作者:李志勇 来源: http://www.csdn.net/article/2016-03-21/2826611 偶然在网上看到游族网络运维总监李志勇先生进行的一次分享,作为一个运维人,对其中的运维
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 《云数据库架构》一书全面介绍了主流数据库的技术特点,结合业务场景讲解了数据库技术选型和数据库架构的最佳实践。下面我们摘取本书第1章中对阿里云RDS MySQL三节点企业版的重点内容,让读者先睹为快。 数据库的高可用是个悠久的话题,目前以最常见的主备模式为例, 它主要有异步和半同步两种方式,但这两种方式都有各自的缺陷。 异步在主库宕机后,最后更新的记录有可能没有推送到从库,从而引发数据丢失。 半同步虽然会保证最少有一个从库接收到binlog,但同样有丢
从传统关系型数据库到云数据库,数据库在不断演进。与此同时,它也发挥着越来越重要的作用。从云计算、新媒体、音视频、云游戏到移动 App,几乎各行各业都离不开数据库。一方面,数据库作为 IT 基础设施的关键一环,对企业业务的发展起着支撑作用;另一方面,数字化在经济社会中不断深入,数据成为核心要素,围绕数据的生产、存储和消费均依赖数据库。
OLAP 是一个很卷的赛道,创业公司也众多。在本文中,笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验,就目前的主流趋势:离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考,抛砖引玉,希望能与各位共同探讨。
尽管疫情的全球蔓延使得各消费领域受到一定压制,但资本市场依然看好云计算板块。自2月以来,云计算等板块就启动了强势上涨,一度出现涨停潮。虽受海外股市大跌的影响,但众多分析人士仍然认为,云计算产业链是未来确定性最强的科技子板块。与资本市场风向对应的是,疫情期间,众多云服务商通过云服务替代传统服务,帮助涉及海外业务的企业保证正常的业务开展。
本来打算将前期项目里面出现的问题的分析思路与解决方法写出来,第一、疏导一下自己的思路,第二、分析并找出自身在技术层面所存在欠缺。但由于每个人都有一根懒经所以迟迟未动。今天突然发现51CTO在做VMware【展现虚拟化商业价值】解决方案的征文活动,看着那丰厚的奖品,让我这根懒经顿时兴奋!决定将前期的一个分析思路与解决方法写下来,一来供朋友们参考,二来借助专业大师帮忙分析分析思路是否正确。由于其中涉及公司的一个相关机密所以相应的资料信息会明确的更少一些还请见谅!由于我们的服务器虚拟化、桌面虚拟化都是采用一套存储,本来想将整盘的分析过程写下来,但发现如果加上服务器虚拟化与RDS虚拟化以后篇幅太长了,为此这里仅仅只说VID平台。
《云上应用技术架构》是一本全面详尽的专业手册,旨在为应用运维人员、平台架构师和解决方案架构师提供在云环境中构建、管理和优化应用程序的必备知识和技能。本书精心设计了丰富的内容体系,涵盖了从基础的云架构设计,到复杂的数据架构和安全性设计等多个关键主题。
随着医疗、大型企业行业上云步伐的加快,上云后的业务系统安全性如何保障成为客户关注的重点。对于医疗、大型企业客户,往往建有自己的数据中心,如何保障极端情况下业务系统的稳定运行?双活、灾备,能帮到我们!
沃趣科技作为服务国内B端企业的数据库产品和解决方案的国产厂商,多年与传统企业打交道,深知传统企业目前正面临着互联网应用和数字化全面转型的挑战。我们了解到CIO眼里最重要的规划之一,就是如何根据企业自身的业务特点打造合适的私有云平台,来适应日新月异的应用场景变化,快速推出满足市场需求的应用。
但是公司业务发展的速度实在太快,来了一个厂商或者应用就要求我们上线一个RDS实例,并且要求实例具备高可用、可扩展能力,随时上线或者下线,领导又要求提高物理硬件资源利用率。业务部门整天催着我们快速提供数据库服务,数据库实例多了后,运维难度和复杂度直线上升。公司IT发展战略朝着微服务和互联网化全面改造,DevOps建设又旨在打通运维和开发部门壁垒,作为DBA运维人员该如何适应这种转型?
