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面向物联网和边缘计算演进

全文分为四部分: ●第一部分:物联网不仅仅是网,边缘计算也绝非仅是计算。通过行业回顾及趋势分析,建立边缘计算与网络的强关联。 ●第二部分:从开始来推演演进趋势,导出边缘计算网络及其特点。 自我介绍 大家好,接下来有我为大家做一下分享,《面向物联网和边缘计算演进》。 演进 既然的本质是一种跟着业务转起来的IT外包服务。那么网络作为支撑,自然也需要跟着转起来。 所以,SASE不是像,而就是一朵伪装起来的。 可能你也发现了,我们原本是在聊网络了,但不知不觉又在聊了,因为面向物联网和边缘计算演进,让网络自己也逐渐演变成了。 随着移动通信的并行演进,移动通信网这个黑盒正在被首次打开,面对这个庞然大物,计算和网络都很兴奋,因为在网融合的大背景下, MEC有着几个不可替代的优势: 1)最广的覆盖,不服可以问问今天到场的铁塔兄弟

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腾讯 Serverless 技术演进

本文将从产品层面来介绍腾讯是如何落地 Serverless 技术以及 Serverless 的技术演进。 ---- 目录 Serverless 是一项新技术,可能有朋友不是很熟悉。 所以我们先介绍下 Serverless 的概念和发展历史,接着介绍腾讯 Serverless 从 1.0 到 2.0 的技术演进,以及我们如何支持 Serverless 这种技术的,也就是技术生态。 可以看到随着阶段的演进用户需要关注的点越来越少,越来越聚焦于自己的业务逻辑。 过去十多年,计算其实是一个「去基础架构」的过程。这个过程可以让用户聚焦于自己真正需要的业务开发上,而不是底层的计算资源上。 对于函数来讲,当没有请求的时候是不占用计算资源的,不会产生任何费用,只有请求的时候才占用计算资源,白天会有个波峰,晚上会有个波谷,大部分业务都是这种模式,可以看到这些阴影面积就是函数的实际使用资源,

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    原生架构演进与企业上

    过去的一段时间和一些架构师 / 技术负责人聊天,原生和企业上是最近一段架构演进的一个常见话题,那么小公司到大型公司在上云和原生上有什么价值和收益呢。 原生技术的里程碑 ? 原生的定义 计算的本质:按需分配资源和弹性计算 互联网业务特点:快速迭代,逻辑复杂,海量用户,流量突增,7*24小时高可用 上的价值 业务上,研发团队可以更聚焦业务逻辑,提升研发效率,快速交付系统 将技术层抽象到原生层,技术组件的更新换代对业务架构透明,可以更快的进行技术换代而不影响业务架构。 抽象的原生层持续的组件服务演进,可以提供更好可用性,稳定性的基础设施。 针对以上问题,我们可以得出原生架构演进方向和需要提升的点。聚焦于微服务,中间件,DevOps这三个方向,结合弹性来推动架构演进。 ? 优化微服务架构 建立服务开发规范,向原生靠齐。 中间件层使用通用的上中间件。 通用逻辑监控告警,CICD打穿整个交付周期。 在完成了一些列的标准指定,架构演进,上的流程需要有一个明确的迁移计划: ?

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    京东实时计算架构演进之路

    而对于实时的数据需求也是层出不穷,实时计算架构随着数据量的增长,不断进行革新。 基于此产生了一套新的技术方案:flink接kafka消息数据,直接进行指标计算,写入到redis里面,最后提供最外提供服务。详细步骤见下图。 架构优缺点: (1)能够支撑亿级数据量的统计需求,对于大数据量友好 (2)时效性高,计算延迟较低 (3)技术方案相对复杂,新增指标需要重新开发,上线任务。 ? (3)订单量亿级(以京东主站为例) 上述基于flink 直接指标计算的方案,优点非常明显,缺点也非常明显,如果新增指标,需要重新开发上线,对于频繁的业务需求变更,已经很难满足了,因此产生了基于OLAP

