(3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。 ...另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。...三、云计算基本原理 云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。...四、云计算时代 目前，PC依然是我们日常工作生活中的核心工具——我们用PC处理文档、存储资料，通过电子邮件或U盘与他人分享信息。如果PC硬盘坏了，我们会因为资料丢失而束手无策。 ...而在“云计算”时代，“云”会替我们做存储和计算的工作。“云”就是计算机群，每一群包括了几十万台、甚至上百万台计算机。“云”的好处还在于，其中的计算机可以随时更新，保证“云”长生不老。
返回一个sequencer SetSequencer() 将sequencer和某个句柄进行关联 CheckSequencer() 检查某个sequencer是否有效 （五）通信协议 Chubby客户端与服务器端的通信过程...： 可能出现的两种故障： （六）正确性与性能 1、一致性 每个 Chubby 单元是由五个副本组成的，这五个副本中需要选举产生一个主服务器，这种选举本质上就是一个一致性问题。...（一）设计动机与目标 Bigtable 的设计动机： （1）需要存储的数据种类繁多。包括URL、网页内容、用户的个性化设置在内的数据都是Google需要经常处理的。 （2）海量的服务请求。...Bigtable 中 Chubby 的主要作用： 步骤 1：从Chubby中获取一个独占锁，确保同一时间只有一个主服务器 步骤 2：扫描服务器目录，发现目前活跃的子表服务器 步骤 3：与所有的活跃子表服务器取得联系以便了解所有子表的分配情况
（三）嵌套式的列存储 1、数据结构的无损表示 如下图示，带有重复深度和定义深度的r1与r2的列存储。 ...下图是计算重复和定义深度的基础算法。 3、数据重组 Dremel 数据重组方法的核心思想是为每个字段创建一个有限状态机（FSM），读取字段值和重复深度，然后顺序地将值添加到输出结果上。...性能分析与对比： PowerDrill与Dremel的对比： PowerDrill Dremel 设计目标 处理非常大量的数据集 分析少量的核心数据集 设计理念 处理的数据来自外存 处理的数据尽可能地存于内存...（5）有一个功能完整的本地开发环境，可以在自身的计算机上模拟 Google App Engine 环境。 （6）支持在指定时间或定期触发事件的计划任务。...沙盒的限制： （1）用户的应用程序只能通过 Google App Engine 提供的网址抓取 API 和电子邮件服务 API 来访问互联网中其他的计算机，其他计算机如请求与该应用程序相连接，只能在标准接口上通过
Google 研发出了简单而又高效的技术，让多达百万台的廉价计算机协同工作，共同完成这些任务，这些技术在诞生几年后才被命名为 Google 云计算技术。...Google 云计算技术包括：Google 文件系统 GFS、分布式计算编程模型 MapReduce、分布式锁服务 Chubby、分布式结构化数据表 Bigtable、分布式存储系统 Megastore...它为 Google 云计算提供海量存储，并且与 Chubby、MapReduce 及 Bigtable 等技术结合十分紧密，处于所有核心技术的底层。...这些系统通常用于高性能计算或大型数据中心，对硬件设施条件要求较高。...与传统的分布式程序设计相比，MapReduce 封装了并行处理、容错处理、本地化计算、负载均衡等细节，还提供了一个简单而强大的接口。
Google 设计和构建了用于互联网中交互式服务的分布式存储系统 Megastore，该系统成功的将关系型数据库和 NoSOL 的特点与优势进行了融合。...将向大家介绍该系统，着重突出 Megastore 设计与构建过程中的核心思想和技术。
数据计算的基本模式是将原始数据按照特定的方式进行组织和处理，以获取有用的信息和洞察力。...数据计算的基本范式是一种通用的计算模型或模式，用于描述数据计算的过程和方法。...常见的数据计算范式包括： 批处理（Batch Processing）：将数据按照一定的规则进行分组和处理，通常在离线环境下进行，适用于处理大规模的数据集。...增量计算（Incremental Computing）：根据新的数据和已有的计算结果进行增量计算，以节省计算资源和减少计算时间。...数据计算的具体模式和范式可以根据不同的需求和场景进行选择和组合使用，以达到最佳的计算效果和结果。
