网易云信流媒体服务端架构设计与实现

实时音视频通话作为高效便捷的沟通手段在许多场景下得到应用。随着5G商用元年的真正到来，实时音视频通话将会得到更加蓬勃的发展。本次LiveVideoStackCon 2020线上峰会我们邀请到了网易云信资深音视频服务端开发工程师鲁林俊，他将结合网易云信流媒体服务搭建的实战经验，进行一些深入的分享。

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接入型光传送网（OTN）设备DCN网络的设计与应用分析

目前国内三大运营商都有部署第三方接入型 OTN 设备（CPE设备）的需求，在接入层实现末端 OTN 设备解耦以降低客户接入成本，但大规模部署 CPE 设备时，对CPE设备的DCN网络部署的考虑较少。通过分析CPE设备DCN网络互通的原理，结合现网部署可能遇到的问题，提出不同方案进行分析比较，为CPE设备泛在工程化提供一些经验。

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光模块的种类以及如何与交换机使用？

由于微电子技术、有源和无源光器件技术的发展，光收发一体模块近年来已经成为普通光模块的主流产品。虽然光模块的封装，速率，传输距离有所不同，但是其内部组成基本是一致的。我们今天就来了解并探索光模块的工作原理。

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常见的几种网络故障案例分析与解决

由于这台交换机是一台可网管交换机，为了避免网络中存在拓扑环，从而导致网络瘫痪，网管交换机在默认情况下都启用生成树协议。这样即使网络中存在环路，也会只保留一条路径，而自动切断其他链路。所以，当交换机在加电启动的时候，各端口需要依次进入监听、学习和转发状态，这个过程大约需要3~5分钟时间。

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防火墙双机热备

随着移动办公、网上购物、即时通讯、互联网金融、互联网教育等业务蓬勃发展，网络承载的业务越来越多，越来越重要。所以如何保证网络的不间断传输成为网络发展过程中急需解决的一个问题。如左下图所示，防火墙部署在企业网络出口处，内外网之间的业务都会通过防火墙转发。如果防火墙出现故障，便会导致内外网之间的业务全部中断。由此可见，在这种网络关键位置上如果只使用一台设备的话，无论其可靠性多高，我们都必然要承受因设备单点故障而导致网络中断的风险。于是，我们在网络架构设计时，通常会在网络的关键位置部署两台（双机）或多台设备，以提升网络的可靠性。如右下图所示，当一台防火墙出现故障时，流量会通过另外一台防火墙所在的链路转发，保证内外网之间业务正常运行。

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使用 GDB + Qemu 调试 Linux 内核

在某些情况下，我们需要对于内核中的流程进行分析，虽然通过 BPF 的技术可以对于函数传入的参数和返回结果进行展示，但是在流程的调试上还是不如直接 GDB 单步调试来的直接。本文采用的编译方式如下，在一台 16 核 CentOS 7.7 的机器上进行内核源码相关的编译（主要是考虑编译效率），调试则是基于 VirtualBox 的 Ubuntu 20.04 系统中，采用 Qemu + GDB 进行单步调试，网上查看了很多文章，在最终进行单步跟踪的时候，始终不能够在断点处停止，进行过多次尝试和查询文档，最终发现需要在内核启动参数上添加 nokaslr ，本文是对整个搭建过程的总结。

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Docker容器技术使用指南

Docker 容器是资源分割和调度的基本单位，封装整个服务的运行时环境，用于构建、发布和运行分布式应用的一个框架。它是一个跨平台、可移植并且简单易用的容器解决方案。Docker 的源代码托管在 GitHub 上，基于 Go 语言开发并遵从 Apache 2．0 协议。

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最 Cool 的 Kubernetes 网络方案 Cilium 入门教程

最近业界使用范围最广的K8S CNI网络方案 Calico 宣布支持 eBPF，而作为第一个通过 eBPF 实现了 kube-proxy 所有功能的 K8S 网络方案——Cilium，它的先见之名是否能转成优势，继而成为 CNI 新的头牌呢？今天我们一起来入门最 Cool Kubernetes 网络方案 Cilium。

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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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