fs2是scalaz-stream的最新版本，沿用了scalaz-stream被动式（pull model）数据流原理但采用了全新的实现方法。...根据fs2的官方文件，fs2具备了以下新的特点： 1、完全不含任何外部依赖（third-party dependency） 2、流元素增加了节组（chunk）类型和相关的操作方法 3、fs2不再只局限于...我们可以用toList或者toVector来运算纯数据流中的元素值： 1 Stream.emits(Seq(1,2,3)).toList //> res3: List[Int] = List...在Stream的类型款式中：Stream[F[_],A]，F[_]是一种可能产生副作用的运算方式，当F[_]等于Nothing时，Stream[Nothing,A]是一种纯数据流，而Stream[F[_...我们可以在对运算流进行状态转换的过程中进行运算来实现F的副作用如：数据库读写、IO操作等。fs2不再绑定Task一种运算方式了。
摘自“Docker in Action”一书，在本文中，我将展示如何在容器之间共享内存空间。 Linux为在同一台计算机上运行的进程之间提供了一些共享内存的工具。...基于共享内存的IPC应用中最好例子是科学计算和一些流行的数据库技术，如PostgreSQL。 Docker默认为每个容器创建一个专属的IPC命名空间。...Linux IPC命名空间分区共享内存原语，如命名共享内存块和信号量，以及消息队列。如果你不懂这些是什么，也没关系。只要知道这些是Linux程序用于协调处理的工具就好了。...第一个容器创建了一个消息队列，并开始在其上广播消息。第二个应该从消息队列中拉出并将消息写入日志。...应该会发现错误，那就是服务调用方永远看不到队列中的任何消息。
◆ 事件处理拓扑 在 EDA 中，处理拓扑是指对生产者、消费者、企业集成模式以及主题和队列的组织，以提供事件处理能力。...处理拓扑中的另一个关键概念是编排与编排。编排是指拥有一个中央编排器，通过调用不同的组件来编排处理工作流。每当需要对处理进行严格控制时，都会选择编排，例如用于支付处理。...建议将它们移动到死信队列 (DLQ)。DLQ 消费者应该允许更正和重播事件。 由于组件不可用而导致的系统异常本质上是暂时的。因此，应配置多次重试。另一个关键配置参数是退避乘数。...◆ 安全 开发人员必须考虑 EDA 微服务架构中的这些安全方面： 运输级安全 对事件生产和消费的认证和授权访问 事件处理的审计跟踪 数据安全（如授权访问和加密存储） 消除代码中的漏洞 周边安全设备和模式...当在 Kubernetes 平台上部署为容器时，可以通过自动缩放（使用水平 pod 自动缩放器）轻松实现弹性缩放，但必须为生产者和消费者设计异常处理。
倒是Query的函数组件如filter,take,drop,sortBy,groupBy等在函数式编程中还是比较适用的。...另一个层次的组合是DBIOAction组合，主要目的是编排多个独立Query的运算流程：按照一个组合而成的顺序来运算这些Action。也就是按顺序把每条SQL语句发送到数据库去运算。...另外，如果把所有数据处理操作都以SQL语句发到数据库运算的话就无法利用前端计算资源了。单靠数据库服务器来支持所有运算明显是一种错误的运算结构。...也就是说我把fs2作为一种数据处理运算的架构。这样的话上面那个doSomeThing就是实现dataRow transformation的地方了，而且必须在类型上、状态转变方式上符合fs2的要求。...希望无论在开发过程中或者将来的使用中都能得到有共同志愿朋友的参与和帮助。
