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型系统进之-负载均衡

为解决LVS服务高可用,可以采用主备方式解决可用性,使用keepalived模拟虚拟IP,然后把虚拟IO绑定到多个LVS机器上,访问虚拟IP时,请求会被由到真实到LVS服务器上,当主LVS宕机时,keepalived 会自动更新由策略,把虚拟IP重定向到另一台正常到LVS服务器上,达到LVS服务高可用。

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型网站系统架构化之

、高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,业务功能的扩展逐渐变完善的,在这个过程中,开发模式、技术架构、设计思想也发生了很的变化,就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。 尽管如此我们也可以从这些不同的网站背景下,找出其中共用的技术,这些技术和手段广泛运用在型网站系统的架构中,下面就通过介绍型网站系统的化过程,来认识这些技术和手段。 CDN和反向代理提高网站性能假如我们的服务器都部署在成都的机房,对于四川的用户来说访问是较快的,而对于北京的用户访问是较慢的,这是由于四川和北京分别属于电信和联通的不同发达地区,北京用户访问需要通过互联由器经过较长的径才能访问到成都的服务器 ,返回径也一样,所以数据传输时间比较长。 对于这种情况,常常使用CDN解决,CDN将数据内容缓存到运营商的机房,用户访问时先从最近的运营商获取数据,这样减少了网络访问的径。比较专业的CDN运营商有蓝汛、网宿。 ?

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    ApkBus|聊聊型 APP 架构进之

    本文会致介绍下Android客户端 目前的架构体系,并通过介绍怎么从既有的单一项目进行架构之来讨论 ,来分析动态化方案在项目成熟后期的优势。 1背景平安好房Android团队从2015年底就开始了全面的组件化之探索,前期只是将业务和框架剥离,到后期的拆分模块化多人协同开发,目前全部已进行的组件化后的持续集成。 中间层:负责App基础功能和底层的交互调度, 实现上层和基础层的一些初始化,适配调用工作,具体化的UI模块等致:全局配置, 由, API辅助类,其他一些变化不的App升级功能, 地图, 浏览模块, 主要有网络框架,由框架,统计埋点框架,工具库, 图片加载框架 ,抽象基础UI组件,安全反作弊等。 实际上一个业务模块可称之为组件,一个依赖库实际上也是组件,只不过列属A,B,C,D, E内的组件而已,只是没通过由中间件来做桥接。

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    数据入门:HDFS架构进之

    Hadoop的核心三组件之一,HDFS主要负责分布式文件存储,将规模的数据存储任务拆分成小块,分布到不同的机器上,从而以低成本的方式解决数据存储问题。 今天的数据入门分享,我们就主要来讲讲伴随着Hadoop的迭代更新,HDFS架构是如何进的。 HDFS架构进(1)HDFS 1.0架构一般来说,架构我们分两种,一种就是主从架构,另一种是对等架构。 在数据生态中,常用的对等架构有Zookeeper、Kafka,而HDFS是主从式(masterslave)结构,由NameNode和DataNode以及SecondaryNamenode组成,如下图所示 作为数据主流基础架构的Hadoop,在实际发展当中历经多次更新和迭代,而其中的HDFS架构,也是在不断完善和优化的。

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    搜索,促场景下智能化进之

    2015年,我们在探索智能化的道上迈出了第一步,引入排序因子在线习机制,以及基于多臂机习的排序策略决策模型。 进的背景 运用机器习技术来提升搜索推荐平台的流量投放效率是目前各互联网公司的主流技术线,并仍然随着计算力和数据的规模增长,持续地优化和深入。 这里主要集中阐述阿里搜索体系的实时化进之,是什么驱动我们推动搜索的智能化体系从离线建模、在线预测向在线习和决策方向进呢?概括来说,主要有以下三点。 2. 2015年双11,双链实时体系放异彩2014年双11,实时技术在促场景上实现了商品维度的特征实时,表现不俗。 2015年搜索技术和算法团队继续推动在线计算的技术升级,基本确立了构筑基于实时计算体系的“在线习+决策”搜索智能化的线。之前的搜索习能力是基于批处理的离线机器习。

