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(胡宗棠)云原生微服务大会(下一代高性能云原生消息队列-ApacheRocketMQ)_初稿

消息服务作为应用的通信基础设施,是微服务架构应用的核心依赖,也是实践云原生的核心设计理念的关键技术,通过消息服务能够让用户很容易架构出分布式的、高性能的、弹性的和鲁棒的应用程序。消息服务在云原生的重要性也导致其极可能成为应用实践云原生的阻塞点,所以消息服务的云原生化是至关重要的。 Apache RocketMQ 是一款开源的高性能云原生消息队列,其基于高可用分布式集群技术,提供低延时和高可靠的消息发布与订阅服务; 目前开源版本, 已经

  • 2021-05-06
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(雷卷)从架构到代码

InfoQ 发布了软件架构与设计的趋势报告。InfoQ 在技术趋势报告中将软件架构分为了 4 类,如下图所示,从左到右依次是创新者(Innovators)、早期采用者(Early Adopters)、早期大众(Early Majority)和晚期大众(Late Majority)。在报告中可以看出,很多技术如微服务(Microservice)、领域驱动设计(Domain-driven Design)等已经非常流行,并成为如今软件开发行业的主流了。对于早期大众和晚期大众部分的架构设计而言,很多部分与领域驱动设计相关,比如微服务、CQRS、事件驱动等。

  • 2021-05-06
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(木香丘)基于 Serverless 的前后端一体化开发体验-云原生峰会

1. 「Serverless First」,默认提供适配 Serverless 最佳实践,也支持运行在服务器 上 2. 「支持前后端一体化」,基于 JSON RPC,前端像调用本地方法一样调用后端方法 3. 前后端「支持 rpc 和 rest」两种通信形式,通过 mvc 可以满足传统纯后端 rest 风格接口开发需要 4. 「支持 typeorm」,事务 AOP 和事务传播行为,也可以集成其他的开源 ORM 框架

  • 2021-05-06
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对物联网技术及其应用的思考

近年来, “物联网”这一名词,已经在全球被热捧起来,受到了很多国家的企业和学术界的关注,部分国家甚至想通过物联网技术,掀起21世纪新一轮的科技和经济浪潮。 物联网可以理解为一种物体与物体之间互联形成的一种物物相连的网络,它让物体具有了“智慧”,可以极大扩充人类的沟通范围,并能实现更多智能的应用。物联网的实质是“物物相连的互联网”,它将人类生存的物理世界网络化和信息化,将分离的物理世界和现实世界的任何物体进行互联,并与信息空间进行互联整合,按照人的需求进行处理并及时反馈处理结果。

  • 2021-05-06
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(秦粤)Serverless-前端的新疆域

Serverless推升??义,具备以下特性的 ?需?户关?服务端的事情(容错、容灾、安全验证、?动扩缩容、?志调试等等)。按使?量(调?次数、时?等)付费,低费?和?性能并?,?多数场景下节省开?。 快速迭代&试错能?(多版本控制,灰度,CI&CD等等)。 ? ?需关?服务端运维的云PaaS服务 ? 弹性按需,付费按量

  • 2021-05-06
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(穹谷)云原生峰会-云原生微服务下混沌工程实践

ChaosBlade(混沌之刃)是一款遵循混沌实验模型,简单易用,功能强大的混沌实验工具。 ? 通过混沌工程能推进系统“云原生化” ? 混沌实验模型适用目前所有场景,简单清晰 ? ChaosBlade 除简洁易用外,也支持云原生场景? AHAS Chaos 平台使企业实施混沌工程更加简单

  • 2021-05-06
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(童子龙)2020-阿里云-云原生峰会-掌门教育云原生落地实践

? 采取双监控系统:自研监控工具和 Nacos 官方监控工具 ? 采用 8C16G 三台集群部署 ? 将近 660 个服务(非实例数)瞬间从 Eureka Server 同步到 Nacos Server,CPU 增长 3% ? 系统平均负载从 0.15 左右上升到 0.45 左右 ? 内存增长到 72%,归因为云原生微服务框架里内置较多的元数据(MetaData)

  • 2021-05-06
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农业物联网技术在水稻育种中的应用

相对于育种技术,农业物联网技术的发展和应用相对较晚。它作为一个崭新的概念,它主要包括物联网架构技术、无线传感器网络、传感器技术、统一标识技术、定位技术和自动识别技术等。虽然发展时间较短,但是其发展非常迅速。其应用范围也十分广泛,遍及数字农业、环境保护、环境监测、花卉栽培、食品溯源和情报搜集等多个领域。

  • 2021-05-12
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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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