云计算

在生活中，作为户外运动爱好者，王新勇常常于周末爬山，享受攀越高峰之后见到的无限风光 ；在工作上，作为网易杭州研究院（网易杭研）的系统开发专家，王新勇则钟情于征服云计算领域的一座座“山峰”。业务部门邀请他去排查问题，常常惊异于他找出异常的速度和解决故障的效率，心悦诚服地称他为“大神”。 然而，在王新勇看来，自己不过是一个“懒人”。因为“懒”于投简历、笔试、面试，研究生一毕业就早早锁定声名在外、环境独特的网易杭研的工作；因为“懒”于做重复的事情，尽量把重复的需求都写成代码，尽量采用自动化（或者说DevOps）工具；因为“懒”于查阅所需要的知识，把常用的技术细节、工具用法都装到自己大脑之中……正是这些懒人举动，让他的工作事半功倍，面对难题时举重若轻。 网易杭州研究院系统开发专家 王新勇 求职“懒”：做有趣的事 2013年，王新勇研究生毕业。相比一些同学不停地跑场，不停地投简历，不停地笔试、面试，王新勇显得比较懒，在拿到网易的offer（也是第一个offer）之后，便决定放弃其他所有的面试和笔试。一来网易是成熟的大公司，工作环境、福利业界有名；二来杭州离安徽老家不远；三来实习期为多拿几份offer奔波太累。 当然，“懒”也不是无条件的，前提是这份工作足够“有趣”。在王新勇的认知里，“有趣”的莫过于底层开发。 在学校，在实习期间，他鼓捣的都是与网络、分布式通信中间件相关的东西

在近日上海举行的2019 QCon全球软件开发大会上，华为云区块链高级产品经理王磊在华为云技术专场《技术裂变中的可信软件开发》中发表演讲，分享了区块链在当前社会应用的社会价值，介绍了华为云在区块链技术方向上的观察和布局，以及华为云区块链服务的应用案例实践。 华为云区块链高级产品经理 王磊 区块链技术降低社会信任成本，提高社会协作效率 目前的商业社会中，组织与组织之间的商业合作主要依赖于权威机构背书来解决互信的问题，随着社会分工的不断加剧，信任在商业社会中占用的成本越来越高，“制度信任”的模式影响着社会的协作效率。 华为云区块链专家认为，区块链技术的出现实现了通过技术手段降低信任成本，利用底层技术以及智能合约保障多方认可的商业逻辑，这种通过底层技术带来的解决方案会进一步提高社会协作的效率，扩大商业生态网络，加速社会从“制度信任”到“机器信任”的跨越。 目前，随着区块链技术和联盟链的进一步发展，区块链进入了3.0的可编程社会时代，逐渐应用到除金融外的更多业务场景中，包括数字政务、存证、溯源、供应链、物流、医疗等。同时，相关企业在应用落地的过程中也暴露出很多在区块链方面的问题和需求、包括应用开发成本和门槛高、学习难度大、架构设计经验不足、自身运维和管理占用资源多、安全、可靠性等问题。 四大关键技术 构建高可用，高扩展的区块链平台 基于市场和业界的诉求，华为云开放区块链云服务BCS平台

11月29日，在GET2019教育科技大会上，华为云中国区教育解决方案总监李礼和华为云中国区教育解决方案总经理吴代辉介绍了华为在教育领域的布局和思考。 李礼提到，在整体的技术改变教育中，主要分为改变学习形式与体验和改变学习管理与运营。技术正在促成教育的变革，他认为，要建模做画像以及全量的数据分析，新教育的变革从原来的书本式的教育变成PPT，然后变成以视频、直播为主，未来可能是人工智能+视频+互动为主，还有VR、AR、MR等等新的形式和场景会出现。 而在这样的变革中，华为云期望成为教育行业的底座，助力教育行业的发展。 云+5G+AI会改变教育的形态和业务，未来更强大的计算力、大数据存储和分析能力，将进一步优化实时在线交互式操作。“计算、存储、网络等技术服务是华为云最擅长的。除此之外，我们会提供一些PaaS服务，都和教育行业强相关，比如互联网音视频服务，如何支持一对一、一对多互动直播等。”以音视频服务为例，华为云中国区教育解决方案总经理吴代辉表示，华为云可提供点播、直播、转码等功能，支持超清、4K、VR，并做到高清低码，即在保证传输质量的同时，大幅度节省视频文件存储空间。 AI+教育方面，基于深度学习，华为云在一些关键技术上取得了突破，比如书写文本、书写公式的识别。吴代辉称，“这方面的能力我们已经做成API，能够直接向客户提供服务。” 5G时代的许多教育场景将会被改变。吴代辉提到

