技术学习永无止境
近期阿里云在云栖大会上发布了很多ECS新产品。在阿里云双11访谈之ECS弹性计算专场中,阿里云ECS弹性产品专家藏晖和阿里云ECS弹性计算产品运营专家夏能为大家简单介绍了阿里云新近发布的ECS新产品以及新产品的形态特点,同时教大家如何来挑选最合适而且性价比最高的产品,最后还介绍了双11的具体优惠活动。
10月12日的云栖大会·HTAP技术专场中,阿里云高级专家王骞探讨如何如何支撑HTAP场景,并重点分享了如何利用RDS技术实现HTAP业务,以及HybridDB for MySQL的系统架构和技术演进。
10月12日的云栖大会·阿里云自研数据库POLARDB专场,阿里云研究员余锋带来了《展望云计算新时代数据库计算力的进化》主题分享,探讨了阿里云数据库团队自研数据库POLARDB的设计理念,并一起展望了新一代云数据库的未来。
2017云栖大会POLARDB专场,阿里云高级技术专家贺军带来POLARDB产品特性和通用业务场景的演讲。本文主要从POLARDB产品架构开始谈起,接着介绍了产品特性,最后着重分享了POLARDB通用业务场景。
2017云栖大会POLARDB专场,广州通易科技有限公司技术负责人刘锬带来ApsaraDB云数据库助力优驾产品升级和架构变革的演讲。本文主要先介绍了优驾产品,接着介绍了应用需求与技术架构,最后分享了上云之路和使用云数据库的体会。
2017云栖大会POLARDB专场,阿里云资深技术专家曹伟带来POLARDB云数据库分布式存储引擎揭秘的演讲。本文主要从计算和存储分离的优势谈起,然后说明控制平面与数据平面分离,接着分享了划时代的技术,包括零拷贝、并行副本等,最后解释了面向数据库优化的智能存储。
2017云栖大会POLARDB专场,阿里云资深技术专家林晓斌带来最流行的高性能关系型数据库是如何在云端打造的演讲。本文主要从数据库云服务目标开始说起,又介绍了经典模式痛点,接着提出了下一代数据库需要解决的问题和方案,最后做了简要总结。
2017杭州云栖大会阿里移动云峰会暨Apsara Mobile品牌发布会上,阿里资深技术专家天施带来《阿里移动技术Overview》的演讲。本文主要对移动十年进行总结,进而回顾了阿里这几年的移动技术变迁,包括Mobile First & Super APP基本原则、技术创新推动组织升级和阿里云移动云Apsara Mobile整个体系介绍和专有云EMAX服务的开启,最后对移动未来进行了展望。
在2017杭州云栖大会阿里移动云峰会暨Apsara Mobile品牌发布会专场上,阿里巴巴高级技术专家泠茗对于新发布的阿里移动云 Apsara Mobile产品系进行了介绍,并对于阿里巴巴在一些垂直场景下所开放的核心技术能力进行了分享。
在由云栖社区和阿里云网络团队联合主办的2017阿里云网络技术在线高峰论坛上,阿里云技术专家添毅分享了网络产品部根据客户和阿里云运维的反馈提炼出的几大最主要和最常见的在使用SLB产品中发生的问题,并为大家介绍了针对这些常见问题的相应处理方法。
云栖TechDay41期,阿里云资深开发工程师流生带来CodePipeline联动容器的DevOps实践。开发界关注如何让Docker的持续交付更简单、安全、高效。在推出容器服务之后,阿里云研发了开源持续交付工具CodePipeline,它提供多种语言的持续交付向导模板,通过模板快速填写进行持续集成,从而实现多平台、多环境的持续交付。
2017阿里云网络技术高峰论坛在线技术峰会,阿里云卫峥带来题为高性能负载均衡设计与实现的演讲。本文主要从早期的负载均衡开始谈起,进而讲解了高性能负载均衡,着重分析了LVS和Tengine,以及如何做到高可用,最后作了简要总结。
