学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

Google 宣布新拥堵控制算法 TCP BBR

Google 宣布了 新拥堵控制算法 TCP BBR。Google 官方博客称新算法将 google.com 和 YouTube 的全球网络吞吐量平均改进了 4%,在某些国家改进了 14%+。 ? Google 解释说,现有的 TCP 拥堵控制算法源自 1980 年代,是为低带宽数据传输设计的,解决拥堵主要考虑丢包,也就是在网络堵塞的时候路由器将会丢弃新的数据包。 BBR 代表 Bottleneck Bandwidth and Round-trip propagation time,它的拥堵控制采用了不同的方法,考虑了网络实际的数据交付率有多快。 Google 已经将 BBR 拥堵算法贡献给了 Linux kernel TCP 协议栈。

90740

立体、直观展现北京拥堵情况

所以,城市快速路中拥堵最严重的,都是南北向的大路。另外,连接通利福尼亚大州几十万上班族的京通快速路入围,也是妥妥的。 再看看拥堵的主干道:集中在通往上地、中关村、国贸等办公场所的路上。 先看城市快速路:主要拥堵路段和早高峰基本变化不大——当然了,怎么上班就怎么回家。 至于城市主干道的拥堵路段:从市里回天通苑的,从市里回通州的……都是赶回家做饭的上班族啊~ 再来看看帝都的环路哪儿最堵。 图中的二、三、四、五环。蓝色代表通畅,红色代表拥堵。 在二环中,南二环的情况最好,只有晚上18时左右在西侧会出现短暂的拥堵。但是西二环就比较糟糕,全时空无悬念拥堵。根据大数据的统计,这里差不多从早上五点就开堵了,一直要持续到20点之后才能缓解。

17130
  • 广告
    关闭

    云服务器应用教程

    手把手教您从零开始搭建网站/Minecraft游戏服务器/图床/网盘、部署应用、开发测试、GPU渲染训练等,畅享云端新生活。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    AI 能够解决中国的交通拥堵吗 ?

    Q、人工智能是否能够缓解交通拥堵?如何解决?在中国面临哪些困难和挑战? 黄伟: 通过深度学习,人工智能会显示出比人脑更为强大和更为迅速的解决难题的能力,所以也可以在缓解交通拥堵方面发挥重要的作用。 如果考虑基于人工智能的无人驾驶得到普及推广应用,则无疑更会大大缓解交通拥堵。 大面积的无人驾驶电动共享汽车(EA Car-sharing)将可能会使城市道路的通行效率(按人次计算)累计可增至目前的2-3倍,这就类似于将现有道路面积增加了2-3倍,当然这是极其理想的情况,在这种情形之下,可以认为,城市交通拥堵将会得到总体缓解 放眼未来,可以缓解城市交通拥堵的其实不只是人工智能,人工智能技术只是新技术里面的很重要的一部分,但不是全部,真正影响交通的是多项新技术的同步成熟,比如还有5G通讯技术、车联网、传感器技术等,他们组合起来才能形成改变城市交通的新技术 放眼未来中国5-10年的城市交通,我是持乐观态度的,各城市尤其是一二线城市最为头痛的交通拥堵会有总体缓解,我认为主要得益于两个方面的进步: ☑ 城市交通新技术、新模式的广泛应用,使城市交通的运行效率大幅提高

    1.4K2220

    大数据帮你预测,2015高考哪里最拥堵

    导言:高考在即,各位考生和家长紧张备考的同时,也需要提前关注路况、查询路线,千万不要因为拥堵耽误了考试。 大数据文摘今日带大家提前看看百度地图利用大数据预测出的几大城市可能会拥堵的考点,也呼吁大家多加了解,在高考的时候妥善绕行。 ?

    30690

    【可视化】立体、直观展现北京拥堵情况

    所以,城市快速路中拥堵最严重的,都是南北向的大路。另外,连接通利福尼亚大州几十万上班族的京通快速路入围,也是妥妥的。 再看看拥堵的主干道:集中在通往上地、中关村、国贸等办公场所的路上。 先看城市快速路:主要拥堵路段和早高峰基本变化不大——当然了,怎么上班就怎么回家。 至于城市主干道的拥堵路段:从市里回天通苑的,从市里回通州的……都是赶回家做饭的上班族啊~ 再来看看帝都的环路哪儿最堵。 图中的二、三、四、五环。蓝色代表通畅,红色代表拥堵。 在二环中,南二环的情况最好,只有晚上18时左右在西侧会出现短暂的拥堵。但是西二环就比较糟糕,全时空无悬念拥堵。根据大数据的统计,这里差不多从早上五点就开堵了,一直要持续到20点之后才能缓解。

    51470

    突发流量引发的Dubbo拥堵,该怎么办?

