了解如何在你的系统设计中使用Dynamo系列、AWS DynamoDB、Cassandra和SimpleDB ◆ 在我们开始之前的快速介绍 早在2004年，亚马逊正在运行一个大型的分布式Oracle数据库集群。想象一下，大量的服务器，运行大量笨重的闭源专有软件，并没有真正关注规模和可用性。他们在当时的规模下挑战了商业数据库的极限。 重要的是要了解这是个不同的时代。分布式系统并不常见，关系型数据库是唯一的主要OLTP数据库，最重要的是，当时没有足够的人或数据在线。 看到互联网在过去十年或二十年里的爆炸性
上篇文章聊了下 Hbase ，这篇聊一下 Hbase 的“孪生兄弟”Dynamo风格的数据库，比如 Riak 、Cassandra。在大数据领域混的人大概都知道谷歌发表的 BigTable 的论文，但是对亚马逊的 Dynamo 论文就不太清楚了。当然这也有可能是因为其开源实现 Cassandra 不怎么出名有关。
Dynamo 是一个高可用的 KV 存储系统。为了保证高可用和高性能，Dynamo 采用了最终一致性模型，它对开发人员提供一种新型 API，使用了版本机制，并通过用户侧辅助解决冲突。Dynamo 目标是提供不间断的服务，同时保证性能和可扩展性。由于亚马逊大量采用了去中心化、高度解耦微服务架构，因此对微服务状态的存储系统的可用性要求尤其高。
Dynamo是一个分布式键值系统，最初用于支持购物车系统，强调的是提供一个“永远在线“的用户体验。
与匹兹堡大学医学院合作，麻省理工学院的研究人员开发了一种机器学习框架来定义描述细胞从一种状态到另一种状态的路径的数学方程。
本文参考了网上众多文章，把 Amazon Dynamo 架构汇总成文，为后续源码分析奠定基础。
PyTorch 2.0 算是正式官宣了，预计在明年 3 月和大家见面。官方的 blog 宣发了非常多的内容，但是阅读下来不难发现，几乎所有的性能提升、体验优化都源自于 PyTorch 新设计的即时编译工具：Dynamo。
Cassandra思想和Dynamo差不多，还吸收了Bigtable的实现。因为是Dynamo+Bigtable，所以号称比Bigtable套娃的HBase性能高很多。
Amazon Dynamo 是分布式的 key-value 系统，最近阅读了 Dynamo 最初的论文 《Dynamo: Amazon's Highly Available Key-value Store》，本文想聊一聊它的去中心化（decentralization）。既有阅读相关材料后对其实现的理解，也有自己的思考，其中如有不正确言论欢迎指出。
本文介绍了Dynamo数据库技术的演进，从Amazon DynamoDB到Amazon DynamoDB on Demand，再到Amazon DynamoDB Local。主要内容包括：DynamoDB的架构、DynamoDB的存储模型、DynamoDB的查询引擎、DynamoDB的索引引擎、DynamoDB的缓存策略、DynamoDB的运维工具、DynamoDB的监控工具、DynamoDB的自动化运维工具、DynamoDB的定价策略、DynamoDB的实例类型、DynamoDB的访问接口、DynamoDB的客户端API、DynamoDB的Java客户端API、DynamoDB的Python客户端API、DynamoDB的C++客户端API、DynamoDB的JavaScript客户端API、DynamoDB的REST客户端API、DynamoDB的SQL接口、DynamoDB的Table API、DynamoDB的Global Secondary Index API、DynamoDB的Local Secondary Index API、DynamoDB的Stream API、DynamoDB的备份与恢复、DynamoDB的故障转移、DynamoDB的负载均衡、DynamoDB的自动化运维、DynamoDB的文档、DynamoDB的GitHub仓库、DynamoDB的官方文档、DynamoDB的在线学习资源、DynamoDB的知乎专栏、DynamoDB的YouTube频道、DynamoDB的Twitter、DynamoDB的LinkedIn、DynamoDB的Reddit、DynamoDB的Quora、DynamoDB的StackOverflow、DynamoDB的GitHub。
大家好，我叫乔治。嗨，我是迪拉杰，我们都是NVIDIA的深度学习软件工程师。今天我们在这里讨论使用Torch TensorRT加速PyTorch推断。首先，我们会给大家简短介绍一下Torch TensorRT是什么，然后乔治将深入介绍我们优化PyTorch模型的用户工作流程。最后，我们将比较这两种方法，并讨论一些正在进行的未来工作。现在我将把话筒交给乔治。
