随着 SaaS 行业的飞速发展，需要动态且适应性强的架构来处理实时数据的涌入。以下是如何构建它们。...应对这些挑战需要一个复杂架构框架，该框架可确保高可用性和稳健故障转移机制，同时不影响系统性能。 本文中的参考架构详细介绍了如何构建可扩展、自动化、灵活的数据平台，以支持不断增长的 SaaS 行业。...此规划包括确定消费者的分区数、设置数据保留策略、决定数据位置以及考虑是否需要针对特定用例使用专用集群。 对于控制平面来说，自动化流平台的生命周期管理流程非常有帮助。...对于数据平台而言，将所有数据管道分布在多个可用性区域 (AZ) 以降低风险至关重要。在不同的 AZ 中运行管道的冗余副本支持连续性，以便在分区故障的情况下维持不间断的数据处理。...为了减轻数据流量，跟随者获取 指示数据使用者从地理位置最近的跟随分区读取数据。 此外，用于数据回填的扩展集群改进了跨数据中心负载平衡。
这篇文章讨论了如何在我们的环境中安装和配置软件，这个任务通常被称为服务器配置（Server Provisioning）。...shell脚本通过运行命令序列来安装软件，而配置工具只需要指定服务器应该安装哪些软件，这样就可以使用相同的代码在不同的操作系统上、使用不同的包管理器以及指定不同的版本来安装和配置相同的软件。...因为是行业标准，开发人员可以更轻松地找出QA环境中哪些服务器运行RabbitMQ。 第三，每个主要的配置工具都有一个蓬勃发展的社区，他们构建可复用的模块来安装大多数开源软件。...你已经编写了MySQL主服务器的配置文件，但是你不太确定如何配置MySQL从服务器的内部DNS地址。这个时候配置管理就派上用场了。...这不是一个可维护的解决方案，因为AMI ID会经常发生变化，而且我们不应该在每次发生变化时都要将更改推送到存储库中。
这种依赖倒置方法还提高了未来重构的灵活性，因为 consul_cluster 模块不知道也不关心调用模块如何获取这些标识符。...通过遵循这种风格，我们可以确定在哪些情况下应该 AMI 存在，哪些情况下不应该存在。维护配置的人以后可以了解这些配置的意图，而无需检查云上的状态。...但是，通过 Terraform 模块的组合，可以通过自己权衡哪些平台功能对您很重要来创建自己的轻量级多云抽象。 在多个供应商实现相同概念、协议或开放标准的任何情况下，都会出现这种抽象的机会。...这个抽象包含描述应该可映射到任何 DNS 供应商的 DNS 记录的一般概念的属性。 然后，我们将该抽象实例化为一个模块。在本例中将记录集部署到 AWS 的 Route53 服务上。...你可以在 Terraform 通过定义代表所涉及概念的对象，然后将这些对象类型用于模块输入变量来创建像这样的轻量级抽象。
实验内容： EC2实例的创建与使用 教学流程： 1、 AWS概述 a) Amazon Web Services b) 云计算：采用按使用量付费的模式 2、 AWS基础设施 a)...AZ可用区 由一个或多个数据中心组成 专为故障隔离而设计 使用高速专用连接与其他可用区互连 b) Region区域 一个区域则代表一个地理区域，如北京、宁夏 每个区域由两个以上可用区组成...三、选择一个合适且免费的AMI系统映像 AMI系统映像：可视为日常使用电脑的镜像 ?...四、选择合适的实例类型 实例类型：即EC2实例的实际配置，按个人需求选择相应配置即可为后期服务运行提供保障 ?...八、配置安全组 安全组是一组防火墙规则，用于控制实例的进出流量，可以添加规则来允许特定流量到达实例。可视为防火墙规则控制。 ? 九、审核 概览所选配置，提供综合审查修改机会 ?
