SegmentFault 阿里技术最新的文章
2024-01-31T15:51:22+08:00
https://segmentfault.com/feeds/blogs
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
福利来了!计算巢支持在已经购买的 ECS 上搭建幻兽帕鲁服务器,支持图形化管理配置
https://segmentfault.com/a/1190000044606189
2024-01-31T15:51:22+08:00
2024-01-31T15:51:22+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<blockquote>现在你可以参考这篇教程,将原来搭建的幻兽帕鲁服务器迁移到计算巢上,享受计算巢上所支持的界面化调整游戏配置(死亡掉落、服务器密码等)。或者也可以用于重新安装,升级到最新版本的计算巢幻兽帕鲁服务。</blockquote><p>你是不是很羡慕使用计算巢来搭建幻兽帕鲁服务的玩家,可以图形化管理配置(调整死亡掉落、设置服务器密码),不用登录服务器?<br><img src="/img/remote/1460000044606191" alt="图片" title="图片"><br>为了让都可以使用计算巢来方便的管理你的帕鲁世界,阿里云的工程师们连夜支持了将原有服务迁移到计算巢!<br>升级过程非常简单,只需三步:<br>1、备份存档<br>2、创建计算巢幻兽帕鲁管理服务<br>3、恢复存档<br>如果你原来的幻兽帕鲁服务器上还没有存档,那么你只需一步:创建计算巢管理幻兽帕鲁服务。</p><h3>1. 备份存档(无存档可跳过)</h3><p>为了使用计算巢的能力来管理幻兽帕鲁服务器,计算巢需要先将你的 ECS 服务器重置为计算巢定制的操作系统镜像。 所以,如果你的服务器上已经有了存档,为了避免你和帕鲁的努力白费,建议先备份存档。</p><h4>1.1 Windows 系统的 Palworld 存档备份</h4><p>如果你原来是通过 ECS 扩展程序(OOS)安装的幻兽帕鲁服务器,且操作系统为 Windows,你可以在这个路径下找到幻兽帕鲁的服务器存档:</p><pre><code>C:\Program Files\PalServer\steam\steamapps\common\PalServer\Pal\Saved</code></pre><p>你可以通过远程连接登陆到 ECS 服务器,将该目录打包下载到本地,用于备份。 具体操作:<br>1、访问 ECS 控制台,找到你的服务器,点击 远程连接 > 立即登录。注意不要选择免密登陆。<img width="723" height="408" src="/img/bVdbkf1" alt="image.png" title="image.png"><br>2、找到存档位置,将存档目录打包成 zip 包。<img width="723" height="406" src="/img/bVdbkf5" alt="image.png" title="image.png"><br>3、将压缩后的存档文件,拖动到 workbench\Download 目录后,就会触发浏览器的文件下载,然后将其下载到本地。<img width="723" height="418" src="/img/bVdbkf8" alt="image.png" title="image.png"></p><h4>1.2 Linux 系统的 Palworld 存档备份</h4><p>如果你原来是通过 ECS 扩展程序(OOS)安装的幻兽帕鲁服务器,且操作系统为 Linux,你可以在这个路径下找到幻兽帕鲁的服务器存档:<br><img width="723" height="45" src="/img/bVdbkgw" alt="image.png" title="image.png"><br>你可以远程登录到 ECS 服务器,将该目录打包下载到本地,用于备份。 具体操作:<br>1、访问 ECS 控制台,找到你的服务器,点击 远程连接 > 立即登录。<br><img width="723" height="268" src="/img/bVdbkgx" alt="image.png" title="image.png"><br>2、找到存档位置,使用如下命令将存档打包:</p><pre><code>tar -cvf /PalSaved.tar /PalSaved</code></pre><p>3、打包完成后,在 ECS 远程连接界面,点击左上角的文件,打开文件树。在打包后的 /PalSaved.tar 文件上右键,选择 下载文件。<br><img width="723" height="555" src="/img/bVdbkgz" alt="image.png" title="image.png"></p><h3>2. 创建计算巢幻兽帕鲁管理服务</h3><p>这一步骤非常简单,你只需要根据计算巢的界面指引完成即可。具体操作:<br>1、访问计算巢幻兽帕鲁管理服务。<br>2、然后选中你需要迁移的服务器,并根据指引,完成创建即可。<br><img width="723" height="1165" src="/img/bVdbkgE" alt="image.png" title="image.png"><br>等待大约 5 分钟,任务就会执行完成,然后你可以在这里获取到新的服务器 IP 及端口。<img width="723" height="303" src="/img/bVdbkgG" alt="image.png" title="image.png"></p><h3>3. 恢复存档</h3><h4>3.1 Windows 系统的存档恢复</h4><p>如果你原来是在 Windows 上搭建的 Palworld 服务器,通过计算巢迁移后,仍然会是 Windows 系统。为了恢复存档,你需要将步骤 1 中备份的存档覆盖到这里:</p><pre><code>C:\Program Files\PalServer\steam\steamapps\common\PalServer\Pal\Saved</code></pre><p>具体操作:<br>1、参考步骤 1,远程连接到 Windows 服务器桌面<br>2、打开文件夹,将本地的存档 zip 文件,直接拖拽到浏览器中,即可将存档文件传到服务器中的 workbench 文件交换目录。<img width="723" height="252" src="/img/bVdbkgI" alt="image.png" title="image.png"><br>3、覆盖前,你需要先停止幻兽帕鲁服务器。你可以打开 PowerShell 然后输入并执行以下命令:</p><pre><code>Get-Process -name PalServer-Win64-Test-Cmd | Stop-Process</code></pre><p>4、PowerShell 可以从这里打开:<img width="723" height="684" src="/img/bVdbkgJ" alt="image.png" title="image.png"><img width="723" height="160" src="/img/bVdbkgK" alt="image.png" title="image.png"></p><p>5、将 Saved.zip 解并覆盖到 C:\Program Files\PalServer\steam\steamapps\common\PalServer\Pal\Saved 即可。<br>6、最后,打开 PowerShell 启动帕鲁服务端程序,然后你就可以重新连接游戏了。</p><pre><code>Start-Process "C:\Program Files\PalServer\steam\steamapps\common\PalServer\PalServer.exe"</code></pre><h4>3.2 Linux 系统的存档恢复</h4><p>如果你原来是在 Linux 上搭建的 Palworld 服务器,通过计算巢迁移后,仍然会是 Linux 系统。为了恢复存档,你需要将步骤 1 中备份的存档覆盖到这里:</p><pre><code>/home/ecs-assist-user/.steam/SteamApps/common/PalServer/Pal/Saved</code></pre><p>具体操作:<br>1、参考步骤 1,远程连接到 Linux 服务器。<br>2、打开文件树,然后找到幻兽帕鲁存档位置,将存档压缩包上传到 Pal 目录中。<img width="723" height="1154" src="/img/bVdbkgM" alt="image.png" title="image.png"><br>3、覆盖前,你需要先停止幻兽帕鲁服务器。你可以使用如下命令:</p><pre><code>systemctl stop pal-server</code></pre><p>4、然后你可以通过如下命令,来替换存档:</p><pre><code># 备份新服务器上的存档
mv /home/ecs-assist-user/.steam/SteamApps/common/PalServer/Pal/Saved /home/ecs-assist-user/.steam/SteamApps/common/PalServer/Pal/Saved_backup
# 将原有存档解压,放到 Saved 位置
tar -xvf /home/ecs-assist-user/.steam/SteamApps/common/PalServer/Pal/PalSaved.tar -C /home/ecs-assist-user/.steam/SteamApps/common/PalServer/Pal/
mv /home/ecs-assist-user/.steam/SteamApps/common/PalServer/Pal/PalSaved /home/ecs-assist-user/.steam/SteamApps/common/PalServer/Pal/Saved</code></pre><p>5、最后,启动幻兽帕鲁服务端程序,然后你就可以重新连接游戏了。</p><pre><code>systemctl start pal-server</code></pre>
MaxCompute中如何处理异常字符
https://segmentfault.com/a/1190000043995011
2023-07-11T10:48:48+08:00
2023-07-11T10:48:48+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>背景</h3><p>在处理数据时,当业务数据同步至MaxCompute后,会产生一些含异常字符的脏数据,比如字段中包含了一个不可见字符,在DataWorks中显示不出来,但在BI界面又会显示成其他字符,影响整体观感。这种情况,通常我们的解法是,将异常的字符洗掉,下面来介绍几种常见的处理异常字符的方法。</p><h3>问题描述</h3><h4>定位</h4><p>如下图,可以看到“异常name”和“正常name”的 length值 不同,多了个不可见字符,但是我们并不能看出来啥。后期做数据处理或数据展示可能成为一个难以定位的问题。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=Oiy%2B2KUiuQks8YfPNoWz7w%3D%3D.6L0WzDqJChHmkCC4Diae9z1H79ldtcTSJWrCVXlrq9dWOWEvDZWir2rsrgcNlxFInaOuPfznzUL93s%2FmnO1eUeeLp3XM3Yq4GeVT%2BbsBHa0%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1155505?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
MQTT Broker 规则引擎入门:快速指南
https://segmentfault.com/a/1190000043994998
2023-07-11T10:47:32+08:00
