云端服务

　　物联网正将数据中心推向边缘 　　在很久之前，IT 产业就已发现不断逼近的庞大资料冰山，随着物联网 (IoT, Internet of Things) 联机装置的迅速成长，两者已出现冲突的现象，现在，必须是采取行动的时刻了，而边缘运算可能是我们解决即将发生的数据超载危机的最佳机会。 　　仅是今天一天，全球已增加了2.5艾字节(EB，Exa Byte)的数据。此数据量十分惊人，但是相较于未来，仅是小巫见大巫。根据预测，至 2025 年，每一个月的车辆云端数据传输量，将达到 10 艾字节-仅是单一项应用程序的数据传输量，更不用说我们尚未想到可能会出现的各种新应用程序。 　　那么，我们应如何避免数据中心被物联网这一座看不见的资料冰山压垮呢?请思考一下，云端联机不一定够快，即使够快，后端也不一定具有处理 IoT 规模数据的能力。于是，我们很快就能得知，在未来，我们将会被迫选择想要上传至云端的数据。如同思科的 Helder Antunes 曾说过：“在大多数情况下，所有数据都将通过云端与边缘装置的强大稳定带宽上传至云端-此说法根本不切实际。” 　　边缘运算之始：内容传递网络 (CDN) 　　边缘运算是近期十分热门的话题，但是，如果我们将其定义稍微扩大一些，就会发现边缘运算其实不是新的科技，例如在 90 年代已存有如同 Akamai(阿卡迈)的内容传递网络 (CDN) 。CDN

云服务管理是指云服务提供商必须履行的一套流程和任务，以便圆满地把云服务交付给消费者。云计算能节约成本，快速满足用户对资源的弹性需求，这使得一些潜在的云服务消费者有兴趣把计算迁入云端。然而，这些潜在的云服务消费者能否变成真实的云服务消费者，在很大程度上依赖于云服务提供者如何对待用户关心的安全、可移植性和互操作性问题。 关于可移植性，潜在的消费者非常想知道他们是否能够以较低的成本和最小的中断时间在多个云端之间迁移数据或应用程序。而对于互操作性，用户关心在两个或多个云端之间的互通能力。 为了便于用户进行数据移动、服务交互和系统迁移，云服务提供者应该提供一些有利机制（包括策略和工具），而不是故意设置障碍，以便黏住用户。数据移动是指把数据复制到云端或从云端复制出来或者进行批量传输。理想的服务交互能力是指用户能够通过统一的管理接口使用他们的横跨于多个云端的数据和服务。 系统迁移是指将一台完全关闭的虚拟机从一个云服务提供商的云端迁移到另一个云服务提供商的云端，或者在不同云服务提供商的云端之间迁移应用、服务和相应的内容。但是要特别注意的是，不同的云服务模式（IaaS、PaaS、SaaS）在可移植性和互操作性方面的侧重点不同。 我们必须清晰地认识到安全性问题涉及云计算参考模型的各个方面，纵向上从最底层的基础设施到最顶层的应用，横向上包括全部的参与角色，如云服务提供商、云服务消费者、云服务代理商等。

云计算走过了激荡十年，可谓势不可挡，风雨兼程。它如此巨大和丰富，虽万字不足以道其一二。成天到晚都在说云，到底啥是云计算？在维基百科中，云计算是可配置计算机资源和更高级别服务的共享池，可以通过最少的管理工作快速配置（一般是用互联网）；在百度百科中，云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式……非专业人士很难理解，基本看完一句话就溜了。 其实，云计算你可以理解为资源共享池。举个例子就是，我有很多东西，家里放不下了，放到一个特定的地方存着，随时提取，别人碰不了，保质保量。“东西”一般是指数据、软件、服务等，而“特定的地方”就是云。下面千锋给大家说一下云计算的模型都有哪些： 云计算有 4 种部署模型，分别是私有云、社区云、公共云和混合云，这是根据云计算服务的消费者来源划分的，即： 如果一个云端的所有消费者只来自一个特定的单位组织（如微算科技公司），那么就是私有云。 如果一个云端的所有消费者来自两个或两个以上特定的单位组织，那么就是社区云。 如果一个云端的所有消费者来自社会公众，那么就是公共云。 如果一个云端的资源来自两个或两个以上的云，那么就是混合云。 目前绝大多数混合云由企事业单位主导，以私有云为主体，并融合部分公共云资源，也就是说，混合云的消费者主要来自一个或几个特定的单位组织。 私有云 私有云的核心特征是云端资源只供一个企事业单位内的员工使用

