使用InstallApplications实现高效DEP自动化部署
2024-05-23 23:58:09作者:冯爽妲Honey
![]()
在企业IT环境中,高效的设备部署至关重要。InstallApplications是一个创新的开源工具,它可以作为PlanB的替代方案,动态下载和管理用于InstallApplication的软件包,特别适合DEP(Device Enrollment Program)环境下的设备初始化设置。
项目技术分析
InstallApplications v2.0引入了内置的Python 3.8框架,以应对Apple即将移除Python 2的支持。它自带了gurl更新版以及Requests库,方便进行API驱动的操作。由于使用了2to3工具,脚本已经自动转化为Python 3兼容。值得注意的是,为了减少Git仓库大小,你需要在本地运行./build_python_framework脚本来创建Python框架。
应用场景
- DEP Bootstrapping: 它能显著减小初始安装包的大小,允许你在不重新打包的情况下轻松更新。
- 多MDM支持: 已经验证可以与AirWatch、FileWave、MicroMDM、SimpleMDM、Mosyle和Jamf School等MDMs协同工作。
- 快速响应: 通过setupassistant和userland阶段划分,几乎能在用户首次登录时立即显示UI通知。
项目特点
- 嵌入式Python: 内置Python 3.8,支持Gurl和Requests库,无需外部依赖。
- 脚本转换: 自动将Python 2脚本转为Python 3,提高兼容性。
- 分阶段安装: 根据
preflight、setupassistant和userland三个阶段定制安装流程。 - 灵活配置: 支持通过URL指定JSON配置文件,并可处理基本认证和HTTP重定向。
注意事项
- 包必须签名才能用于DEP/MDM。
- 仅当preflight脚本返回0时,才会继续执行后续操作。
日志记录与调试
所有根权限操作的日志存储于/private/var/log/installapplications.log,而用户权限操作的日志存于/var/tmp/installapplications/installapplications.user.log,同时都可以在Console.app中搜索InstallApplications查看事件。
总的来说,InstallApplications是一个强大的DEP部署解决方案,提供了一种更灵活、更安全的方法来管理和分发应用程序,降低了设备初始化的复杂度。其对Python 3的支持和预加载库的集成使其成为现代macOS管理的理想选择。无论你是初级还是高级管理员,这个工具都值得你的关注和使用。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
260
92
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
255