2023-07-11T10:47:32+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>引言</h3><p>规则引擎是一种能够根据输入数据按照预设规则进行决策或执行动作的软件系统。本文将向您介绍 EMQX MQTT Broker 的规则引擎功能,并阐述其在 MQTT 消息转换和数据集成方面的重要作用。同时,我们还将提供一份快速入门指南,通过实例帮助您快速上手 MQTT 规则引擎。</p><h3>MQTT 的规则引擎是什么?</h3><p>MQTT 是一种高效可靠的消息传输协议,特别适用于低带宽、高延迟网络(在物联网领域十分常见)。在 MQTT 的发布/订阅模型中,MQTT Broker 扮演着关键角色,负责接收发布者发送的消息并将其可靠高效地分发给订阅者,确保消息的顺利传递。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=oc%2B9rPhmhL778wcHDKtTGw%3D%3D.ViK8UyJ1li5lmqvkdkpiWVBdMKRXpjMzayU0mc1uoBoeGoXXUff3HTZrM0oWkevCb4APw9weY4qx%2B%2FZRU5zEP4DaoByJ0yF24wHL73P4rbs%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1254773?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
2023 年最适用于工业物联网领域的三款开源 MQTT Broker
https://segmentfault.com/a/1190000043994992
2023-07-11T10:46:13+08:00
2023-07-11T10:46:13+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>MQTT 最初作为一种轻量级的发布/订阅消息传递协议而设计,如今已经成为工业物联网(IIoT)和工业 4.0 发展的重要基础。它的意义在于实现了各类工业设备与云端的无缝连接,促进了运营技术(OT)和信息技术(IT)的融合。</p><p>本文对比分析了 2023 年工业物联网领域最优秀的三款 MQTT Broker,介绍了它们的优点、缺点和应用场景。同时,还展示了如何利用这三款 MQTT Broker,为您的工业物联网解决方案打造统一命名空间(UNS)架构。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=babeGseGA4DlY9nZ5batww%3D%3D.Z9%2BBlKBL7%2FOOr%2B%2B%2Fm0uI9XstmPkN5FIDgVa1K2%2BjW7viNiZbw9gPsZDEa9d7LQzJzLY17FCAnTrmvUOQY50qf%2FSZET02NwsjFZmuJscrrRE%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1254550?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
使用 Terraform 在 GCP 上一键部署 EMQX MQTT Broker
https://segmentfault.com/a/1190000043994989
2023-07-11T10:45:01+08:00
2023-07-11T10:45:01+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>引言</h3><p>MQTT 是一种轻量级的消息传递协议,适用于物联网应用实现设备间通信。 作为一款主流的开源 MQTT Broker,EMQX 能够提供高扩展性、可靠性和安全性的 MQTT 消息传递服务。</p><p>借助广泛应用的基础设施即代码(IaC)工具 Terraform,您可以轻松在 GCP 上自动部署 EMQX MQTT Broker,从而简化和规范 MQTT 基础设施的设置和管理。</p><p>本文将指导您如何设置 GCP 项目、创建服务账户、编写 Terraform 配置文件,实现轻松部署 EMQX MQTT Broker。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=LvAlgOu8NPlahGvWMo5jyg%3D%3D.L4ZCoo%2FM74HjUjbqabpbBPtdXyaIx%2BjPdPFjm6eMtoU5EuN8rSbb9WwDJZm3zKyu3%2Fkgihu2uXMrzPHKxejW%2FGjnqhbeqjkrsRVMPj44%2BWE%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1246859?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
Sparkplug 规范中涉及 MQTT Broker 的 5 个关键概念
https://segmentfault.com/a/1190000043991946
2023-07-10T15:23:38+08:00
2023-07-10T15:23:38+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>引言</h3><p>Sparkplug 是一种为 SCADA 系统量身定制的工业物联网通信协议。它为工业设备和应用提供了一种标准的通信格式,实现了不同厂商设备的互操作性。Sparkplug 规范由 Cirrus Link Solutions 和 Eclipse Foundation 共同制定。它是开放的,不属于某一家公司。因此,它给 Sparkplug 社区带来了以下益处:</p><ul><li>促进不同系统和技术之间的顺畅协作,提升效率、降低成本,为消费者提供更多选择。</li><li>保证不同厂商产品的兼容性和协作性,增加消费者的选择,促进厂商之间的良性竞争。</li><li>通过推动协作、分享想法和方案,激发创新,促进新产品、新服务和新技术的发展。</li><li>提高透明度、建立信任,降低厂商锁定或依赖单一供应商的风险。</li><li>让产品和服务对各种用户开放,包括残障人士。</li></ul><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=r75AoSQxk5mYX2o08nxBGg%3D%3D.H70FG0D3210wvCkkEyWjtEsUufL1j8hV6n3EYF9eG3ZKsjXw6p2J8mD7JdaM0jkdILlcB%2FfIUXzVMaIHxrhduGlcnqV7R9R9f04Xdxa%2FvsM%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1244369?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
构建可靠的物联网系统:了解 MQTT 性能测试
https://segmentfault.com/a/1190000043991921
2023-07-10T15:22:07+08:00
2023-07-10T15:22:07+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>引言</h3><p>近十年来,物联网迎来了爆炸式的增长。面对海量的设备及其产生的数据,物联网应用和服务变得越来越复杂。我们不仅要保证这些物联网系统的业务功能正确无误,还要保证系统能够支持大量设备之间持续稳定地通信。</p><p>因此,我们需要通过性能测试以确保所构建的物联网系统是稳定可靠的。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=zKXyi%2Fl3kyv3vjiK6IQZgA%3D%3D.XzwaPvo4MdNJhzCNEeHjwdQkJE2brjVKtbHB4fYzMyqtLW6JOC0atT4yjWxwmSyPwg6sYoeePinMD1mSCm08sz5LtZl%2FpzSzp4EqYBiIONQ%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1240780?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
数据隐私为先:EMQX Cloud BYOC 架构解析
https://segmentfault.com/a/1190000043991900
2023-07-10T15:20:59+08:00
2023-07-10T15:20:59+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>随着物联网的飞速发展,保护数据隐私和安全变得愈发重要。构建一个安全、可靠、可扩展的物联网基础设施成为企业的首要任务。</p><p>EMQ 近期推出了 EMQX Cloud BYOC,采用了以数据隐私为先的架构,为解决这些问题提供了一个理想的方案。用户可以在自己的云环境中部署 MQTT 集群,完全掌控自己的数据隐私和安全。</p><p>了解更多关于 BYOC 的内容:提升您的 MQTT 云服务:深入探索 BYOC</p><p>本文将深入剖析 EMQX Cloud BYOC 的架构,并探讨它如何保障您的物联网基础设施安全。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=oJTbyeROjrQlrlzJnypSpw%3D%3D.N5A3iPPGoywqDxemyM0GD26T1qm3h7MBFcJDBlykit9%2F93VK%2FirvCcnvT66vrd3Bq8ixZgoHgG4Qiav2NX%2BEGOkkixzEynwLRtLowp22MTA%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1240140?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
谈一谈文件系统的多租户实践
https://segmentfault.com/a/1190000043991884
2023-07-10T15:19:56+08:00
2023-07-10T15:19:56+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>多租户是云服务的重要属性。通过集群级别调度云服务实例,亦或是机器级别调度来自不同云服务实例的请求,云服务既要保证整个集群的物理资源都得到高效的利用,同时也要保证每个租户都能达到预期的性能指标。</p><h3>1.多租户与QoS的必要性</h3><p>云作为一种通用资源,为各行各业提供了强大的计算与存储能力,避免了用户自建基础设施、自行维护各类服务等所带来的开销。云服务通过负载均衡、隔离及QoS等技术,以及有限的物理资源服务了海量的用户。同时,从单个用户的视角看来,其性能与独占物理资源时的相比,没有明显的差异。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=T9J2XH8KrfHSMTTsvoqEhQ%3D%3D.iqlsjvWKWE5LHCWLyJKvoM4F%2BfMh4xmyVHftGXzpAcFJzRX8B4%2BV2Zc5cz8nqkZhKs7dhsc4%2FxNYVzE9HbglPAa1gQkSrTVQ%2B2VoCSJFOfM%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1257051?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
如何保证分布式文件系统的数据一致性
https://segmentfault.com/a/1190000043980883
2023-07-07T10:33:04+08:00
2023-07-07T10:33:04+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>分布式文件系统在设计实现的时候面临的一个首要问题是数据一致性,即需要向用户提供一个合理的数据一致性模型(Consistency Model),这个数据一致性模型成为用户程序和系统之间的一个合约(Contract)。这个合约里的规则保证程序对数据的读写结果是可预期和可理解的。</p><p>具体到分布式文件系统的客户端,如果没有缓存,数据一致性和多个进程访问本地文件系统的场景是类似的。和本地文件系统一样,调用程序通常通过文件系统提供的两个层面的文件锁来保证强数据的一致性。</p><p>首先是全文件级的锁。如共享模式,当客户端打开一个文件时,可以指定被分配的文件句柄在被关闭以前该文件是否允许被再次打开,如果允许,就可以指定允许的请求读写权限。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=ddbBuDKCnsq1sV67GzXxyg%3D%3D.kQPVYNJaEW9dn142RcpiJtnlm37G0NLt0B0dPnRthTp0oQLvfwvlRqrKEgopcPhYe9Xb5qEOJhR0dxv6ri6Zl7R0IudbHdH8zQHWLR5v3CA%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1257033?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