云栖TechDay41期,阿里云高级技术专家董孝带来云上自动化资源架构和变更实践。在业务转型互联网+或是+互联网的时代,企业上云已成定局。但上云之后,如何管理云计算基础设施?如何实现云原生架构的交付?本次以开源技术工具Terraform、Packer、Jenkins、Docker为例,分享一个Multi-Cloud下的基础设施和应用自动化管理方案。
云栖TechDay41期,阿里云高级研发工程师御坂带来Docker镜像优化与最佳实践。从Docker镜像存储的原理开始,针对镜像的存储、网络传输,介绍如何在构建中对这些关键点进行优化。并介绍Docker最新的多阶段构建的功能,以解决构建依赖的中间产物问题。
为了满足直播、游戏、Hadoop、消息中间件等对网络转发能力有非常高要求的用户场景,主流的云计算厂商都推出了针对网络性能优化的虚拟机实例。如何实现高性能、低延迟、少抖动的虚拟机网络性能,一直都是非常有挑战的问题,业界的有多种实现的方法,但是都各有利弊。
本文主要从临床决策系统的关键开始谈起,接着分享了医学影像的机器识别,以及数据是业务的支撑,最后总结了阿里云ET医疗大脑的总体架构。
在Work like Alibaba案例实战系列第二期9月14日的直播中,新光互联无线团队负责人陈联柯为大家分享了如何借助RDC,实现从需求管理,到多团队协作,到缺陷管理以及自动化部署等全流程的无缝衔接,并借助RDC的敏捷管理工具,让敏捷协作更为高效。精彩不容错过!
在9月7日云栖专家“走进京颐”线下活动中,京颐CTO兼医疗云事业部总经理宋建康分享了移动互联网医疗的发展历程和所面临的挑战,以及京颐在线交易云平台的设计、挑战和应用,以及对于互联网医疗行业的未来展望。错过了线下活动的小伙伴们,不要错过本文哦~
阿里云起步于经典网络,但已经全面转向VPC。专有网络VPC以其在安全、成本和网络功能方面的优势,正受到越来越多用户的欢迎。在9月6日云栖社区技术直播中,阿里云高级产品专家谭礼铨(李泉)为大家分享了经典网络迁移VPC最佳实践,本次分享介绍三种将ECS从经典网络迁移至VPC网络的途径,并阐述三种类型的迁移分别适合怎样的客户需求和场景。
在9月7日云栖专家“走进京颐”线下活动中,京颐医疗云事业部产品总监柏鹏为大家分享了目前中国医疗云的前景概况,简单介绍了京颐医疗云,并且对于大数据以及互联网+与医疗云的融合和应用进行了分享,错过了线下活动的小伙伴们,不要错过本文哦~
8月24日阿里云数据库技术峰会上,阿里云高级DBA专家玄惭带来面对超大规模的数据库集群,尤其是在每年像双11这样重大促销活动中,阿里云是如何进行运维和优化的。本文主要介绍了天象和CloudDBA两个产品,包括他们的起源、基于系统画像仓库的应用、产品化等,最后对RDS产品的可诊断性建设和可运维性建设作了补充。
不同于一般的存储和计算产品,云上DMS上属于操作类产品,目的是为用户提供更高更强的数据库访问能力,减少成本以提高效率。
云栖TechDay40期,iDST视觉计算组算法专家亚连带来城市之眼视觉技术技术的演讲。本文着重讲解了城市之眼,立足于收集、分析、索引整个城市相关的视觉数据,包括人、非机动车、车的重认证,还有全局特征和局部特征抓取,并列举了真实数据实例,城市之眼是具有实时、全局的感知、分析、处理和决策能力的“慧眼”。
云栖TechDay40期,iDST智能语音交互团队总监智捷带来智能语音交互的演讲。本文主要讲解了语音识别的核心组件,语音识别准确率以及影响准确率因素,还分享了iDST智能语音交互以及阿里云的对外输出。