    一、背景 生产拥堵回顾 近期在一次生产发布过程中,因为突发的流量,出现了拥堵。系统的部署图如下,客户端通过Http协议访问到Dubbo的消费者,消费者通过Dubbo协议访问服务提供者。 以前不知道晚上会有一个高峰,结果当晚的高峰和早上的高峰差不多了,单机房扛不住这么大的流量,出现了拥堵。 在问题发生时,因为不清楚状态,先切到另外一个机房,结果也拥堵了,最后整体回退,折腾了一段时间没有问题了。 事故原因猜测 当时其他指标没有检测到异常,也没有打Dump,我们通过分析这些现象以及我们的Dubbo配置,猜测是在网络上发生了拥堵,而影响拥堵的关键参数就是Dubbo协议的连接数,我们默认使用了单个连接 协议的mina,netty等,可以分拆为server和client配置 server server string 可选 dubbo协议缺省为netty,http协议缺省为servlet 性能调优 协议的服务器端实现类型

    45720

    突发流量引发的Dubbo拥堵,该怎么办?

    一、背景 生产拥堵回顾 近期在一次生产发布过程中,因为突发的流量,出现了拥堵。系统的部署图如下,客户端通过Http协议访问到Dubbo的消费者,消费者通过Dubbo协议访问服务提供者。 以前不知道晚上会有一个高峰,结果当晚的高峰和早上的高峰差不多了,单机房扛不住这么大的流量,出现了拥堵。 在问题发生时,因为不清楚状态,先切到另外一个机房,结果也拥堵了,最后整体回退,折腾了一段时间没有问题了。 事故原因猜测 当时其他指标没有检测到异常,也没有打Dump,我们通过分析这些现象以及我们的Dubbo配置,猜测是在网络上发生了拥堵,而影响拥堵的关键参数就是Dubbo协议的连接数,我们默认使用了单个连接 协议的mina,netty等,可以分拆为server和client配置 server server string 可选 dubbo协议缺省为netty,http协议缺省为servlet 性能调优 协议的服务器端实现类型

    48030

    基于GNN的拥堵预测的可通用交叉图嵌入

    特别是在逻辑综合阶段,预测由于不恰当的逻辑组合而导致的单元拥堵可以减少后续物理实现的负担。已有人尝试使用图形神经网络(GNN)技术来解决逻辑综合阶段的拥塞预测问题。 基于GNN的拥堵预测的可通用交叉图嵌入.pdf

    15420

    拥堵博弈中的无政府状态-稳定性权衡

    这项工作的重点是在拥堵博弈中设计激励机制,这是一个普遍研究的竞争性资源共享模型。 拥堵博弈中的无政府状态-稳定性权衡.pdf

    16700

    从Fomo 3D游戏造成以太坊拥堵,看比特元平行链优势

    图片: Fomo3D游戏的火爆确实已经影响到了以太坊的运作,造成了近期以太坊网络拥堵严重,根据公开数据显示,目前以太坊的网络未确认交易笔数为66361笔。

    36000

    360、奇安信、腾讯、华为们“拥堵”在智能汽车安全的风口

    在此,华为智能汽车解决方案BU、标准总监高永强就曾总结道:“从风险类型来看,我们认为当下智能汽车面临的网络安全威胁主要有七类,分别是手机App和云端服务器漏洞,不安全的外部连接,远程通信接口漏洞,不法分子反向攻击服务器以获取数据

    17620

    研究表明:打车软件是城市拥堵的罪魁祸首

    根据拥堵研究得出的结论,游客仅仅占旧金山交通总量的5%,许多游客倾向于使用公共交通工具。 一部分增长数据可以这样解释: 这份报告称:“从2010年到2016年,在旧金山交通拥堵的总体增长中,交通公司贡献了大约50%。人口和就业都在增长。 叫车软件公司是否把潜在的公交乘客从公交车和地铁里接出来,然后把他们请到汽车里坐着,进而加剧了街道拥堵,这是一个悬而未决的问题。 旧金山城市交通拥堵最严重的地区显然是在东北角,这里被称为主要的市中心商业区和金融区,拥有总层数为61层的Salesforce大厦等大型写字楼。 城市交通拥堵问题是一个超级复杂的问题,如果没有更好的方案,人类城市交通真的是要被人口增长和高科技搞成顽疾了。 ? END