对象存储异地多活容灾架构解析
https://segmentfault.com/a/1190000043980861
2023-07-07T10:32:01+08:00
2023-07-07T10:32:01+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>作为一个分布式的存储,对象存储底层是采用多副本方式实现的,以便在一个可用区内,保证每个写入的对象都有极高的可靠性,其数据可靠性不低于“12个9”、服务设计可用性(或业务连续性)不低于99.995%。虽然硬盘故障、单机异常等情况不会影响到数据可用性和可靠性,但是在面对机房级别故障(如停电、网络异常)或自然灾难(如地震、海啸)等导致的一个数据中心无法提供服务时,使用该数据中心的客户服务还是会受到影响的,因此异地容灾能力不可或缺,当某集群发生异常时,需要快速切换服务,保障业务的可用性。<br><img src="/img/remote/1460000043980863" alt="图片" title="图片"></p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=ye%2Bc6G9vCrr8Q5e1KPglMg%3D%3D.rHr0qRga5mC4GfFjMapHVyS5fGBMLFzGOxjqyG6aNj4KD9JL%2FJxCF1kdeXBcQzu%2FfPybxsBf4YC8tpYPW8jxhmRU%2BSMDFb3Go4x0%2BQENCgI%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1256994?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
浅谈对象存储分布式缓存
https://segmentfault.com/a/1190000043980831
2023-07-07T10:30:56+08:00
2023-07-07T10:30:56+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>使用缓存可以有效缩短数据的读取路径和降低I/O操作频次,从而提高数据的读取响应速度。对象存储在原有的单机缓存的基础上,在集群范围内构建分布式缓存,进而优化数据读取的性能。</p><p>对象存储业务层的数据存储模型是按照桶(Bucket)、对象(Object)、块(Block)三个层级来对数据进行存储管理的。针对一次对象数据读取,用户请求会通过负载均衡到业务前端系统,业务前端系统通过计算得到对象的块列表并进行遍历,请求键值存储系统获取块数据,最后将读取的块数据有序地返回给用户。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=iJw7qL896vN3HfIlgVpHTg%3D%3D.0sO%2F5PcAj9e%2F7K6GSyMzJ1YiCrgMv68wOJebO22s%2FOPkpZxXi9Aq6zvwyTN%2BHMotJdAIqZ2Y13uFmQN28LGvyfDvP9dqudb%2F2aL%2BjCNTopI%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1256937?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
【达摩院OpenVI—通用检测系列之视频目标检测】(ICASSP 2023) 针对流感知的长短支路网络 LongShortNet
https://segmentfault.com/a/1190000043980805
2023-07-07T10:29:34+08:00
2023-07-07T10:29:34+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>一、背景介绍</h3><p>传统视频目标检测(Video Object Detection, VOD)任务以一段视频作为输入,利用视频的时序信息进行目标检测,并最终输出每一帧视频帧的检测结果。其相比图像目标检测(Image Object Detection, IOD)任务,优势在于能够利用视频的时序信息,对运动模糊、图像失焦、遮挡、物体姿态变化等困难的场景具有更强的鲁棒性。然而,传统的VOD和IOD都是离线(offline)的检测,即仅考虑算法的检测精度,未考虑算法的延时。</p><p>为了更加贴近现实场景,ECCV 2020 论文《Towards Streaming Perception》[1](获得Best Paper Honorable Mention)首次提出了流感知(Streaming Perception)任务,该任务作为VOD的一个细分方向,提出了流平均精度(Streaming Average Precision, sAP)指标,衡量算法的在线(online)检测能力,即同时衡量算法的精度和延时。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=lMQUjgyuUIEQji5YGLSGuQ%3D%3D.pRko6mtjI%2Bm9lThyvWz25u821oZRDpjZ5OFS2ptY5e9uBzo1jus%2Fi7WO5x4my26anO6vR5XwQ0z6UIw598iWv3E71ClfQtwn1NJxjLWPRFE%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1255157?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
达摩院|视觉智能AI场景解决方案——AI智慧运动
https://segmentfault.com/a/1190000043977050
2023-07-06T14:12:57+08:00
2023-07-06T14:12:57+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>一、项目背景</h3><p>AI智慧线上体育/运动健身,是将AI视觉与体育校园体侧、健身、舞蹈教学等多种场景深度融合。实现校园跳绳和仰卧起坐等动作 识别与自动计数,通过AI运动解决学生体育科学化训练。</p><h3>二、产品描述</h3><h4>1. 产品概述</h4><p>由阿里云|达摩院——视觉智能平台推出的新功能AI智慧运动健身/线上体育<br>由摄像头拍摄人像动作视频,通过AI进行图像和实时检测出,识别出人体关键点,检测不规范肢体动作,同时可实现实时反馈和计数。已支持的健身动作有15种,还可支持定制健身动作。<br>主要涉及:肢体动作计数离线SDK;肢体动作计数反馈离线SDK;动作打分离线SDK。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=iIE%2Fp5IS4itJKRod3QgFqQ%3D%3D.uliVYv21kE0LqGZ8RcM19mLktR6YSUQIw1%2BEpUJm0orNCb6TbktxSlzIcSbMAGv54nn2LpVNfgpPMq5Ab8IQMlByJvBsMSr6NqabtV6LzD0%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1252568?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
【OpenVI—论文解读系列】达摩院高清人像美肤模型ABPN CVPR论文深入解读
https://segmentfault.com/a/1190000043977035
2023-07-06T14:10:50+08:00
2023-07-06T14:10:50+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>一、背景</h3><p>相较于互娱场景的磨皮美颜,广告级、影楼级的精细化美肤给算法带来了更高的要求与挑战。一方面,瑕疵种类众多,包含痘痘、痘印、雀斑、肤色不均等,算法需要对不同瑕疵进行自适应地处理;另一方面,在去除瑕疵的过程中,需要尽可能的保留皮肤的纹理、质感,实现高精度的皮肤修饰;最后也是十分重要的一点,随着摄影设备的不断迭代,专业摄影领域目前常用的图像分辨率已经达到了4K甚至8K,这对算法的处理效率提出了极其严苛的要求。为此,我们以实现专业级的智能美肤为出发点,研发了一套高清图像的超精细局部修图算法ABPN,在超清图像中的美肤与服饰去皱任务中都实现了很好的效果与应用。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=%2BMiBomWDG3bQQh1SJ3CxPQ%3D%3D.vJ47fKbH4mIU3n5%2FnNKiAGGynM7goadCy1djEFgxj5ta0AOz99p8uICkyvbq57mUxFrFL2N%2BXFV9B5y%2FMrD9ujeAYYuSkoL8VFjs2%2F3bbOU%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1199590?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
Seata Saga 模式快速入门和最佳实践
https://segmentfault.com/a/1190000043977018
2023-07-06T14:09:24+08:00
2023-07-06T14:09:24+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>Seata 是一款开源的分布式事务解决方案,致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 为用户提供了 AT、TCC、SAGA、XA 等多种事务模式,帮助解决不同业务场景下的事务一致性问题。</p><p>本文主要介绍 Seata Saga 模式的使用以及最佳实践,围绕三个部分展开,第一部分是 Seata Saga 的简介、第二部分是带大家快速入门,学习怎么使用 Seata Saga 模式,最后一部分将会给大家分享一些 Seata Saga 实践中的经验,帮助用户更快、更好得使用 Seata Saga 模式。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=nSvgR4Ra10zaZ30ICAdY9g%3D%3D.Q0n6kNPVNZPsbREWEJIAAtsqY0MtHo%2BnBTvg%2Bxz4VVjwDPt3C2l37Hpevk3RIOYEnNUDtmDDsjYOJI9zUaosoSfee4SZnO%2F7vUe%2F47zCGks%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1250527?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
【达摩院OpenVI-视觉评价系列之MOS评价实战篇】手机存储不够用,清理照片太痛苦?MOS评价帮你挑选“垃圾”照片
https://segmentfault.com/a/1190000043976988
2023-07-06T14:08:17+08:00
2023-07-06T14:08:17+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>一、背景</h3><p>使用基于深度学习模型进行客观MOS评价相比传统的基于主观评价的方法,有以下一些好处:<br>1.高效性:相比于传统的主观评价方法需要大量受试者进行评估,使用深度学习模型可以大大减少评估时间和人力成本,从而提高评估效率。<br>2.一致性:深度学习模型可以通过训练来学习人类主观评价的规律和模式,从而使得评估结果更加一致和准确。<br>3.可重复性:使用深度学习模型进行评价可以使得评估结果具有可重复性,不会像传统的主观评价方法一样受到个体差异的影响。<br>4.更广泛的应用:传统的主观评价方法需要大量人力和时间成本,使得其在实际应用中受到一定限制。而深度学习模型可以在大规模数据集上进行训练,从而可以在更广泛的场景下进行应用。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=Or1tN3WAYvhPhHVeoak1Lw%3D%3D.QRIzpW0nen0RTcraQByEJWnQs%2BIDEDVE%2Fd3T55t2ckHpJLbN1xRxBuNV6NnIB6Q3aE2XaOxre6jbEPagCpgRx7%2BX4gIY2QdZs1Q6icOhC7U%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1250530?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
