一种智能楼宇排水系统

本实用新型公开了一种智能楼宇排水系统，涉及排水系统技术领域，该智能楼宇排水系统，包括楼顶基体以及排水管道，所述楼顶基体内嵌入顶部与楼顶基体地平面平齐的箱式外壳，所述箱式外壳的顶部设置有过滤器，所述过滤器的排水口贯穿箱式外壳并延伸至箱式外壳内，且过滤器的排水口通过法兰结构与电动三通阀的进水端固定连接，所述电动三通阀两个出水端均通过法兰结构分别与排水管道的一端和连接管的一端固定连接，所述连接管的另一端与泵体的进水口相连通，所述排水管道通过支管与泵体的出水口相连通。本实用新型通过设置箱式外壳、过滤器、电动三通阀和泵体，解决了楼宇排水系统需要保证楼顶排水管道排水通畅，避免楼顶积水的问题。

2021-05-07
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EMR弹性低成本离线大数据分析最佳实践

EMR的所有云盘和本地盘都会在节点释放的时候清除数据，磁盘无法独立保存下来并再次使用。Hadoop HDFS会使用所有的数据盘作为数据存储；Hadoop YARN也会使用所有的数据盘作为计算的临时存储。当业务数据量并不太大（TB级别以下）的时候可以使用云盘，IOPS和吞吐相比本地盘都会小些；数据量大的时候，推荐使用本地盘，EMR会维护本地盘的数据可靠性。如果发现在使用中明显的吞吐量不够用，可以切到本地盘的存储上。

2021-05-06
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KubeNode - 阿里巴巴云原生容器基础设施运维实践- 周涛

What & Why？以云原生方式管理节点生命周期及节点组件？申明式、面向终态组成：？中心端：？ Machine Operator ：节点及组件管理？ Remedy Operator ：节点故障自愈？节点侧：？ Kube Node Agent：单机 agent？配套组件：？ Kube Defender 统一风控？ NPD: 单节点故障检测

2021-05-06
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惠州真维斯VPN方案（3）

虚拟专网已经成为当今网络的必要部分，它为确保内联网（Intranet）和外联网（Extranet）在共享的Internet结构上的通信专用性提供了有效的手段。这是一本实用的综合性VPN指南，介绍了各种技术组件、具体的解决方案以及配置和管理一个成功的VPN所需要的实践知识。本书既可作为VPN网络工程师和管理人员的实用指南，也可作为软硬件开发人员必需的背景资料，还可作为VPN教学的参考教材。

2021-05-06
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FaaS & Cloud Native 函数计算的云原生之旅-常率

？ FaaS + 容器镜像帮助业务更快、更早地体验 Serverless 优势？ FC 新增 tracing 功能，形成可观测性完整套件？未来 FC 会和云原生生态更紧密结合，进一步简化应用的 Serverless迁移、可观测、分享以及复用

2021-05-06
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Service Mesh 在超大规模场景下的落地挑战-李云

ü 业务与基础技术全面解耦，业务更聚集于自身而加速创新，基础技术独立演进而加速迭代 ü 对微服务生态完成标准化、体系化的收口与治理，收敛故障和促进安全生产 ü 为多种编程语言的应用提供微服务治理能力，完善并丰富云原生多编程语言的应用生态 ü 共建全球事实标准，通过阿里云的产品落实客户 IT 设施的多云和混合云战略，加速中国社会的数字化转型

2021-05-06
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阿里云 SAP 云化转型方案与案例分享

？ SAP应用 ECS实例灵活地横向扩展，在 1 分钟内即可完成多个 ECS 实例的创建与删除（ROS & ESS）？ SAP应用 ECS实例灵活升配与降配，在短时间内完成 ECS 实例规格，网络带宽的配置变更？ SAP HANA ECS实例支持 256GB 到 6TB 规格的灵活升配，支持跨代 & 跨规格族 & 跨形态升配？ SAP HANA ECS实例数据卷支持在线扩容，无需停应用 & 操作系统

2021-05-06
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走出PPT，智能制造如何真正落地？

o 国内制造业仅靠人口红利实现高增长的日子一去不复返，要转型为“制造强国”，发力智能制造势在必行。 o 在智能化进程中，诸多痛点催生了超万亿规模的市场，嗅到机遇的资本和创业公司早已有所布局。 o 从企业取得的成果来看，智能制造已经深入产业痛点，随着数据持续积累和技术迭代，智能制造前景开阔。

2021-05-06
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展；生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。