大模型基本原理 temperature: 随机性 top_p repetition_penalty: 重复性 大模型时代以前 LLM时代的开发范式 Prompt工程...这是因为大模型的开发需要更多的计算资源和高效的代码实现，同时还需要考虑模型的部署和维护问题。因此，算法工程师需要具备更加深入的技术知识和实践经验，才能够成功地应用大模型解决实际问题。...总的来说，在大模型时代，算法工程师需要具备传统的算法开发流程的能力，同时也需要拥抱大模型的开发新范式。这意味着我们需要不断学习和掌握新的技术和工具，以应对不断变化的市场需求和技术发展。
由于云计算分为IaaS、PaaS和SaaS三种类型，不同的厂家又提供了不同的解决方案，目前还没有一个统一的技术体系结构，对读者了解云计算的原理构成了障碍。...0.jpg 云计算技术体系结构分为4层：物理资源层、资源池层、管理中间件层和SOA构建层，如图3所示。...管理中间件和资源池层是云计算技术的最关键部分，SOA构建层的功能更多依靠外部设施提供。 云计算的管理中间件负责资源管理、任务管理、用户管理和安全管理等工作。...、任务生命期管理等等；用户管理是实现云计算商业模式的一个必不可少的环节，包括提供用户交互接口、管理和识别用户身份、创建用户程序的执行环境、对用户的使用进行计费等；安全管理保障云计算设施的整体安全，包括身份认证...基于上述体系结构，本文以IaaS云计算为例，简述云计算的实现机制，如图2所示。 1.jpg 用户交互接口向应用以Web Services方式提供访问接口，获取用户需求。
例如就可以通过云计算工具对电力使用的功率进行限制，在遭遇停电时间时将允许以降低的功率继续运行，可以为电力企业的正常运行提供有效的保障。...产业界需求与关注点也发生了转变，企业关注的重点转向了数据，计算机行业从追求的计算能力转变为数据处理能力，软件业也将从编程为主向数据为主转变，云计算的主导权也将从分析向服务转变。...大数据分析主要是和云计算联系到一起，大型数据集的实时分析要像MapReduce的框架一样，给数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。...狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。...美国数据中心能耗飙升势头被遏制后，有些专家乐观的宣布，人们过分夸大了云计算的能耗，节能降耗技术已经取得重大突破，数据中心和云计算的能耗不会失控。
云计算固然好，但也有不少的缺陷和使用限制，这样才出现了雾计算、霾计算等技术，这些技术都是针对云计算做的很好的补充，满足多样化的市场应用需求。...本文也介绍一个新技术，就是粒计算，粒计算同样是和云计算有着千丝万缕的联系。 ? 其实，粒计算比云计算的概念出现得还早。...不仅在大数据、人工智能这些领域，在云计算里，粒计算同样受欢迎。云计算是一种计算资源，集合了海量的数据处理，与大数据、人工智能都有着紧密联系，而粒计算正是处理海量数据，尤其是不确定性数据的好手。...由于云计算本身的通用性特点，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行，这都需要对海量的不确定数据进行计算处理，这时就需要粒计算。...粒计算是云计算的最佳拍档，随着云计算要处理的数据量越来越庞大，大量无用甚至错误的数据影响到了云计算的处理效率和结果，引入粒计算后，可以有效提升云计算的计算效率，充分地发挥出云计算的优势。
一 .云计算 1.Saas软件即服务 SaaS的实例： MicrosoftOfficeOnline(WordOnline,ExcelOnline等)服务，无需在本机安装，打开浏览器，注册账号，可以随时随地通过网络进行软件编辑...基础设施层面 iaas的实例 ： VMware 提供成熟的虚拟机及虚拟机管理软件，是业界最大的虚拟化软件提供商 OpenStack提供一个开源的软件解决方案，能够管理KVM VMware等虚拟机 3.云计算应用...Google也允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine，基于所提供的接口运行大型并行应用程序。 二 ....云计算的定义 NIST: 云计算是一种能够通过网络随时随地以便利的、按需付费的方式获取计算资源（包括网络、服务器、存储、应用和服务等）并提高其可用性的模式，这些资源来自一个共享的、可配置的资源池，并能够以最省力和无人干预的方式获取和释放...，可靠性比较高，与电信领域的需求匹 配度较高 （1）.虚拟化技术的定义： 通俗讲是在物理计算机（x86架构）上，通过虚拟化软件生成虚拟的计算机，供上层应用使用。