本文中,阿里云高级专家封神带来了主题演讲《大数据时代结构化存储云HBase技术架构及最佳实践》,介绍HBase的应用选择、实战案例、技术平台解读以及后续的规划。
云栖TechDay40期,阿里巴巴iDST视觉技术总监启磐来给大家分享图像搜索和识别。本文主要从iDST和拍立淘业务开始谈起,接着分析了拍立淘技术框架,着重分析了拍立淘核心技术,最后展示了呈现效果和云服务。
在阿里云数据库技术峰会上,阿里云高级数据库技术专家队皓庭分享了高度兼容MySQL,并且能免去传统数仓ETL过程实现数据分析,同时支持高并发、大吞吐量的在线事务处理的PB级数据存储数据库是如何实现的。
云栖TechDay39期,阿里云高级视觉设计师刘宝明带来阿里云的计算设计探索的演讲。本文主要从阿里云的三代视觉语言设计谈起,着重分享了怎样可以更好的去诠释云计算的业务,打造阿里云的品牌属性,每一步的设计思考、体验与历程。分享了不同的设计侧重、赋能全链路,最后对未来做了展望。
8月24日阿里云数据库技术峰会上,安华金和云安全事业部专家肖志昱带来云数据安全的思考。本文主要从安全事件实例开始谈起,进而分析了我们需要什么样的安全,最后分享了如何才能做到安全。
在阿里云数据库技术峰会上,特邀嘉宾映客直播架构师王振涛分享了映客直播作为创业公司从0至日活千万的数据库架构变迁,数据库在直播中的经典应用场景,数据库存储的优化思路,以及如何构建一个高可用数据库架构。
在阿里云数据库技术峰会上,阿里云数据库技术专家张友东(林青)分享了如何从代码层面做好数据库安全防护,以及如何避免频发的数据库“勒索事件”的发生,帮助大家了解了数据库安全防护需要注意的事项。
在阿里云数据库技术峰会上,阿里云数据库高级产品专家萧少聪(铁庵)介绍了全体系阿里云数据库产品并对于阿里云数据库产品的实现架构进行了分享,帮助大家了解了阿里云全数据库产品体系能解决哪些实用场景的问题,同时帮助大家了解其解决的原理。
在阿里云数据库技术峰会上,阿里巴巴高级技术专家付大超(千震)针对于云计算时代最好的数据传输产品阿里云DTS的架构设计、基本原理以及相关的应用场景进行了精彩分享。帮助大家了解了阿里是如何实现异地多活和异构多活的,以及通过DTS轻松实现迁移、双同同步、容灾、订阅的真实案例。
8月24日阿里云数据库技术峰会上,来自阿里数据库事业部高级专家钟宇带来HiTSDB 时序数据库方面的演讲。本文主要从时序数据开始介绍,包括时序序列数据的特点,接着介绍了时序数据业务场景,以及OpenTSDB在HBase上的优化,最后分享了HiTSDB的优化和提高。
云栖TechDay39期,阿里云IoT体验设计专家陈宁带来浅谈物联网用户体验目标的变化的演讲。本文主要从物联网用户体验开始谈起,接着通过智能家电进一步举例说明,着重分析了全屋智能、语音,最后分享了设计语言与期望值。
本文主要从霸爷的骑行经历开始聊起,进而联系到数据库经历,从初识数据库谈及到云下转入云上,最后重点与大家分享了POLARDB 数据库。
云栖TechDay39期,阿里妈妈事业部视觉设计专家辉达带来全域营销引领设计师职能进化的演讲。本文主要从全域营销的概念谈起,进而分析新零售下如何营销,着重分享了全域营销时代的设计职能转变,包括用户洞察、全链路设计,最后谈及了创新赋能营销。
在阿里云生态日,袋鼠云首席架构师正风分享了《新零售业务中台设计及实践》。他从行业背景及建设目标、业务中台的理念、技术体系与建议、产品体系与建议、案例分享五个方面进行了分享。在分享中,他主要介绍了客户管理系统、全渠道营销、泛电商、售后服务的解决方案。