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    数据线是什么,小白数据线

    数据这个话题热度一直高居不下,不仅是国家政策的扶持,也是科技顺应时代的发展。想要数据,我们该怎么做呢?数据线是什么?先带家了解一下数据的特征以及发展方向。 推荐下小编的数据习群;前面是251中间是956后面是502,不管你是小白还是牛,小编我都欢迎,不定期分享干货,欢迎初和进阶中的小伙伴。 每天晚上20:00都会开直播给家分享数据知识和线方法, 先说一下数据的4V特征:数据量,TB->PB数据类型繁多,结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等;商业价值高,但是这种价值需要在海量数据之上 多数行业,使用机器习解决的,也就是这几类问题。 入门习线:数基础;机器习实战(Machine Learning in Action),懂Python最好;SparkMlLib提供了一些封装好的算法,以及特征处理、特征选择的方法。

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    Google首席科家韩国讲:规模深度

    2016年3月7日,谷歌首席科家,MapReduce、BigTable等系统的创造者,Jeff Dean受邀韩国讲主题《规模深度习》,这里部分来自highscalability的文字和笔者 刚好讲在AlphaGo和李世石比赛之前,观众也问了他的预测,他只是说训练了5个月的机器跟顶尖高手的差距不好说;还有人问道他喜欢的编程语言(C++爱恨交织,喜欢Go的简洁,Sawzall才是真爱);在Google 说白了就是网络变化回反馈到输入,使得整个模型更适应去选择“狗”。权重的微调真正神经网络通过亿级的参数在亿级的维度做调整,去理解输出网络。 通过更的模型,更多数据,计算需求也更。Google很多精力花在如何提升计算量,训练更的模型。在Google深度习有哪些强应用?1)语音识别第一个部署深度神经网络的小组。 多数其他翻译系统需要手工编码或机器习的模型只是在一小部分使用,而不是像这种整体的端到端的习系统。这些领域都是可以归到序列类的方法7)智能回复智能回复是另一个序列类的例子。

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    谈一谈型网站架构的进之(三)

    7张图读懂型网站架构,参考至JavaGuide。建议收藏~ —— 23号老板 1】谈一谈型网站架构的进之(一)2】谈一谈型网站架构的进之(二)01架构化?02架构模式?03架构要素?

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    谈一谈型网站架构的进之(二)

    型网站的架构模式和关键要素是什么。—— 23号老板 01引入从上一篇中,我们讲到了单体应用系统变成中型网站项目的蜕变过程,今天就来聊一下他的架构模式和关键要素。 越来越多的网站从建立之初,就将其搭建在云计算的服务基础之上,通过这样的方式,能够将部分的资源合理有效地利用起来,实现“按需定制”。 致可分为:1、分层架构 2、集群模式3、分布式应用4、缓存布局5、异步6、安全7、拆分......等等开发人员较为熟知的分层如将网站系统分为应用层、服务层、数据层;WebService的开发分为视图层 通过规划清晰的逻辑层次,极地改善了开发与维护过程。当系统逐渐壮,就会将使用频次较高或者相对重要的业务板块进行水平拆分,交由不同的团队分模块负责。进而通过分布式部署,为更多的用户提供外界服务。 采取异步的手段,便能极的降低系统的耦合性。在每个阶段之间通过共享数据的异步执行进行协作和交互。典型的异步架构,便是生产者与消费者模式,常见的业务场景如售票抢购、抢红包、采购支付等等。

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    谈一谈型网站架构的进之(一)

    元(猿)宵节到了,习完了。花点时间陪陪家人,打打电话。祝家元(猿)宵节快乐!阖家幸福~—— 23号老板 01型网站的特点 收到“忠粉”小伙伴的反馈,之前的知识文章篇幅太长,看之乏力。 进入正题,今天来聊一聊型网站的搭建思想。 与传统的企业应用系统相比,型互联网应用系统,通常概括有以下几特点:1、流量、高并发2、高可用,保证系统24小时不间断运行3、数据集,需要存储和管理的数据繁多、巨多、超级多4、用户分布广泛,网络情况复杂 (上午刚和产品经理干了一仗,下午又得琢磨者明天的殊死肉搏)7、渐进式发展(从单一的小网站逐渐扩展为型网站)02发展历程型网站的技术挑战来自于逐渐增长的用户,任一简单功能的业务,面对庞的用户体量做分析处理 元(猿)宵节到了,祝家元(猿)宵节快乐!阖家幸福~文章内容参考文献《型网站技术架构 核心原理与案例分析》。