当 Rokid 遇上函数计算
https://segmentfault.com/a/1190000043972034
2023-07-05T13:53:37+08:00
2023-07-05T13:53:37+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>公司背景和业务</h3><p>Rokid 创立于2014年,是一家专注于人机交互技术的产品平台公司。Rokid 通过语音识别、自然语言处理、计算机视觉、光学显示、芯片平台、硬件设计等多领域研究,将前沿的 Al 和 AR 技术与行业应用相结合,为不同垂直领域的客户提供全栈式解决方案,有效提升用户体验、助力企业增效、赋能公共安全,其 Al、AR 产品已在全球八十余个国家和地区投入使用。</p><p>Rokid Air Pro 这款AR眼镜产品,为旅游景点,大型企业,国内科研机构都提供了服务支持。目前 Rokid 已和全国百余家博物馆和景区达成合作,给游客穿越时空,身临其境的非凡参观体验。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=%2B%2BN9HrAqTK1ybhzfndVPNg%3D%3D.984hWO4XfybnvWuictdrLA7gGmYW2LuRJLW%2FV7L8UHU5IbM4KwpYuz6dOjRriU4oEmiCnH9lg2BtcskJaIX%2BhhQKg6rCVUExblo73ucHqoQ%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1249045?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
阿里云斩获 4 项年度云原生技术服务优秀案例
https://segmentfault.com/a/1190000043972016
2023-07-05T13:52:12+08:00
2023-07-05T13:52:12+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>日前,在 ICT 中国·2023 高层论坛-云原生产业发展论坛上,由阿里云容器服务提供技术支持的“数禾科技”和“智联招聘”两大案例以及阿里云云原生 AI 套件、云原生 FinOps 成本分析套件两大产品技术方案,共同获得 2023 年度云原生应用实践先锋——云原生技术服务优秀案例。<br><img src="/img/remote/1460000043972018" alt="图片" title="图片"><br>云原生是一种基于容器化、微服务等技术的应用开发和部署模式,它可以帮助企业快速构建和部署应用程序,提高应用的可靠性、弹性和可扩展性,让企业可以更加敏捷地响应市场需求,快速上线新产品和服务,提高数字化转型的效率和速度,利用云原生技术架构和理念构建数字化新底座正在成为各行各业数字创新的实践重点。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=00n12tRyA7qOGjRDKhnXpw%3D%3D.CUMknRfC8sPKg%2FynBuMWOlKAVEO%2Fj%2BH9td7QyYEjomNQVwFwaMZ7T49gwsJ%2BigII1uX726xRbFsZqTob3quj67Jfk4PXIcwfuXKSaBNI%2Fkg%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1247204?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
阿里云携手开放原子开源基金会倡议发起云原生工作委员会,两大开源项目达成捐赠意向
https://segmentfault.com/a/1190000043971987
2023-07-05T13:51:09+08:00
2023-07-05T13:51:09+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>6月11日,2023开放原子全球开源峰会正式拉开帷幕。本届峰会以“开源赋能,普惠未来”为主题,设置了开幕式暨高峰论坛、20余场分论坛和开源成果及重点项目展览。在峰会主论坛,开放原子开源基金会理事长孙文龙协各家单位共同倡议发起云原生工作委员会。<br><img src="/img/remote/1460000043971989" alt="图片" title="图片"></p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=5tjy%2BTKff3TNwFOd71K4qQ%3D%3D.14muatoTRaKbMFRjIVwUBe%2FHTf7ehkLB2gHRMSZchImiPu0J62OiQDLPwrd7yWpzsoCnkRGexvgTCsmxNvlnHnaY0wlRxNCFQvByQhOXtlg%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1246891?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
【OpenVI—论文解读系列】达摩院开源低成本大规模分类框架FFC CVPR论文深入解读
https://segmentfault.com/a/1190000043971973
2023-07-05T13:49:54+08:00
2023-07-05T13:49:54+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>一、背景</h3><p>解决该问题最直观的方式是通过集群的方式消耗更多的显卡资源,但即便如此,海量ID下的分类问题,依然会有如下几个问题:<br>1.)成本问题:分布式训练框架 + 海量数据情况下,内存开销、多机通信、数据存储与加载都会消耗更多的资源。<br>2.)长尾问题:实际场景中,当数据集达到上亿ID时,往往其绝大部分ID内的图片样本数量会很少,数据长尾分布非常明显,直接训练难以获得较好效果。</p><h3>二、方法</h3><p>在介绍方法之前,首先回顾下超大规模分类当前存在的主要挑战点:</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=CZzvw6Q79Q43CAYff%2Blzog%3D%3D.yUNxL5HM83ApxrBqf4bioFg95g1y4SFpnRXVGtmSmNg2%2FnGJMU1ZzAJ%2BAR5Y3DeO9MytffJ55veyV74KLFqLoPiFUQjNvwsCCjZ3B76bCKM%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1212406?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
基于阿里云 Serverless 容器服务轻松部署企业级 AI 应用
https://segmentfault.com/a/1190000043966557
2023-07-04T10:49:00+08:00
2023-07-04T10:49:00+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>数禾科技 AI 模型服务基于云原生架构,为不同业务环节提供智能决策支持。随着业务的快速发展,摆在数禾面前的难题是支撑模型计算的底层应用资源无法根据请求量来调整机器资源支持运算能力。同时,随着模型在线推理服务数量的增加,数禾的模型服务也变得越来越庞大、臃肿,难以管理。这种状况不仅导致了资源浪费,还增加了维护和升级的成本。</p><p>为了解决这些“顽疾”,数禾科技采用阿里云 ASK 部署线上模型,无需 K8s 节点管理,根据实时流量动态使用 POD,资源成本节省 60%;通过 ASK Knative 服务,解决了数禾模型的灰度发布和多版本并存问题;得益于ASK 自动伸缩和缩容到 0 的优势,降低运行成本,大幅提升服务可用性。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=c7Nz2okbL7WUc7BF3WFA4A%3D%3D.xDVE%2FmTij36C8crmH9VxgH%2BvnI%2BHPC0yHk6zRJZuzDbnXSVtiPq6HnmwgRiunVo6Yp3lVoSNmVSmSku57U6m3EM9fX6QnJtzoztUG29v0VY%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1246848?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
为数据弹性而生,阿里云云原生存储再提速
https://segmentfault.com/a/1190000043966530
2023-07-04T10:47:54+08:00
2023-07-04T10:47:54+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>企业在 Kubernetes 上运行 AI、大数据应用已成主流,资源弹性和开发运维效率得到显著提升的同时,计算存储分离架构也带来了挑战:网络延迟高、网络费用贵、存储服务带宽不足等。</p><p>以 AI 训练、基因计算、工业仿真等高性能计算场景为例,需要在短时间内并发执行海量计算,多计算实例共享访问文件系统的同一数据源。很多企业使用阿里云文件存储 NAS 或 CPFS 服务,挂载到阿里云容器服务 ACK 运行的计算任务上,实现数千台计算节点的高性能共享访问。</p><p>然而,随着算力规模和性能提升、以及模型规模和工作负载复杂度的增加,在云原生的机器学习和大数据场景下,高性能计算对并行文件系统的数据访问性能和灵活性要求也越来越高。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=KelOUqm4RUlkLhckHrfJzg%3D%3D.ug0OIq%2Bwz0b5qtdMWpJggDj%2Bz5nReoeZjlsXWzxhXK38E79ZC7yltFBaFOpaInAkMuVGDkkRlGu5mehilx1LXywP6ED9rE%2Fj1ggFOgg%2FoaQ%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1246768?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
Koordinator 最佳实践系列:精细化 CPU 编排
https://segmentfault.com/a/1190000043966519
2023-07-04T10:46:53+08:00
2023-07-04T10:46:53+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>介绍</h3><p>在云原生环境中,集群提供者常常将不同类型的工作负载部署在同一个集群中,利用不同业务的不同峰值效果,实现资源分时复用,避免资源浪费。然而,不同类型负载之间混合部署常常会导致资源竞争和相互干扰。最为典型的场景便是在线和离线负载的混合部署。当离线较多的占用计算资源时,在线负载的响应时间就会受到影响;当在线长时间较多的占用计算资源时,离线负载的任务完成时间不能得到保证。这种现象属于 Noisy Neighbor 问题。</p><p>根据混合部署的程度、资源类型的不同,解决该问题有许多不同的思路。Quota 管理可从整个集群维度限制负载的资源使用量,Koordinator 在这方面提供了多层次弹性 Quota 管理功能[1]。单机维度上看,CPU、内存、磁盘 IO,网络资源都有可能被不同负载共享。Koordinator 在 CPU、内存上已经提供了一些资源隔离和保障的能力,磁盘 IO 和网络资源方面的相关能力正在建设中。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=%2B5Ihxt4rrZ9I27aTJgYVhA%3D%3D.lyNgJMw0tBSSvQe0UktSgUvx6bUtmf%2Faz6veqnL5BloAMD2OLAGm3TMNRwgNgTdlxutnafjSltU3XPuSwmekGAR%2F4I4iIgV%2BR%2Fc22ePaGkE%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1245078?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
面向多告警源,如何构建统一告警管理体系?