作者简介：一名云计算网络运维人员、每天分享网络与运维的技术与干货。 ...---- 二.云计算与虚拟化的关系 从行业数据相互关联的角度来说，云计算是极度依赖虚拟化的。但虚拟化并非云计算（虚拟化≠云计算），云计算也并非虚拟化。...虚拟化是云计算的基础技术能力，但是云计算和虚拟化没有必然的联系。实现云计算可以不需要虚拟化，但是要提高资源的利用效率和方便管理，云计算还是需要用虚拟化来实现的。 ...因此，云计算和虚拟化是两种完全独特的技术。我们可以认为，虚拟化是操控硬件的软件技术，而云计算是指由操控产生的服务。即我们可以将虚拟化视为技术，将云计算视为服务。...云计算：一种服务 虚拟化：一种技术基础 一个服务有了技术支持才能进行服务 ---- 三.虚拟化中的几个概念 1.Guest OS Guest OS是指安装在虚拟机或分区磁盘上的操作系统，通常与主机操作系统不同
一、数据库三大范式 范式英文 Normal Form，缩写 NF，翻译为 规范化形式，简称 范式。...第一范式1NF： 数据表中的每一列(字段)，必须是不可拆分的最小单元，也就是确保每一列的原子性，而不是集合。...反例： 其中 address 可以再分为省、市、地区(县)、街道、详细地址，违反了第一范式。...正例： 根据业务需求合理使用行政区域 第二范式2NF： 满足1NF的基础上，要求：表中的所有列，都必需依赖于主键，而不能有任何一列与主键没有关系（一个表只描述一件事情）。第二范式消除表的无关数据。...反例： 此表中，天气和用户没啥关系，也就不存在依赖关系，所不符合 第二范式。正确的做法应该删除此列，如有其他需要可单独存在一张表中。
卷积层 原理与计算 卷积神经网络（Convolutional Neural Network 又称 CNN 或 ConvNet）是一种具有表征学习、局部连接、权重共享平移不变性等特性的深层前馈神经网络。...最原始的神经网络是使用全连接层搭建的神经网络，卷积神经网络从基本原理上来讲，与全连接神经网络非常相似，它们都是由可优化的神经元组成，神经元内的权重与偏置量可根据梯度进行更新。...在处理图像这样大型且复杂数据时，必然无法让每一个卷积核内的神经元与前一层的所有神经元进行连接，因此一个可行的方法是让神经元只与输入数据的局部范围相连接。这个连接范围的大小就叫做神经元的感受野。...，此时再使用滑动窗滑动，就需经由[012]、[123]、[234]、[345]、[456]、[567]、[678]、[789]这八个位置，这样输出特征图的尺寸就与输入特征图保持一致了，且插入的0在内积计算中不会影响正常数据的计算结果...掌握卷积层的各项超参之后，就可以根据输入图像的尺寸以及超参的设定，计算输出图像尺寸了。
【云计算】MapReduce工作原理 - 详解图 1. MapReduce的工作原理如下图所示 2.分析 2.1整体分析 2.2举例分析 1....MapReduce的工作原理如下图所示 此文介绍Google引爆大数据时代的三篇论文之一MapReduce Google大数据处理的3篇核心论文 《The Google File System》：http...research.google.com/archive/bigtable.html 2.分析 2.1整体分析 Map有映射的意思，reduce则为减少 针对MapReduce整个过程简单概括是将一个大数据计算任务通过分片成子任务
二、定义边缘计算 云服务与边缘计算-图表 (来源http://t.cn/Ez2kkBz) 在Aran Khanna的“边缘深度学习”（来源 http://t.cn/Ez2kpQ3）一文中，给边缘设备下了一个非常简洁的定义...与云相比，边缘设备和雾节点在物理上更接近，通常只有一步之遥，而边缘设备到中心云节点通常路途遥远。雾节点甚至可以通过有线连接到边缘设备。...这提供了更低的延迟和更高的带宽，因为与中心云相比，雾节点连接到的设备数量要少得多。在雾节点中管理数据可以带来更低的响应时间消耗。（来源 http://t.cn/Ez2FFYq）。...三、边缘计算与机器学习的复杂性 一种用于在边缘计算环境中进行机器学习的示例模型 （来源http://t.cn/Ez2sDRQ ) 与中心云服务器或雾节点相比，边缘设备的内存要小得多，计算能力也要小得多。...在边缘设备与雾节点之间或雾节点与中央云之间的数据传输中实施插入恶意代码成为可能。当然，随着大家的努力，这些挑战已经得到解决，因此，在边缘计算面前的道路似乎越来越清晰。 最后，云中心模式当然不会消失。
