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阿里巴巴神龙(X-Dragon)架构演进之路

搭载云计算:SSLC阿里云专有云接入点。丰富强大的统- -IT管理, 涵盖物理机、存储云主机、镜像、网络、备份、告警消息等功能,同时兼具稳定高效的系统架构和快速响应能力。 助力边缘计算:使用位于数据物理源的专用计算机,实时处理业务,做出即时决策,与混合云结合在各个关键市场领域缩短业务等待时间,提供更好的应用程序客制化。 轻量易用:预置常用镜像,可实现从裸物理机环境一键安装,无需过多操作就可完成云平台的搭建,做到-键安装,开箱即用。 弹性扩展:快速响应业务变化,轻松实现自助交付。最小支持一台SSLC阿里私有 云虚拟化- -体机设备, 即通过两个节点进行部署。若业务进行扩张,可支持扩张至二十个物理节点。 高可用部署:双节点结构,保证数据同时存放在两个副本中,当-一个节点发生故障时,可快速切换至另- -节点,保障数据的安全性和业务的连续性。 工业级标准:关键部件平均无故障时间超过10年,服务器部件全冗余, TCO成本更低。

  • 2021-06-29
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研发效能提升 36 计:建立需求探索与持续交付的莫比乌斯环,促进业务成功

围绕用户目标,设计产品及服务 聚焦业务目标,确定产品演进路线 按业务价值,规划产品交付 拉通端到端价值流,提升流动效率 以终为始,高效澄清需求 建立从需求探索到持续交付的莫比乌斯环

  • 2021-06-29
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阿里巴巴《城市大脑:探索“数字孪生城市”》白皮书

早在2016年,习近平主席就在中共中央政治局第三十六次集体学习时明确提出:“我们要深刻认识互联网在国家管理和社会治理中的作用,以推行电子政务、建设新型智慧城市等为抓手,以数据集中和共享为途径,建设全国一体化的国家大数据中心,推进技术融合、业务融合、数据融合,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。”时至今 日,敢吃人工智能“螃蟹”的第一-批 “数字孪生城市”已经借助阿里云ET城市大脑实现数据共享、数据共创、数据自动控制的 互联网模式,苏州、杭州、衢州、上海、吉隆坡等创新名城踏上了“人工智能高速公路”

  • 2021-06-29
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阿里云视觉计算开发者系列手册-目标检测入门必读指南

本文首先会介绍目标检测的概念,然后介绍一种简化了的目标检测问题——定位 + 分类以及它存在的问题,最后由浅入深逐步进入到目标检测常用的模型及方法,如 Faster R-CNN、SSD 等。这个过程中会涉及很多细节的概念和知识点。本文针对 SSD 算法给出了 PyTorch版的代码,大家也会在这里看到一些细节知识点的实现方法。

  • 2021-06-29
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1-张光辉-3-FFA2019分论坛企业实践-张光辉

分配Container时,尽可能选择CPUMem空闲的机器 When assiging containers, choose the idlest CPUMem machines 89 possible 针对10密集型作业,希望Container尽可能打散 For Vo bound jobs, deatnibute containers 88 discrete as possble Deploy Task时,希望Task在TM中分配均衡 When deploying tasks, distribute tasks among TMs as balenced as possiole

  • 2021-06-29
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2董亭亭-3-FFA2019分论坛企业实践-快手-v7

实时统计各类指标、监控项 Realtime ca lculate all kinds of metricsandmonitor items. 辅助业务实时分析做决策、监控报警等 Assist business to make decisionandalarm in realtime. 数据清洗、拆分、join等处理 Data cleanandsplitandjoin etc. 数据etl处理 Data extractandtransformandload. 实时业务处理 Realtime business process. 特定业务逻辑处理:实时调度 Specific business processing: realtime scheduling.

  • 2021-06-29
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3-郑志升-3-FlinkAsia企业实践分论坛-B站-

?平台设计准则 Platform design stand ard Strea ming workflows 让数据说话,输入输出schema化 In putandoutp ut schema stand ardiza tion Streaming BSQL通用SQL语法解析层 Streaming BSQL general syntax SQL parser layer 工程效率,IDE开发、运维、监控、告警 Engineering efflciency, IDE dev, SRE, mo nitor, alarm

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4-马庆祥-3-FFA2019分论坛企业实践-马庆祥 - 修改版

问题: Problems: ◆大白同学:第一次用Flink进行业务开发,终于要上线了,如何配置并行度啊? dabat: I am a newer of Flink, the job is coming online, how to configure parallelism? ◆小明同学:江湖救急,业务线数据流量突增,现在积压了大量的数据,该咋办呀? xiaoming: Help, business line data tafe suddenly increased,anda large amount of data has been accumulated, what should Ido? ◆红红同学:通过调高并发总算是扛住了流量高峰,要不要把多余的资源还回去呢? honghong: We managed to keep up with the traffic peakbyincreasing concurency, do we need to return the extra resources?

  • 2021-06-29
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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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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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微模块化数据中心机房建设方案

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