https://segmentfault.com/a/1190000043966504
2023-07-04T10:45:32+08:00
2023-07-04T10:45:32+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>本文介绍告警统一管理的最佳实践,以帮助企业更好地处理异构监控系统所带来的挑战和问题。</p><h3>背景信息</h3><p>在云原生时代,企业IT基础设施的规模越来越大,越来越多的系统和服务被部署在云环境中。为了监控这些复杂的IT环境,企业通常会选择使用异构监控系统,例如Prometheus、Grafana、Zabbix等,以获取更全面的监控数据,以便更好地了解其IT基础设施的运行状况和性能表现。</p><p>然而,这种异构监控系统也带来了一些问题,其中最显着的是告警信息的分散。由于不同的监控系统可能会产生不同的告警信息,这些信息可能会分散在各个系统中,导致企业很难全面了解其IT系统的告警状况。这使得响应告警变得更加困难,同时也增加了人工管理的复杂性和工作量。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=%2Bf7qDLCRuQGpfwUzh%2Bz8gA%3D%3D.hIrE3TVz53V00kwB6CeeoActLtdNLNq0c5jcMz4dc2GJdGPEwqHKCu3SKsQHDV5mMP1Odi%2BIZuL0WrmjzCGFJABjlOGoNNgkclFISKepQ3s%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1243892?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
【OpenVI—论文解读系列】ICLR 2023 | 达摩院开源轻量人脸检测DamoFD
https://segmentfault.com/a/1190000043963108
2023-07-03T14:18:28+08:00
2023-07-03T14:18:28+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>一、背景</h3><h4>1. 人脸检测问题定义</h4><p>人脸检测算法是在一幅图片或者视频序列中检测出来人脸的位置,给出人脸的具体坐标,一般是矩形坐标,它是人脸关键点、属性、编辑、风格化、识别等模块的基础。学术界用来衡量人脸检测器性能的benchmark是<a href="WIDER" title="FACE: A Face Detection Benchmark">WiderFace</a>,该数据集主要明确了人脸检测器面对的一些挑战,包括scale,pose,occlusion等。本文的研究问题是如何自动搜索轻量级人脸检测器的backbone?<br><img src="/img/remote/1460000043963110" alt="图片" title="图片"></p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=Eh0Fp8locUiRyOP6O0j66g%3D%3D.leEqCC2MaVf%2F%2B%2Bq2YvqH1YQLxbUCAS5ixHzyrMtktdgPaV6swFjYNRxAwWVOfM9Th%2BW8O6licG2x2JCWJhnC52qWkp3kE%2Bicq7b6ClUY%2Bf0%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1247852?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
为什么 Serverless 能提升资源利用率?
https://segmentfault.com/a/1190000043963092
2023-07-03T14:16:52+08:00
2023-07-03T14:16:52+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>业务的负载往往不是一成不变的,而是随着时间呈现一定的上下波动。传统的应用构建方式一般是备足充分的资源以保障业务可用性,造成资源利用率不高的现象。随着容器技术的普及,应用可以通过弹性伸缩或者应用混部的方式来提升资源利用率,但由于资源管理的复杂度,难以在业务可用性和资源利用率上取得较好的平衡。</p><p>Serverless 平台的出现,将资源管理的责任从用户侧转移到平台侧。这种责任转移能够让用户专注在业务开发上,而平台本身利用其资源规模和负载多样性的优势,专注在资源利用率的提升上。业务使用 Serverless 平台能够大幅提升资源利用率,实现降本提效的效果。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=phM8kaU6NyAfrn7CKstugQ%3D%3D.wRhyTJrqiCYBnDTP3f6txPZylL1xdZWElsXwzyL%2BCzvJeS3EY2gdYiPZ82PYoKM7S%2BM%2B5CmuLNlaFonn8Y2VIsyUEn0M1vRkXpTMY0HmQGc%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1243216?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
RocketMQ 学习社区重磅上线!AI 互动,一秒了解 RocketMQ 功能源码
https://segmentfault.com/a/1190000043963086
2023-07-03T14:15:45+08:00
2023-07-03T14:15:45+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>RocketMQ 背景</h3><p>Apache RocketMQ 诞生至今,一直服务于 100% 阿里集团内部业务、阿里云以及开源社区数以万计的企业客户。<br>历经十多年双十一严苛流量验证的 RocketMQ,承载了超过万亿级消息规模的洪峰压力。2021 年 Apache RocketMQ 更是进入全新 5.0 时代。<br>立足于企业业务集成的核心场景,RocketMQ 在高可靠低延迟方面重点优化,构建了全新的低延迟存储引擎和多场景容灾解决方案;面向业务集成过程中链路逻辑的多样性,RocketMQ 提供了丰富的业务消息类型,这些特性的积累使得 RocketMQ 成为金融级业务消息的首选方案。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=uHEZv2VFYqVt%2BhHrkwv%2FIw%3D%3D.ebF9kmrSUua6dJzi0qA8h4iqa3NXAhSf4F1wXuYwBqCsAo2DIgbVKkOc%2BB%2Fyo%2BOidjwHDoQ9IdAUQtiNxL81lrBn7S9PnaLTjsMDOJS3OHg%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1242116?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
阿里云 Serverless 容器服务全面升级:新增组件全托管、AI 镜像秒级拉取能力
https://segmentfault.com/a/1190000043963077
2023-07-03T14:14:29+08:00
2023-07-03T14:14:29+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>6 月 1 日在阿里云峰会·粤港澳大湾区上,阿里云智能云原生应用平台总经理丁宇宣布,Serverless 容器服务 ASK 全面升级,进一步帮助企业和开发者降本提效。<br><img src="/img/remote/1460000043963079" alt="图片" title="图片"><br>Gartner 曾预测,2023 年 70% 的 AI 应用将基于容器和 Serverless 技术开发。作为云原生的重要技术组成,K8s 已经被开发者和企业广泛认可,然而其自身复杂性和陡峭的学习曲线依然让人望而生畏。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=NmlNBBJmthxETPaAQAQ%2FLg%3D%3D.%2FX1fVRfEBycXqnfkrw8Ub3sw9iJ9BL4oCecLw8dljmIXZu7mzMAknmOCUgPb%2F9UjJqapYAtjzkpX1sHqIyUbwuIjKHxvryWKV8YQUp2nLW4%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1240730?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
【OpenVI—论文解读系列】达摩院细粒度分类SoftTriple Loss ICCV高引论文深入解读
https://segmentfault.com/a/1190000043953684
2023-06-30T10:14:32+08:00
2023-06-30T10:14:32+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>一、背景</h3><p>度量学习是一种机器学习方法,它主要用于在相似性度量的基础上进行数据挖掘。具体来说,度量学习通过学习一种函数来度量两个数据样本点的相似性。这种函数称为度量函数,它的目的是在尽可能减少度量错误的同时最小化相似数据样本点之间的距离。典型的度量学习方法包括Triplet Loss、ProxyNCA、Npairs等。度量学习可以应用于许多领域,例如:<br>1.)图像分类:度量学习可以用来帮助计算机识别图像中的物体。例如,通过学习数据集中的图像时,可以计算出两张图像之间的相似度,从而帮助计算机对新图像进行分类。例如,能够将图像分类到“狗”、“猫”或“其他”的类别中。度量学习在图像识别和分类中的应用非常广泛,且取得了很好的效果。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=jlUKOvT3Mqui6evS7tvmiw%3D%3D.kDYeNAKqICjsWFMnCSPWFs6FlV15jfaAqS2rROMu8IxoRgaUx%2F4tS3%2FMFV6f1Dgb9h%2B35lIHxbOLXIMP4loKggHnRHuWkDKfC7eGiEp70nE%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1207732?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
【热点追踪】从价值到架构,走近全新升级的阿里云 Serverless 容器服务 ASK
https://segmentfault.com/a/1190000043953680
2023-06-30T10:12:57+08:00
2023-06-30T10:12:57+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>在今天阿里云粤港澳大湾区云峰会上,阿里云智能云原生应用平台总经理丁宇宣布,Serverless 容器服务 ASK 全新升级,进一步帮助企业和开发者降本提效。<br>ASK 是阿里云在 2018 年 5 月推出的 Serverless 容器服务,其本质是将容器的运行时和具体的节点运行环境解耦,让用户无需管理 K8s 节点和服务器,即可直接部署应用,这极大地降低了容器服务的使用门槛。目前,ASK 在容器化应用、在线业务弹性、AI 大数据计算类任务等场景中被广泛使用。<br>6 月 2 日 15:00,阿里云 Serverless 容器服务 ASK 全新升级发布会将在线上举办,阿里云容器产品研发负责人易立、产品专家罗晶、高级技术专家牛秋霖,将从产品到架构,立体解读新一代 ASK 的创新点及为企业带来的价值升级。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=51dg1nZ%2BAhFE3%2BUi8eX5Hw%3D%3D.E8gDdlnc7wqvCfhzpFfg7%2B%2FY36FQ6RJTFrzb%2FysL35dTI%2Bvs%2FYWQjQkrghVsal2SO3NIo5mLj87Fe7fWvH%2FFzSwrdV5fz5Fzfvj1UP37J5A%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1239807?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
通义千问预体验,如何让 AI 模型应用“奔跑”在函数计算上?