步骤 1：了解业务 工作流业务视图 在开始编写代码前，了解业务流程是第一步，例如快速处理速度、如何实现这些功能、数据需进行哪类处理以及期间的所有步骤，程序如何在本地和云基础架构上部署以及就此类问题展开大量讨论...（如 DynamoDB、S3、kms）进行交互，因此还必须满足成本优化架构 步骤 2：将其转换为 Celery 工作流 将其转换为工作流的真正难点在于定义任务、将执行这些任务的 worker 以及如何使用队列进行所有通信...前 2 个 worker orchestration 和 distributors 都是针对不需要计算或内存的短期任务并且通常会导向队列中的消息并处理 DynamoDB 操作。...对于一个长时间运行且需要从队列中立即处理的任务，如果将乘数改成 1，它将只轮询能够从队列中获取的并发处理能力数量的任务，从而允许另一个 Workers 轮询队列中的消息。...缓存中的 Redis：对于中频使用的中间资源，如 json 文件或数据库调用，可以使用所有工作人员共享的公共 Redis 进行缓存。
在本篇文章中，将详细介绍迪士尼流媒体服务的API服务团队是如何实现Kinesis数据流的自动缩放功能的，这项功能使我们能够在流量高峰时段稳定地传输数据，同时保持成本效益。...要求 为了实现将CloudWatch日志数据提供给自动扩展Kinesis流的目标，需要创建几个不同的组件。我们将这些组件组织成两个单独的堆栈，以确保将来可重用。...此流可以与其关联的扩展组件同时创建，也可以在AWS环境中存在。 扩展 Lambda可以扩展Kinesis流，根据Kinesis指标和可选的外部Lambda的计算吞吐量触发它的警报。...失败的日志处理器 为了解释上述日志处理器的潜在故障，任何失败的日志事件批次（已重试两次但仍然失败）将被保存到死信队列中（DLQ）。...门限计算 选择上述推荐指标之一后，我们可以继续计算我们想要监控的阈值。 对于具有n个分片的Kinesis流，Lambda将扩展到最多n个调用（由其保留的并发执行控制）。
通常存储在连接队列中的信息被编码到 SYN/ACK 响应 TCP 序列号中。当 ACK 返回时，可以根据序列号重建队列条目。 序列号只有有限的空间来存储信息。...在包处理步骤的其余部分中，Linux 会重用 RTT 估算所需的时钟时间戳。这还避免了将时间戳添加到传出 TCP 数据包的额外时钟访问。...就像窗口缩放和时间戳一样，它是另一个可选的但非常有用的 TCP 特性。...如果两个端点都支持该扩展，则检测到数据流中丢失数据包的对等方可以将此信息通知发送方。...请记住，一台主机可能同时处理数万个数据包流。 CPU 可能无法足够快地消耗掉来自网络接口的传入数据包。这会导致网络适配器本身中的数据包丢失。
3.数据解析（Data Parsing） 读取的数据会经过解析器进行解析，将其转换为 Flink 中的数据结构，如 DataSet 或 DataStream。...无界流（Unbounded Streams） 无界流是指没有明确结束点的数据流，即数据流会持续不断地产生，数据量可能是无限的。例如，实时传感器数据、日志流、消息队列中的数据等都是无界流。...无界流的特点包括： 数据源持续不断地产生数据，流没有明确的结束点。 通常用于实时流式处理，要求系统能够实时处理数据并在流中进行持续的分析和计算。...它是最简单的格式实现， 并且提供了许多拆箱即用的特性（如 Checkpoint 逻辑），但是限制了可应用的优化（例如对象重用，批处理等等）。...它是最简单的格式实现， * 并且提供了许多拆箱即用的特性（如 Checkpoint 逻辑）， * 但是限制了可应用的优化（例如对象重用，批处理等等）。
推荐类自研信息流训练框架如何在机智训练平台运行示意： ? Tensorflow/pytorch 框架如何在机智训练平台运行示意： ? 四、技术能力 1....Part1:扩展性上 1）IO pipline "无锁"队列读取数据：机智团队采用多进程"无锁"队列将输入数据和计算图异步化，使得在计算的同时不断入队输入数据，隐藏数据数据读取时间，加速计算。...CPU与GPU数据传输与计算异步：机智团队在GPU设置缓冲队列，通过GPU预取机制提前把处理好的数据块从队列中同步到GPU显存中，当做下一轮的模型计算时，GPU直接从显存读取数据而不需要等待从CPU传输...⑤ 混合精度训练-自适应缩放梯度组件，自适应缩放梯度，保证梯度有效值 关于在不同场景batchsize究竟大到多少合适的普适性研究及如何在大batchsize下保持收敛性，也是我们正在研究解决的一个问题...2）具备亲和调度和计算容灾能力，及资源队列机制 机智平台的cluster server模块和算力平台共同形成了机器学习平台的算力层，提供了cpu和 gpu的计算能力。
