC滾動升級


, Kubernetes提供了kubectl rolling-update命令進行對於RC的滾動升級。該命令創建了一個新的RC,然後自動控制舊的RC中的Pod副本數量逐漸減少到0,同時新的RC中的Pod副本數量從0逐步增加到目標值,來完成Pod的升級。

注意:該方式要求新的RC與舊的RC都在相同的命名空間內。

示例:

  1 [root@uk8s-m-01 study]# vi redis-master-controller-v1.yaml
  2 apiVersion: v1
  3 kind: ReplicationController
  4 metadata:
  5   name: redis-master-v1
  6   labels:
  7     name: redis-master
  8 spec:
  9   replicas: 1
 10   selector:
 11     name: redis-master
 12   template:
 13     metadata:
 14       labels:
 15         name: redis-master
 16     spec:
 17       containers:
 18       - name: master
 19         image: kubeguide/redis-master:1.0
 20         ports:
 21         - containerPort: 6379
 22 
 23 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl create -f redis-master-controller-v1.yaml


  1 [root@uk8s-m-01 study]# vi redis-master-controller-v2.yaml		#RC升級配置文件
  2 apiVersion: v1
  3 kind: ReplicationController
  4 metadata:
  5   name: redis-master-v2
  6   labels:
  7     name: redis-master
  8     version: v2
  9 spec:
 10   replicas: 1
 11   selector:
 12     name: redis-master
 13     version: v2
 14   template:
 15     metadata:
 16       labels:
 17         name: redis-master
 18         version: v2
 19     spec:
 20       containers:
 21       - name: master
 22         image: kubeguide/redis-master:2.0
 23         ports:
 24         - containerPort: 6379



注意:使用此方式升級的時候需要注意以下兩點:

  1. RC的名字(name) 不能與舊RC的名字相同。
  2. 在selector中應至少有一個Label與舊RC的Label不同, 以標識其為新RC。如上所示新增了一個名為version的Label,以與舊RC進行區分。

  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rolling-update redis-master-v1 -f redis-master-controller-v2.yaml
  2 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rolling-update redis-master-v1 --image=kubeguide/redis-master:2.0	#也可直接命令中升級



kubectl通過新建一個新版本Pod, 停掉一箇舊版本Pod,如此逐步迭代來完成整個RC的更新。

2.2 RC回滾

  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rolling-update redis-master-v1 --rollback


提示:RC的滾動升級不具有Deployment在應用版本升級過程中的歷史記錄、新舊版本數量的精細控制等功能,RC將逐漸被RS和Deployment所取代,建議用戶優先考慮使用Deployment完成Pod的部署和升級操作。

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特斯拉、納智捷紛傳電動車失火意外

眾所矚目的電動車品牌特斯拉(Tesla)狀況不斷,先是Autopilot自動駕駛功能出包,最近又傳出車輛自燃事故。無獨有偶的,台灣的電動車品牌納智捷(Luxgen)也傳出車輛起火,引發各界的安全性關注。

外媒報導,一輛Tesla Model S 90D 在法國提供消費者試駕服務時突然傳出巨響,儀表板並顯示充電系統發生問題;在消費者與特斯拉的司機下車後,車輛即陷入火海,並很快燒個精光。由於這不是特斯拉首次發生火燒車事故,特斯拉立即表示會配合法國相關單位調查事故原因。

另一方面,位於新北市的裕隆汽車大樓於8月17日中午傳出失火意外,起火點是停放在地下室的一輛電動車,車款為LUXGEN MVP EV。據了解,該車目前僅供集團公務使用,並在特定地點供民眾租用,還沒有上市販售。裕隆汽車公關對外表示,起火前曾對該電動車進行測試,疑似車內電線走火才引發火災,將配合調查失火原因。

特斯拉車輛剛出現失火意外時,曾被懷疑是電池防護性不足的問題,因此在車底加上了防護板,但仍無法完全解決問題,甚至有充電途中起火燃燒的案例。而納智捷也被懷疑因電力系統走火而造成失火,電動車的電系零件安全性因而備受關注。

