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腾讯云COS全球加速全球用户加速访问

但不同终端所处的网络基础设施、网络流量和网络环境各有差异,当用户处于弱网环境下时,数据传输可能出现丢包的情况,造成不好的用户体验。 二、COS 全球加速提升弱网环境下的用户体验 为了提升弱网传输下的用户体验,腾讯云COS推出了全球加速功能,其核心原理即将用户请求就近接入腾讯云核心机房,将数据通过稳定可靠的内网传输加速。 使用全球加速功能就近接入之后,客户端到接入层的"加速"实际上是,由稳定快速的内网专线网络传输链路,来代替外网不稳定的跨国或跨地域的访问链路。 三、全球加速测评效果显著 利用博瑞第三方测评工具,我们将 COS 的存储桶设置在了上海园区,使用COS的普通上传域名以及加速上传域名,在全球各个拨测点进行1MB大小文件的上传测试,从图中我们可以明显的看到亚洲 四、结语 对象存储COS全球加速功能,利用腾讯云全球分布的云机房,帮助全球各地用户快速访问最近的腾讯云接入层,提升业务访问成功率和稳定性,已服务于:头部电商客户、海外游戏客户、文娱/广电媒资/在线教育等典型客户

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CDN网络加速

在这个服务器上,还是会设置一个 CNAME,指向另外一个域名,也即 CDN 网络的全局负载均衡器。

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    Github+jsDelivr全球静态文件加速

    格式如下: https://cdn.jsdelivr.net/gh/jcjyxjs/cdn@latest/1.jpg 前言 GitHub作为全球最大的代码托管平台,众所周知,GitHub又有GitHub 但是jsDelivr这家CDN支持加速npm,GitHub和WordPress,jsDelivr在国外是CloudFlare节点,国内都是网速的CDN节点,速度还是飞快的,真正的全球高速。 注意 建议只用作静态文件加速,例如 JS/CSS/Image 。并不适合大文件分发,大文件分发还是移步国内各厂的对象存储。 实现 首先需要一个GitHub仓库,我就新建一个仓库为例。

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    Github+jsDelivr全球静态文件加速

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    CDN网络加速原理

    CDN CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络。 其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构,将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”,使用户可以就近取得所需的内容,提高用户访问网站的响应速度。 因而,CDN可以明显提高Internet网络中信息流动的效率。从技术上全面解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题,提高用户访问网站的响应速度。 下面是一个简单的CND示意图 ? Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据,从而降低网络的访问时间。 宗上,CDN网络是在用户和服务器之间增加Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据,从而降低网络的访问的速度。

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    加速全球化布局!AICHAIN全球巡演硅谷站完美落幕!

    而作为一家成功将区块链与人工智能完美结合的企业,AICHAIN为了能够帮助全球用户、投资人了解AICHAIN的价值,帮助全球各行各业的企业实现区块链应用落地,已于3月9日,在北京正式开启了AICHAIN 全球巡演。 而在北美时间3月21日,AICHAIN全球巡演的第二站,亦是海外首站——硅谷站,正式落下帷幕。 另外,通过本站巡演,全球用户、投资人都对AICHAIN有了全新的认知,就像文章开头所说,作为一家将区块链与人工智能进行完美结合的企业,AICHAIN能够帮助全球范围、不同行业的企业机构,获得专业的区块链系统 而在未来,拥有国际化视野的AICHAIN,将继续按照巡演规划加大全球巡演的扩张范围,而随着全球化布局的步伐愈来愈快,AICHAIN在全球用户、投资人心中的影响力,也将得到稳步提升。

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    对象存储COS全球加速助力企业出海

    这个时候,腾讯云对象存储 COS 全球加速功能就能很大程度上地为您解决这个问题。 COS 全球加速功能 如果您采用腾讯云对象存储 COS 来部署业务,在一些网络基础设施较差的地区,通过全球加速功能,就可以很好地保证您业务的可用性。 腾讯云对象存储 COS 全球加速功能利用全局链路的自动测速功能,智能路由解析用户请求,选择最优网络访问链路,实现请求的就近接入。 全球加速功能的核心在于腾讯云遍布全球的基础设施,通过稳定快速的内网环境来替换不稳定的公网链路,以保证客户业务的可用性,也为客户业务的进一步扩展打下基础。 如果想更多地了解腾讯云对象存储 COS 和全球加速功能,欢迎访问我们的产品官网文档。

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    2015年全球加速器发展报告

    TechStars执行董事NattyZola认为,“创业加速器可以让创业企业得到行业内专家的指导,知名导师的培训,构建有效的人脉网络。 本报告是2014年加速器报告的系列报告,其目标是了解全球加速器行业如何发展的,加速器如何融资,如何盈利,同时分析了未来加速器行业的发展趋势。 总之,全球91%的加速器短期主要依靠其他收入来源,75%的加速器长期依靠其他收入来源。 通过大公司合作或赞助获得收入 ? 大公司合作和大公司赞助是加速器其他收入来源中的主要构成部分。 加速企业数量最多的前10大国家 ? 全球前十大加速器 (根据投资规模) ? 全球最活跃的前20大加速器 (根据企业数量) ? 从本报告的研究可以看出,加速器已经跳出了最初的商业模式。 仅仅10年,加速器就成为全球创业生态系统中的重要组成部分。在这10年间,加速器的商业模式和发展战略在持续演变。

