AutoMQ[1] 是新一代基于共享存储架构实现的云原生 Kafka。得益于其存算分离的共享存储架构,通过和阿里云合作,深度使用阿里云可靠、先进的云服务如对象存储 OSS、块存储 ESSD、弹性伸缩 ESS 以及抢占式实例实现了相比 Apache Kafka 10 倍的成本优势并且提供了自动弹性的能力。
[喵咪海外部署]海外部署访问技术探索 📷 当一个公司在开展海外业务的时候,对他的技术就有了挑战,因为海外用户访问会遭遇到各种问题(比如网络丢包,延迟高,国内防火墙等问题),喵咪现所在的公司从去年开展全球化业务至今,在技术上也做了很多探索,在这里和大家一同交流下经验希望可以帮助到大家或正在为全球化苦恼的小伙伴们. PS:没有终极解决方案,只有最符合公司现状和当前业务类型方案,需要结合目前状态选择符合成本的方案 附上: 喵了个咪的博客:w-blo
对于云上的用户来说,业务日志里面报超时问题处理起来往往比价棘手,因为1) 问题点可能在云基础设施层,也有可能在业务软件层,需要排查的范围非常广;2) 这类问题往往是不可复现问题,抓到现场比较难。在本文里就分析下如何来分辨和排查这类问题的根本原因。
业务同学反馈有个服务在部署容器后不间断收到积压告警,该服务对积压敏感,影响派单的时效性。原来部署到ECS上的服务没有积压情况,准备往容器迁移。下面是业务同学做的排除测试,另外容器当前在J/K可用区部署,而MQ集群部署在B/G/F区。
现如今大量的中小型公司并没有大规模的数据,如果一家公司的数据量超过100T,且能通过数据产生新的价值,基本可以说是大数据公司了 。起初,一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS,后面加入MySQL,如果有图片需求还可加入磁盘,该架构的基本能力包括事务、存储、索引和计算力。随着公司的慢慢发展,数据量在不断地增大,其通过MySQL及磁盘基本无法满足需求,只有分布式化。 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES,再ECS提供的计算力变成了Spark。但这也会面临存储量大且存储成本高等问题。
随着 OpenTelemetry 中加入了分析功能,我们预计持续生产分析将成为主流。
Pin,关注 RPC、Service Mesh、Serverless 等云原生技术。
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统,目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB,数百多个 Redis 缓存集群实例,数万多个 Redis 数据节点,其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
2019年11月27日,通过欧洲网络协调中心(RIPE NCC)的邮件确认,全球所有 43 亿个 IPv4 地址已全部分配完毕。事实上,IPv4 地址的数量是非常有限的,算起来全球 60 多亿人每个人平均不到 1 个。由于 IP 地址是由国际上的几大网络协调中心统一进行分配,必须由单位向所在区域的网络协调中心提出申请,并每年缴纳一定的费用。这笔费用对于单位来说算不了什么,对于个人来说就比较高。因此,在每个国家基本上是由国家网络中心进行国内的 IP 地址分配,分配的单位一般是政府、国家机构、高校、基础通信服务商、数据中心或企业等。我们通常家用的宽带主要是由中国移动、中国联通、中国电信三大基础通信服务商提供的。近年来也有由广播电视提供的家用宽带。在学校、国家科技机构单位,一般使用的是教育网、教育科技网,也有很多学校采用的基础通信服务商提供的商用网络。不管是学校,还是家里,基础通信服务商为了节约 IP 地址的使用,在进行基础通信网络搭建的时候,大部分采用了内部局域网共享一个公网 IP 地址代理上网的方式。现有家用使用的宽带网络基本上无法获取到公网 IPv4 地址,只能获得一个以100开头的通信专用的局域网地址。
性能无疑是服务器的核心能力,几乎每个开源服务器的介绍都是”高性能XXX服务器“。视频服务器由于业务的超复杂度,特别是WebRTC服务器,要做到高性能是非常有挑战的难点。 为何性能很重要?完备的功能需要用性能交换,安全性需要用性能交换,成本需要用性能交换,产品体验需要用性能交换,甚至系统弹性都需要性能交换。有了基础性能,就有了竞争力的资本;基础性能若有问题,举步维艰,想要干点啥都不容易,就像天生羸弱的身子板。 SRS虽然是单进程单线程模型,性能一直都很高,比如: •单进程能跑满千兆或万兆网卡,一般的场景完全能
SQLite作为嵌入式数据库的翘楚,广受欢迎! 新生命团队自2010年以来,投入大量精力对SQLite进行学习研究,成功应用于各系统非致命数据场合。
什么是负载均衡呢?用户输入的流量通过负载均衡器按照某种负载均衡算法把流量均匀地分散到后端的多个服务器上,接收到请求的服务器可以独立的响应请求,达到负载分担的目的。从应用场景上来说,常见的负载均衡模型有全局负载均衡和集群内负载均衡,从产品形态角度来说,又可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡。