大西雅图地区是云的故乡。这里一年超过8个月的雨季让有云的天气遍布夏天以外的每一天。华盛顿湖把大西雅图地区划成了东岸和西岸。东岸是乡下，上个世纪微软在这里成就了它的软件帝国。西岸是城里，夜间常弥漫着大麻的气息，偶尔还会有突突突的枪声。 我们今天要讲的故事的主角其实大家都已经猜到了。这个公司有着很多的称呼，它曾经被微软前CEO 巴尔默亲切的称呼为湖对岸卖书的，自2000年的dotcom泡沫中存活，在2008年的经济危机以后开始发家，09年到16年股票翻了10倍。这是一家以节俭著称的公司。这家公司还因为工作环
本文介绍由美国马萨诸塞州怀特黑德生物医学研究所的Xiaojie Xu和Jonathan S. Weissman以及匹兹堡大学计算与系统生物学系的Jianhua Xing共同发表在Cell的研究成果：基于单细胞测序(scRNA-seq)RNA速度和代谢标记预测细胞状态。作者提出了一个分析框架dynamo (https://github.com/aristoteleo/dynamo-release)，推断绝对RNA速度，重建预测细胞命运的连续向量场，利用微分几何提取潜在的规则，最终预测出最佳的重编程路径和扰动结果。进一步分析了dynamo在克服传统基于剪接的RNA速度分析的基本限制方面的能力，表明其能在代谢标记的人类造血scRNA-seq数据集上精确估计速度。此外，微分几何分析揭示了驱动早期巨核细胞出现的机制，并阐明了PU.1-GATA1电路中的不对称调节。利用最小作用路径方法，dynamo可以准确预测驱动无数造血系统的转变，并最终由计算机干扰预测基因微扰引起细胞命运的转变。综上，Dynamo有助于开展细胞状态转变的定量分析和预测。
本文介绍了如何在Dynamo中创建UI，通过使用WPF技术实现了窗口的创建和交互。首先介绍了IronPython和Dynamo的基础知识，然后讲解了实现原理和准备工作。最后通过具体的操作步骤和代码示例讲解了如何在Dynamo中创建UI。
2022年11月30日，法国约瑟夫傅立叶大学的研究者在Journal of Chemical Information and Modeling上发表论文pDynamo3 Molecular Modeling and Simulation Program。论文详细介绍了作者开发的基于Python的分子建模与模拟程序--pDynamo3。
单主、多主复制思路都是：客户端向一个主节点发写请求，而DB系统负责将写请求复制到其他副本。主节点决定写顺序，从节点按相同顺序应用主节点发送的写日志。
这篇再填一下Key-Value Store的坑。 很多时候亲生的不如领养的事情一般不会发生。但是在大数据的世界里，什么都有可能。BigTable和Dynamo是两个最著名的Key-Value Store。它们的实现各有不同，功能各有差异。无论是BigTable还是Dynamo，开源都有对应的实现，分别是HBase和Cassandra。 我们简单回顾一下，BigTable是一个multi-dimension persistent sorted map。其基本核心思想是用chubby来做metadata dis
典型的现代关系数据库在某些类型的应用程序中表现平平，难以满足如今的互联网应用程序的性能和可扩展性要求。因此，需要采用不同的方法。在过去几年中，一种新的数据存储类型变得非常流行，通常称为 NoSQL，因为它可以直接解决关系数据库的一些缺陷。Riak 就是这类数据存储类型中的一种。 Riak 并不是惟一的一种 NoSQL 数据存储。另外两种较流行的数据存储是 MongoDB 和 Cassandra。尽管在许多方面十分相似，但是它们之间也存在明显的不同。例如，Riak 是一种分布式系统，而 MongoDB 是一种单独的系统数据库，也就是说，Riak 没有主节点的概念，因此在处理故障方面有更好的弹性。尽管 Cassandra 同样是基于 Amazon 的 Dynamo 描述，但是它在组织数据方面摒弃了向量时钟和相容散列等特性。Riak 的数据模型更加灵活。在 Riak 中，在第一次访问 bucket 时会动态创建这些 bucket；Cassandra 的数据模型是在 XML 文件中定义的，因此在修改它们过后需要重启整个集群。 Riak 是用 Erlang 编写的。而 MongoDB 和 Cassandra 是用通用语言（分别为 C++和 Java）编写，因此 Erlang 从一开始就支持分布式、容错应用程序，所以更加适用于开发 NoSQL 数据存储等应用程序，这些应用程序与使用 Erlang 编写的应用程序有一些共同的特征。 Riak支持Map/Reduce 作业，但是Map/Reduce 作业只能使用 Erlang 或 JavaScript 编写。
FaaS 或者说serverless是一种云计算模型，其主要特点是用户根本不需要租用任何虚拟机ーー从启动虚拟机，执行代码，返回结果和停止虚拟机这些由云提供商处理的整个过程。这比其他云计算实现更具成本效益。它还使开发人员能够更加专注于开发业务逻辑，因为应用程序的某些部分由云提供程序处理。
