REST（Representational State Transfer）和GraphQL是两种常见的API设计风格，各自有其独特的特点和适用场景。在API设计方面，REST和GraphQL各有其优势和劣势。
随着经济的发展，基金行业的数字化转型步伐越来越快。基金机构正全力应对迅速增长的数据，并尝试确定如何以最佳方式存储、保护和分析数据。基金机构面临新的竞争对手和不断变化的客户期望，并且还需要简化运营，降低成本，这会推动他们转型进入数字化移动世界。
网络规划和设计中的分层设计是一种非常重要的概念，它有助于简化网络的设计、部署和管理。在企业级网络中，通常采用三层架构模型：核心层（Core Layer）、汇聚层（Distribution Layer）和接入层（Access Layer）。下面是这三层的主要功能和特点的简介：
从SD存储卡传输数据的基本单位是一个字节。所有需要块大小的数据传输操作总是将块长度定义为字节的整数倍。一些特殊功能需要其他分区粒度。对于面向块的命令，使用以下定义:
Flink是一个分布式大数据计算引擎，可对有限流和无限流进行有状态的计算，支持Java API和Scala API、高吞吐量低延迟、支持事件处理和无序处理、支持一次且仅一次的容错担保、支持自动反压机制、兼容Hadoop、Storm、HDFS和YARN。
这个概念来源于J2EE的设计模式，原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低网络负载，但在这
在以数据为核心的 AI 时代，信息的快速和精确传递已成为构建高效系统的基石。人工智能和机器学习模型的复杂性，让各行业和企业对数据的需求稳步提升，同时，物联网设备数量也在经历爆炸式的增⻓。在这样的背景下，MQTT Broker （基于 MQTT 协议的消息服务器）作为一个关键的数据基础设施，在数据的时代正发挥着核心中枢站的作用：接收来自物联网设备、移动应用、云平台等各种来源的消息，然后将这些消息传递给目标设备或应用程序。
其中，腾讯云架构平台部应用框架组TQUIC(https://github.com/Tencent/tquic)团队结合长期的开发和实践经验， 并与南方科技大学李清老师开展前沿研究探索，提出了一种更高效的QUIC流量转发框架QDSR。高动态内容请求和不断增长的下行中继转发服务使得7层QUIC转发工作负载过大，导致运营成本上升和端到端服务质量下降。为了解决这一问题，QDSR采用了QUIC和直接服务器返回（Direct Server Return，DSR）技术，使得真实服务器能够同时直接向客户端发送数据，消除了传统七层过重的冗余中继转发。因此，QDSR不仅仅实现了高性能、低延迟，并且几乎消除了额外的下行链路中继开销，为云服务提供商提供了一种创新且高效的解决方案。此项论文受到了USENIX ATC 2024高度认可并被录用。
RPC（Remote Procedure Call）是一种远程过程调用协议，它允许程序调用另一个地址空间（通常是在另一台计算机上）的过程或方法。流行的PRC框架很多，例如gRPC。
view是前台页面，用户发送请求时从前端的页面开始的，前端get到这个请求后会把请求和顺带参数信息传送到后台，后台接受这个请求找到对应的接口去执行对应的controller里的对应的方法，然后执行，然后controller会调用service层的业务逻辑，service有会去访问dao层来连接数据库。
PO(persistant object) 持久对象 在 o/r 映射的时候出现的概念，如果没有 o/r 映射，没有这个概念存在了。通常对应数据模型 ( 数据库 ), 本身还有部分业务逻辑的处理。可以看成是与数据库中的表相映射的 java 对象。最简单的 PO 就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用 PO 的集合。 PO 中应该不包含任何对数据库的操作。 DO（Domain Object）领域对象 就是从现实世界中抽象出来的有形或无形的业务实体。一般和数据中的表结构对应。 TO(Transfer
在 o/r 映射的时候出现的概念，如果没有 o/r 映射，没有这个概念存在了。通常对应数据模型 ( 数据库 ), 本身还有部分业务逻辑的处理。可以看成是与数据库中的表相映射的 java 对象。最简单的 PO 就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用 PO 的集合。 PO 中应该不包含任何对数据库的操作。
