云计算

不得不说的话 在过去的18个月里，我拒绝了所有的采访，投入了全部精力专心在做一件事情。所以我想先借着这篇文章澄清一下18个月来网上的所有关于我的新闻、抖音视频等，都是好事者编撰的我的段子，用来吸取流量的假新闻。这些假新闻让我很苦恼，因为将我描绘成为了我最不想成为的人，里面的我是一个符号，而不是真实的我。我为此专门给今日头条写过信，要求审核并过滤这类不实传播，但只清净了一个月。我想再进一步只有向监管部门反馈，以及继续保留法律追责的权利。 这些未经我许可的新闻和视频，将我描绘成了一个无所不能的人，连带着马老师也受了牵连。我想有没有我，马老师都睡得很安稳。阿里的安全是上千名工程师共同努力的结果，我一个人的力量在其中的贡献极其微薄。我也从没有黑过阿里的网站，只是以前因为工作性质在授权的情况下对阿里的业务系统做过很多的安全测试。我们不应该捧吹以破坏为目的的黑客，那是犯罪，是我最不想成为的人。我过去的工作是对抗黑客攻击，打击网络犯罪，因此以破坏系统的黑客来描述曾经的我，是对我最大的羞辱。真正的黑客精神是挑战权威，追求开放、自由，而并非入侵计算机系统。我想是时候终止这些不正确的传播了。 至于我过去取得的一点不足为人道的成就，我想99%的读者都没搞明白我为什么会在2017年被评为MIT TR35，大家只是在看个热闹，鼓鼓掌。但我不需要这样的掌声，我不需要大家为我个人鼓掌，我希望大家是为我的作品鼓掌

2019 年 10 月 17 日上午 9 点 15 分，阿里巴巴合伙人、阿里云智能基础产品事业部总经理蒋江伟在 QCon 上海《基于云架构的研发模式演进》主题演讲中，正式宣布： “今天，我们同微软联合发布了一个全新的项目，叫做开放应用模型 Open Application Model（OAM）。” 项目主页： https://openappmodel.io 蒋江伟在发布中讲道：“OAM 这个项目是业界第一个云原生应用标准定义与架构模型。我们希望通过这样的架构模型，以高效、标准的方式连接应用开发者、运维人员和应用的最终用户，让这些云端应用的参与者能够享受到像智能手机上一样简单、轻松、畅快的应用管理体验。” 与此同一时间，微软杰出工程师（Distinguished Engineer） 、Kubernetes 项目创始人 Brendan Burns 也在微软的官方网站上，宣布了同阿里云的这次重量级联合发布。 图片来源： https://cloudblogs.microsoft.com/opensource/2019/10/16/announcing-open-application-model/ 你可能会好奇，到底什么是 OAM 呢？又是什么原因，让两家全球顶级技术公司走在一起，希望联合整个云原生技术社区共同推进这样一个应用定义与架构模型项目呢？ 这个事情本身

毫无疑问，Kubernetes 已经成为容器领域当之无愧的事实标准。除了 Google、Microsoft 等技术巨擘们在容器领域里多年的博弈外，国内的 BAT、滴滴、蚂蚁、今日头条等技术大厂，也都已将容器和 Kubernetes 列入未来的战略重心，无数中小型企业也正走在容器化的道路上。 一个很长但精彩的故事 打包发布阶段 在docker 之前有一个 cloud foundry Paas项目，使用 cf push 将用户的可执行文件和 启动脚本打进一个压缩包内，上传到cloud foundry 的存储中，然后cloud foundry 会通过调度器选择一个可以运行这个应用的虚拟机，然后通知这个机器上的agent 把应用压缩包下载下来启动。由于需要在一个虚拟机中 启动不同用户的应用，cloud foundry为客户的应用单独创建一个称作沙盒的隔离环境，然后在沙盒中启动这些应用进程。 PaaS 主要是提供了一种名叫“应用托管”的能力。虚拟机技术发展 ==> 客户不自己维护物理机、转而购买虚拟机服务，按需使用 ==> 应用需要部署到云端 ==> 部署时云端虚拟机和本地环境不一致。所以产生了两种思路 将云端虚拟机 做的尽量与 本地环境一样 无论本地还是云端，代码都跑在 约定的环境里 ==> docker 镜像的精髓 与《尽在双11》作者提到的 “docker 最重要的特质是docker

IaaS, PaaS和SaaS是云计算的三种服务模式。 1. SaaS：Software-as-a-Service（ 软件即服务 ）提供给客户的服务是运营商运行在云计算基础设施上的应用程序，用户可以在各种设备上通过客户端界面访问，如浏览器。消费者不需要管理或控制任何云计算基础设施，包括网络、服务器、 操作系统 、存储等等； 2. PaaS：Platform-as-a-Service（平台即服务）提供给消费者的服务是把客户采用提供的开发语言和工具（例如Java，python, .Net等）开发的或收购的应用程序部署到供应商的云计算基础设施上去。 客户不需要管理或控制底层的云基础设施，包括网络、服务器、 操作系统 、存储等，但客户能控制部署的应用程序，也可能控制运行应用程序的托管环境配置； 3. IaaS： Infrastructure-as-a-Service（基础设施即服务）提供给消费者的服务是对所有计算基础设施的利用，包括处理CPU、内存、存储、网络和其它基本的计算资源，用户能够部署和运行任意软件，包括 操作系统 和应用程序。 消费者不管理或控制任何云计算基础设施，但能控制操作系统的选择、存储空间、部署的应用，也有可能获得有限制的网络组件（例如路由器、，防火墙，、负载均衡器等）的控制。 区别： SaaS 是软件的开发、管理、部署都交给第三方，不需要关心技术问题，可以拿来即用