    33740

    如何用 Python 和循环神经网络预测严重交通拥堵

    其中红色代表交通拥堵,黄色代表事故发生,蓝色代表有车停在了路肩上。 可以看到,红色的数据量最大。这说明交通拥堵是个大问题。 我把全部的数据都拿了出来,提炼出包含的事件类型,包括以下这些类: ? 其中最严重的,分别是“大型交通拥堵”(large traffic jam)和“超大型交通拥堵”(huge traffic jam)。 于是,我把所有这两种严重交通拥堵事件,合并成一个集合;其他剩余事件,作为另一个集合。 对于每一个严重拥堵事件,我追溯30分钟,把之前同一条道路上,发生的事件,按照顺序存成一个列表。 这些序列,后续紧随事件,都不是严重拥堵。 我们对严重拥堵之前30分钟的事件序列,标记为1;对于非严重拥堵之前30分钟的事件序列,标记为0。 于是,我们就把问题转换成了,能否利用事件序列,进行分类,预测后续是否会发生严重拥堵

    67630

    用AI控制信号灯,“赌城”拉斯维加斯能否解决交通拥堵问题?

    他们在交叉路口配备可跟踪交通模式的摄像头和传感器,以实时了解交通模式并缓解交通拥堵的情况,目前已经有30个路口配备了这种摄像头和传感器,其中大部分都位于中央商务区,该市计划在未来三个月内将这一技术铺设到 街道交通信号灯杆传感器和摄像机捕获的数据通过光纤网络传输到市政厅地下室的边缘服务器,NTT提供的人工智能软件可以分析图像并创建与行进方向,车辆数量和交通流量相关的上下信息。

    32410

    曼哈顿Uber数据为证,拼车服务并不会加重交通拥堵

    拼车服务在很多问题上都引起了广泛批评—包括其劳工问题 — 但市长更担心的是交通拥堵。 值得注意的是净乘客数与拥堵没有精准的相互呼应关系,因为我们没有其他Uber的竞争公司比如Lyft以及当地黑色出租车公司的上下车地点及行程长短的数据。 “接单数并不是所有,他们不能掩盖造成拥堵的真正原因,”市长 de Brasio的发言人Wiley Norvell在一篇邮件中提到。 他又提到这所城市正在用一种“完全分析法”来发现哪些因素造成了交通拥堵。 Uber纽约市总经理Josh Mohrer不认为Uber增加了曼哈顿最繁忙地区的交通。 在工作日早7点到晚7点,Uber在曼哈顿中心商业区的平均车数为2000辆,他在电话采访中说道,“在这个交通拥堵块,我们完全不起作用。”

    51760

    Opanga网络公司利用机器学习算法来改善网络流量拥堵

    总部位于西雅图的Opanga网络公司表示,它已经找到一种方法来减少无线网络拥塞,通过在网络核心中使用机器学习算法来改善流量。该公司的软件目前正在3G和4G网络中...

    21130

    车联网时代的麻烦:网络攻击让车谎报信息造成拥堵

    在减少交通拥堵和避免撞车的宗旨的驱动下,这些系统已经在美国各地的道路上推出。

    21230

    德国小哥1人“黑掉”谷歌地图:99部手机就能造成交通拥堵

    而我们经常会发现,地图上的路线会根据路况呈现不同颜色:绿色表示路况畅通,红色表示交通拥堵。 ? 那么问题来了,你有没有好奇过,地图APP是怎么更新这些路面情况的呢?

    27210

    无人车救不了拥堵:一个万亿美元规模的出行市场新机遇

    美国曾为此专门花了1650亿美金改造高速公路,并花了650亿美金改造大规模运输,但是,仍然没有解决拥堵问题。 第二张图,则十分有趣了。 ? 也就是说:造成一个城市交通拥堵的三大要素——车辆、车程,以及空车率,都将增多。 简而言之:无人驾驶解决不了拥堵。 前面我们已经说过,美国的“拥堵”问题,其实不是公路资源问题,而是一个简单的车辆配置问题——“在太多的车里面,坐的是一个人。”从这个角度看,传统的“多人共乘”公共交通系统,其实是能够解决城市拥堵的。 这种“鱼群式”的车队在高峰时期增加每小时车道可容纳的车辆数量、大大减少拥堵方面,有很大的潜力,目前业界还在研究这种车队。 那么这155万辆eSAVs,究竟能够“移走”多少的路面拥堵呢? 刚才说过:高峰时段,2600万人,可以免费用eSAVs。

    27630

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券