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2.4-基于流量的灰度发布和自动弹性实践

? Knative Pod 自动扩缩容 (KPA)? Pod 水平自动扩缩容 (HPA)? 支持定时 + HPA的自动扩缩容策略 ? 事件网关(基于流量请求的精准弹性)? 扩展自定义扩缩容插件

  • 2021-05-06
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2.5-AI 事件驱动场景 Serverless 实践

消息队列 Kafka 版是阿里云基于 Apache Kafka 构建的高吞吐量、高可扩展性的分布式消息队列服务,广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等,是大数据生态中不可或缺的产品之一,阿里云提供全托管服务,用户无需部署运维,更专业、更可靠、更安全。

  • 2021-05-06
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敖小剑 【Dapr 1.0展望:始于servicemesh,归于云原生】

应用可以使用任意喜爱而适合的语言编写,可以快速开发和快速迭代。应用需要的能力都可以通过标准的API提供,无需关心底层具体实现。应用可以部署到任意的云端,不管是公有云、私有云还是混合云,没有平台和厂商限制,无需代码改造。应用可以根据流量弹性伸缩,顶住波峰的压力,也能在空闲时释放资源…… Serverless 会是云上应用的理想形态和主流发展方向。

  • 2021-05-06
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快手HBase在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践

业务需求及挑战:BitBase 引擎的初衷是什么; BitBase 解决方案:在 HBase 基础上,BitBase 的架构是什么样; 业务效果:在快手的实际应用场景中,效果如何; 未来规划:中短期的规划。

  • 2021-05-06
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智能交通大数据平台技术应用解决方案

什么是交通大数据 交通概念很大,所涉及的范围很广,如城市道路交通指数、地铁运行数据、一卡通乘客刷卡数据、港口集装箱数据、机场航班数据、轨道交通运营数据、远洋及内河航道船舶数据、物流车辆及货物数据、公交车实时数据、出租车行车数据、空气质量状况、气象数据、道路事故数据、高架匝道运行数据、以及衍生的相关拥堵、事故、违法信息等都属于交通数据。 我们通常所提的城市公安交通管理大数据是指在城市智能交通建设和运营的过程中,从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的大量数据,并借助信息化手段将这些相互关联的数据整合到一起(比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等),形成一个有价值数据链,从而知道城市交通信息化建设,为公安交通实战应用服务,为市民出行服务。

  • 2021-05-31
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大数据平台处理技术应用方案

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据时代有效利用创新业务内容及模式,通过快速满足用户的个性化需求,增加用户黏性,是大数据为运营商带来新的机遇。 迫切需求通过大规模的数据计算能力提供大粒度的数据创新应用。根据大数据体量巨大、类型繁多、处理速度快、价值密度低的四大特征,大数据处理的关键技术,主要体现在能够有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。

  • 2021-05-31
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【大数据】智能制造大数据云平台技术方案

智能制造不仅生产过程须实现自动化、透明化、可视化、精益化,而且产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成,保证车间信息共享、准时配送、协同作业。 智能制造 的实现必须依赖于无缝集成的信息系统(核心系统主要包括PLM、ERP、CRM、CPS、云平台和工业大数据分析),保障企业运营指令和经营数据的自由流通。在大量的经营数据存储云平台后,企业运用大数据分析,支撑业务战略决策,提高顾客服务水平,促进销售获得客户,开发创新产品,强化财务管理,实现决策自动化。

  • 2021-05-31
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基于大数据技术的整体安检解决方案

未来十年什么最贵?我认为是足够聪明的算法工程师,把收集和存储的海量信息和大数据,通过各种算法,让这些信息自动进行筛选和分析,提供更加准确符合发展要求的信息,这就是基于大数据技术的智能化解决方案。实际上,人工智能就是创造出更多的聪明人来帮助我们工作。最近各种“人机大战”让我们预测到了未来人工智能的发展方向,似乎让人有点害怕,但这是不可避免的趋势。

  • 2021-05-31
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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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