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    加速你的网络应用

    本篇着眼于如何结合Codeigniter的使用,来加速前端的性能。 1、第一条是使用Gzip。 3、减少JS和CSS文件的尺寸 随着网络应用的丰富,现在网页中的引用的JS和CSS文件越来越多,也越来越大。

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    技术解码 | 海外直播系统,推进直播全球加速

    为了服务于全球视频直播的开发者和用户,腾讯视频云团队从2017年开始建设海外直播系统,针对全球复杂多样的网络环境和终端分布,经过3年多时间真实环境的千锤百炼,目前已经构建了拥有8个中心源站、200多个边缘加速点 IP+Seq保证写一致,心跳同步修正,保证最终一致性 点线面结合,分层同步状态,全局状态统一 3、外网接入路由 腾讯云的用户覆盖全球上百个国家和地区,不同国家和地区的用户网络条件和网络质量的差异性很大 1、IDC间传输加速优化 (1)多点中继,提升传输吞吐量 海外IDC传输存在着大量的跨国、跨大洲的长远距离外网传输路径,这种拥有长RTT、高网络带宽以及抖动丢包的链路通常称为“长肥管道”。 在全球骨干网络分布的地点建设中继节点,构建智能路由,根据探测的质量数据包括丢包、延迟以及容量等因素,决策路由表,根据路由表转发数据下一跳以实现链路中继加速,提升链路整体的吞吐量,同时也提升了点到点的传输质量 在IDC传输中,我们使用了QUIC进行加速优化,主要在以下两个方面做了优化: a、协议栈插件化,网络传输的相关参数从QUIC中提取出来,根据不同的链路模型进行配置化处理,针对性调优。

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    漫谈业务切片与网络加速

    网络按照传输阶段大体上可分:接入段,骨干传输段,出口段三段,网络加速涉及每个阶段,每阶段实施的加速技术各有不同,每种加速方案更需要多个阶段联动协作,这里从传统网络入手窥探目前主流加速技术之一二。 ? 业务识别是一把刀的话,那么加速网络就是砧板上的鱼肉,如何切片就一切那么顺其自然了。一旦能够进行业务筛选过滤,便可识别高价值业务并引流至加速网络,实现网络加速网络技术发展到今天,全球基础设施已比较完备,已实现全球高速互联。5G蓝图美好,但商业模式不清,投资回报充满未知,是要进行大刀阔斧革命式变革?还是手术刀式对症下药? 当然,末端继续极化,在用户如手机、PC等终端设备上实施网络加速,可撇开固网、移动通信网络的不同,实现无差异化网络加速加速网络构建 扯了这么多,加速网络是整个网络加速效果内功核心,却一直没谈如何构建,图中也是一朵云带过,先埋个雷,下回分解。

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    智能网卡的网络加速技术

    网络加速的起源 传统数据中心基于冯诺依曼架构,所有的数据都需要送到CPU进行处理。 网络加速的技术架构 业界主流智能网卡有四种实现方案:SoC、NP、FPGA、ASIC。 网络加速技术 智能网卡实现的网络加速有多种,除基本的网络功能外,还包括RoCEv2、VXLAN、OVS ct功能、TF-vRouter虚拟路由、kTLS/IPSec加速等技术。 智能网卡的网络加速技术可以进一步细分为网络功能的加速以及网络能力的虚拟化。这里仅列举常见的几种技术及其应用。 网络加速的技术实现 智能网卡的本质能力是实现网络加速,在2021中国智能网卡研讨会中,包括中国移动、电信等企业的智能网卡产品,采用了多种智能网卡技术架构,实现了不同的网络加速功能。

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    网络加速,未来将由谁颠覆?

    03 全球加速(GA),云和加速的结合 对于各自为政的加速方案,云似乎成为了更好的粘结器。凭借云计算技术腾飞的公有云厂商掀起了全球加速(Global Accelerator,简称GA)创新浪潮。 以公有云为首的GA技术,通过全球网络基础设施提升用户的流量性能,依托公有云优质的线路以及全球传输网络,实现在全球任一地域都能就近接入云端,亦可实现全球跨地域部署。 加之全球加速的智能路径选择和流量调度,可以保证不同优先级和调度策略的流量通过最优路径到达最佳终端节点。 04 未来往哪走 在全球加速的视角下,我们看到了背后技术发展的共性问题: 1) 单厂商基础设施覆盖能力有限; 2) 端侧优化能力有限,最后一公里的质量无法保证; 3) 没有端到端的网络质量保障能力 网络加速技术将不断演进、不断革新。 放眼未来,业务全球化带来的数字化趋势,将会涌现出更多音视频、游戏、教育等场景,前两个问题需要行业企业更多的合作探讨,带来更多的覆盖和更广的调度。