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    数据平台进之 | 淘宝 & 滴滴 & 美团

    图来源于《滴滴数据平台进之》离线计算平台架构如下。 图来源于《滴滴数据平台进之》此外,滴滴还对HBase重度使用,并对相关产品(HBase、Phoenix)做了一些自定义的开发,维护着一个和实时、离线两个数据平台同级别的HBase平台,它的架构图如下 图来源于《滴滴数据平台进之》来自于实时计算平台和离线计算平台的计算结果被保存到HBase中,然后应用程序通过Phoenix访问HBase。 图来源于《滴滴数据平台进之》美团我们以数据流的架构角度介绍一下整个美团数据平台的架构,数据平台的数据源来自MySQL数据库和日志,数据库通过Canal获得MySQL的binlog,输出给消息队列 参考链接和作者:威少Javahttps:www.jianshu.comp58869272944b淘宝数据之http:www.raincent.comcontent-85-7736-1.html滴滴的数据计算平台进之

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    Lending ClubPPT曝光

    Lending Club是美国最的P2P公司,已经引入包括Google、T Rowe Price、Wellington和黑石等在内的牌投资机构,董事会中又有摩根斯坦利前CEO John Mack和美国前财政部长萨默斯这样的明星人物坐阵 Lending Club的PPT很好地揭示了P2P从何而来的问题。 Lending Club能比传统的借贷方式节省量的成本。Lending Club帮助借款人节约了成本,又给贷款人更高的利息收入。 虽然Lending Club已经很,但相比整个的信贷市场依然存在很差距,还有很成长空间。Lending Club还处于发展的早期。介绍Lending Club上的借贷人是怎么样一群人。 公司主要的贷款用途是已有债务的再贷款,而信用卡还贷占到公司贷款用途的第二量级。这两者合计占的比例达83.42%。

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    Flink1.12 native kubernetes 进之

    Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=4 -Dresourcemanager.taskmanager-timeout=3600000 此时创建session 的 kubernetes 相关参数支持的比较少,只支持设置资源

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    云计算变之

    云计算变过程中国最早接入互联网始于1994年5月17日(数据来自维基百科)早期叫”信息高速公“,随着时间的发展中国互联网技术的成熟很多企业也逐渐在往“数字化转型”,最开始转型的公司包括了银行、型公司 、科研机构和等,而这转型的过程也就给未来的云计算提供了巨的动能,从变过程上来讲云计算的变过程四个里程碑阶段:----1.自建机房2.早期的服务器托管机房3.云计算起航4.云计算进之image.png2.1 image.pngXenXen 是一个开放源代码虚拟机监视器,由剑桥开发。早期的网上售卖的VPS多以Xen作为底层虚拟化技术。 2.4云计算进之在早期术界对云计算尚无统一定义,权威机构对云计算的定义也不尽相同。 ----案例笔者在网上找到的一个新闻(在校生自主创业,做游戏,三年时间盈利千万,链接https:www.sohu.coma246169984_117373)以这个用户为案例看一下上云前后的对比。

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    数据线

    image.png习要根据自身情况来定,如果你是零基础,那就必须先从基础Java开始起(数据支持很多开发语言,但企业用的最多的还是JAVA),接下来习数据结构、Linux系统操作、关系型数据库, 夯实基础之后,再进入数据的习,具体可以按照如下体系: 互联网科技发展蓬勃兴起,人工智能时代来临,抓住下一个风口。 为帮助那些往想互联网方向转行想习,却因为时间不够,资源不足而放弃的人。我自己整理的一份最新的数据进阶资料和高级开发教程,数据习群:868847735 欢迎进阶中和进想深入数据的小伙伴加入。 与此同时,如果家有时间把javaweb及框架习一番,会让你的数据习更自由一些) 重点掌握: 常见算法 数据库表设计,SQL语句,Linux常见命令 第三阶段 Hadoop阶段 离线分析阶段 实时计算阶段 重点掌握: Hadoop基础,HDFS,MapReduce,分布式集群,Hive,Hbase,Sqoop ,Pig,Storm实时数据处理平台,Spark平台 以上就是笔者总结习阶段,建议每个想要数据的人

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    数据线

    线介绍完数据框架,接着就可以介绍其对应的线了,主要分为以下几个方面:2.1 语言基础1. 习资料数据最权威和最全面的习资料就是官方文档。热门的数据框架社区都比较活跃、版本更新迭代也比较快,所以其出版物都明显滞后于其实际版本,基于这个原因采用书本习不是一个最好的方案。 视频习资料上面我推荐的都是书籍习资料,很少推荐视频习资料,这里说明一下原因:因为书籍历经时间的考验,能够再版的或者豆瓣等平台评价高的证明都是被众所认可的,从概率的角度上来说,其必然更加优秀,不容易浪费家的习时间和精力 但是视频任然有其不可替代的好处,习起来更直观、印象也更深刻,所以对于习惯视频习的小伙伴,这里我各推荐一个免费的和付费的视频习资源,家按需选择:免费习资源:尚硅谷数据线 —— 下载链接 结语以上就是个人关于数据的习心得和线推荐。本片文章对数据技术栈做了比较狭义的限定,随着习的深入,家也可以把 Python 语言、推荐系统、机器习等逐步加入到自己的数据技术栈中。