所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。面对海量数据，我们想到的最简单方法即是分治法，即分开处理，大而化小，小而治之。我们也可以想到集群分布式处理。
The Google File System (2003) MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters (2004) Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data (2006)
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
数据的快速增长导致用户对计算机计算能力的需求越来越高。云计算在提高普通计算机快速处理能力上起到了很大的作用。云计算能够对普通用户使用计算机的模式进行改变，从而给用户提供按需分配的存储能力、计算能力以及应用服务能力等，给用户带来更多的方便，也在很大程度上降低了用户对软件和硬件采购的费用。但是，云计算需要各种技术手段作为支持，其中包括虚拟化技术、分布式的储存方式、计算数据的管理以及数据同步运算等等。 1.云计算技术 云计算是一种基于网络的新的计算方式。云计算的核心思想可以追溯到上世纪60年代。利用云计算和计算机
分布式高可用键值对数据库Riak - 背景篇（3） Dynamo对于数据版本的处理 数据版本问题不止存在于分布式系统，这里针对分布式数据库系统简单讨论下。先看一个简单的例子，用户x对key1做了一次写入操作，我们设值是数字3。然后用户y读取了key1，这个时候用户y知道的值是3。然后用户x对值做了一个+1操作，将新值写入，现在key1的值是4了。而用户y也做了一次+1操作，然后写入，因为用户y读到的值是3，y不知道这个值现在已经变化了，结果按照语义本应该是5的值，现在还是4。 解决这个问题常用的方法是设
槽轮的这个机构在日常生活中并不是很容易看见，但作为一种间歇运动机构，广泛的运用与工业生产之中。对于我们去在Fusion360中去构建槽轮，我们首先要确定下槽轮的各个几何尺寸是什么关系。
单细胞转录组数据分析在阐述多细胞生物发育与疾病进程方面已经开发了多种新的方法，如比较有名的轨迹推断(TI，trajectory inference)。但是，我们知道，各种轨迹推断方法只是一种利用表达量的排序手段而已，而且严重依赖先验的知识，如根节点的选择。有没有一种技术可以真正的在RNA转录的时候为转录的RNA打上时间的标签呢？
Loki在分布式部署的模式下，保存Ingester服务的状态主要有3个渠道，分别是etcd、consul和基于gossip协议的memberlist。不管Loki用的是什么方式，它们最终都是将哈希环以KV的方式保存。再聊Loki之前，先来了解下一致性哈希的基本概念。
在参与公司几个多数据中心项目的容灾架构设计后，积累了一些高可用和多数据中心容灾的一些思考，总结和分享出来希望一起和大家学习。
因为我们用的PC机器性能不一，质量参差不齐，可能每天都会有机器挂掉或者重启。我们需要保证在某个机器挂掉或者损坏时，保证工作的正常运行。 我们可能最先想到的就是，给每个节点机器加一台备用的节点。这样，在主节点宕机时，备节点就可以顶上去。但是仔细想一下，这个方案是让人不放心的。因为当一主一备中的某一台机器坏掉，另外一台就成了一个单点运行的节点。这个时候另外一个节点一旦发生错误，服务就变得不可用，数据也有可能丢失。在一个要求高可靠性的系统上，这是不可忍受的。 那么，这样，我们就再加一个呗，一主两备。或者说，我们做个集群，集群内有多台，动态选主。但是这么做，无疑增加了成本。而且如果架构设计的不好，宕机重启的工作很麻烦，而且故障排查，也很麻烦。 我们可以抛弃主备的思想，运用无主集群。而且，尽量不添加额外的备用机器。那么，我们可以考虑在现有的机器上多备份几份。一般工业界认为比较安全的备份数应该是3份。好，那么我们看看做这个备份的时候需要注意的问题。
值得思考的是，如果你作为一名纯小白，你认为能够为你提供系统学习的生信核心修炼体系是怎么样的？
近段时间以来，通过接触有关海量数据处理和搜索引擎的诸多技术，常常见识到不少精妙绝伦的架构图。除了每每感叹于每幅图表面上的绘制的精细之外，更为架构图背后所隐藏的设计思想所叹服。个人这两天一直在搜集各大型
高级亚马逊Web服务用户更喜欢自我管理运行在亚马逊弹性计算云上的数据库，而不是数据库即服务产品，至少现在看是这样的。 上周，AWS超级用户在线活动群组创立会议的演示中，关注超级用户如何在AWS上运行数据库。大多数演讲者表示他们在弹性计算云（EC2）上运行类似Cassandra和MySQL这样的自我管理数据库，而不是使用亚马逊的数据库即服务（DBaaS）平台，比如关系型数据库服务（RDS）以及DynamoDB。 然而，一些IT专家在此次活动中也表示有过DBaaS体验，而且一些仍旧在自我管理和DB
Bloom过滤器是一种节省空间的概率数据结构，用于测试元素是否为某集合的成员。它用于我们只需要检查元素是否属于对象的场景。
Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。其主要功能比Dynamo （分布式的Key-Value存储系统）更丰富，但支持度却不如文档存储MongoDB（介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型）。Cassandra最初由Facebook开发，后转变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础，结合了Google BigTable基于列族（Column Family）的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。
系统设计中，这三点只能取其二，一般的分布式系统要求必须有分区容错性。剩下的只能从 C 或者 A 中取舍。
PyTorch 2.0 发布也有一段时间了，大家是不是已经开始用了呢？ PyTorch 2.0 通过引入 torch.compile，可以显着提高训练和推理速度。 与 eagerly 模式相反，编译 API 将模型转换为中间计算图（FX graph），然后以某种方式将其编译为低级计算内核，这样可以提高运行速度。
前段时间，PyTorch 团队在官方博客宣布 Pytorch 1.13 发布，包含 BetterTransformer 稳定版等多项更新。在体验新特性的同时，不少人也在期待下一个版本的推出。
Dynamo风格数据库来源于亚马逊的Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store 论文，在该论文中论述了一种无主复制的数据库，受此启发，携程酒店开发了多存储介质预定库Hare和高可用性高性能的动态信息存储服务InfoKeeper。本文将介绍Dynamo风格的无主复制数据库，及其在携程酒店的实践。
Python 是一款功能强大的工具，可扩展 Dynamo 的功能，并允许您将许多节点替换为几行简明的代码。
FIO是测试IOPS的非常好的工具，用来对硬件进行压力测试和验证，支持13种不同的I/O引擎，包括:sync,mmap, libaio, posixaio, SG v3, splice, null, network, syslet, guasi, solarisaio 等等。他可以通过多线程或进程模拟各种io操作。
【新智元导读】昨天，新智元介绍了谷歌的全新搜索工具“Talk to Books”，基于自然语言文本理解，用户能够凭语义而非关键词来实现搜索功能。谷歌搜索的“AI化”令人眼前一亮，谷歌是否即将从当今的搜
PyTorch 2.0 官宣了一个重要特性 —— torch.compile，这一特性将 PyTorch 的性能推向了新的高度，并将 PyTorch 的部分内容从 C++ 移回 Python。torch.compile 是一个完全附加的（可选的）特性，因此 PyTorch 2.0 是 100% 向后兼容的。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
通常来说，数据系统在分布式系统中会有三级划分：数据集（如 Database、Bucket）——分片（Partition）——数据条目（Row、KV）。通常，每个分片只属于一个数据集，每个数据条目只属于一个分片。单个分片，就像一个小点的数据库。但是，跨分区的操作的，就要复杂的多。
Cassandra HBase 一致性 Quorum NRW策略 通过Gossip协议同步Merkle Tree，维护集群节点间的数据一致性 单节点，无复制，强一致性 可用性 1，基于Consistent Hash相邻节点复制数据，数据存在于多个节点，无单点故障。 2，某节点宕机，hash到该节点的新数据自动路由到下一节点做 h
PT2 Export - A Sound Full Graph Capture Mechanism for PyTorch
Envoy 是专为大型现代 SOA（面向服务架构）架构设计的 L7 代理和通信总线，体积小，性能高。它的诞生源于以下理念：
Dynamo是Amazon在07年SOSP上提出的分布式KV解决方案，是基于变种一致性Hash算法与矢量时间戳的Nosql数据库，注重AP。
无论是 SOA 或者微服务架构，都是必须要面对和解决一些分布式场景下的问题。如果确实用不到微服务，或者勇哥简单的主备就解决了。那么对于程序员来说那真是太幸福了，bug都会少很多。
Serverless ，不是没有server，而是不用去担心维护server 这件事， 不管是在部署还是开发，都是以一个个function 为单位， 这带来了程式码上的高度decoupling，但同时
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