技术学习永无止境
云栖TechDay36期,来自阿里云技术专家必嘫带来题为“打造云上深度学习实验室”的演讲。本文主要从深度学习流程开始谈起,解释了深度学习应用构建的完整生命周期,进而分享了机遇与容器服务的深度学习解决方案架构,接着讲解了端到端的深度学习体验,最后作了简要总结。
在云栖社区举办的在线直播中,来自阿里云云效团队的潘文超带来了题为《分层自动化之UI自动化体系建设》的分享,他主要从UI自动化之痛和UI自动化体系建设之创新实践两部分详细讲解了阿里云效团队在UI自动化体系建设方面的宝贵经验。
在云栖社区举办的在线直播中,来自阿里巴巴云效团队的何卫龙为大家带来了《大规模代码构建技术实践》的分享。本次分享主要从持续集成的背景,持续集成平台的演进过程以及如何大规模持续集成构建三部分展开,内容精彩,不容错过。
6月29日,由阿里云研发协同RDC、阿里云云效和云栖社区联合举办的“首届阿里巴巴研发效能嘉年华”上,阿里巴巴产品专家、研发协同RDC产品经理胥引带来“初创企业的持续交付”的演讲。本文主要从双十一员工消费引出研发协同,然后开始着重分析初创企业的持续交付,包括初创企业必备的种种,最后对初创企业的分享做了简要总结。
在首届阿里巴巴研发效能嘉年华上,来自阿里的企业服务研发工程师朱波(问樵)带来了题为《云计算基础设施持续集成实践》的分享。在分享中,他详细介绍了如何利用资源编排工具像软件项目开发一样来管理基础设施。
在由阿里云研发协同RDC以及阿里云云栖社区联合举办的首届阿里巴巴研发效能嘉年华上,来自阿里云飞天八部企业服务云应用服务团队的高级研发工程师箫竹为大家分享了基础设施和应用管理实践,主要介绍了Terraform和Ansible两大自动化基础设施和应用管理工具,并结合实际应用场景介绍了如何在云上使用Terraform和Ansible工具提升基础设施和应用管理的效能。
在由阿里云研发协同RDC以及阿里云云栖社区联合举办的首届阿里巴巴研发效能嘉年华上,菜鸟测试专家、菜鸟网络双11项目PMO乐学为大家分享了菜鸟技术双11项目管理实践案例,266个项目,3大军团,覆盖近600多人的2016年菜鸟技术双11项目如何做项目管理?如何利用RDC的项目管理进行多层项目的透明化管理、如何双维度、逐层汇报做好风险控制,如何用电子看板和物理看板结合的方式,实现项目的完整沉淀,精彩内容不容错过。
在2017在线技术峰会——首届阿里巴巴研发效能嘉年华上,来自阿里云研发协同的技术专家怀虎分享了《阿里巴巴1582.73亿背后的持续交付如何玩》。他详细介绍了阿里巴巴的企业级持续交付,从研发参与者的各个角色解析阿里持续交付的流程和环节,并对RDC的理念进行了解析。
在2017在线技术峰会——首届阿里巴巴研发效能嘉年华上,来自研发效能事业部的杨再新分享了《打造支撑百万用户的分布式代码托管平台》。他主要介绍了GIT和SVN思想差异、开源的代码托管平台的挑战、云代码托管平台的架构设计以及云代码托管后续发展。
6月29日,由阿里云研发协同RDC、阿里云云效和云栖社区联合举办的“首届阿里巴巴研发效能嘉年华”上,阿里巴巴资深专家、敏捷教练洪湖带来“拥抱‘黑天鹅’”的演讲。本文主要从黑天鹅事件开始谈起,接着分析了哪些模式是脆弱的,而后分享了通过案例得出了从变化中获益的启示,最后着重说明了打造敏捷组织的重要性。
在2017在线技术峰会——首届阿里巴巴研发效能嘉年华上,来自阿里云飞天研发部的工程师莫源分享了《打造云上代码交付链,CodePipeline实践分享》。他在云计算和云平台、持续集成流程、DevOps的基础上,详细分享了Alibaba Cloud CodePipeline优于Jenkins的性能和实践。
6月29日,在首届阿里巴巴研发效能嘉年华上,阿里巴巴高级产品经理金桐带来“分层自动化实践之路”的演讲。本文从为什么要做自动化开始谈起,进而对分层自动化单元测试、业务服务层测试和UI测试进行优劣势分析,最后重点分享了阿里分层自动化的实践,包括工具分层和流程优化等。
在首届阿里巴巴研发效能嘉年华上,来自阿里研发效能事业部的敏捷教练问菊带来了淘宝直播团队敏捷实践的分享。通过三个多月的敏捷实践,淘宝直播团队在效率、质量、响应力、交付准时率等方面都取得了明显的进步。