https://segmentfault.com/a/1190000043953672
2023-06-30T10:11:57+08:00
2023-06-30T10:11:57+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>AIGC 浪潮已来,从文字生成到图片生成,AIGC 的创造力让人惊叹,更多人开始探索如何使用 AI 提高生产效率,激发更多创作潜能,然而在实际应用中,AI 技术的高门槛仍然让很多人望而却步,普通开发者或者没有太多编程经验的人是否也能简单、快速部署一个 AI 模型应用,享受到科技发展带来的红利呢?</p><p>阿里云函数计算团队全新上线“Serverless 一键部署通义千问预体验、文生图、图生图、图生文、文生文 5 个经典 AI 场景,几乎 0 技术门槛部署 AI 模型应用,让创意更快发生。</p><p>今天我们将使用阿里云函数计算 FC 来部署通义千问预体验,给大家展示一下这项技术的魅力。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=bKSiT1ZcqhtXQaMEUEhy1w%3D%3D.UCgeBYKoOWW4gDJsexxlObmGwjPWl%2Ba14vb3n1a5Uc%2F5C0AuRmBWGWwGjC8CepcI1vkNdG49b1KB4C8rVoGrfRiUGYaSSglNvd4qNy4lgGI%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1233875?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
【换模型更简单】如何用 Serverless 一键部署 Stable Diffusion?
https://segmentfault.com/a/1190000043953655
2023-06-30T10:10:08+08:00
2023-06-30T10:10:08+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>本篇章是阿里云函数计算部署 Stable Diffusion 系列的第三篇,如果说第一篇是尝试使用云服务来解决用户本地部署 Stable Diffusion 的问题(显卡成本,部署技术复杂),第二篇是面向技术同学解决云服务 Stable Diffusion 的实用性问题(自定义模型,扩展),那么本篇则是以更大众的方式实现本地电脑的平替,使得人人皆可拥有一套实用的 Stable Diffusion 服务,不管你是普通用户,或者是技术同学,皆可适用。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=MKI%2Ftm1jdD89YcKK%2Bv6Bgg%3D%3D.po0NWn4v4qLK1QvjUe34v8%2BTgvhb105DFIZlDzV9zIADjiv09Y8CEurWa4iqmJWIg0PDw8WxCyjr%2FYB%2Fq1AHUl3hzqaiFlRK9MCkSCgcU%2Fg%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1211257?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
7 种不同的架构演进思路与落地难点解析
https://segmentfault.com/a/1190000043947922
2023-06-29T10:09:40+08:00
2023-06-29T10:09:40+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
1
<p>架构并非一蹴而就,而是在不断的演进中逐渐形成和完善的。架构演进不仅与技术进步和市场需求变化有关,也与开发团队的经验和技术能力以及系统的发展历程有关。因此,构建一个完善的、可持续发展的架构需要不断地迭代和演化,不断地吸收新的技术和经验,不断地优化和改进。</p><p>QCon 全球软件开发大会一直以来都对架构演进的思考非常关注,毕竟一个好的软件架构在利益、性能、扩展性等方面都是至关重要的。在今年 5 月 26-27 日的广州站中,QCon 继续策划并呈现了下一代软件架构专题,旨在通过挖掘不同领域、不同场景下的架构实战案例来给参会者带来全新的视角和思考,从而进一步帮助听众提升软件架构领域的理解和能力,在不断前进的路上,更好地满足业务需求和用户需求。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=wMoynXnLuLO5Tkj6lzl5UQ%3D%3D.ZKcjSVpTCIlGGuiqUbyfANHqpbUX9PEzvMzglW4UZv6F90XgpODf4yTGg%2FgnMvE9mheup5ntS97PAudOUGyVxqqWZwbccG18H4NvTOxEkfA%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1209804?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
【OpenVI—论文解读系列】达摩院快速动作识别TPS ECCV论文深入解读
https://segmentfault.com/a/1190000043947911
2023-06-29T10:07:42+08:00
2023-06-29T10:07:42+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>一、背景</h3><p>许多工作尝试对时空自注意力进行分解,例如ViViT和Timesformer。这些方法虽然减小了计算复杂度,但会引入额外的参数量。本文提出了一种简单高效的时空自注意力Transformer,在对比2D Transformer网络不增加计算量和参数量情况下,实现了时空自注意力机制。并且在Sthv1&Sthv2, Kinetics400, Diving48取得了很好的性能。文章已被ECCV 2022录用。</p><h3>二、方法</h3><p>视觉Transofrmer通常将图像分割为不重叠的块(patch),patch之间通过自注意力机制(Self-Attention)进行特征聚合,patch内部通过全连接层(FFN)进行特征映射。每个Transformer block中,包含Self-Attention和FFN,通过堆叠Transformer block的方式达到学习图像特征的目的。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=fIf4nvgwJK6eslmmAtw0hg%3D%3D.QNwk9uZnDkLTA1rwntaqgy96njuqR9D6bdoMJe49tLSLxqhZQhxcXzD5AeH6GxRnk%2BTcNQoDzpPvdd%2FGx%2FpGQBlwwa5mWCj%2B%2FgDWE%2F2zAcg%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1191077?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
阿里云刘伟光:2 万字解读金融级云原生
https://segmentfault.com/a/1190000043947905
2023-06-29T10:06:09+08:00
2023-06-29T10:06:09+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>01 前言</h3><p>2015年云原生理念提出的时候,彼时全球金融百年发展形成的信息化到数字化的背后,金融级的技术服务水准经过长时间的打磨已经形成行业共识的标准。8年前的云原生经典理念是聚焦在容器化、DevOps、持续开发持续集成、微服务架构这些软件开发层面的新范式。而金融级要求诸如高可用、高性能、业务连续性、系统安全稳定等等这些要求跟云原生架构的理念仿佛处在两个相距遥远的范畴。随着技术层面的不断演进,在新型的应用系统的开发方面,金融机构开始逐步引入容器化等云原生部署架构,但是始终发现聚焦在开发态层面的云原生能力是不能触达金融的系统建设的各个层面。云计算技术日新月异的变化反过来推动了云原生的发展从狭义到广义,今天的云已经变成了更为普适性的标准基础设施,更是新技术新业务创新的平台;因此诸如云原生大数据,和云原生存储以及云原生网络技术等技术让云的原生能力从软件开发走向数据平台进而延展到底层物理部署架构。今天的云计算无论是公共云还是专有云,其技术体系带来的先进性以及对开源的拥抱和支持确实在改变着行业面向未来的规划。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=pi8wQXpSXg9upbOKbNGFHg%3D%3D.hqmBDpH1YSn8RiCQ5mctGg%2BiZePLHob2Oj0nJgZUuvpmvplP34GaU06XhBNvZRZ%2B8xIfcShEgbYa46EKVYWK2Lf%2Btwad6%2FhwXdxQWPy%2F4Wg%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1208533?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
重磅推荐|《Serverless 技术解析与落地》开放下载!