但是要怎样利用Amazon的相关技术才能获得最好的可拓展性呢？ 1.使用自动缩放（Auto-scaling） Amazon EC2提供自动缩放这一云计算独有的特性。...基于AMI模板设计Web服务器，这个模板会多次复用。然后设置自动缩放，并根据我们预测的流量设置阈值。一旦流量超过了阈值，AWS将创建一个新的Web服务器实例，并自动将其加入到负载均衡器的资源池中。...在实现高可用性的同时，通过将大部分SELECT流量发送到另一个服务器，也可以兼顾可扩展性。 随着负载的进一步增长，我们只需要再加入一个额外的只读slave服务器。...这个配置提供的是多az配置（ multi-az configuration）。...AZ）作为其配置的一部分，所以我们可以使用Amazon网络的这些特性来提高可用性。
AZ正在使用人工智能来帮助破译这些丰富的信息，目的是：更好地了解疾病、确定新药的新靶点、预测要制造哪些分子以及如何制造它们、更好地预测临床成功、在临床上开拓新方法。...相关研究论文参见 阿斯利康｜知识图谱在生物医学中的应用 AZ的知识图谱使研究人员能够提出有关基因、疾病、药物和安全信息的关键问题，以帮助确定药物靶点并确定其优先级。...这越来越多地来自于基因组学的洞察力，无论是从病人和公共生物库，还是从组织和肿瘤样本，目的都是为了确定支撑疾病的基因改变。 AZ拥有PB级的基因组学数据。...AZ还采用人工智能和机器学习工具，从临床试验数据中收集更多价值。 机器学习和人工智能也被用于临床试验中的事件裁决，使我们能够优化不同阶段的流程，以减少整体时间。...通过利用人工智能和机器学习的力量，完整的分子复杂性终于变得可破译，并且已经揭示了有可能从根本上改变未来药物发现和开发的见解。
其实这些名词背后均隐射一层含义，面对一些灾难时候，业务如何做冗余来快速恢复业务。 本文从容灾概念，决策因素，典型案例和方案对比进行说明，希望容灾方案的选择有所帮助。...image.png 2）可用性，首先考虑引入方案对现有系统增加哪些不确定因素，评估这些不确定对稳定性影响。...这样一个变化会引入不确定因素，例如AZ之间网络延时和稳定性，如果AZ间网络时常抖动，等待从节点返回ack有延时，线上业务时常被hang。其次考虑当前方案能否满足容灾切换和恢复目标。...以下是云上某saas厂家同城双活案例： 云上的存储业务均采用虚拟机或者黑石机器进行自建，业务以账户单双号进行set化部署；A区的数据库存双号，B区的数据库存双号；数据库同步使用双向方式；每个AZ数据库均存在全量数据...image.png 4.方案对比 关于以上四种容灾方案，分别从成本，可用性以及可扩展性做横向对比总结。
Red Hat 和 CentOS 项目联手，目的是开发用于企业 IT 的下一代 Linux 创新技术。...CentOS Stream 是一个面向开发者的发行版，旨在帮助社区成员、红帽合作伙伴和其他人在更稳定和可预测的 Linux 生态系统中充分利用开源创新。...对最终用户影响最大的是 CentOS Linux 7 和 8 逐渐停止维护和更新。现有 CentOS Linux 操作系统用户如何应对？有哪些策略和实践经验可以借鉴？...用户在云环境上可以使用灵活、稳定、高效的运行环境，来构建面向未来的混合云基础设施，自由选择哪些应用部署在本地，哪些应用部署在公有云上，将两者更好结合在一起。...亚马逊云科技的环境也可以通过很多种方式使用红帽 RHEL 镜像，包括云市场 AMI、私有 AMI、自定义AMI 上云、官方发布的红帽金牌镜像、第三方合作伙伴提供的亚马逊 AMI 的版本等渠道获得。
在设计系统架构时，会面临很多的挑战，需要架构师对其中的很多事项做好把控和平衡。比如：时间与质量，技术风险与不确定性，可扩展性和可维护性等。...软件架构师在面对技术风险和不确定性时，可以采取以下措施来应对可能出现的技术挑战和风险：1.技术调研和评估：在决定采用某种技术或平台之前，进行全面的技术调研和评估，包括对技术的成熟度、可靠性、安全性等方面进行详细了解和评估...4.采用可扩展的架构设计：通过设计可扩展的架构，将系统的扩展性纳入考虑范围，确保系统可以适应未来可能的技术变化和需求扩展，降低技术挑战的风险。...使用合适的技术栈和工具: 选择合适的技术栈和工具，有利于系统的可扩展性和可维护性。例如，选择具有良好生态系统、社区支持和文档丰富的技术栈，使用合适的开发工具和版本控制工具等。...编写清晰可读的代码: 编写清晰可读的代码，使用有意义的命名和注释，遵循一致的编码风格，可以提高代码的可维护性和可扩展性。同时，编写单元测试和集成测试，保证系统的稳定性和可维护性。