在我的理解中,ECS中最复杂的地方是EC部分的管理和查询。而S部分的复杂度主要是依赖关系的问题,这会取决于具体的项目。
今年,出海成为最受关注的热点趋势之一,看着SHEIN、TikTok、米哈游等企业在海外市场风光无限,你意识到出海的彼岸有更多点石成金的机遇,于是你的公司顺势打造了一款出海APP,正当海外用户飞速增长,生意红红火火,却遇到了这样的问题,导致业务停滞、用户投诉不断...... ❶ 域名被海外运营商的Local DNS劫持,导致APP不可用 ❷ 跨境/跨域网络质量差,海外APP用户应用访问速度慢 ❸ 海外数据合规问题踩坑,APP迟迟无法上线或交付 ❹ DNS监控缺失,收到投诉才发现问题,用户早已流失 域名和DN
经过上次redis超时排查,并联系云服务商解决之后,redis超时的现象好了一阵子,但是最近又有超时现象报出,但与上次不同的是,这次超时的现象发生在业务高峰期,在简单看过服务器的各项指标以后,发现只有cpu的使用率在高峰期略高,我们是8核cpu,高峰期能达到90%的使用率,其余指标都相对正常。
《黑暗之潮》是一款顶视角的次世代手游,虽然锁了视角,但实际对画质和战斗细节的要求很高。游戏采用了PBR的渲染,场景当中有不少的动态光影效果,场景的细节也相当丰富。
编辑 | Lisa 阿里云和英特尔作为云与硬件厂商的代表,如何打破摩尔定律失效的魔咒? 在摩尔定律失效的今天,各行各业对算力的需求却空前膨胀。大数据、AI 等趋势方兴未艾,生命科学、智能制造等行业的深度数字化,也给数据处理的规模和性能带来更高要求。 云作为如今数字经济的基础设施,承载着海量的应用。云厂商不得不思考,如何才能更好地满足客户对数据处理效率越来越高的要求,对算力性能、性价比越来越高的要求? 在摩尔定律失效的今天,当前云上的企业是否已经触碰到了云效益的天花板?云厂商可以做点什么,来突破传统计算
随着网络的不断变化,传统服务器已经被淘汰,新兴云服务器以其低成本、无空间、使用简单等优点被大多数用户所接受。然而,近年来,一个更为新兴的概念的出现:裸机服务器又一次掀起了传统服务器的热潮。
3.session 共享:利用专门的session服务器存储session, 应用程序链接session服务器获取session
摘 要:CDN服务商普遍面临着各边缘节点承载能力不均难以最优调度的棘手问题,中国移动充分发挥掌握Local DNS的优势,首创了DNS权重扩展协议,可将CDN节点的容量比例由GSLB调度中心传递到LocalDNS,实现面向终端用户的按比例调度,本文介绍了DNS权重扩展协议的技术原理,在江苏移动的部署测试情况,为均衡CDN节点利用率提供了一种新的解决方案。
大家好,我是峰哥,夏天已经来了,小麦马上要丰收了,今天分享一篇关于未来数仓架构发展方向的文章。
通常情况下,Linux的网卡中断是由一个CPU核心来处理的,当承担高流量的场景下,会出现一些诡异的情况(网卡尚未达到瓶颈,但是却出现丢包的情况)
轻量应用服务器:有可视化的管理页面,可以一键安装环境,网站源码等,如宝塔面板、wordpress博客、dz论坛等等,如下图
先说说近期的进展吧,最大头的成果就是趁着五一假期把 VulkanDriver 基本写完了,经典三角形:
1 数据库的连接 mysql -u -p -h -u 用户名 -p 密码 -h host主机
最近官方更新了一个黑客帝国觉醒的试玩游戏,看了演示视频之后大为震撼,其中最后有提到街上的海量人群是使用MASS AI框架实现的。能做出这样的实机效果,这套框架也是功不可没的。而这个MASS代码虽然外发版还没有,但其实已经在github的ue5-main分支上存在了很久了,因为之前我也大概看过,最近这里的代码也在持续更新,所以想趁这个热度总结下内部实现原理。如果你之前有了解过ECS那你在阅读下面内容时就会很轻松,因为Mass其实就是UE5实现的ECS框架。
轻量应用服务器是面向入门级云计算及简单应用用户,提供基于单台云服务器的域名管理、应用部署、安全和运维管理的一站式综合服务。用户可以选择精品应用镜像(比如wordpress),并可在控制台实现全方位的服务器、域名、防火墙、安全防控、监控等管理和操作。轻量应用服务器 (Simple Application Server),是可快速搭建且易于管理的轻量级云服务器。
容错(fault tolerance)指的是, 单个组件发生故障时,业务还能继续运行。
混沌工程在分布式系统上进行实验的学科,目的是建立对该系统能够能够承受生产环境的动荡条件的信心。
导读:集群升级是 Kubernetes 集群生命周期中最为重要的一环,也是众多使用者最为谨慎对待的操作之一。为了更好地理解集群升级这件事情的内涵外延,我们首先会对集群升级的必要性和难点进行阐述;随后会对集群升级前必须要做的前置检查进行逐一讲解;接下来会对两种常见的升级方式进行展开介绍;最后对集群升级的三个步骤进行讲解,帮助读者从理论走入实践。
在所有更改中,某些内容保持不变。这些问题是,我们如何以最小的工作量和无中断的方式将代码部署到生产中。其次,我们如何知道服务是否正常运行,是处于运行状态还是处于关闭状态,如果我们配置正确,服务是否按预期运行呢?
