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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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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
  • 阅读893
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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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2.2-Serverless 时代 DevOps 的最佳打开方式

DevOps是一种重视“软件开发人员(Dev)”和“IT运维技术人员(Ops)”之间沟通合作的文化、运动或惯例。通过 自动化“软件交付”和“架构变更”的流程,来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。 通过将DevOps的理念引入到整个系统的开发过程中,能够显著提升软件的开发效率,缩短软件交付的周期,更加适应 当今快速发展的互联网时代。

  • 2021-05-06
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一种商用空气净化器控制系统和控制方法

本发明公开了一种商用空气净化器控制系统和控制方法,其中,系统包括:空气净化单元,设置在楼宇内的各个区域内,以对区域内的空气进行吸收,并且净化后排出;空气质量检测单元,与空气净化单元配套设置,也设置在楼宇内的各个区域内,对区域内的空气质量进行实时检测;控制子单元,用于通过获取空气质量检测单元的检测结果以及中央控制单元发出的控制指令,根据检测结果和/或控制指令以控制空气净化单元的工作;中央控制单元,用于向控制子单元发送控制指令。该系统克服现有技术中的空气净化器产品的种类比较多,功能单一,智能化程度低,无法实现统一的智能化管理,需要人工单独到现场进行查看管理,便捷式差的问题。

  • 2021-05-03
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智能配送系统的调度方法、服务器以及存储介质

本申请公开了智能配送系统的调度方法、服务器以及存储介质,调度方法包括:服务器在接收到配送指令后调度空闲的室外机器人对配送柜进行从室外到楼宇的搬运,配送柜包括至少一个收容格;服务器在接收到室外机器人发送的第一到位信号后调度空闲的室内机器人对配送柜进行在楼宇内的配送;服务器在接收到室内机器人发送的与一个收容格对应的第二到位信号后向对应的用户终端发送通知信息,以通知对应的用户领取物品。通过上述方式,本申请能够提高物品配送的效率。

  • 2021-05-03
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2020年IoT终端安全白皮书

在消费互联网时代,物联网本身的价值并没有被充分挖掘,随着5G 时代的到来,物联网领域迎来了新的发展契机。5G 通信技术定义了eMBB、uRLLC、mMTC 三大应用场景,极大提升了物联网的通信能力和灵活性,为物联网的未来发展提供了良好的基础设施。

  • 2021-04-30
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信息系统的组成

信息系统的组成越来越复杂,但其基本组成要素大致相同。信息用户是信息系统的具体使用者,信息系统是为信息用户提供信息处理服务的人造系统。所以人是 信息系统的主导。信息系统的运行还依托于计算机硬件、软件、数据库系统和网络技术。

  • 2021-04-30
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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