产品架构： 设备连接物联网平台，与物联网平台进行数据通信。物联网平台可将设备数据流转到其他阿里云产品中进行存储和处理。这是构建物联网应用的基础。 IoT SDK 物联网平台提供IoT SDK，设备集成SDK后，即可安全接入物联网平台，使用设备管理、数据分析、数据流转等功能。 只有支持TCP/IP协议的设备可以集成IoT SDK。 具体请参考 设备端SDK开发指南 。 边缘计算 边缘计算能力允许您在最靠近设备的地方构建边缘计算节点，过滤清洗设备数据，并将处理后的数据上传至云平台。 IoT Hub IoT Hub帮助设备连接阿里云物联网平台服务，是设备与云端安全通信的数据通道。IoT Hub支持PUB/SUB与RRPC两种通信方式，其中PUB/SUB是基于Topic进行的消息路由。 IoT Hub具有下列特性： 高性能扩展：支持线性动态扩展，可以支撑十亿设备同时连接。 全链路加密：整个通信链路以RSA，AES加密，保证数据传输的安全。 消息实时到达：当设备与IoT Hub成功建立数据通道后，两者间将保持长连接，以减少握手时间，保证消息实时到达。 支持数据透传： IoT Hub支持将数据以二进制透传的方式传到自己的服务器上，不保存设备数据，从而保证数据的安全可控性。 支持多种通信模式：IoT Hub支持RRPC和PUB/SUB两种通信模式，以满足您在不同场景下的需求。

假设有一个很耗时的运算，单台机器已经没法满足需求，这时你可以想到由多台计算机协作完成。具体怎么做呢。 举个很简单的例子，假设这个耗时的运算是从1加到100000，你现在有两台服务器，可以让这两台服务器分别完成从1加到50000，和从50001加到100000，然后本机完成这两个结果之和。 两台服务器分别启动两个akka Server，同时还有一个CalcActor。这个计算actor接收两个参数：Integer start和Integer end，可以从start一直加到end，最后将结果返回给发送者：getSender().tell(result)。 @Log4j class CalcActor extends UntypedActor { @Override void onReceive(Object message) { log.debug " CalcActor received: ${message}----self:${getSelf()},sender:${getSender()} " if (message instanceof String) { String[] args = message.split(" , ") int start = Integer.parseInt(args[0]) int end = Integer.parseInt(args[1])

也许你会认为“多云”和“混合云”是一个意思，其实在云计算的发展演进过程中，这二者处于的是不同阶段。 人们喜欢给一切东西命名。在云计算领域，一项技术或产品的命名通常反映着它的使用方式：公有云，私有云，混合云。现在，“多云”这个新术语又出现了，它象征的是云计算的另一种新兴模式。 术语及定义 “多云”意味着使用多个公有云。当企业试图避免依赖单个公有云提供商，或当企业需要从每个公有云中选择不同的、特定的功能或服务，又或者上述两个目的兼而有之时，就会出现“多云”这种使用模式。 “多云”与“混合云”的区别 那么，多云（multicloud）和混合云（hybrid cloud）是什么关系？有些人会互换使用这两个词，但实际上它们确实有不同的含义。 混合云是私有云（基于云技术构建的本地数据中心）与公有云的配对。 如果您将多个公有云与私有云一起使用，那么这仍然是一个“多云”。 （有些人可能会称它为混合多云，这也是可以的。） “实用混合云”的定义 近期还有一种新出现的概念／架构叫做“实用混合云（pragmatic hybrid cloud）”，它是指将传统企业数据中心与公有云的配对一起使用。这样用法的企业很多是对私有云感到失望，因此寻求一种将现有的云与公有云相结合的方法。 相比之下，多云架构使用的两个或更多公有云。 多云趋势的背后是什么 云计算正在变得越来越复杂，这是大家无可否认的趋势