导语 最近在学习 Azure 的命令行玩法，发现官方有不止一种命令行工具，容易对新手产生混淆，本文将介绍各种工具都是干啥的，以及如何选择。...Core 的模块，可用于连接 Azure 订阅并管理资源。...如何选择 现在，我们的命令行选项其实只剩下了 Azure CLI 以及 Azure PowerShell (Az 模块)，如何选择用哪个工具呢？...确定创建 VM 的最佳工具则更具挑战。你需要创建数个 VM 并且需要重复创建，可能每周要创建几次。这就意味着你需要自动化，因此 Azure 门户并非一个好的选择。...如果需要自动化，Azure 提供了两个选项：Azure PowerShell 适用于具有 PowerShell 经验的管理员；Azure CLI 适用于其他所有人。
第一章 1-11衡量数字通信系统有效性和可靠性的性能指标有哪些? 有效性用传输速率和频带利用率来衡量，可靠性用误码率、误信率来衡量 1-12何谓是码元速率和信息速率?他们之间的关系如何?...确知信号是指其取值在任何时间都是确定的和预知的信号 2-2试分别说明能量信号和功率信号的特性?...3-4 平稳过程的自相关函数有哪些性质?他与功率谱密度的关系如何? (1) 平稳随机过程的自然相关函数与时间起点无关，只与时间间隔有关，而且是偶函数。...:先把消息代码变换AMI码，然后去检查AMI码的连零情况，没有四个或者四个以上的连零串时,这时的AMI码就是HDB3码;当出现四个或者四个以上的连零串时，将四个连零小段的第四个0变换于迁移非0符号同极性的符号...但是,由于在2PSK信号的载波恢复过程中存在着的相位模糊,即恢复的本地载波与所需的相干载波可能同相,也可能反相,这种相位关系的不确定性将会造成解调出的数字基带信号与发送的数字基带信号正好相反,即“1”变为
首先来看一下 Apache BookKeeper 可以实现我们的哪些要求。 存储节点称为 Bookie；一组 Bookie 称为 Ensemble。...这些信息可以用于生成 Ensemble，分配 Bookie 到 Ensemble，以及确定从哪些 Bookie 复制数据，复制的数据存储到哪些 Bookie。 ?...AZ 是区域内隔离数据中心的逻辑概念；UD 是 AZ 内的一组节点，关闭 UD 不会影响服务，UD 还可以监测到区域的关闭和重启。 下图为 ZEPP 可采用的一种部署示意图。...要解决这一问题，首先要确定区域关闭的时间。故障可能是暂时性的操作失误，比如网络故障引起区域不可用，我们不希望系统复制 TB 级的数据；但同时我们也要做好准备，应对真正的故障。...目前，借助 Apache BookKeeper ，我们已经可以支持 AZ 和 AZ + 1 故障。但是，这样的架构更改必然会影响到可用性、延迟、成本、部署和维护的简易性。
在亚马逊云服务中部署被盛赞为是一个很好的方式来实现高扩展性并且你只需要支付你所使用的云计算机性能即可。那么，如何从这项技术中获得最佳的扩展性呢？ 1....使用弹性伸缩 亚马逊的EC2产品提供弹性伸缩这一云计算的独特功能。像往常一样为你的应用程序设置一个负载均衡器和几个Web服务器。在模板AMI的基础上设计你将不断复用的Web服务器。...在这种配置中，MySQL将把所有已完成的事务发送到集群中的其他服务器。你的被动服务器也可以处理你的应用程序的读取流量。...在实现高可用性的同时，你也可以通过将大部分的SELECT操作流量发送到另一个服务器来获得可扩展性。...在这个配置中，你将不能使用诸如Percona的高速服务器之类的另一种MySQL发行版。这个配置提供的是multi-az配置。
然后，将介绍如何设置基于 Docker 容器的开发环境，并演示如何使用该环境来协作和扩展集群上的工作负载。...要利用集群进行机器学习训练，您需要确保自己的开发环境可移植，并且训练在集群上可重复。 为什么需要可移植的训练环境？...应将/不应将哪些内容包含在您的机器学习开发容器中 这个问题没有正确答案，您的团队如何运营由您来决定，但是关于可以包含哪些内容，有以下几个方案： 只包含机器学习框架和依赖项：这是最简洁的方法。...选择 Amazon 系统映像 (AMI) 时，请选择最新的 Deep Learning AMI，该 AMI 中包含所有最新的深度学习框架、Docker 运行时以及 NVIDIA 驱动程序和库。...最简单的方法是跟踪所有自定义安装并在 Dockerfile 中进行捕获。这使您可以重新创建容器映像，并从头进行更改。这还可用于记录更改，并且可与剩余代码一起进行版本控制。
用 Keras 2 和 MXNet 做分布式训练 本文介绍如何安装 Keras-MXNet 并演示如何训练 CNN 和 RNN。...其次，在终端窗口中运行 nvidia-smi 以确定 DLAMI 上可用的 GPU 数量。 在下一步中，如果您有四个 GPU，您将按原样运行脚本，否则运行以下命令打开脚本进行编辑。...这里的例子包括你需要的解决方法，以便使用 LSTM 层训练 IMDB 数据集。尽管有解决方法，但在多 GPU AMI 上训练此 RNN 将比你习惯的要容易和快速。...有关如何运行基准脚本并生成详细基准测试结果的信息，请参阅 Keras 基准测试自述文件。...MXNet 宣布支持 Keras 2，可更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练 与 Keras-MXNet 的图像处理速度比较 MXNet 宣布支持 Keras 2，可更加方便快捷地实现 CNN