https://segmentfault.com/a/1190000043947902
2023-06-29T10:05:06+08:00
2023-06-29T10:05:06+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>近来,全球正在加速推进云计算的 Serverless 化进程。作为一个革命性的技术,Serverless 的价值,不仅体现在技术层面和开发者层面,更为企业的业务创新带来了价值,并推动商业模式的变革,以获得更强的市场竞争力。</p><p>《Serverless 技术解析与落地》一书将从全局角度出发详细为读者介绍了 Serverless 知识体系,分为“Serverless,未来已来“、“人人都是 Serverless 架构师“、“Serverless 实用技能“、“Serverless 落地案例“四个维度沉淀内容,带你探悉聚焦阿里云 2022 年 Serverless 架构在各领域的应用、实战案例。从技术理论到方法指导,帮助你打开思路、精进技术,实现从入门到上手 Serverless 的平滑进阶,享受到技术跃迁带来的红利。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=egI7YauF8YTuWnwRnOwK%2BQ%3D%3D.dWDVNpzIyOyoBUMSf5qo22nYcz%2B4JQDcuNEaPqdxySB8W8ezLrqqz6FaFEzVjAiOz9j9B1Yrbq1%2Fo7a%2B6V1FsVckWz0MFlF43My%2Byte%2BOdg%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1207790?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
最高等级!Apache RocketMQ 入选可信开源项目星云象限领导型象限
https://segmentfault.com/a/1190000043943967
2023-06-28T10:55:25+08:00
2023-06-28T10:55:25+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>2023 年 4 月 21 日,由中国信通院主办的 OSCAR 开源生态建设论坛在北京成功召开。本次论坛,中国信通院发布了可信开源项目星云象限。星云象限依托于可信开源项目指数中流行度、参与度、响应度、安全能力和法律合规五个指标,从项目可持续性与可信性两个维度,将可信开源共同体项目分为四个阶段,分别为孵化型、成长型、挑战型、领导型,选取人工智能、数据库、中间件、操作系统、大数据、云原生平台6个热门技术领域中的 16 个项目进行测评。其中,Apache RocketMQ 凭借团队在开源领域的持续投入与卓越的产品力,入选星云象限领导型象限。<br><img src="/img/remote/1460000043943969" alt="图片" title="图片"></p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=Y5Hz6XCDMEmsQL8Cve%2Bn4Q%3D%3D.NPeRwglMcrKWl0uaUzBiWuZ6TzILxHaAB%2BAHqUQakeN%2BHzlSqfkCnNjr%2FMP3m1skhPD8DosZasAl3NlpYAHHMlSjdgr6N8S100pklSdu7tc%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1207236?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
假期充电,用阿里云 Serverless K8s + AIGC 搭建私人代码助理
https://segmentfault.com/a/1190000043943952
2023-06-28T10:54:15+08:00
2023-06-28T10:54:15+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>AI 技术正在引领科技创新浪潮,随着 ChatGPT 和 Midjourney 的走红,AIGC 技术正在世界范围内掀起一股 AI 技术浪潮。开源领域也涌现了许多类似模型,如 FastGPT、Moss、Stable Diffusion 等。这些模型展现出的惊人效果吸引企业和开发者们投身其中,但是复杂繁琐的部署方式成为了拦路虎。阿里云 ASK 提供 Serverless 化的容器服务,用户无需关心资源及环境配置,可以帮助开发者们零门槛快速部署 AI 模型。本文以开源的 FastChat 为例,详细展示如何在 ASK 中快速搭建一个私人代码助理。目前,ASK 已加入阿里云免费试用计划,为开发者、企业提供一定额度的试用资源。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=Oqj0qEuzi0%2Fuuyrym17UAA%3D%3D.m9rfK%2BlG3fKHJuVkRBw4NKRJ%2FbPUpJpXmpoV9tr%2F%2FJ%2Fkl3miOUrGWY2sGxY%2F3Si3W2BovXg8%2FPpmd8VLt90817dZ9lbWdOYAssmiLuwYiZM%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1204912?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
【OpenVI—论文解读系列】达摩院榜首模型人脸检测MogFace CVPR论文深入解读
https://segmentfault.com/a/1190000043943933
2023-06-28T10:53:11+08:00
2023-06-28T10:53:11+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>一、背景</h3><p>人脸检测算法是人脸关键点、属性、编辑、风格化、识别等模块的基础。本文通过实验观察发现,对应设计出如下三个模块构建出一个高性能的人脸检测器MogFace:1.)动态标签分配策略(dynamic label assignment),2.)误检上下文相关性分析(FP context analysis),3.)金字塔层级监督信号分配(pyramid layer level GT assignment)。该方法的模型在WIDER FACE榜单上取得了截止目前将近两年的六项第一。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=nu5z8xUsVkE5G79vwCMq4Q%3D%3D.PfLrEi2l1uj%2F7EbtiDyYf5%2FtYxJCJTPTNLj%2B5xdW36scMjxKd0B1qQ%2BvYZWajNIZWEv7QAO%2FYfbJiqx9PEN2vmrTZr5JZJw6HEYK9A%2Bv1Z0%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1194268?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
Spring Boot 单体应用一键升级成 Spring Cloud Alibaba
https://segmentfault.com/a/1190000043943917
2023-06-28T10:51:08+08:00
2023-06-28T10:51:08+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>背景</h3><p>随着 Apache Dubbo、Nacos 以及 Spring Cloud 等服务框架的流行,越来越多的企业开始采用微服务架构来构建其应用程序。微服务架构使企业能够将其应用程序拆分成多个小型服务,这些服务可以独立部署和扩展。这种架构模式也使企业更容易实现敏捷开发和持续交付,从而提高了其业务效率和响应能力。<br><img src="/img/remote/1460000043943919" alt="图片" title="图片"></p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=g4jDyJ4CePbvGvLs%2BurVnw%3D%3D.SbPgA9f1Hw41TAgAWeKOd03aZnwpOiiPb8WxwEUhRDm8sb87A3MyO80aypULiUeeiPAc5C3iD1abBUaq%2Fz2kN1nheW6MMEJyhfov0khbU98%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1205641?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
使用 PAI-Blade 优化 Stable Diffusion 推理流程
https://segmentfault.com/a/1190000043939715
2023-06-27T10:23:19+08:00
2023-06-27T10:23:19+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>背景</h3><p>AIGC是人工智能计算领域里发展迅速的重要业务。Stable Diffusion 是其中最热门的开源模型,受到广泛关注。然而,随着应用场景不断扩大,Stable Diffusion所面临的推理时延和计算成本问题也越来越突出。</p><h3>简介</h3><p>PAI-Blade是 PAI 推出的通用推理优化工具,可以通过模型系统联合优化,使模型达到最优推理性能。PAI-Blade依托于完全动态尺寸的AI编译器BladeDISC 和 基于深度学习自动调度的高性能计算库BlaDNN, 为包括图像生成模型Stable Diffsuion, 大语言模型LLM, 大规模稀疏推荐模型CTR, 语音识别模型ASR等等在内的众多模型提供自动的高性能推理优化。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=8%2FBGhUj1dnc47HssQURr7g%3D%3D.V%2Fxlok9MZ6zfMP6SWuHrEOYUI7AM6BHZda0bC8rPXrh98oiU6ZhQAjQsfLnozPOyMMHlTeSp0hA0HnEEAkr2cJ4GTNxNXzv%2B6cJBlGwIDQE%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1221568?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
PAI-Diffusion中文模型全面升级,海量高清艺术大图一键生成
https://segmentfault.com/a/1190000043939712
2023-06-27T10:22:12+08:00
2023-06-27T10:22:12+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>背景<br>以Stable Diffusion模型为代表,AI生成内容(AI Generated Content,AIGC)的模型和应用呈现出井喷式的增长趋势。在先前的工作中,阿里云机器学习PAI团队开源了PAI-Diffusion系列模型(看这里),包括一系列通用场景和特定场景的文图生成模型,例如古诗配图、二次元动漫、魔幻现实等。这些模型的Pipeline除了包括标准的Diffusion Model,还集成了PAI团队先前提出的中文CLIP跨模态对齐模型(看这里)使得模型可以生成符合中文文本描述的、各种场景下的高清大图。此外,由于Diffusion模型推理速度比较慢,而且需要耗费较多的硬件资源,我们结合由PAI自主研发的编译优化工具 PAI-Blade,支持对PAI-Diffusion模型的端到端的导出和推理加速,在A10机器下做到了1s内的中文大图生成(看这里)。在本次的工作中,我们对之前的PAI-Diffusion中文模型进行大幅升级,主要的功能扩展包括:</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=f%2Bo2WyZIxQOmjv%2BRRtrMxQ%3D%3D.fk2JLvOTadp1mDwO97j%2BzH2407toAFHplbRA2W634hoCw4lJKD6HifSkn0bWaJlty3QLhPUQoTAic%2BUqNLHi5MVjTSeJIooNcMbkj0bUxU0%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1228506?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