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    实时数据计算框架演进介绍

    image.png 4.2 Lambda 架构 随着大数据应用的发展,人们逐渐对系统的实时性提出了要求,为了计算一些实时指标,就在原来离线数仓的基础上增加了一个实时计算的链路,并对数据源做流式改造(即把数据发送到消息队列 ),实时计算去订阅消息队列,直接完成指标增量的计算,推送到下游的数据服务中去,由数据服务层完成离线&实时结果的合并。 注:流处理计算的指标批处理依然计算,最终以批处理为准,即每次批处理计算后会覆盖流处理的结果。 ,少量关键指标(比如金额相关)使用 Lambda 架构用批处理重新计算,增加一次校对过程。 5.1 整体设计 整体设计如下图,基于业务系统的数据,数据模型采用中间层的设计理念,建设仓配实时数仓;计算引擎,选择更易用、性能表现更佳的实时计算作为主要的计算引擎;数据服务,选择天工数据服务中间件,避免直连数据库

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    持续演进原生架构之我见

    架构很难被衡量 每个公司的管理层都希望尽可能地去衡量架构的先进性,希望认清差距,向着好的架构方向不断演进。 并且,架构的演进不是一蹴而就的,而是一个长期发展的过程。 下面这段话是马对刘振飞(阿里技术保障部负责人)关于阿里内部争议的回复,反映了一个领导者在企业变革过程中起到的作用。 在王坚加入阿里之前,我跟教授(指曾鸣)讨论公司的未来,觉得计算和大数据代表未来,对国家和社会的发展有长远的意义,所以我们要干,这是第一点。但是怎么做计算、大数据?我们谁也不知道。 ———— 本文为《持续演进的Cloud Native:原生架构下微服务最佳实践》一书序文。

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    人工智能将在计算技术的演进中扮演什么角色?

    随着计算行业的不断发展,有关人工智能整合以增强计算性能的讨论仍在进行。人工智能和计算技术的整合在不同程度上都是有益的,但是,在开发人员在这两种技术的整合面临的挑战方面,仍需要一些额外的进展。 计算与人工智能的整合 随着越来越多的企业采用计算技术,企业的业务结构出现了显著差异,工作流程变得更加精简。显然,计算通过在线提供所有信息来提供更高的灵活性。 根据预测,一旦人工智能技术的进步变得更加先进,计算就可以进行自我管理。 研究和开发的成本也有所降低,因为人工智能/计算整合可以在不增加成本的情况下完成这些任务。 人工智能和计算技术的整合值得吗? 人工智能和计算技术并存,可以从整体上改变人们与技术交流和互动的方式。

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    持续演进原生架构之我见

    本文为《持续演进的Cloud Native:原生架构下微服务最佳实践》一书序文。 并且,架构的演进不是一蹴而就的,而是一个长期发展的过程。 ? 下面这段话是马对刘振飞(阿里技术保障部负责人)关于阿里内部争议的回复,反映了一个领导者在企业变革过程中起到的作用。 在王坚加入阿里之前,我跟教授(指曾鸣)讨论公司的未来,觉得计算和大数据代表未来,对国家和社会的发展有长远的意义,所以我们要干,这是第一点。但是怎么做计算、大数据?我们谁也不知道。 PART 06 关于《持续演进的Cloud Native》 为什么会出现 Cloud Native 这个概念呢?

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    持续演进原生应用交付

    什么是原生 原生是指导企业应用上的方法论和技术体系,包含应用的开发、交付、运行时等阶段, Cloud Native 可以理解为: Cloud 表示应用运行在云端,而非传统的 IDC; Native 表示应用从设计之初即考虑到的环境,原生为而设计,在上以最佳姿势运行,充分利用平台的弹性和敏捷。 持续演进原生应用交付 从 CNCF 的调研报告中得出的核心结论是企业需求未被满足,持续交付的方法论和工具建设依然处于持续演进中,下面我们回顾一下原生应用持续演进的重要方法论及相关工具。 的开放性和稳定性,目前产品处于快速演进中,一定程度上造成了 IAC 的能力不够稳定。 总结 上述方法论尝试从不同维度优化原生交付,但采用原生架构的企业,依然需基于开源工具定制,才能满足企业级原生交付需求,可见原生交付域的发展远没有到最优解。