如今，几乎每个企业计划或正在使用云计算，但不是每个企业都使用相同类型的云模式。实际上有三种不同的云模式，其中包括公共云，私有云和混合云。为了帮助确定哪种云模式最适合企业的需求，以下探讨这三种模式如何进行比较和对比。 公有云 公众云是大多数人在想到采用“云”时所指的。公共云之所以称之为“公共”，是因为由像亚马逊、谷歌、IBM或微软这样的云计算服务提供商托管的，它使客户能够访问和共享基本的计算机基础设施，其中包括硬件、存储和带宽等资源。 公共云有几个好处。除了通过网络提供服务外，客户只需为他们使用的资源支付电用。此外，由于组织可以访问服务提供商的云计算基础设施，因此他们无需担心自己安装和维护的问题。 公共云的一个缺点与安全有关。公共云通常不能满足许多安全法规遵从性要求，因为不同的服务器驻留在多个国家，并具有各种安全法规。而且，网络问题可能发生在在线流量峰值期间。虽然公共云模型通过提供按需付费的定价方式通常具有成本效益，但在移动大量数据时，其费用会迅速增加。 私有云 私有云是一个企业唯一拥有基础设施资源的渠道。客户可以选择让私有云位于现场数据中心或由第三方服务提供商托管。 与公共云模型相比，私有云模型的好处是它提供了更高的安全性，因为单个公司是唯一可以访问它的指定实体。这也使组织更容易定制其资源以满足特定的IT要求。 私有云的缺点是安装成本很高。此外

虚拟化和云计算并非一回事。它们要解决的是不同维度的IT问题，而且对企业会产生不同层面的影响，导致不同的发展前景。 虚拟化 简要言之，在IT环境中，虚拟化是要“隔离”计算资源，如此一来，某个层上的一个对象（如一个应用，一个任务，一个组件）就可以不考虑该层之下的其他变化而独立操作。对虚拟化做详尽的探讨超出了本文的范围。然而，还是让我们解释一些术语，虚拟化和“隔离”常常因为某些特殊原因而被选用，其实在“虚拟化”和“仿真”、“隔离”和“重定向”之间是存在技术差异的。虚拟化隔离了各种计算资源，因此也就提供了重新分配与整合被隔离资源的机会，以便更好、更高效地利用这些资源。 云计算 而另一方面，云计算则是一种让各种资源按需取用的能力。一般而言，我们指望从云计算获得什么，有很多种答案。而美国国家标准与技术研究院（NIST）给出的云计算定义概括出了基本特征、如何交付，以及何种部署模式才算得上是云计算等等。我则进一步简化了这一定义，提供了一种更直接、更简单的方法来描述云计算，下面就是我用5-3-2原理对云计算所做的图说。 云计算和虚拟化的明显差异 虚拟化和云计算截然相反，它不是建立在5-3-2原理之上的。例如自服务模式就不是虚拟化的基本构件，但是对云计算来说却是必不可少的。有人肯定会反驳说，某些虚拟化解决方案是包含了自服务组件的。但问题是，自服务对于虚拟化来说既不是必要条件，也不是充分条件

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摘要： GPU深度好文系列，阿里云技术专家分享 第一章 GPU虚拟化发展史 GPU的虚拟化发展历程事实上与公有云市场和云计算应用场景的普及息息相关。如果在10年前谈起云计算，大部分人的反应是“不知所云“。但是随着云计算场景的普及，概念的深入人心，慢慢地大家都对云计算有一个较清晰的概念和实例化的理解。自然，随着应用场景从单一依赖CPU的计算单元的应用扩展到多种体系架构，异构计算场景的应用上来后，对GPU，FPGA，TPU等专业计算芯片也提出了虚拟化和上云的强烈要求。尤其是最近几年机器学习、深度学习等领域的快速发展，催生了异构计算场景搬迁上云的高潮。 那么这个异构计算应用场景的市场规模有多大呢？异构计算作为机器学习人工智能的计算载体，先来看看人工智能前景如何？（引用出处： https://bg.qianzhan.com/report/detail/459/180116-3c060b52.html ） 图一：2015-2018年全球人工智能市场规模及预测（单位：亿元，%） 图二： 2014-2018年中国人工智能产业市场规模及增速（单位：亿元，%） 所以我们不难理解，为什么各大云计算厂商无论大小，都会极力研发异构计算产品，争抢市场的主导地位。 由于GPU是异构计算的主力军，让我们来回顾一下GPU虚拟化的发展历史，并对各个GPU厂商做一个横向比较，大家就不难看出来，哪些厂商处于领导地位