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    OpenAI智能体上捉迷藏攻防战,自创套与反套

    在训练了 3.8 亿轮之后,AI 会了各种围追堵截和反围追堵截的套,而且有些套还是研究者始料未及的操作。为了进行这个捉迷藏游戏,OpenAI 首先构建了一个包含墙、盒子和斜坡的 3D 环境。 研究者发现,规模训练对于各个阶段的智能体到何种策略来说至关重要。下图展示了智能体在各种 batch 小情况下,会第 4 种策略(将斜坡搬进自己的堡垒)所需的 episode 和时间。 他们发现,增加 batch 小可以提升收敛速度,然而当 batch 小为 32k 或更高时,采样效率不会受到影响。 但是,他们还发现,在指定的 episode 数量下,batch 小为 8k 和 16k 时,智能体从未会第 4 种策略。?增加 batch 小加速收敛。 在评估中加入迁移和微调在上文中,研究者对捉迷藏游戏中习的行为与利用内在动机习的行为进行了定性对比。但是,随着环境规模的扩,对游戏进程展开定性衡量也变得越来越困难。

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    神分享美团外卖订单中心进之

    跟着订单量的增加、事务复杂度的提高,外卖订单体系也在不断化进化,从前期一个订单事务模块到现在分布式可扩展的高性能、高可用、高安稳订单体系。 全部开展过程中,订单体系阅历了几个显着的期间,下面本篇文章将为我们介绍一下订单体系的进过程,重点重视各期间的事务特征、应战及应对之道。为便利我们非常好地了解全部进过程,我们首要看一下外卖事务。 用户需要下单然后支付,这是整个订单发出的径,在这之后,商家接收订单,完成制作,再之后,我们的物流团队进行配送,送至终端用户,然后就是确认收货、包括后续售后或完结订单等操作。 依靠容灾主要有如下几个思:依赖超时设置;依赖灾备;依赖降级;限制依赖使用资源;订单系统会依赖多个其它服务,也存在这个问题。 :通过记录全链关键日志,根据日志,自动分析反馈订单问题原因,给出处理结果,有效提高反馈处理效率。

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    全链压测落地和进之

    特别是互联网电商企业每年的两次考:618&双11,更是对服务的三特性有更多的要求。 在促活动开启之前,无论是前期的核心业务梳理、线上流量评估、场景建模,还是测试实施阶段的监控分析、调优验证,乃至线上的容量规划,每个环节都需要做很多工作。 全链压测,作为电商促的稳定性保障利器,也在不断的迭代进。这篇文章,为家介绍下全链压测在我司的落地和实践进史。当然,其中的某些敏感部分已脱敏,请谅解。 从项目KO到双十一活动开始,第一次双十一促,我们面临着下面几点挑战。核心链梳理电商业务本身比较复杂,且当前阶段我们微服务架构下,各个服务间依赖高,调用关系复杂,且没有较为清晰的链梳理。 所以,面临的第一个挑战,就是从错综复杂的系统中梳理出核心业务链

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    【实验】由控制、由策略

    由控制.策略实验需求:1、配置IP地址。2、全网运行OSPF 1。3、要求市场部---财务部、研发部不能互访;公司总部---研发部不能互访。4、验证:在主机上使用PING命令验证连通性。 10.1.1.0 24ip ip-prefix 1 deny 10.1.2.0 24ip ip-prefix 1 permit 0.0.0.0 0 less-equal 32 表示允许所有,使得其他的OSPF由不被缺省的拒绝所有拒绝掉 ospf 1filter-policy ip-prefix 1 import 在OSPF进程使用filter-policy过滤由,允许和拒绝动作在ACL前缀列表中调用(2)在RTD上将研发部的网段拒绝引入 0route-policy 123 deny node 10if-match acl 2000route-policy 123 permit node 20由于在route-policy中没有被任何节点匹配的由会被缺省的拒绝节点拒绝掉所以需要一条空的允许节点允许其他由通过

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