提供的多个计算硬件平台上实现计算机视觉（CV）和图像处理（IP）算法，相同的算法在不同的后端（backend）实现，如CPU、GPU、PVA1和VIC2。...流（Streams）： VPIStream是一个异步队列，在给定的后端设备上按顺序执行算法。...为了实现后端之间的高度并行性，可以在给定的处理管道中配置几个并行运行的处理阶段，每个阶段都在其VPI流中，然后在VPI提供的同步原语的帮助下通过交换数据结构相互协作。 2....Features Detector、Histogram of Oriented Gradients四种 有些算法会使用VPIPayload临时缓冲区来执行处理，有效负载可以创建一次，然后在每次将算法提交到流的时时候重用...，应用程序可以检查或将最终结果转发到另一个阶段。
另外，最大和最小缩放比例应该是不同的。 重要的提示：在UIScrollView对象中，你不应该嵌入任何UIWebView和UITableView。...重用的方法如下： 1.如果scrollView向下面滚动，一旦一排视图滚出了可视范围，就改变滚动出去的那个view在scrollView中的frame，也就是改变位置到达末尾，达到重用的效果。...下面就需要在你创建的视图控制器中，创建一个重用的视图数组，用来把这些要显示的视图放入内存中，这里虽然界面上显示的是2排2列的四个视图，但是当拖动的时候，可能出现前面一排的视图显示一部分，末尾一排的视图显示一部分的情况...，所以重用的数组中要放置6个视图。...如果判断滚到离开了可视范围，然后就是要改变重用视图数组中第一个视图的位置了。这里用了firstViewIndex来记录scrollView中第一个可见视图的位置， 循环使用这6个视图达到重用的目的。
一个部署单元如何与另一个(局域网、广域网和适用的协议)连接/交互? 应用程序配置和使用模式如何产生不同技术组件的负载或容量需求? 参见网络计算硬件图。...这些部署单元之间的关联将表示连接(例如，一个网络)，而信息流将表示正在交换的信息的性质。 在这些图表中，提供了容量需求的指示。 UML/BPMN EAP Profile ?...实用组件:表示经常重用的应用程序组件，大多数情况下都是现成的。 信息流:定义企业活动实体之间任何类型的信息(业务实体、事件、产品、非正式信息等)的流。...此处理图显示了如何在不同类型的应用程序服务器下部署应用程序组件。 上面的部署配置仍然独立于未来在物理服务器上的部署。
因此，一个应用可以在一个内核上运行，而另一个应用可以在另一个内核上运行。通过这种实践，多核芯片可以在给定的时间内执行更多的任务。...简单地说，一组线程可以以任何顺序在多个内核上并发运行，没有任何一个线程会干扰另一个线程的执行。这种实践被称为「多线程编程」，是单个程序从多核执行中获得性能提升的最普遍方式。...GPU 由许多简单的内核组成，这些内核具有简单的控制流并运行简单的程序。最初，GPU 用于图形应用，如计算机游戏，因为这些应用包含由数千或数百万像素组成的图像，每个像素都可以并行独立计算。...最后，由于 AI 程序可以表示为计算图，因此我们可以在编译时知道控制流，就像具有已知迭代次数的 for 循环一样，通信和数据重用模式也相当受限，因此可以表征我们需要哪些网络拓扑在不同计算单元和软件定义的暂存存储器之间通信数据...高级程序代码（例如 TensorFlow 或 PyTorch 中的代码）已经在以一种可以标记并行块并构建数据流图的方式编写。