目前，世界范围内传统计算设备远远超过云端的计算设备，这些传统的计算设备由于没有共享，因此很多计算产能被白白浪费掉了。加入云端的计算设备在得到充分使用的情况下，云计算才算是“绿色”计算，但是在中国政府主导的几大云计算中心，计算设备的利用率却非常低，机器众多、耗电巨大，这根本就是与“绿色”计算背道而驰。 通过云计算，提供商把计算资源转化为服务产品并销售给用户，服务产品有别于其他的有形产品（如空调、桌子、啤酒、书籍等），所以有人提出了云计算的第 4 种服务模式——DaaS（数据即服务，就是出租 IT 系统的最顶层）。 下面千锋给大家讲解下云计算的部署模型和服务的知识点： 云计算的 4 种部署模型 1、私有云 云端资源只给一个单位组织内的用户使用，这是私有云的核心特征。而云端的所有权、日常管理和操作的主体到底属于谁并没有严格的规定，可能是本单位，也可能是第三方机构，还可能是二者的联合。云端可能位于本单位内部，也可能在其他地方。 2、社区云 云端资源专门给固定的几个单位内的用户使用，而这些单位对云端具有相同的诉求（如安全要求、云端使命、规章制度、合规性要求等）。云端的所有权、日常管理和操作的主体可能是本社区内的一个或多个单位，也可能是社区外的第三方机构，还可能是二者的联合。云端可能部署在本地，也可能部署于他处。 3、公共云 云端资源开放给社会公众使用。云端的所有权

团队使用Docker后，镜像直接push到云端，不仅启动容器时下载快速，而且和代码源配套使用，前面分享过《借用阿里云容器镜像服务，实现Docker自动构建》 在选择云服务时，比较了几大云服务商，信息整理出来分享，排名不分先后。信息更新日期2020年1月16日。 来源： CSDN 作者： dingxl18 链接： https://blog.csdn.net/xiziyidi/article/details/104009244

LiveQing云端直播点播流媒体软件 ： 提供设备接入； RTMP推流服务、RTMP分发、HLS分发、HTTP-FLV分发； 云端录像、云端录像检索、云端录像点播、云端录像下载； RTMP转推、推流鉴权验证、推流信息统计、播放信息统计； 直播分享、开放直播、拉转直播； 视频上传、视频转码、视频分享、视频下载； 后台管理、二次开发接口、防盗链、播放地址加密、播放器集成等。 在实际的业务场景中，我们需要了解直播的动态，但却不需要消耗大量的存储来持久化；LiveQing流媒体服务中，提供的直播快照功能，可以很好的解决这一需求。 直播配置-直播快照配置 新建 直播快照规则 关联直播： 该规则可以下拉选择适配到一个或多个直播； 截取快照时间：可以设置具体的一段时间内才执行该快照规则； 快照保存（天）： 可以保存几天或一直保存； 快照间隔（秒）：设置每张快照的间隔时间； 分辨率（宽x高）：每张截取快照的分辨率； 查看 直播快照 直播快照二次开发接口 01 新建/编辑快照配置 02 获取快照配置列表 03 获取单条快照配置信息 04 快照开关 05 删除快照配置 07 快照查询接口 08 获取最新快照 来源： https://www.cnblogs.com/kumukim/p/11006624.html

微软发布云端基因服务：推动AI驱动的精准医疗 2018年03月07日 00:00:00 微软研究院AI头条 阅读数：117 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Y2c8YpZC15p/article/details/79479171 编者按：儿童癌症是很多研究者十分关注的问题，对相关数据的利用和处理无疑是解决问题的关键。 近日，微软宣布推出Microsoft Genomics服务，该服务通过帮助研究者利用和处理基因数据来取得治疗癌症等疾病的重大突破。这一基于云的工具让 存储和计算 庞大的基因数据成为可能。一起来看看吧！ 本文译自Microsoft announces general availability of cloud-based tools for genomics research，有删减。 每年，全世界大约有175,000名14岁及以下的儿童被诊断出癌症，如何使用基因技术寻找出儿童癌症的治疗方法成为全世界研究者们十分关心的问题。 但由于所需的基因数据规模和数量过于庞大，人们很难为他们的研究找到合适的数据。如果全世界的研究者都能够轻松简单地获取并使用共享的基因组数据，这个医学难题是不是会更容易被攻破呢？ 孟菲斯圣裘德儿童研究医院（St. Jude Children’s Research Hospital