术语“云存储”和“云计算”通常可以互换使用。也许有人会相信它们具有相同的含义，但这与事实相去甚远。尽管云计算和云存储有很多共同点，并且它们源自同一资源，但它们实际上是不同的概念。...难怪云存储正在迅速取代物理存储系统！ 云计算 您使用云存储来保存和保留数据。另一方面，云计算用于处理和完成指定的项目。云计算与云存储相关联，因为您必须先将数据移至云（云存储），然后才能使用云计算系统。...云计算的一个示例是软件即服务（SaaS），在其中您可以在软件上输入数据，并且可以通过软件界面远程转换数据，而无需您的计算机参与。 云计算在数字和商业领域正在不断发展。这是因为它有许多好处。...云存储和云计算之间的一些区别因素包括： 1. 云计算比云存储需要更高的处理能力。另一方面，云存储需要更多的存储空间。 2. 云计算本质上是针对企业的。另一方面，出于专业和个人原因，都使用了云存储。...云存储只是一种数据存储和共享介质，而云计算使您能够远程处理和转换数据。 这些是云存储和云计算系统之间的本质区别。就它们之间的相互联系而言，它们是不同的概念，不应混为一谈。
通过对物理或虚拟资源的分配,保证多个租户以及他们的计算和数据彼此隔离、不可相互访问。 D. 云服务客户能根据需要自动或通过与云服务提供商的最少交互配置计算能力。...; 通过对物理或虚拟资源的分配,保证多个租户以及他们的计算和数据彼此隔离、不可相互访问。; 云服务客户能根据需要自动或通过与云服务提供商的最少交互配置计算能力。...(多选题)【多选题】关于云计算与大数据技术,下列说法正确的是( ) A. 大数据技术是云计算项目的必要条件。 B. 大数据主要解决分布式存储、分布式计算等问题,是元计算的PaaS层的解决方案之一。...云计算技术不是大数据项目的必要条件,只要建立的数据中心能满足大数据存储与计算要求就可以了。 D. 云计算强调的是资源共享、按需获取资源的业务模式。...; 云计算技术不是大数据项目的必要条件,只要建立的数据中心能满足大数据存储与计算要求就可以了。; 云计算强调的是资源共享、按需获取资源的业务模式。; 1.3分 77.
其中，腾讯云开发者产品中心总经理刘毅围绕“开发敏捷高效”这一话题，分享了关于“云原生应用开发与运维新范式”的主题演讲。...腾讯云对云原生具备完整的布局，覆盖基础设施、安全、计算、架构、数据等多个方面，其中开发云原生是腾讯云原生布局的重要一环。...客户面临的严峻挑战 腾讯云成立以来多年，持续深耕云计算领域并以卓越的技术能力服务数百万开发者，积累了大量企业数字化管理经验，在实践中总结出客户在云原生应用开发和运维时普遍遇到的一些痛点，进一步映射了上述...现如今正式对外界推出一站式云上开发运维协作平台，支持多职能团队在同一平台上流畅便捷地协作，“高效、快速，打造新一代云原生应用开发与运维的新范式”。...远程协同排障：一键拉起干系人同屏会议，抹平信息割裂与组织异步，线上聚焦协同排障、定位、以及修复上线。 该范式旨在覆盖云上从应用开发到应用运维的全生命周期。
云计算是需要灾难恢复的关键技术和服务之一。更重要的是，云计算灾难恢复(Cloud DR)是证明企业实力以及使云计算业务流程顺利运行的理想解决方案之一。...以下介绍与云计算灾难恢复相关的一些关键服务和优势： 什么是云计算灾难恢复? 云计算灾难恢复是在云计算运营环境中存储和维护数据作为安全措施的一个过程。...云计算灾难恢复旨在恢复企业的重要数据，或在发生停机或自然灾难时启动故障切换。 云计算灾难恢复的好处是什么?...以下概述了与采用云计算灾难相关的一些主要好处： 更快的恢复：在任何情况下，数据恢复都必须快速及时，以便按时交付最终产品。...云计算灾难恢复消除了维护传统备份设施的需要，这些备份设施在一些企业中仍然占主导地位。但与云计算灾难恢复相比效率低下。云计算灾难恢复还减少了恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO)。
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