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    区块链新政出台 全球加密货币加速合规

    8月4日,北京市委办公厅、北京市人民政府办公厅印发《北京市关于加快建设全球数字经济标杆城市的实施方案》(下称《方案》),《方案》指出,要超前布局区块链,围绕区块链高性能、安全性、隐私保护、可扩展性等方向 加快共识机制、分布式存储、跨链协议、智能合约等技术突破,实现大规模区块链算法性能关键技术突破,以及通过汇聚激活超大规模的数据要素资产,率先建设数据原生的城市基础设施,集中建设开放互联的国际数据枢纽等来打造全球领先的数字经济新体系 中币(ZB)研究院认为,北京、福建的区块链相关政策表明了中国对待区块链技术的态度,以北京“打造全球领先的数字经济新体系”愿景来看,中国势必在区块链行业中已经计划投入更多扶持资金来保持“领先”地位。 中币(ZB)研究院认为,美国证券交易委员会与美国货币监理署的相关态度表示美国相关金融部门正在考虑逐步放开ETF申请,继而影响全球加密货币合规化的整体进度,分析人士认为,中国、美国、西班牙等国家的相关政策会加速加密货币合规化的进程

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    利用COS全球加速的高效率传输实践

    介绍 腾讯云对象存储 COS 的全球加速功能,借助腾讯全局流量调度的负载均衡系统,智能路由解析用户请求,选择最优网络访问链路,实现请求就近接入。 利用全球分布的云机房,可帮助全球各地用户快速访问您的存储桶,提升您的业务访问成功率,进一步保障您的业务稳定和提升您的业务体验。此外 COS 的全球加速功能还可以实现数据上传加速和下载加速。 架构 全球加速 (1).png 计费方式 国内流量费用只收取外网下行流量费,而全球加速域名会在国内流量费用上增加收取上行和下行加速流量费,国内加速费用和海外加速费用各不相同,具体如下 以北京bucket 配置步骤介绍 步骤1:开启存储桶全球加速 存储桶>>域名与传输管理>>全球加速 全球加速开启.png 步骤2:绑定自定义域名 存储桶>>域名与传输管理>>自定义源站域名 image.png 步骤3: 国内直接请求到北京集群域名,海外走全球加速域名。 全球各地域名解析测试验证 源站访问的是北京集群的bucket桶。

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    CloudFlare 免费全球 CDN 加速的简介及接入体验

    CloudFlare 简介 CloudFlare 成立于 2009 年,是国外著名的免费全球 CDN 网站加速服务公司,它还提供实时安全保护服务和网络优化及流量统计等,可以免费使用,并且不用备案,也可以付费获得更好更快的服务 百度云加速的国外节点就是 CloudFlare 的节点(和 CloudFlare 合作使用)。 CloudFlare 的 CDN 节点主要分布于荷兰、美国、香港、法国、日本等国家和地区,使用 CloudFlare 在亚太地区的 CDN 节点可以大大加速你在美国或者欧洲的主机访问速度,对于在 Github

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    OpenStack网络服务数据平面加速

    和vHost (w/oDPDK)性能测试数据 4.后续可以一起来做的一些工作 第一部分 关于openstack中VNF网络性能的一些思考和思路 先来介绍一下背景,目前openstack社区版本的一些网络服务如 如果ovs dpdk最终被采纳的话,那么openstack网络中的一些vnf将成为瓶颈。 下面我们来看一下实现高性能网络服务需要考虑的一些因素(这几个图片其实是取自intel的一些文档): vnf虚拟网络接口的选择直接影响到性能和后续相关的工作,A和B的性能完全不能满足要求,这个通道的瓶颈在 关于用户态网络堆栈的介绍就到这。 网络网络,理论上没必要跟openstack紧耦合啊 A1:是的,但目前在OpenStack的应用更迫切一些。

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    用tsunami-udp加速网络传输

    概述 tsunami-udp 是一款专为网络加速诞生的小工具。思路很简单,使用TCP进行传输控制、用UDP进行数据传输。 这样可以无状态的进行数据传输,然后中间加一些文件校验和重传机制,达到加速传输的目的。 传统的tcp传统,基于长连接,很容易受网络波动的影响。 特别是网络拥塞的情况下,只能通过多进程/线程来进行有序传输。

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    如何加速我们的神经网络

    让我们一起来想一下怎么样来加速我们的神经网络的训练过程。 通常我们知道,越复杂的神经网络,越多的训练数据。我们所花费在训练这些实验数据上所消费的时间也就越多。 这个时候,我们就需要找到一些方法,让神经网络变得聪明起来,变得快起来。 所以,人们找出了一个最基础的方法SGD(Stochastic Gradient Descent) ? 现在想想红色方块是我们所要训练的data,如果要按照以前整套的流程和写法,就需要把整套的数据一次一次的放入到神经网络中进行学习,放入到NN中进行训练。在这个过程中所消耗的资源会很大。 在每一次的过程中,每次使用分量数据,虽然不能反映整体的情况,但是却在很大的程度上大大加速了NN的训练过程,并且在这个过程中也不会减少NN的准确率。 与之相对的,我们还有很多的途径来加速训练。其余的大多数方法都是在更新神经网络参数的时候动手脚。 ? 对于公式W+=-Learning rate*dx。

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