图数据库中的节点和边通常具有不同的属性和关系，因此需要对不同资源进行细粒度的访问控制。该挑战在于确保只有经过授权的用户才能访问敏感数据。
VO（View Object）：视图对象，用于展示层，它的作用是把某个指定页面（或组件）的所有数据封装起来。 DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象，这个概念来源于J2EE的设计模式，原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低网络负载，但在这里，我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对象。 DO（Domain Object）：领域对象，就是从现实世界中抽象出来的有形或无形的业务实体。 PO（Persistent Object）：持久化对象，它跟持久层（通常是关系型数据库）的数据结构形成一一对应的映射关系，如果持久层是关系型数据库，那么，数据表中的每个字段（或若干个）就对应PO的一个（或若干个）属性。 BO(business object):业务对象，主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对象可以包括一个或多个其它的对象。 AO（ Application Object）：应用对象，在Web层与Service层之间抽象的复用对象模型，极为贴近展示层，复用度不高。
2024年4月底，USENIX Annual Technical Conference（ATC）发布最新录用结果。作为计算机系统领域的顶级学术会议（CCF-A），USENIX ATC 2024吸引了来自不同领域的488篇论文投稿，最终精选出77篇具有代表性的论文。这些论文涵盖了虚拟化、系统和网络故障管理、云和边缘计算、移动和无线技术等广泛的研究领域。
2016年12月，Vivienne Sze，Yu-Hsin Chen等（Eyeriss的作者）在arXiv上发表的文章“Hardware for Machine Learning: Challenges and Opportunities”，是一篇比较好的综述性文章。这里我想结合这篇文章[8]和这次ISSCC2017论文[1-7]，谈谈我理解的“挑战”和“机会”。 首先，这里主要讨论嵌入式的机器学习处理器（主要是做inference）。实际上在Cloud端做training/inference也有专用处理器
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 目前，隐私计算平台广泛用到了多种安全技术，包括同态加密、秘密共享、差分隐私、可信执行环境，以及其他一些安全多方计算技术。 虽然这些安全技术的应用很好地保证了数据价值的安全共享，但同时也带来了计算和通信效率的大幅下降。在对安全和效率的双重探索中，星云Clustar 的研究人员基于理论分析和实践应用，提供了一系列安全加速方案。 文献[1] 对联邦学习模型训练中存在的性能问题进行了全面的探讨，基于这些问题，文献[2~4] 提出了多样的解决方案。接下来，我们
对于某一块业务来说，建立完数据指标体系，整体的业务就得到了监控。当数据发生异动时，通过数据指标体系拆解能够快速定位问题。这篇文章的重点有三，其一，理解数据异动背后的业务意义才是最重要的；其二，数据异动应该如何快速定位问题；其三，数据埋点到数据指标体系再到数据异动分析的闭环思维体系！
人工智能系统需要依赖大量数据，然而数据的流转过程以及人工智能模型本身都有可能泄漏敏感隐私数据。
目前使用了深度学习技术的移动应用通常都是直接依赖云服务器来完成DNN所有的计算操作，但这样做的缺点在于移动设备与云服务器之间的数据传输带来的代价并不小（表现在系统延迟时间和移动设备的电量消耗）；目前移动设备对DNN通常都具备一定的计算能力，尽管计算性能不如云服务器但避免了数据传输的开销。 论文作者提出了一种基于模型网络层为粒度的切割方法，将DNN需要的计算量切分开并充分利用云服务器和移动设备的硬件资源进行延迟时间和电量消耗这两方面的优化。Neurosurgeon很形象地描述了这种切割方法：向外科医生