腾讯云 为跟 阿里云 争夺市场，2019这个双十一也是拼了 直线降到0.7折 腾讯云跟阿里云在云计算市场份额的争夺战中逐趋白热化，腾讯云虽然比阿里云起步晚了几年，但这几年的发展速度还是相当猛烈的。目前国内 云服务器 市场，除了阿里云第一，目前腾讯云已经是第二的位置了，并且市场份额还在持续扩大。腾讯云之所以能发展这么快，最主要得益于坚持性价比高于竞争对手。任何优惠活动，只要阿里云一出活动折扣价格，腾讯云立即咬住，基本上价格要比对方再优惠20%以上。我们来看看这次即将到来的每年一度的双十一，腾讯云的价格降到了何等程度，下面列举了几款热门配置的云服务器价格，可以做个参考： 1核CPU、2G内存、1M带宽、50G硬盘 仅售88元/年 2核CPU、4G内存、5M带宽、50G硬盘 仅售998元/3年 2核CPU、8G内存、5M带宽、50G硬盘 仅售1288元/3年 4核CPU、8G内存、5M带宽、50G硬盘 仅售2888元/3年 这些优惠活动地址是： 9i0i.cn/qcloud1111 我们可以看出，如此优惠的价格，基本上可以说是底价了，就是在亏本的边缘上了。可能有的人会说，如此低的价格，安全稳定性能够保证吗？其实腾讯云的技术实力还是可以让我们放心的，只要看看有多少大网站放在腾讯云，你就可以放心了，比如说：豆瓣网、58同城、快手、CCTV、中金在线等等，更别说10亿用户的QQ和微信了。

原文链接 KinectFusion简介 KinectFusion是微软在2011年发表的一篇论文里提到的点云重建的方法，论文题目是：KinectFusion: Real-Time Dense Surface Mapping and Tracking。点云是用Kinect采集的，然后算法把这些点云注册对齐，融合成一个整体点云。 Kinect是一个RGBD扫描仪，它可以同时采集彩色图像和深度图像。这是第一代Kinect和第二代Kinect的外观比较。 Kienct每秒可以获取30帧的RGBD图像，光线暗的情况下帧率会下降一些。 这是一个典型的KinectV2的数据。左边是带颜色的点云，右边的点云去掉了颜色，并且计算了法线信息。KinectFusion处理的是深度数据，像右边这种没有带颜色的点云。Kinect数据的详细介绍可以参考专题 Kinect数据 KinectFusion的核心有两个技术，一个是ICP注册，一个是符号距离函数。它的思路是一边注册，一边融合。由于是深度视频，帧与帧之间的位置差别不大，点云可以看作是初始注册好的，所以可以直接应用ICP进行精细注册。融合采用了符号距离函数技术，它在空间中定义了一个曲面的距离场，0等值面则为测量的曲面。 KinectFusion算法 下面介绍一下KinectFusion的算法步骤： 1. 生成三维点云：Kinect采集的原始数据是深度图像

边缘计算是通过把计算、存储、带宽、应用等资源放在网络的边缘侧，减小传输延迟和带宽限制的新兴技术。这项技术为物联网、云计算等技术提供了前所未有的连接性、集中化以及智能化，满足了敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求，将是实现分布式自治、工业控制自动化的重要支撑。本文对边缘计算技术、标准、产业和应用国内外发展现状与趋势进行了梳理分析，提出了我国的进一步发展对策。 一、关于边缘计算技术 近年来，“物联网”“云计算”等技术得到广泛应用，但是随着万物互联以及 5G 高带宽、低时延时代的到来，各类业务如车联网、工业控制、4K/8K、虚拟现实 / 增强现实（VR/AR）等所产生的数据量爆炸式增长，对计算设施带来了实时性、网络依赖性和安全性等方面的要求，为了解决这些问题，国内外学者们提出了边缘计算的概念。 边缘计算的“边缘”指的是在数据源与云端数据中心之间的任何计算及网络资源。例如，智能手机就是个人与云端的“边缘”，智能家居中的网关就是家庭设备与云端的“边缘”。边缘计算的基本原理就是在靠近数据源的地方进行计算，是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力，就近提供边缘智能服务的开放平台。与云计算相比较，边缘计算就近布置，因而可以理解为云计算的下沉。 边缘计算实现了物联网技术前所未有的连接性、集中化和智能化，由此可以满足敏捷连接、实时业务、数据优化

云计算运维 4 来源： https://www.cnblogs.com/1640435254/p/11696008.html

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前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境越来多样化，容器、虚拟机、物理机不一而足。 面对动辄几百上千个虚拟机、容器，数十种要监控的对象，现有的监控系统还能否支撑的住？来自于容器、虚拟机、物理机的应用日志、系统服务日志如何采用同一套方案快速、完整的收集和检索？怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢？本文主要从以下几个方面来分享下笔者在日志监控方面的一些经验。 目录 一、DevOps浪潮下带来的监控挑战 二、统一监控平台架构解析 三、日志监控的技术栈 四、日志监控经典方案ELK 五、微服务+容器云背景下的日志监控实践Journald+fluentd+elasticsearch 六、如何选择适合自己的日志监控方案？ 一、DevOps浪潮下带来的监控挑战 现在Devops、云计算、微服务、容器等理念正在逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境越来多样化，容器，监控面临的压力越来越大。挑战主要有： 监控源的多样化挑战 业务、应用、网络设备、存储设备、物理机、虚拟机、容器、数据库、各种系统软件等等，需要监控的对象越来越多，指标也多种多样，如何以一个统一的视角，监控到所有的数据？ 海量数据的分析处理挑战 设备越来越多，应用越来越多