近日,沃趣科技作为行业领先的中立企业级数据库云厂商,与某科技地产共建了RDS云数据库的运行管理平台,赋能房地产行业数字化新进程。
网络技术正以惊人的速度发展,越来越多的组织正在寻找网络架构师来帮助他们添加和升级服务。
园区网络的物理架构推荐采用树形组网,不仅便于部署和管理,还具有良好的扩展性。树形组网通常采用分层架构,园区网络的层次一般包括终端层、接入层、汇聚层和核心层等。针对接入层、汇聚层和核心层的层次结构,在实际应用中,我们可以根据网络规模和业务的需要,灵活选择两层或三层网络架构。
内容来源:2017 年 12 月 21 日,驻云科技资深架构师翟永东在“云时代企业架构的搭建”进行《云上架构如何实现高性能和高可用》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数:2851 | 8分钟阅读 摘要 云上架构需要关注多方面的因素,本次主要讲的是高可用和高性能,从这两方面展开深度的解析如何搭建完善的云上架构。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http://suo.im/4sKQd8 云上架构概述 云上搭建架构不单单需要考虑到性能和可用性
前几周有人问我,如果有一个环境中给你10多个交换机和路由器,应该如何配置。这是一个很好的问题,关键不在端口安全、Port Channel、STP、和路由的配置,而是在于针对终端应用服务特点选择相应适合的网络架构。
【导读】之前详细介绍了轻量级网络架构的开源项目,详情请看深度学习中的轻量级网络架构总结与代码实现,今天将正式开启Transormer轻量级网络架构新篇章,本文将主要介绍一种更小,更快的轻量级Transformer端侧网络架构 ---MobileViT,该网络架构在参数量和精度方面大幅度超过了当前最优的轻量级网络架构(比如Mobile-Former,MobileNetV3等等).
神经网络训练中 “权重” 有多重要不言而喻。但谷歌前段时间发表的研究表明,即使抛弃神经网络权重训练,使用随机共享权重,也可以执行各种任务。
无论是图像分类还是强化学习,在通过训练神经网络来完成一项给定任务时,都需要对神经网络中每个连接的权重进行调优。
FBNetV2: https://arxiv.org/abs/2004.05565
【导读】上一篇中,笔者翻译了国外一篇介绍Automl和NAS的博客,点这里回顾。这一篇是笔者对《A Comprehensive Survey of Nerual Architecture Search: Challenges and Solutions》这篇论文进行翻译和解读,这是2020年刚刚发到arxiv上的有关NAS的综述,内容比较多,30页152篇参考文献。对初学者来说,可以当作一个学习的目录,阅读文中提到的论文。文末用思维导图总结了整篇文章脉络,可以用来速览。
SDN字面意思是软件定义网络,其试图摆脱硬件对网络架构的限制,这样便可以像升级、安装软件一样对网络进行修改,便于更多的APP(应用程序)能够快速部署到网络上。
以神经网络为基础的深度学习技术已经在诸多应用领域取得了有效成果。在实践中,网络架构可以显著影响学习效率,一个好的神经网络架构能够融入问题的先验知识,稳定网络训练,提高计算效率。目前,经典的网络架构设计方法包括人工设计、神经网络架构搜索(NAS)[1]、以及基于优化的网络设计方法 [2]。人工设计的网络架构如 ResNet 等;神经网络架构搜索则通过搜索或强化学习的方式在搜索空间中寻找最佳网络结构;基于优化的设计方法中的一种主流范式是算法展开(algorithm unrolling),该方法通常在有显式目标函数的情况下,从优化算法的角度设计网络结构。
当前,大多数的园区网络采用三层拓扑结构的层次化模型设计,将复杂的网络设计分成几个层次,各层承担了某些特定的功能。
随着5G网络的广泛部署,我们的目光已经投向了下一代通信技术——6G。这个全新的网络技术蓝图正呼之欲出,其设计原则无疑是构建这一架构的核心。
2G通信系统采用3级网络架构,即:BTS-BSC-核心网。2G核心网同时包含CS域和PS域。