领域对象（domain object）换种说法叫做实体类，大家应该就比较熟悉了。在一个具体的项目中，我们通常需要把业务中需要用到的数据抽象出来组成一个实体类，通过这种方式来代表业务的状态。同时一般在项目中的展示层，业务层和持久化层，都需要用到这个状态，也是咱们项目中需要重点关注的一个点。
传统的 Linux 操作系统的标准 I/O 接口是基于数据拷贝操作的，即 I/O 操作会导致数据在操作系统内核地址空间的缓冲区和应用程序地址空间定义的缓冲区之间进行传输。这样做最大的好处是可以减少磁盘 I/O 的操作，因为如果所请求的数据已经存放在操作系统的高速缓冲存储器中，那么就不需要再进行实际的物理磁盘 I/O 操作。但是数据传输过程中的数据拷贝操作却导致了极大的 CPU 开销，限制了操作系统有效进行数据传输操作的能力。
util：是通用业务无关可供其他程序使用的，可以用在其他系统中使用，类似apache commons这类，比如开发了个DateUtil,任何一个同语言、无兼容性问题的工程都可以引用一下。 tool：是通用的部分业务相关的，因此不能用在其他系统体系中，比如校验用户身份信息的UserTool，可在资源处理、需要鉴权的部分使用，但在其他系统中不能直接移植。 service：是处理单一业务的，UserService就只处理用户的相关操作。 mapper：是处理复杂业务的，如多表联合查询的相关操作。
某天突然发现服务探测接口疯狂告警、同时数据库CPU消耗也告警，最后系统都无法访问；
Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎，可以对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。
简介 Google在2004年发表了一篇论文：MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters，介绍了他们内部如何实现和使用MapReduce。 简单地说，MapReduce是一个受限的分布式并行编程模型，可用于处理和输出很大的数据集。而编写MapReduce任务的用户只需要实现两个函数： Map函数：输入一个key/value数据，输出一个key/value形式的中间数据集。 Reduce函数：输入是一个中间数据的key和一个与这个key对应的
随着现在后端编程标准化程度越来越高，各种编程模型层出不穷。作为Java开发人员，大部分人不免要接触VO，BO，PO，DO，DTO之类的，但很多人对这些概念一直以来都是云里雾里，团队开发过程中也总是处于混乱的状态，抓起来就用，本来是规范性的东西，却反而导致更加混乱了。
作为Java后端开发者，我们创作的许多代码直接影响着用户的使用体验。如果后端代码性能不佳，用户在访问网站时就必须花费更多时间等待服务器响应。这可能引发用户投诉甚至用户流失问题。
可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。使用 Mybatis 来生成 PO 是不错的选择。
在分解复杂的软件系统时，分层是我们最常用的手段之一。然而，在领域驱动设计中，层次和包的划分看起来与我们的结构又有一定区别，本文主要讨论DDD中的分层架构及每层的意义，以及与传统的三层架构的区别。
今天介绍鹅厂自研的一款全新的网络协议，微秒级“复活”网络的HARP协议及其关键技术。
云计算，人工智能，自动驾驶汽车，增强现实，嵌入式视觉等新应用正在推动对内存性能和能效的更严格要求。内存对于这些系统至关重要，它们需要高带宽和高速度以及更低的功耗和更低的成本。随着这些新兴市场的需求，存储器行业开始从平面（2D）DRAM转向宽I / O或HBM（高带宽存储器）等3D技术TSV（通过硅垂直互连访问）。 低功耗DRAM技术已经发展到第五代（LPDDR5），与LPDDR4相比，它可显着降低功耗并提供极高的带宽。
ApacheFlink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。