用户主要在我们的平台上运行 AI 和数据工作负载，我们目前在我们的 Python SDK 中暴露了两种自动缩放策略。...本文解释了我们如何在我们的无服务器系统中设置自动缩放策略以及我们不得不做出的一些权衡。 控制系统 101 在其核心，自动缩放是一个控制问题。...自动缩放器（autoscaler ）也是一个控制器。在无服务器工作负载的自动缩放世界中，我们可以定义一个传递函数，根据传感器数据的矢量对系统进行调整。...这是一种 HPA 的形式，但支持零缩放。它允许您说，好的，这是在添加另一个副本之前可以同时进行的请求数量。但这要求您知道每个副本在给定时间内可以处理多少请求。...但从最终用户的角度来看，我们提供了两个简单的杠杆： 基于队列大小的自动缩放 我们实施的第一种策略是基于队列深度的。 用户可以定义他们想在单个副本上运行多少任务。
如果是这样，它会减少用户帐户中的资金数量，并将事件发布到“帐户更新”事件流。如果用户在他们的帐户中没有足够的资金，则它可以将错误事件发布到不同的事件流（为了简化示例，未示出）。...当微服务需要使用异步操作进行编排时，使用异步命令调用模式 – 其中一个微服务需要异步调用另一个微服务，同时保证第二个微服务接收消息。在此模式中，通常使用队列交换消息。...不是通过使用测试来发布其事件来模拟Accounts服务，而是构建可重用的虚拟服务，该服务可以监听发布到Position Added队列的事件并将结果事件发布到Account Updated队列。...然后，这个虚拟微服务可以在可能需要它的多个不同测试场景中重用。 第一种方法很简单，它是一种独立的测试资产，在测试基础架构上没有额外的外部依赖性。第二种方法是可重用的，是对系统真实行为的更接近的模拟。...在此过程中，包含微服务的容器映像会自动创建并部署到测试环境中（通常由Kubernetes 或基于Kubernetes的分发管理，如OpenShift），其中微服务可以在推送到端到端之前进行验证。
Kubernetes Autoscaling 是 Kubernetes 容器编排系统中的一项动态功能，可以根据工作负载需求自动调整计算资源。...KEDA（基于 Kubernetes 的事件驱动自动缩放器）是一个由微软和红帽创建的开源项目，目前已从云原生计算基金会（CNCF）毕业，采用 Apache 2.0 许可证。...另一个 KEDA 的优势是它支持多种事件源，如 Azure 队列、Kafka、RabbitMQ 等，使得应用程序能够从不同来源接收事件。...这种功能对于确保资源的有效利用和成本优化非常有帮助，最终可以降低云计算费用。 2、提高可用性 截至目前，KEDA 已经支持了 59 个内置缩放器和 4 个外部缩放器。...KEDA 可以根据任何指标进行缩放，包括 HTTP 请求数、消息队列长度、数据库连接数等。
本文将深入探讨 Channel 和 Flow 的内部实现原理、高级使用技巧以及如何在 Android 开发中充分利用它们。...它使用了一个队列来存储发送到 Channel 中的数据，并使用锁来实现线程安全的数据访问。...另一方面，接收协程会从队列中取出数据，如果队列为空，接收协程也会被挂起，直到有数据可用。...Flow 是 Kotlin 协程库中的另一个关键概念，它用于构建响应式数据流。...Flow 可以进行各种操作，如映射、过滤、合并和缓冲，以便处理和转换数据流。
Kafka作为一个分布式的流平台，这到底意味着什么？ 我们认为，一个流处理平台具有三个关键能力： 发布和订阅消息(流)，在这方面，它类似于一个消息队列或企业消息系统。...Connector API 可构建或运行可重用的生产者或消费者，将topic连接到现有的应用程序或数据系统。例如，连接到关系数据库的连接器可以捕获表的每个变更。 ?...一台服务器可能同时是一个分区的leader，另一个分区的follower。 这样可以平衡负载，避免所有的请求都只让一台或者某几台服务器处理。...但是，队列不像多个订阅者，一旦消息者进程读取后故障了，那么消息就丢了。而发布和订阅允许你广播数据到多个消费者，由于每个订阅者都订阅了消息，所以没办法缩放处理。...可构建聚合计算或连接流到一起的复杂应用程序。 助于解决此类应用面临的硬性问题：处理无序的数据，代码更改的再处理，执行状态计算等。
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