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    马蜂窝实时计算平台演进之路

    MES 是马蜂窝统一实时计算平台,为各条业务线提供稳定、高效的实时数据计算和查询服务。在整体设计方面,MES 借鉴了 Lambda 架构的思想。本篇文章,我们将从四个方面了解 MES: 1. 计算出的实时数据写入到 Redis,历史数据入库到 HBase。UI 目前通过 Restful API 来获取实时和历史数据。 3. 演进 关于 MES 实时计算的引擎,我们主要经历了两次演进。 对比一下两代计算引擎,Flink + Druid 的引入很好地解决了因为大量数据的 UV 计算带来的压力: ? 图 5:两代实时计算引擎 MES 优化历程 为了更好地满足业务需求,提升整个系统的性能,我们也在不断对 MES 进行优化,主要包括实时计算集群、计算引擎、查询接口和监控方面。 计算逻辑的部分也要考虑好。

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    计算

    1:什么是计算计算是一种按量付费的模式!计算的底层是通过虚拟化技术来实现的! 2:计算的服务类型 2.1 IAAS 基础设施即服务(infrastructure as an service) 虚拟机 ecs openstack 2.2 PAAS 平台即服务(platform service ) php,java docker容器 2.3 SAAS 软件即服务(software as an service ) 企业邮箱服务 cdn服务 rds数据库 开发+运维 3:为什么要用计算 小公司:10台 20w+ idc 5w + 100M 10W, 10台主机,前期投入小,扩展灵活,风险小 大公司:闲置服务器计算资源,虚拟机,出租(超卖) 64G 服务器 64台1G 320台 虚拟化,通过模拟计算机的硬件,来实现在同一台计算机上同时运行多个不同的操作系统的技术。

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    智能时代,开源软件的演进历程

    本文试图从一个开源技术实践者的视角来回顾计算的发展演进。因篇幅所限,所讨论的范畴以IaaS与PaaS的开源技术演进为主。 智能时代开源软件的演进历程.jpg (注:点击可查看高清大图,图片由作者自制,转载请注明出处) 如上图所示,笔者认为计算时代以来,主要分为启蒙、快速发展及+智能时代三个阶段。 与此同时开源界也出现了演进,以Eucalyptus、CloudStack为代表的开源云系统横空出世,拉近了中国与世界计算发展的步伐。 而开源领域的技术演进也是与时俱进,下篇文章我们来讲述下,智能时代开源从业者如何布局未来技术。 无论是开源、计算还是产业发展,总是相互融合,限于篇幅,本文仅对于计算发展过程中的开源与产业演进历程做了简单描述,仅供参考,无法覆盖计算的更多角度与话题,还请读者见谅。

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    拓荒•演进•未来:企业的“实践之道”

    导语 2013年,企业IT部开始搭建私有环境,目的是面向企业内部IT环境提供计算资源。企业主要承载着腾讯内部IT业务系统、职能部门业务,以及大部分的开发测试业务。 2013年,我们开始着手搭建私有环境,目的是面向企业内部IT环境提供计算资源。当时我们通过自研底层技术平台构建了平台,纳管着6000+Xen虚拟机,在一定程度上提高了我们的交付效率。 企业的OpenStack演进之路 2014年,OpenStack开始迅速发展,来自全球十多个国家的几十家领军企业都参与到OpenStack的项目中,并且在全球开始落地上线很多项目,逐步成为计算领域的一支强有力的力量 , OpenStack也逐渐成为开源计算平台的首选。 由此,我们基于OpenStack构建了一个符合主流技术的、易于扩展的、高可用的、具备国产自主可控的计算基础设施管理方案,这个方案向上提供了计算资源管理、存储管理、网络管理、镜像管理、认证管理、计量管理服务接口