选自arXiv 机器之心编译 参与:李亚洲、李泽南 普林斯顿大学最近提出的 NeST 方法从新的角度为神经网络优化打开了方向。研究人员提出的新技术可以用「种子」神经网络为基础,对特定数据集自动生成最优化的神经网络,这些生成的模型在性能上超过此前业内最佳水平,同时资源消耗与模型尺寸相比同类模型小了一个数量级。研究人员称,NeST 方法在工作过程中与人类大脑的成长和处理任务方式非常相近。 过去十几年,神经网络变革了大量的研究领域,例如计算机视觉、语音识别、机器人控制等。神经网络通过多层抽象从数据集中提取智能的能
本文来自IP Oktoberfest 2020,这期讨论会主题为网络的搭建和设计,主讲人为Robert Welch。
Club Factory由中国公司嘉云数据于2016年创建,是一家时尚、美容和生活方式的电子商务商店,总部位于浙江杭州。其产品有三个特点:非品牌、时尚和低价。为此,Club Factory整合了上百万供应商,无需提前备货。在Club Factory诞生前,嘉云数据的主打产品为爆款易,这是一个SaaS数据智能平台,帮助供应商根据工厂和库存数据做出决策。
作者:Sirui Xie、Hehui Zheng、Chunxiao Liu、Liang Lin
神经网络作为深度学习的核心组件,一直以来都在不断演化和发展。从最早的感知机到如今的复杂卷积神经网络和Transformer模型,神经网络架构的进展不仅在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著成果,也在推动人工智能技术向前迈进。本文将探讨神经网络架构的最新进展、应用领域以及未来面临的挑战。
今天跟大家聊一个一直比较火的话题——SDN,SDN作为一种新的网络架构,它实现网络的软件化,试图对传统分布式网络架构进行重构,由传统分布式网络转同集中控制的SDN网络,从而给运营商带来巨大价值,包括简化网络、提升网络可编程能力、支持业务快速创新、设备白牌化、业务自动化等。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 神经网络技术是现代人工智能的关键技术,在自然语言处理、图像处理等领域表现出优异效果。来自东北大学自然语言处理实验室、小牛翻译团队的肖桐教授、博士生李垠桥、李北在CCMT 2022会议所进行的《自然语言处理中的神经网络设计与学习》演讲报告,从神经网络架构在自然语言处理中的发展、人工神经网络设计和自动化架构设计三个方面对该领域技术发展进行了全面梳理,同时也对方向的未来发展进行了分析和探讨。 近些年来,人工神经网络方法已经成为了自然语言处理中最重要的范式之一。但是,大量依
作者:Ningning Ma、Xiangyu Zhang、Hai-Tao Zhen、Jian Sun
其实,我对于EfficientNet流派的网络是排斥的,暴力搜索的方法看起来跟创新背道而驰,总觉得不太光彩,这对于深度学习的良性发展会产生一定的负面影响,EfficientNet可能是这个算力爆炸时代的必经之路吧,对工业界来说还是有一定的可取之处的。
为了满足自身的业务需求,保证数据的稳定和可靠。无论是互联网还是传统行业,都会有自己或大或小的数据中心,甚至如阿里云和亚马逊这种专门以出租计算资源的云计算公司,更是在全世界各地建立了不等的数据中心。
发布 | ATYUN订阅号 您是如何跟上不同的卷积神经网络(CNNs)的?近年来,我们见证了无数CNNs的诞生。这些网络已经变得如此之深奥,以至于很难将整个模型可视化。我们不再跟踪它们,而是把它们当
云产品 API 是用于与云产品进行通信的编程接口,允许开发者编写代码来控制云资源。通过使用 API,开发者可以实现自动化和标准化的操作,从而提高效率和降低错误率。此外,云产品 API 还可以提供对云服务的扩展和集成,使开发者能够将云服务与自有其他应用系统集成,构建更加丰富和复杂的应用程序。通过使用 API,可以提高开发者的生产力和创新能力,帮助他们更快地开发和部署云应用,从而更好地满足业务需求,实现真正的"DevOps"。