提升您的 MQTT 云服务:深入探索 BYOC
https://segmentfault.com/a/1190000043939699
2023-06-27T10:20:40+08:00
2023-06-27T10:20:40+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>引言</h3><p>您是否希望将物联网基础设施提升到更高的水平?为了应对业务的不断扩展,您需要一个强大且安全的消息平台来支持它。</p><p>MQTT 协议凭借其轻量级、发布/订阅模型和可靠性,已经成为构建物联网平台的首选方案。但是,随着业务的增长,物联网解决方案提供商可能面临基础设施维护费用上升和数据隐私要求提高的挑战。</p><p>开源 MQTT 消息平台的领导者 EMQ 近日推出了 EMQX Cloud BYOC,允许用户在自选的云环境中部署 MQTT 集群,从而完全掌控数据隐私和安全。</p><p>本文将对 BYOC 模式和 EMQX Cloud BYOC 的架构进行详细介绍,帮助您全面了解它如何助力您的业务。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=VqlSRD8Srzjmxy6PvGANlw%3D%3D.mEQEglMFI%2FRBVDKDYVeMKkpcHckD6EdDNfRzUcmgTo7YZkrOz1A2oW73SeToam0DvWsaRHeRBoT94uvHMZHtzd5LMXhS7TOczdLRZUAkgkg%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1236106?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
QUIC 协议:特性、应用场景及其对物联网/车联网的影响
https://segmentfault.com/a/1190000043939686
2023-06-27T10:19:17+08:00
2023-06-27T10:19:17+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>什么是 QUIC 协议</h3><p>QUIC(Quick UDP Internet Connections)是由谷歌公司开发的一种基于用户数据报协议(UDP)的传输层协议,旨在提高网络连接的速度和可靠性,以取代当前互联网基础设施中广泛使用的传输控制协议(TCP)。</p><p>QUIC 通过加密和多路复用技术来提供更高的安全性和更快的数据传输。它支持在单个连接上并行发送多个数据流,从而降低延迟并提高吞吐量。QUIC 还具有拥塞控制和流量控制等机制,以应对网络拥塞并保证数据传输的稳定性。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=FchWgtK9F7j%2BHHROwipW5g%3D%3D.hqV4iAWi4zq0X2hiKepZ22yrlb9FGbTvdie%2Fdh8khtONNohNjB5ckWASavwyA6G4nXDQH4EObZCy%2FKD0Xt0%2BH0PT0skCwVFD%2BEEC8Koo%2FiM%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1233230?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
探索未来智能交通:网联汽车与汽车互联
https://segmentfault.com/a/1190000043936671
2023-06-26T14:57:13+08:00
2023-06-26T14:57:13+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<p>网联汽车是指配备多种传感器和通信设备,并且能够接入互联网的汽车。这种汽车可以与外部环境进行交互,并利用各种技术(如 GPS 导航、娱乐系统、诊断传感器和通信工具等)实现数据的传输和接收。</p><p>网联汽车能够与其他车辆、交通基础设施和在线服务进行信息交换,为驾驶者提供实时信息,从而增强安全性、舒适性和便捷性。</p><p>本文将对网联汽车的常见应用场景、通信方式进行介绍,同时针对该领域当前所面临的挑战,结合 MQTT 协议优势加以分析,帮助读者了解在网联汽车应用构建中需要关注的因素。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=v3U12Nn0uPijJAiFr%2FMg%2Bw%3D%3D.4YqcaQieNdDC5UCvfLPN84OMQ5hYpvBO%2BwUV%2FM1cQ%2FJLS3WZtjOp7TABWNOSkJvh2x0iZI90HR6Jev2xuvYGeaOp3hIMrVawPglfhE6Lx9o%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1218818?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
eKuiper 源码解读:从一条 SQL 到流处理任务的旅程
https://segmentfault.com/a/1190000043936647
2023-06-26T14:55:56+08:00
2023-06-26T14:55:56+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>概述</h3><p>LF Edge eKuiper 是 Golang 实现的轻量级物联网边缘分析、流式处理开源软件,可以运行在各类资源受限的边缘设备上。eKuiper 的主要目标是在边缘端提供一个流媒体软件框架。其规则引擎允许用户提供基于SQL 或基于图形(类似于 Node-RED)的规则,在几分钟内创建物联网边缘分析应用。</p><p>本文中,我们将以源码为脉络,阐述一条 SQL 从被 eKuiper 接收后,是如何从一条文本变成一个可执行的处理过程。通过本文,你可以了解到以下内容:</p><ol><li>一个 SQL 计算引擎基本的处理流程</li><li>eKuiper 在每个处理流程中的具体代码节点</li></ol><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=ELbe%2BS9EFys8tlLmtPTQtg%3D%3D.YzV1g8jVa%2F%2BZd%2F4x%2Bl47%2Fxt7b3Z5tdJsMlPC8MHBUmfD15FWl66zjXCTvjwxSk2%2Fc%2Bbi68VZeEf7IPSWud9KZ1rybXosj4QwPE8tYgI0ITw%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1213227?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
Neuron 2.4.0 发布:体验下一代工业物联网连接和管理
https://segmentfault.com/a/1190000043936642
2023-06-26T14:54:33+08:00
2023-06-26T14:54:33+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>新增驱动插件满足不同场景需求</h3><h4>IEC61850 MMS 和 Allen-Bradley DF1</h4><p>IEC61850 MMS 这一广泛应用于电力行业的通信协议现已集成到 Neuron 中,用户可以利用 Neuron 更加流畅地与使用该协议的工业设备进行通信。此外,Neuron 2.4.0 还新增了 Allen-Bradley DF1 驱动插件,为用户提供了另一种连接 Allen-Bradley PLC 的选择。</p><h4>HJ212-2007 和 ABB COMLI</h4><p>HJ212-2007 是中国环境空气质量监测的国家标准,ABB COMLI 则是用于工业自动化系统(如机器人、电力和自动化)中设备之间通信的协议。这些驱动插件进一步扩展了 Neuron 的连接能力,使得 Neuron 可以与更加多样化的工业设备实现通信。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=M2B527%2B1b%2BThoaJ2qKHySQ%3D%3D.pTe5%2B9LZm4VWk2oX2aINj9iSKP%2B43nNeVlpARzpix1QI7SwSu7e9GfFgvLgJy4%2FBuDiegJtEigMcpWOeDz%2BH5VUDI8OIWNbg85rMLvputHY%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1210514?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
MQTT 开放基准测试规范:全面评估你的 MQTT Broker 性能
https://segmentfault.com/a/1190000043936572
2023-06-26T14:53:10+08:00
2023-06-26T14:53:10+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>引言</h3><p>我们很高兴地宣布:由 EMQ 提供的 MQTT 开放基准测试规范现已正式发布!<br>该测试规范包含了实用的典型使用场景、一套衡量 Broker 性能的主要指标,以及一个模拟负载和收集测试结果的工具,可以帮助开发者评估 MQTT Broker 的可扩展性和性能,从而选择最需要和合适的产品。<br><img src="/img/remote/1460000043936574" alt="图片" title="图片"></p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=J4K7VrocZweSi1kLPFhpfQ%3D%3D.VnxdwMlQUozhq1r4bvMTIxwXZfqfWusZYA%2B0kEa1n4HtXevPwidKPqwk69e6kn%2BPvnCDh%2FlW2Q%2FcaTFqfNuuO32hh9i%2BI3fTa693ZZcmLhs%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1197886?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>
EMQX vs NanoMQ | 2023 MQTT Broker 对比
https://segmentfault.com/a/1190000043932305
2023-06-25T13:43:46+08:00
2023-06-25T13:43:46+08:00
阿里云开发者
https://segmentfault.com/u/alijishu
0
<h3>引言</h3><p>EMQX 和 NanoMQ 都是由全球领先的开源物联网数据基础设施软件供应商 EMQ 开发的开源 MQTT Broker。</p><p>EMQX 是一个高度可扩展的大规模分布式 MQTT Broker,能够将百万级的物联网设备连接到云端。NanoMQ 则是专为物联网边缘场景设计的轻量级 Broker。</p><p>本文中我们将对 EMQX 和 NanoMQ 这两个 Broker 进行详细的对比分析。</p><p><strong>完整内容请点击下方链接查看:</strong></p><p><a href="https://link.segmentfault.com/?enc=tPZmTKSVmuAhMJAPQuJcJg%3D%3D.e9kL5t%2BGEETz3Z6Y7KkUHlwT5nyV5wdYChtEPuJJGXgXn45O1%2BERisAWOxc8AzYd1v2GWjL8XXzlRQ0t6xkUqvOGSh2D34Pc6Wjk9yhwS3s%3D" rel="nofollow">https://developer.aliyun.com/article/1194353?utm_content=g_10...</a></p><blockquote>版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。</blockquote>