云栖TechDay第36期,阿里云高级产品专家霁荣带来“阿里云异构计算平台——加速AI深度学习创新”的演讲。本文主要从深度学习催生强大计算力需求开始谈起,包括GPU的适用场景,进而引出了弹性GPU服务——EGS(Elastic GPU Service),重点讲解了EGS的优势、EGS监控以及EGS产品家族,最后对EGS支撑AI智能创新进行了总结。
首届阿里巴巴中间件技术峰会上,阿里巴巴数据库资深专家何登成带来“AliSQL 引领开源技术变革之路”的演讲,本文从回顾AliSQL发展史开始谈起,接着分析了X-KV接口的好处,最后着重分享了X-Cluster——AliSQL集群解决方案。
在首届阿里巴巴中间件峰会上,来自阿里的中间件架构师,Apache RocketMQ布道师冯嘉分享了《万亿级数据洪峰下的分布式消息引擎》。他主要从阿里消息引擎家族史、消息引擎面临的挑战,未来展望三个方面进行了分享。
首届阿里巴巴中间件技术峰会上,阿里巴巴中间件技术部专家唐三带来“阿里电商架构演变之路”的演讲,本文从阿里业务和技术架构开始引入,分别分享了阿里电商从1.0到4.0架构的演变之路,着重分析了分布式和异地多活的改变之路。
云栖TechDay第37期,优酷星球UED负责人勒诚带来社区产品探索方面的演讲。本文主要以讲故事的方式开始,从知乎、今日头条开始说交互设计的价值,接着谈到阿里星球的前世今生,最后分享了优酷星球的探索,重点通过案例介绍了劝导设计。
云栖TechDay第37期,阿里云资深视觉设计师野一带来题为“计算的旋律—阿里云视觉语言的探索”的演讲。本文主要从回顾阿里云品牌设计的心路历程开始谈起,走过了很多坑,换了很多方向,从用户出发,从赋能触发,总结经验整合设计,探索出一条有想象力的阿里云视觉设计之路。
云栖TechDay第37期,上海盒马网络创意总监刘巍带来“服务品牌设计的路上”的演讲。本文主要从盒马的设计来源开始谈起,阐述了盒马的品牌定位,进而着重分享了盒马品牌设计历程,接着介绍了盒马在自有品牌的试水、盒马在服务链路中的机会点,以及怎样把服务设计融入业务,最后作了简要总结。
在7月27日的首届阿里巴巴中间件技术峰会,来自阿里巴巴中间件技术部的高级技术专家周洋(中亭)带来了题为《双11高可用架构演进之路》的精彩分享。在本次分享中,他从能力大促、精细大促和效率大促三个方面探寻双11高可用架构演进之路,并对未来双11的挑战进行了展望。
7月27日,云栖社区、阿里中间件举办了首届阿里巴巴中间件技术峰会,揭秘阿里10年分布式技术干货。在首届阿里巴巴中间件技术峰会上,阿里巴巴中间件技术专家焦方飞为大家分享阿里巴巴海量数据场景下的OLAP解决方案,此外还对阿里新推出的高性能时序数据库进行了简单介绍,精彩不容错过。
在首届阿里巴巴中间件峰会上,来自阿里巴巴DRDS团队的梦实分享了《分布式数据库——从线性扩展谈分布式JOIN》。他主要从OLTP数据库的线性扩展、水平扩容、IN查询、分布式JOIN四个方面进行了分享。在分享中,他主要通过买家与订单场景、家庭与孩子场景介绍了IN查询,通过同维度的JOIN、广播表的JOIN、Nested Loop Join详细介绍了分布式JOIN的坑与填坑。
7月27日,云栖社区、阿里中间件举办了首届阿里巴巴中间件技术峰会,揭秘阿里10年分布式技术干货。在首届阿里巴巴中间件技术峰会上,具有10年研发经验的阿里巴巴中间件技术专家李颜良结合EDAS团队上云两年多以来积累的经验为大家分享了如何进行微服务拆分、微服务架构上云最佳实践以及微服务架构常用的模式,精彩不容错过。
利用MaxCompute,五叶草为某世界500强快消品零售巨头搭建了企业级数据仓库。由于部分子系统未打通、业务逻辑繁杂,客户的业务分析工作主要在线下人工完成,分析时间长、统计口径不一、数据质量参差不齐。