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电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务

电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 具体拆的方式,主要根据业务领域划分单元,进行垂直拆分。 电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 超时设置 一般网站服务都会有主调服务和被调服务之分。超时设置就是主调服务在调用被调服务的时候,设置一个超时等待时间 Timeout。 电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 主调服务 A 调用被调服务 B 时,设置超时等待时间为 3 秒,可能由于 B 服务宕机、网络情况不好或程序 BUG 之类,导致 B 服务不能及时响应 A 服务的调用 电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务服务降级 服务降级主要解决资源不足和访问量过大的问题,比如电商平台在双十一、618 等高峰时候采用部分服务不提供访问,减少对系统的影响。 电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 刚刚说了降级的方式,那我们操作降级的时候有哪些注意点呢?

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电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务

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    于是,新产品和新平台也正式推出。 一方面是产品,曙光此次正式推出“全浸没式液冷AI训练专用服务器”。这是针对AI服务器集群存在的高耗能、空间部署密度低、高噪音等痛点给出的产品方案。 △ 基于寒武纪芯片的AI推理专用服务器Phaneron 相比普通用于推理的通用CPU服务器,可以实现几十甚至上百倍性能提升,可以让海量视频语音数据的持续实时分析成为可能。 另一方面是平台。在提供AI计算硬件的基础上,曙光在此次峰会上推出了人工智能管理平台——“SothisAI”。 战略上,“SothisAI”将作为平台服务,支撑其通用AI服务,以及行业AI服务, ? 最后,围绕“SothisAI”,曙光还宣布启动“SothisAI开放实验室计划”,面向全球招募1000名AI算法、应用和服务开发者,并将开放曙光分布在全国40多个城市的云平台,以及包括地球数值模拟装置在内的大科学装置及计算中心

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    服务平台之EOS服务

    这些就是EOS服务要解决的问题。 目录: 1.EOS服务 2.EOS服务开发 3.EOS服务治理 1.EOS服务 1.EOS服务是什么? ? EOS服务是通过.eosservice的描述文件将逻辑流暴露成对外服务,EOS服务支持RESTful的访问,未暴露成EOS服务的逻辑流无法由外部直接访问。 EOS 服务调用图元: 在【高级】tab页里有补偿的输入框,补偿的输入框的值是一个URL,该URL指向的是另一个EOS服务,补偿的EOS服务需要和原服务有一样的输入参数。 3.服务治理 1. EOS服务列表 ? 通过Govenor,可以看到一个应用的EOS服务列表,并支持对每个具体的服务进行上/下线操作,下线的服务再被访问时,会返回403。 EOS服务统计 ? 在Govenor上还可以看到EOS服务的统计信息,包括:执行次数,执行时长以及正在运行的EOS服务。 3. EOS服务发布/授权 ? ?

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    大数据平台AI平台应该如何整合

    大数据和AI两者最核心的部分都是数据。大数据的主要工作是对数据进行各种转换和存储。而AI的主要工作是学习数据并且得出模型。 AI天然需要大数据的基础,因为AI需要各种形态的数据,而我们得到这些形态的数据,必然离不开大数据。就此而言,他们两个合在一起,才是一个完整的工作流。 所以大数据平台要和AI进行整合,有两个核心点: 数据的交换 统一的语言 无论进程内还是进程间,数据交换最高效的方式是通过 Apache Arrow。那么数据交换的问题算是有了一个标准。 统一的语言呢? 配合MLSQL Console 系统,我们基本可以覆盖AI同学工作的大部分时间。 对于预测服务,我们提供了一个解决方案: 祝威廉:在Java应用中写Python提供预测服务实战 如果你不追求响应时间,MLSQL也可以直接将模型注册为SQL 中的UDF函数。后续我们会进一步介绍。

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    AI资讯 | 腾讯云助力金融机构数字化转型,搭建陕西信合AI金融服务平台

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    浪潮发布OpenStack AI平台,加速行业AI进程

    8月30日,在2018浪潮技术与应用峰会(Inspur World 2018)上,浪潮发布OpenStack AI平台,实现了在OpenStack云平台上快速、轻松的构建AI开发能力。 这一平台的推出契合了本届峰会提出的“云数赋能 智慧未来”战略构想,将云计算的灵活性与人工智能的“智慧”予以融合,从而使行业AI用户可以更加敏捷的利用开源云计算平台,高效完成各类AI研究与开发工作。 通过对GPU虚拟机的支持,浪潮OpenStack AI平台能够以多租户的形式,按需分配异构计算资源,从而实现AI敏捷开发。 Tesla GPU + 25G Ethernet环境予以深度优化,可充分发挥GPU计算性能,平均训练速度提高30%;另一方面,AIStation整合了训练数据、模型文件、计算资源,可提供多机并行训练服务和模型可视化工具 浪潮AI&HPC总经理刘军表示:“浪潮OpenStack AI平台为用户提供了面向未来的云+AI融合基础架构,使其在开源云平台上能够简单、快速构建易用、先进、完整的AI开发环境,赋能更多行业快速利用人工智能技术进行产品服务开发