原创 高相林(禅鸣) [阿里巴巴云原生](javascript:void(0)😉 📷 作者 | 高相林(禅鸣) **导读:**集群升级是 Kubernetes 集群生命周期中最为重要的一环,也是众多使用者最为谨慎对待的操作之一。为了更好地理解集群升级这件事情的内涵外延,我们首先会对集群升级的必要性和难点进行阐述;随后会对集群升级前必须要做的前置检查进行逐一讲解;接下来会对两种常见的升级方式进行展开介绍;最后对集群升级的三个步骤进行讲解,帮助读者从理论走入实践。 升级的必要性&难点 在 Kubernetes
4.域名--->CDN--->负载均衡--->云服务器ECS+数据库RDS(主从)+缓存Redis
摘要:ECT(电休克)被认为是治疗抑郁最为有效的方式,然而其作用机制仍不清楚。有关动物ECT相关研究中发现海马齿状回存在神经元再生现象。在人类研究中也有报道指出海马增大,但由于常规MRI技术难以对其亚区进行准确的测量。如果人类海马体积的增大是由神经元再生引起的,那么它应该只存在于齿状回中,事实上其它过程(如血管生成、突触生成)也会影响其它海马亚区。
今天对Kuma来说是个大日子!Kuma 1.0现在已经具备了70多个特性和改进,可以在生产环境中使用和部署,为运行在多个集群、云(包括Kubernetes和基于VM的工作负载)上的每个应用程序创建现代分布式服务网格。
低剂量计算机断层扫描 (LDCT) 筛查的应用显著提高了早期肺腺癌 (LUAD) 的检出率,表现为放射性亚实性结节 (SSN)。亚实性结节的肺腺癌 (LUAD) 表现出比实性 LUAD 更惰性的生物学行为,比如之前发现 SSN 的基因组具有相对较低的突变负荷和很少的拷贝数改变。肿瘤病变是由恶性细胞、各种类型的免疫细胞和基质细胞组成的复杂生态系统,因此解码 SSN 中肿瘤细胞与 TME 之间复杂的相互作用至关重要。
前面两篇基本上已经把MASS的ECS基础框架都说清楚了。其中最关键的部分:Fragment/Tag等对应的就是传统ECS中的Component,Processor对应的就是传统ECS中的System,而上层的MassGameplay,MassAI,MassCrowd都是基于底层的ECS框架做出来的Gameplay框架,这一篇主要来说下MassGameplay框架的实现。
作者 | 温芳 360 系统部数据开发高级工程师 一年前,360 系统部开始研究云舟项目——打破传统存算一体结构、保持近实时的弹性,云原生计算存储分离类似 Snowflake 的 DaaS 数仓平台,并支撑公司日益增多的机器学习任务 。 我们遇到的第一个挑战就是线下存储如何与云上的计算资源适配,数据依然存储到云下的 PoleFS 存储中,无法对接云上的 Serverless 弹性容器实例。我们倾向于使用 serverless 容器,因为它简单易用、极致弹性、最优成本、按需付费;但同时 Serverless
疫情改变了很多人的生活方式,也改变了很多企业的经营方式和对云技术的看法。Gartner 预测,到 2025 年,过半企业在公有云计算领域的 IT 支出将超过传统 IT 服务支出。 2023 年经济开始复苏,效率提升成为不少企业在 2023 年的主要课题之一。作为企业上云的第一步,云网络也将迎来不小的机遇和挑战。那么,经济复苏给云网络带来了哪些变化,而云网络又将如何促进企业提升效率、加速发展?极客有约本期栏目特别邀请到了阿里云智能云网络产品线总经理、阿里巴巴达摩院 XG 实验室负责人祝顺民(江鹤),一起来聊聊
所谓动静分离就是通过nginx(或apache等)来处理用户端请求的静态页面,tomcat(或weblogic)处理动态页面,从而达到动静页面访问时通过不同的容器来处理。 0x01网站“动静分离”分
服务器是计算机的一种,它比普通计算机运行更快、负载更高、价格更贵。服务器在网络中为其他客户机提供计算或应用服务。服务器具有高速的 CPU 运算能力、长时间的可靠运行、强大的 IO 外部数据吞吐能力以及更好的扩展性。根据服务器所提供的服务,一般来说服务器都具备承担响应服务请求、承担服务、保障服务的能力。服务器作为电子设备,其内部结构十分复杂,但与普通计算机内部结构相差不大。
随着微服务的设计模式得到越来越多开发者的实践,容器和微服务已经在生产环境中开始了规模化的部署。在这一过程中,也面临着越来越多的挑战。比如说,很多的微服务之间是相互依赖的,我们需要有更多的手段和方式来进行微服务的计划,扩展和资源管理,另外微服务之间的隔离更少,它们通常会共享内核或者网络,也对安全性提出了更高的要求。
免费、零停机、高性能的数据库迁移服务DBMotion今天正式对外发布,支持MySQL的结构、全量、增量迁移和数据校验功能。
上一期内容我们讲到:5G时代到来,无处不在的物联网、自动驾驶汽车等在边缘产生的数据源源不断,就像开着的水管,数据源一直流出,由此诞生了新的数据类型即“流数据”。然而,无论Hadoop还是Lambda,都无法胜任新数据环境下的要求,因为计算是原生的流计算,而存储却不是原生的流存储。(上一期文章)
Explosion 是我新开发的游戏引擎,GitHub 地址在这里: Explosion,预计是一个大大的工程,我也将持续开发与维护,欢迎志同道合的朋友加入与我一同创造新的游戏秩序。我会在博客中持续更新自己开发过程中的一些心得与思考,欢迎大家关注,Explosion 的故事将由此开始。