导读｜云计算时代，承担服务器之间数据传输工作的交换机成了数据中心的“神经枢纽”，一旦出故障将波及上层业务。然而单个交换机故障时，腾讯云的新一代高性能网络却可以在100微秒内找到新的通路实现0断链，做到高可用、高可扩展、高性能，从而保证业务不受影响。本文邀请到了腾讯云资深网络专家金峰及其带领的IaaS前沿技术研究团队来揭秘背后的武器——高性能网络传输协议HARP。通过本文希望可以带你了解传统网络传输协议面临的困难和挑战、HARP是如何应对并全网首次解析其中4个关键技术。 腾讯云一直在自研一款高性能网络协议——
本文将通过对 MQTT over QUIC 的详细解析，为大家展现这一领先技术实现对于物联网场景的优势与价值，帮助大家更有效地借助 EMQX 5.0 对 QUIC 的支持能力，在各类 MQTT 应用场景中进行更加高效、低成本的物联网数据传输。
数据传输控制方式是计算机系统中，用于管理和控制数据在系统组件之间传输的方法。不同的数据传输控制方式影响着计算机系统的性能和效率。
对于C端用户来说，越来越无需操心数据下载的问题，只要保证网络连接通畅，便可坐等享受更便捷的在线服务。数据传输的压力转移到了服务提供商一侧，由他们操心如何第一时间快捷地收集数据以及高效地将服务结果交付给用户。而服务提供商们也对此事充满了动力，因为数据收集的越多、越快、越全面，就可以提供更好的服务质量，何乐而不为。
波特率是指每秒钟传输的比特数，通常用波特每秒(bps)或者每秒钟波特数(bps)来表示，它是串行通信中重要的参数之一。波特率9600和115200分别代表了串行通信中的两种不同的数据传输速率。它们之间有着明显的区别，涉及到数据传输的速度、稳定性和适用场景等方面的差异。
从时间角度来看，USB 通信由一系列帧构成。每一帧都有一个帧开始（SOF），随后是一个或多个数据操作。每一个数据操作都由一系列数据包构成。一个数据包由一个同步信号开始，结尾是一个数据包结束（EOP）信号。一个数据操作至少有一个令牌数据包。具体的数据操作可能有一个或多个数据数据包；一些数据操作可能会有一个握手数据包，也可能没有任何握手数据包。
服务监控在微服务改造过程中的重要性不言而喻，没有强大的监控能力，改造成微服务架构后，就无法掌控各个不同服务的情况，在遇到调用失败时，如果不能快速发现系统的问题，对于业务来说就是一场灾难。
IO 设备 通过 IO 接口 接入到 计算机系统中 , 当 IO 设备 产生输入 , 输入的数据传输到内存中 , 然后 由 CPU 处理这些数据 , 再产生输出信息 , 再将 输出信息 对应的数据 输出到 IO 设备中 ;
当涉及到华为网络设备的接口时，有许多不同类型的接口可供选择，每种接口都具有不同的用途和适用场景。以下是对每个接口的详细说明：
TCP协议，传输控制协议（英语：Transmission Control Protocol，缩写为 TCP）是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。
浏览器跨标签页通信、双向数据传输和实时通信是三种不同的概念和应用场景，它们之间有以下区别：
目前，市场上存在的边缘计算相关概念包括雾计算、边缘计算、多接入边缘计算/移动边缘计算、移动云计算等概念。
HTTP的长连接和短连接本质上是TCP长连接和短连接。HTTP属于应用层协议，在传输层使用TCP协议，在网络层使用IP协议。IP协议主要解决网络路由和寻址问题，TCP协议主要解决如何在IP层之上可靠的传递数据包，使在网络上的另一端收到发端发出的所有包，并且顺序与发出顺序一致。TCP有可靠，面向连接的特点。
TCP和UDP是网络通信协议中两个常见的传输层协议，它们具有不同的特点和适用场景。本文将详细介绍TCP和UDP协议的原理和区别。
随着企业组织自然生长，业务规模不断扩大，信息化建设和网络安全性工作的复杂性越来越高，安全部门工作范围涉及更广，安全保障必须及时匹配以支撑业务的发展。
1. HTTP协议与TCP/IP协议的关系 HTTP的长连接和短连接本质上是TCP长连接和短连接。HTTP属于应用层协议，在传输层使用TCP协议，在网络层使用IP协议。IP协议主要解决网络路由和寻址问题，TCP协议主要解决如何在IP层之上可靠的传递数据包，使在网络上的另一端收到发端发出的所有包，并且顺序与发出顺序一致。TCP有可靠，面向连接的特点。 2. 如何理解HTTP协议是无状态的 HTTP协议是无状态的，指的是协议对于事务处理没有记忆能力，服务器不知道客户端是什么状态。也就是说，打开一个服务器上的网页
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