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    CCAI 2017 | 漆远:蚂蚁金服 AI 技术大揭秘, 开放“模型服务平台

    现场,蚂蚁金服的“模型服务平台”首次公开亮相,主打“模型所见即所得”。漆远表示,数据是资产,模型本身也是资产。未来,蚂蚁金服也会将这个平台作为其中一个AI能力向合作伙伴和客户开放。 因为AI离不开场景和数据,为什么要场景,因为我们要解决真正的问题,产生真正有意义的服务。 模型服务平台 我们今天讲到了开放与AI,这里讲到蚂蚁金融云和开放平台,希望我们的AI技术的能力开放服务于我们的客户和合作伙伴。 今天智能助理完成任务基于一系列的场景,因为支付宝我们是一系列的金融生活服务平台,今天就加上智能的定语叫智能的一系列的金融生活服务平台; 今天也介绍了基于哈希的海量特征提取,完全是从工业的角度,希望算得快 我们主题的是开放与AI, 技术成熟一个开放一个。从客服到模型部署平台到其他的每一个案例,包括舆情平台,我们都非常愿意赋能和服务客户,和我们的合作伙伴、与我们的客户共同探讨和创造未来。 谢谢大家!

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    语音合成ai开放平台怎么样 语音合成ai开放平台有什么特点

    在很多的公众场合,我们就能够看见人工智能的存在,而他们的话语都是通过语音合成的,和大家交流起来和真人没有什么太大区别,而语音合成是需要在平台上完成的,以下就是关于语音合成ai开放平台的相关内容。 语音合成ai开放平台怎么样 语音合成这项技术是比较成熟的,因为在很早之前就开始研发语音合成。语音合成ai开放平台是非常不错的,它让语音合成更加的简单。 比如在云服务器上,它就能够支持多种多样的音效,而且只需要登录注册,然后购买相应的语音产品就可以了,如果实在不知道怎么做,还可以直接咨询后台的客服。 和人工比较起来,使用语音合成ai开放平台能够节约不少的成本,而且合成的效果非常好,和真人并无太大区别。 语音合成ai开放平台有什么特点 不同的语音合成平台有着不同的特点。 在云服务器的语音合成平台上,它就具有高拟真度的特点,合成语音的速度非常快,而且语音自然流畅,能够适用在很多的场景中。

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    CentOS搭建云服务平台

    链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历 目录 @toc 前言 最近在学习在centOS上搭建一个云服务平台 虽然我们没有办法实现像百度云、腾讯云、阿里云那么强大的云服务平台,但是可以学习它们这些思维,做一个简单的云平台给自己的团队或公司使用。 创建主机 我们的云服务平台的结构是这样的: [这里写图片描述] 这个平台是在一个主机,然后在主机中创建多个虚拟机给用户使用,所以我们首先要有一个主机。 这是很不合理的,比如现在的腾讯云等的云服务器都是直接连接服务器的IP地址的,所以我们要对虚拟机的网络进行处理,使得它可以在外界直接访问。 多个云服务器到底有什么用呢,在下一篇文章《在CentOS上使用Nginx和Tomcat搭建高可用高并发网站》介绍如何使用多个机器搭建一个高可用高并发的网站服务器,这种情况下就需要多个服务器了,这种情况下就可以使用云服务平台

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    Web服务和Microsoft平台

    Microsoft 对 Web 服务的支持 Web 服务自出现之日起即构成了 Microsoft 在互操作性方面努力的基础。 除使用 .NET 来围绕 Web 服务构建完整的开发人员平台之外,Microsoft 还致力于实现标准化过程 - 推动供应商在水平和垂直标准俩方面达成一致意见与互操作性。 随后几年中,Web 服务将在 Microsoft 平台中扮演更为重要的角色 - 提供新的开发人员工具、加深对 IT 运营和管理的关注、为使用者和信息工作者提供更多可用工具、增强业务应用程序市场的创新并扩展社区的业务覆盖范围 对开发人员来说,Windows Communication Foundation (WCF) 是 Microsoft 用于构建安全、可靠和事务式 Web 服务的下一代平台。 作为一家平台供应商,Microsoft 专注于提供其他供应商和客户可以在其上构建自定义解决方案的 Web 服务平台

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    平台是一套完整的服务。也是一套内部自洽的系统。核心在于分离,业务与通用服务隔离,业务与通用功能隔离。 ? 总览 目标: 对需求方: 快速响应。可以敏捷地进行需求迭代。 如何为第三方提供产品式的服务? 所见即所得。详尽的文档。第三方调试平台,第三方管理平台。 mock 服务,自动化测试,swagger 文档。 Devops,CI,DI 等持续集成,服务监控。 提供易于分析的数据服务。 组内服务负责制度,人类最佳的合作人数是 2-3 人。所以两人维护一个项目,一人主导,一人辅助,两人交叉合作是一个很好的团队合作模式。 形成基础服务 如下面一套用户体系,将服务抽离,将变与不变隔离。 划分微服务项目。业务隔离,数据去中心化。服务组件化。

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