本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 : Discovering the best neural architectures in the continuous space | Microsoft Research 作者 | Fei Tian 翻译 | 孙稚昊2 校对 | 酱番梨 整理 | 菠萝妹 原文链接: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/discovering-the-best-neural-architectures-i
3 能够充分利用带宽和ip等资源 在IDC里面,带宽和ip都是金钱,良好的网络设计应充分考虑这个因素。
随着云计算技术的快速发展,传统的网络架构面临着越来越多的挑战。在云计算环境下,网络需要具备更高的灵活性、可管理性和安全性。为了满足这些需求,软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)应运而生。本文将深入探讨软件定义网络的概念、工作原理,以及它在重新定义云计算网络架构方面的应用和优势。
“时光荏苒,技术腾飞。曾经的巨人垂垂老去,回首他们昨日的光辉,我们依然洋溢着骄傲。站在岁月的十字路口,是决然地挥手别离,还是期盼老树发新枝?——这是我们对待裁撤数据中心管理的思考。 待裁撤数据中心面临的挑战和机遇 挑战 数据中心的运营寿命通常为8~10年,随着时间的推移,数据中心基础设施设备老化加剧、设备稳定性下降、故障率上升、设备运营效率下降、维保成本显著增加;IDC网络架构难以满足当前业务发展的需求;IT设备过保、设备故障率显著提升、续保成本增加。 图1 待裁撤数据中心的挑战 机遇 虽然待
导语:近年来,许多卷积神经网络( CNN )跃入眼帘,而随着其越来越深的深度,我们难以对某个 CNN 的结构有较明确的了解。因此本文精心选取了 10 个 CNN 体系结构的详细图解进行讲述。
在规划和构建网络信息系统的早期阶段,您需要规划系统的整体网络架构并创建网络拓扑图以满足您的业务需求,根据您的业务需求合理化网络区域划分,确定网络边界并降低系统风险。 网络架构是指对由计算机软硬件、互联设备等构成的网络结构和部署,用以确保可靠地进行信息传输,满足业务需要。网络架构设计是为了实现不同物理位置的计算机网络的互通,将网络中的计算机平台、应用软件、网络软件、互联设备等网络元素有机连接,使网络能满足用户的需要。一般网络架构的设计以满足业务需要,实现高性能、高可靠、稳定安全、易扩展、易管理维护的网络为衡量标准。
本文将介绍今年于美国长滩举办的CVPR2019会议上展示的神经网络架构搜索(NAS)领域的研究成果。原标题:Neural Architecture Search at CVPR 2019
论文地址:https://www.weiranhuang.com/publications/DARTS+.pdf
Deepfake是一款非常火的AI换脸工具,可以将专业复杂的AI换脸过程简单化,实现快速换脸,制作的内容甚至可以以假乱真。
目标检测被认为是计算机视觉领域中最具挑战性的问题之一,因为它涉及场景中对象分类和对象定位的组合。最近,与其他方法相比,深度神经网络 (DNN) 已被证明可以实现卓越的目标检测性能,其中YOLOv2是基于DNN的最先进技术之一。
为满足云业务的需要,网络逐渐分化为Underlay和Overlay。Underlay网络就是传统数据中心的路由交换等物理设备,依然信奉稳定压倒一切的理念,提供可靠的网络数据传输能力;Overlay则是在其上封装的业务网络,与服务更贴近,通过VXLAN 或者GRE等协议封装,给用户提供一个易用的网络服务。Underlay网络和Ooverlay网络即关联又解耦,两者相互关联又能独立演进。
【GiantPandaCV导读】本文是笔者第一次进行翻译国外博客,第一次尝试,由于水平的限制,可能有的地方翻译表达的不够准确,在翻译过程中尽量还原作者的意思,如果需要解释的部分会在括号中添加,如有问题欢迎指正。本文翻译的是《Everything you need to know about AutoML and Neural Architecture Search》获得了4.8k的高赞。
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