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云原生数据湖构建、分析与开发治理最佳实践

当我们谈数据湖的时候,我们在谈什么? 1. 我们在做 Hudi 数据湖,你们用哪个,Delta 还是 Iceberg? 2. 我们在做 OSS 数据湖,。。。 3. 什么,你们数据湖用 HDFS? 4. 我们在阿里云上搞 JindoFS,优化数据湖,。。。 5. 最近搞了个湖仓一体,

  • 2022-03-05
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云原生基础设施下的开发、调测及可靠发布的解决方案

云原生基础设施下的开发、调测及可靠发布的解决方案 理想的研发流程 云原生和微服务架构下开发调试的困境及解决方案 云原生架构下的稳健发布模式

  • 2022-03-05
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云原生环境下的安全开发

安全产品的 云化交付 基于云计算 IAAS/PAAS能力 打造安全能力 安全能力成为 云产品和服务 的基本能力

  • 2022-03-05
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云原生分布式数据库 PolarDB技术深度解密

元数据服务(Global Meta Service,GMS) ? 提供全局授时服务(TSO) ? 维护Table/Schema、Statistic等Meta信息 ? 维护账号、权限等安全信息 存储节点 (Date Node,DN) ? 基于多数派Paxos共识协议的高可靠存储 ? 处理分布式MVCC事务的可见性判断 计算节点(Compute Node,CN) ? 基于无状态的SQL引擎提供分布式路由和计算 ? 处理分布式事务的2PC协调、全局索引维护等 日志节点(Change Data Capture,CDC) ? 提供兼容MySQL生态的binlog协议和数据格式 ? 提供兼容MySQL Replication主从复制的交

  • 2022-03-05
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云原生多模数据库Lindorm: 物联网的数据处理平台

? 物联网设备主要组成包括智能汽车、智能家居、工业设备、安防设备、智能电表等 ? 据IoT Analytics报告,2020年底,IoT设备连接数117亿,占比53%,预计到2025年,IoT设备连接数达309亿,占比75% ? 根据IDC预测,到2025年,全世界生产175ZB数据,其中物联网产生的占90%以上

  • 2022-03-05
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云原生的云边一体化框架和边缘容器

操作系统:Linux/Android ? 主控架构:X86/ARM ? 异构计算:GPU/VPU/NPU… 01 算法少 ? 来来回回就几种算法 ? 跨平台移植困难 ? 无法持续迭代 落地难 ? 安装复杂 ? 部署复杂 ? 配置复杂 运维苦 ? 现场总在制造“惊喜” ? 大小问题都要出差 ? 设备迁移要从头来过

  • 2022-03-05
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云原生大规模应用落地指南

数字技术也是类似的,商业世界仅停留在过去“见招拆招”的思考层面是远远不够的。 现在,我们需要重新理解一个新技术带来的数字原生世界。阿里巴巴经过各类技术不断地迭 代发展到今年,已经为构建这样一个世界完成了初步的技术准备。

  • 2022-03-05
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云网络加速云原生应用交付

K8S容器网络准则 1. 每个容器可以其他任意容器直接通信, 中间不通过NAT 2. 所有节点可以容器直接通信,中间不通过NAT 3. 每个容器自己看到的IP和用于外部通信的地址是一致的

  • 2022-03-05
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线

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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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智能工厂(离散)实施方法论

智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者,时间周期上会到秒级,这样导致数据量非常大,比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。

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