(照片:在法國起火的特斯拉電動車。來源:翻攝網路)

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中國:科技部2017年對新能源汽車部署38個重點研究任務

近日,中國科技部發佈關於對國家重點研發計畫高新領域重點專項2017年度專案申報指南建議徵求意見的通知。新能源汽車專項的總體目標是,繼續深化實施新能源汽車「純電驅動」技術轉型戰略;升級新能源汽車動力系統技術平臺;抓住新能源、新材料、資訊化等科技帶來的新能源汽車新一輪技術變革機遇,超前部署研發下一代技術;到2020年,建立起完善的新能源汽車科技創新體系,支撐大規模產業化發展。  
  新能源汽車試點專項按照動力電池與電池管理系統、電機驅動與電力電子、電動汽車智慧化、燃料電池動力系統、插電/增程式混合動力系統和純電動力系統6個創新鏈,共部署38個重點研究任務,專項實施週期為5年。其中,對於插電式混合動力系統的考核標準已經逐步完善,對新型高性價比乘用車混合動力總成開發與整車集成的考核標準為:整車加速時間0-100km/h≤5s,0-50km/h≤2.5s;綜合工況純電續駛里程≥70km;燃油消耗量較第四階段油耗限值降低比例≥40%;整車實現銷售≥5000台。   純電動汽車未來的百公里加速要在6S以內,專項對純電動力系統的其中一項考核標準是,在工況下,最大爬坡度≥30%,純電續駛里程≥300km,0-100km/h加速時間≤6s,30分鐘最高車速≥120km/h;電制動降低電能消耗率≥25%;整車具備安全穩定的轉向功能,並實現小批量試驗運行。   電動汽車目前的關鍵技術在於動力電池,專項對與新能源汽車的動力電池和電池管理系統的考核標準是:提交高比能鋰離子電池的安全風險識別方法與評測報告;建立電池的安全評測體系,形成相關安全標準;電池單體能量密度≥300Wh/kg,迴圈壽命≥1500次,成本≤0.8元/Wh,安全性達到國標要求,年生產能力≥1億瓦時。   文章來源:EV世紀

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中華電、e-moving跨業合作 直營門市推獨家優惠

中華電宣布,公司與電動機車龍頭中華汽車攜手合作推出「e-moving電動機車/自行車」獨家優惠,只要是中華電市內電話或寬頻的客戶,即日起於中華電直營門市即可享有優惠價,並擁有「業界最長-電池保固4年」獨家好禮。

依據環保署統計,台灣是全球機車密度最高的地區,空污問題日趨嚴重,細懸浮微粒(PM2.5)36%來自汽機車廢氣排放,有鑑於此,中華電特別響應政府節能減碳及空污管制政策,攜手中華汽車對抗PM2.5,鼓勵全民騎乘綠色交通工具e-moving,一起為環保種下幸福種籽。

中華電北區分公司總經理鄭閔卿表示,中華汽車的電動車在市場屢創佳績,深獲民眾肯定,這次很榮幸能跨業合作,由中華汽車加碼提供在公司旗下直營門市購買e-moving電動機車的客戶,除原有電池保固3年外,特別再贈送1年優惠。

中華汽車表示,旗下e-moving電動車榮獲國內外優良產品設計獎項(德國iF設計大獎),擁有44項專利,採用重機同級的「自動駐車架」,搭配「自動倒車裝置」功能,其中EM100車系更配備專屬「省力牽車」,提供輕鬆省力的代步功能,是都會女性及上班族的最愛,輕鬆優雅好停車。

中華汽車電動二輪營銷部經理黃奕元表示,電動機車不像汽油機車有複雜的零件,每二千公里只需換齒輪油,大幅節省保養費用,一般機車1元只能跑1.2公里;電動車1元可跑15公里,以每月機車平均行駛500km計算,騎e-moving一年,節能減碳效益相當於種植20顆樹。

中華電表示,在直營門市推出購車服務之後,預期市場上電動車用戶也將大幅增加,而公司亦深感榮幸,能經由本項節能商品銷售來配合政府政策,善盡企業社會責任。

(本文內容由授權提供)

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