代码地址如下： http://www.demodashi.com/demo/12547.html 前言 一直很困惑，android到底能不能将本地数据传到一个公共的云端，让云端实现数据库功能，这样的话，我们的单击版就能实现“联网”了。于是就产生了此篇文章。 今天讲解以下内容 bmob后台介绍 bmob配置 bmob的封装及初始化 bmob对于数据处理的方式 bmob处理数据 项目结构图和效果图 程序实现 一. bmob后台介绍 最开始你需要在bmob官网上注册账号，然后登录进去，创建应用(bmob官网地址及详细文档我在demo的BmobDBHelper类的开头已经说明)，会生成应用的applicationId，这个在后面会用到 二. bmob配置 首先在你的project的builder.gradle中添加依赖： buildscript { repositories { google() jcenter() } dependencies { classpath 'com.android.tools.build:gradle:3.0.0' } } allprojects { repositories { google() jcenter() //Bmob的maven仓库地址--必填 maven { url "https://raw.github.com/bmob/bmob

【摘要】 针对设备直联云端方案的痛点，将边缘计算概念引入物联网解决方案的IoT边缘服务应运而生。本文将会为您介绍IoT边缘的能力与价值。 边缘，指实体或逻辑概念中离中心较远，靠近边界的部分。在数据处理领域，边缘计算的概念源于云计算，是指在靠近数据源的一侧搭建集网络、计算、存储、应用核心能力为一体的计算节点，就近提供处理数据的能力，而不是将全部数据都交由云端处理。可能有人会提出疑问，云计算的目的不就是为了数据集中到云端进行处理么，为什么现在又要分工到边缘了？为了解决这个疑问，让我们以物联网场景为例，假设以下场景： 有家企业想要把自己旗下的一个产业园区建设成智慧园区，将园区中的各种设备（包含视频监控设备、门禁设备、消防设备和水电设备等等）全都接入物联网平台统一管理。但当负责人开始研究各类设备分别如何接入时，发现设备种类实在太多了，而且这些设备全都按照自己独有的行业协议上报数据；相对的，物联网平台支持的通信协议有限，所以，他要把这些五花八门的行业协议统一转换为物联网平台支持的协议，工作量很大。 同样是上面的那个企业，负责人在研究门禁系统如何接入了发现另一个问题：门禁系统中的员工数据属于企业隐私数据，将这部分数据传输至云端不符合公司安全策略。但如果只有门禁系统不接入云端，维护成本高，也不利于系统之间的联动。 在管理园区的这家企业苦恼的同时，园区内有家车企也遇到了一个难题

前言 Kubernetes的教程一直在编写，目前已经初步完成了以下内容： 1）基础理论 2）使用Minikube部署本地Kubernetes集群 3）使用Kubeadm创建集群 接下来还会逐步完善本教程，比如Helm、ELK、Windows Server容器等等。 目录 Kubernetes主体架构 1.1.主要核心组件 1.1.1. Master组件 1.1.2. 节点（Node）组件 1.1.3. 插件 1.2. 基本概念 1.2.1. 容器组（Pod） 1.2.2. 服务（Service） 1.2.3. 卷（Volume） 1.2.4. 标签（Labels）和标签选择器（Label Selector） 1.2.5. 复制控制器（Replication Controller，RC） 1.2.6. 副本集控制器（Replica Set，RS） 1.2.7. 部署控制器(Deployment) 1.2.8. StatefulSet 1.2.9. 后台支撑服务集（DaemonSet） 1.2.10. 一次性任务（Job） Kubernetes主体架构 k8s的整体架构如下图所示： C:\Users\Lys_Desktop\Documents\Tencent Files\512982554\FileRecv\思维导图1.png 1.1主要核心组件 1.1.1Master组件