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    计算专题:(一)带你走近计算

    要点提示 ① 计算发展背景 ② 什么是计算计算的优势 ④ 计算与大数据 ● 数字经济蓬勃发展下的计算 数字经济为中国产业转型带来了巨大的机遇,我国数字经济规模已达27.2万亿,占当年 计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众,使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。 02、什么是,什么是主机? 主机:主机整合计算、存储与网络资源的IT基础设施能力租用服务,能提供基于计算模式的按需使用和按需付费能力的服务器租用服务。 03、什么是公有、私有、混合? 02、也就是计算,是指以互联网为平台,将硬件、软件、网络等系列资源统一起来,实现数据的计算、储存、处理和共享的模式;实现“按需取用”模式——上办公。 计算给政企带给的价值 计算的扩展场景 ● 计算+大数据的服务趋势 什么是大数据? 我们迎来了大数据发展时代,对客观世界的认识更进了一步,所做的决策也不再仅仅依赖主观判断。

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    计算离超级计算还有多远?

    单就一个行业而言,一直以来我们对于计算所带来好处的认识可能显得过于狭窄了。如果计算是一次真正的革命性变革,那么它就必须能够支持生产和用户体验的模式,而这些都是目前的计算还不能为客户提供的支持项。 也就是说,未来真正的计算必须是我们口中的“超级计算”,它应该是一个具备更好的计算和网络服务的平台,而不仅仅只是更便宜而已。 对于服务供应商来说,超级计算带来的好处可能是双倍的,即为IT公司增加IT资源和附加值。 但是,这里存在着一个大问题:计算供应商们是否能够建设好超级计算? 目前,企业都在他们自己的数据中心中运行应用程序,而计算则主张这些应用程序不仅应当能够以较低的成本在计算中运行,而且也应为计算供应商们创造利润。 计算项目的投资回报率(ROI)在某种意义上已经超越了纯粹的成本节省,任何计算迁移的可预测风险都会迫使买家进一步追求更高的ROI,所有这些都使得计算服务的实施变得更为困难。

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    业务上实践和架构演进思考

    从17年开始,结合公司业务上专项,在线教育从一开始的IaaS层迁移,到更开放的开源中间件选型,再到思考原生的研发模式,做了很多实践和思考,推动后台架构演进。 ,内部成立“技术委员会”,启动“开源协同”和“业务上”的两大战略方向 2大技术战略.png 在架构演进中,上的价值是什么? 1、业务价值 聚焦业务,提升研发效率 加快技术换代,保持技术优势(传统互联网 vs 时代) 使用更好的开源组件服务(可用性、稳定性、文档API…) 计算资源重用,弹性伸缩,优化成本 标准化CI 从2个方面来看原生定义:利用平台优势,擅长解决这些互联网业务问题 计算本质:按需分配资源和弹性计算 互联网业务特点:快速迭代、逻辑复杂、海量用户、流量突增、7*24小时高可用 原生应用和传统企业应用区别 来自于团队大家的问卷调查case.png 规划业务后台架构演进方向 针对这些业务痛点,开始聚焦微服务、中间件、DevOps这3个方向,结合业务上来帮助推动架构演进

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    RTC服务架构演进——边缘原生方向

    本次LiveVideoStackCon 2021 上海站中,我们邀请到了阿里RTC传输网络负责人杨成立(忘篱)为我们从边缘原生的角度详细解析RTC服务架构的演进。 后端服务都架构在上,CDN的趋势也是边缘,这是因为计算成为各种服务的基础设施,当然也包括视频的后端服务。 不同客户端网络状况不同:有些客户端网络好,有些差,通过服务器可以精确计算不同客户端的网络情况,给客户端传输不同的质量的流。 无法使用服务能力。架构最厉害在于弹性,而且是标准的跨的弹性。如果开源项目本身不考虑架构,就无法迁移到也没有弹性能力。开源的架构并不是把开源在主机中运行,就是架构。 多云迁移困难。 直播的业务质量,是按百分比计算,比如百分之N的卡顿是可以接受的。而在RTC中,会议中有一个人不可用,整个会议就无法继续。每个会议都很重要的,一个会议的重要性,并不一定低于另外一百个会议。

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