在云栖计算之旅第5期—大数据与人工智能大会上,来自阿里云大数据事业部的九丰分享了《PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路》。他主要介绍了在集团中使用机器学习解决大数据问题时如何通过编程模型的演进逐步解决业务上的痛点。
云栖TechDay第35期,涂鸦智能创始人兼COO杨懿,多年市场运营及海外工作经历,具备丰富的制造行业、互联网行业及跨国公司运作经验,2011年加入阿里巴巴,先后负责云电商、YunOS、淘点点等阿里集团战略项目的市场及渠道运营。今天和大家分享的是中国智能家居所面临的机遇和挑战。
传统厂商智能转型之路往往都会遇到“产品与市场脱节、不懂云端开发、组建团队成本高、量产时间长、系统复杂”等痛点。听一听深圳市思浪实业如何携手涂鸦智能布局物联网的经验。
在阿里云生态日,袋鼠云首席数据库架构师赵晓宏分享了《高容量大并发数据库服务——数据库分布式架构设计》。他从分布式需求、拆分原则、拆分难点及解决方案、数据库规范设计、运维相关五个方面进行了分享。在分享中,他主要介绍了水平拆分的原则以及解决方案,分享了DRDS的架构与实践。
在阿里云生态日,阿里巴巴中间件产品专家不铭分享了《Aliware-MQ消息队列》。他从功能特性、技术架构、最佳实践、案例分析四个方面进行了分享。在分享中,他主要介绍了Aliware-MQ的线性扩展技术、存储模型、负载均衡、数据流、刷盘策略、高可靠/高可用方案进行了介绍,并通过案例进行了具体实践分享。
在阿里云SQL Server最佳实践系列在线直播中,阿里云数据库专家汪建明总结了7大问题并结合案例为大家分享了阿里云SQL Server高CPU使用率问题排查的实践经验。
本文是2017年4月3日Netconf会议报告。主要的议题是:移除ndo_select_queue()函数,对于refcount_t类型引入开关,TC重定向导致内核陷入循环等。
Vlastimil Babka 是 kcomactd 的作者,他在 LSF&MM 2017 的内存管理讨论上提到,这个工具的一个目的是腾出更多可用的连续物理页,用于分配高阶内存,这在THP等特性中会有大用处。目前内存压缩的实现在内核中是一个按需执行的机制,他打算让这个机制稍微做点儿预测的工作。
2015年4月至今的阿里数据库内核月报总集篇
阿里数据库内核月报:2017年05月
阿里数据库内核月报:2017年04月
阿里数据库内核月报:2017年03月
阿里数据库内核月报:2017年02月
阿里数据库内核月报:2017年01月
阿里数据库内核月报:2016年12月
阿里数据库内核月报:2016年11月
阿里数据库内核月报:2016年10月
阿里数据库内核月报:2016年09月
阿里数据库内核月报:2016年08月
阿里数据库内核月报:2016年07月
阿里数据库内核月报:2016年06月
阿里数据库内核月报:2016年05月
阿里数据库内核月报:2016年04月
阿里数据库内核月报:2016年03月
阿里数据库内核月报:2016年02月
阿里数据库内核月报:2016年01月
阿里数据库内核月报:2015年12月
阿里数据库内核月报:2015年11月
阿里数据库内核月报:2015年10月
阿里数据库内核月报:2015年09月
阿里数据库内核月报:2015年08月
阿里数据库内核月报:2015年07月
阿里数据库内核月报:2015年06月
阿里数据库内核月报:2015年05月
阿里数据库内核月报:2015年04月
持久化内存用得越来越多, 促使了内核的一系列变更, 内核是否还真的需要页面缓存呢? 在2017 linux.conf.au会上, Matthew Wilcox先是纠正了数年前的一个错误,然后表示, 我们不仅需要页面缓存,还要将他的作用将进一步得到提升。
cpu对内存的访问一直以来都会通过L1/L2/L3缓存来加速,我们都知道当你打算严肃地去考察性能问题时,各级缓存的命中率一直是一个重要的指标。而一个进程的缓存命中率在很大程度上又和它在各级缓存中所占的空间大小正相关。