用 Keras 2 和 MXNet 进行分布式训练 本文介绍了如何安装 Keras-MXNet，以及如何训练 CNN 和 RNN。...如果你以前使用过其它深度学习引擎进行分布式训练，那你可能了解其中的难度和无趣。本文将展示如何使用 Keras-MXNet 进行训练。 安装仅需几步 1. 部署 AWS 深度学习 AMI 2....想安装用于运行 CUDA、Keras、MXNet 和其他框架（如 TensorFlow）的依赖项？...然后，在终端窗口运行 nvidia-smi，以确定 DLAMI 上可用 GPU 的数量。...此处的示例包括使用 LSTM 层训练 IMDB 数据集时需要的一些变通方案。尽管有这些方案，但在多 GPU AMI 上训练 RNN 会比你之前的训练经验容易一些，速度也更快。
确认项目范围对项目管理有如下的重要性： 清楚了项目的工作具体范围和具体工作内容，为提高成本、时间、资源估算的准确性提供了基础； 项目范围既然是确定要完成哪些具体的工作，项目范围基准是确定项目进度测量和控制的基准...项目范围的确定就是确定了项目的具体工作任务，有助于清楚的责任划分和任务分配； 项目范围管理的主要过程： 编制范围管理计划过程，对如何定义、确认和控制项目范围的过程进行描述； 收集需求，为实现项目目标，...； 确认范围，正式验收已完成的可交付成果； 范围控制，监督项目和产品的范围状态、管理范围基准变更。...与会人员可能包括项目经理、项目发起人、选定的团队成员、选定的干系人、范围管理各过程负责人以及其他必要人员。...范围管理计划要对将用于下列工作的管理过程做出决定： 制定详细项目范围说明书； 根据详细项目范围说明书创建WBS； 维护和批准工作分解结构（WBS）； 正式验收已完成的项目可交付成果。
最近我接到一个问题：“你是如何管理这么多 Kubernetes 的？”。本文试图揭示 Zalando 在 AWS 管理 140 多个 Kubernetes 集群的秘密。...我写过一篇文章：为什么需要多集群，Mikkel 在 KubeCon EU 2018 上做了关于如何在 Kubernetes 基础设施上进行持续交付的精彩分享。这里基本是对现存信息的一个梳理。...主节点和工作节点都运行在我们的自定义 AMI 上。这个 AMI 是从 Ubuntu 基础上构建出来的，并且包含了 Kubernetes 所需的所有 Docker 镜像。...我们为更新或类似行为定义了下面的 SLA： SLA 生产集群 测试集群 更新期间强制终结的 Pod 的最小生存期 3 天 8 小时 在选定节点之后，需要等待多久才开始强行终结 Pod 6 小时 2 小时...生产集群有些容器： 只能通过 CICD 进行 Kubernetes API 的操作 用 Webhook 执行强制的合规措施，例如使用某些标签，或者允许用于生产的镜像 总结 我们的这种做法再过去几年中工作良好
针对昂贵节点的大量AWS账单（当前解决方案不允许使用廉价的可抢占实例）。 无法访问喜欢的工具，例如Jupyter笔记本。...在自己的工作中，将这些问题确定为简化分布式深度学习训练的障碍。着手创建自己的解决方案来解决这些关键问题。 那么，有什么更好的方法呢？ RaySGD —简单的分布式训练解决方案 ?...无论有没有混合精度，Ray都能更好地扩展，在8个GPU上的性能提高了20％。 RaySGD建立在Ray之上，Ray是用于快速，简单的分布式计算的框架。...RaySGD提供了一个最小的API，可为用户提供已经从TensorFlow或PyTorch熟悉的典型可定制性。这是运行多GPU训练工作所需的最低要求。...别担心，这只是4个额外的步骤。将演示如何在AWS 上运行RaySGD，但是在SLURM，Azure，GCP或本地群集上运行同样容易。
如何释放更高的效率 早期的部署已经采用了自动抄表（AMR），使用移动无线电设备以步行或驾车方式收集数据，这在某些市场有时与AMI相混淆。...AMI使公用事业公司可以从改进的数据粒度中获得更大的收益。例如，可以每隔十分钟收集一次数据，并每天进行传输。自来水公司可以通过需求分析，确定漏水以减少非收入水来改善运营。...如果他们重视拥有专用网络的控制权（如果其安装的基础覆盖了一个可管理的区域并且具有先期的资本支出能力），那么建立专用网络就很有意义。...这一点很重要，因为并非所有LPWAN的设计都符合计量的低功耗，低实现复杂性和高可扩展性的一般设计标准，以及一方面针对网络运营商和针对最终用户应用的单独安全密钥。...在澳大利亚，LoRaWAN的公共运营商NNNco已开始在黄金海岸地区部署用于连接170,000水表的网络，这说明了城市如何看到可用于IoT的技术的好处。
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