骨髓基质细胞(BMSC)在组织维持和再生中起关键作用。然而它们的起源并不完全清楚。在这里,研究者在人胚胎和再生骨髓中鉴定出一种共同表达内皮和基质标志物罕见的LNGFR+ 内皮细胞。这种内皮细胞亚群拥有和内皮-间充质转化(EndoMT)一致的转录重编程能力,并能在移植后形成多能基质细胞,重建骨髓造血微环境。对小鼠的单细胞转录组学与谱系追踪证实了,内皮-间充质转化对骨前体和造血微环境池具有重要作用。IL-33在EndMT细胞亚群中高表达,并通过ST2受体信号驱动这种转化过程。这些数据证明了小鼠和人内皮细胞能生成具有组织形成潜力的BMSC,并可能对探究人类组织再生的方法提供理论指导。
高并发场景下,服务器可能会因为爆炸性的流量冲击导致拒绝服务,甚至整个服务集群都会因为出现雪崩效益而大面积宕机。那么,如何在高并发场景下依然能提供稳定且高效的服务?
文章标题:《Single-cell transcriptomics reveals the landscape of intra-tumoral heterogeneity and transcriptional activities of ECs in CC》
EDAS支持语言Java,C++,PHP。EDAS支持Idea,Eclipse;Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理,不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架,能构建高可用的分布式系统,考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网(轻量配置中心)。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置,优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能,可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口,需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的,可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址};通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS),调用链查询(可查看慢业务和出错业务),调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能,但目前只有短信与邮件通知的方式,报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型:中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上,仅允许部署单独一个应用),Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例),所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况,对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态,对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器,容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延,容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理,包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数,Tomcat参数,可对应用的实例分组(可按分组部署应用,添加实例到分组),可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群:Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息,应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组(group、DataId、Content)组成。 EDAS 提供主子账号体系,付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源,所有权限),但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建,子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权,EDAS授权(两种方式互斥,有了RAM授权,那么就不能在EDAS中授权),主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB(Server Load Balancer)、专有网络VPC(Virtual Private Cloud)这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生,如果无客户访问网站,
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