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亿级流量架构之服务限流思路与方法

日常生活中,有哪些需要限流的地方? 像我旁边有一个国家AAAA景区,平时可能根本没什么人前往,但是一到五一或者春节就人满为患,这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量, 为什么要限流呢?假如景区能容纳一万人,现在进去了三万人,势必摩肩接踵,整不好还会有事故发生,这样的结果就是所有人的体验都不好,如果发生了事故景区可能还要关闭,导致对外不可用,这样的后果就是所有人都觉得体验糟糕透了。 限流的思想就是,在保证可用的情况下尽可能多增加进入的人数,其余的人在外面排队等待,保证里面的一万人可以正常游玩。

  • 2021-09-22
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NVMe技术基础知识

内容提要:NVM Express(NVMe),或称非易失性内存主机控制器接口规范(英语:Non Volatile Memory Host Controller Interface Specification,缩写:NVMHCIS),是一个逻辑设备接口规范。它是与AHCI类似的、基于设备逻辑接口的总线传输协议规范(相当于通讯协议中的应用层),用于访问通过PCI Express(PCIe)总线附加的非易失性存储器介质(例如采用闪存的固态硬盘驱动器),虽然理论上不一定要求 PCIe 总线协议。

  • 2021-09-22
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亿级流量架构之资源隔离思路与方法

为什么要资源隔离 常见的资源,例如磁盘、网络、CPU等等,都会存在竞争的问题,在构建分布式架构时,可以将原本连接在一起的组件、模块、资源拆分开来,以便达到最大的利用效率或性能。资源隔离之后,当某一部分组件出现故障时,可以隔离故障,方便定位的同时,阻止传播,避免出现滚雪球以及雪崩效应。 常见的隔离方式有: ? 线程隔离 ? 进程隔离 ? 集群隔离 ? 机房隔离 ? 读写隔离 ? 动静隔离 ? 爬虫隔离 等等

  • 2021-09-22
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亿级流量架构之服务降级思路与方法

什么是服务降级 如果看过我前面对服务限流的分析,理解服务降级就很容易了,对于一个景区,平时随便进出,但是一到春节或者十一国庆这种情况客流量激增,那么景区会限制同时进去的人数,这叫限流,那么什么是服务降级呢? 简单来说就是,将一些不太重要的景区项目砍掉,平时就那么三五八个人,景区可以开放湖中游泳啦,摸鱼啦,捉虾啦,有情况工作人员可以下湖捞你,但是现在客流量大了,工作人员关注不过来,都在湖里晃荡万一沉了不太安全,大手一挥,这个项目砍了,将工作人员分配在其他地方。

  • 2021-09-22
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大数据时代的人工智能应用

随着科技水平的不断提升,人工智能已经融入到人们生活之中,在对人工智能的逐渐开发之中,大数据是有力的数据支撑,将大数据多元化应用于人工智能之中,可以有效提升人工智能的水平,满足智能化逐渐发展的目标。在实际之中,需要充分发挥大数据对资源有效整合和利用的优势,实现人工智能智能化的发展目标,提升信息技术的快速发展。

  • 2021-09-22
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大数据与大数据安全介绍与应用

大数据这一概念是基于云计算技术产生的,大量用户数据都是存在于云端当中的,大数据下的网络安全实现的路径更加丰富.本文说明了大数据下网络安全技术具有计算能力强,服务方便,节约资源,用户的网络数据安全性高,数据的共享性强等特点,还介绍了大数据下的计算机网络安全现状,包括网络病毒,网络系统漏洞,网络管理等方面的安全问题.进一步地,从防火墙技术,应用系统安全,防病毒技术等方面,提出了大数据下网络安全防范措施,对相关领域的技术人员具有一定指导性作用。

  • 2021-09-22
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大数据与数字营销

大数据营销中所依赖的数据,往往是基于hadoop架构分类的静态人群属性和兴趣爱好常量,这导致了大数据营销在本质上很难以去控制和捕获用户的需求。

  • 2021-09-22
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大数据技术的发展37页PPT

全球范围内,研究发展大数据技术、运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。

  • 2021-09-22
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竞争对手分析

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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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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随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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