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自建步骤自行建站的四个基本步骤:服务器选择不同网站类型需要的服务器配置不同,首先确认网站规模与访问人数,一般情况下,小型网站只需要选择基础配置即可。购买服务器流程可参考通过购买页面创建一台ECS实例。想了解不同配置对应的价格,推荐使用ECS价格计算器。云服务器ECS主要计费方式为预付(包括包年包月和按周付费)和按量付费,详细的计费规则可以参考产品计价。域名购买和备案域名购买:输入想要的域名,未被占用即可注册,具体操作请参考域名注册流程。域名后缀通常为.COM或.CN,其它后缀介绍和区别请参考域名区别。 注意:域名注册成功后需进行实名认证。流程请参考域名如何实名制认证。域名备案:域名购买完成后,还需进行备案方可使用。备案步骤如下: i.备案准备:因各省管局要求存在差异,所需资料也不尽相同,请根据各省市备案规则准备资料,或访问工信部备案管理系统(www.miitbeian.gov.cn) 了解细则。详情请参考备案准备。ii.首次备案接入:若之前尚未进行过工信部备案,请参考首次备案流程图文引导。其它备案场景请参考备案导航。网站部署常见网站类型有以下几种:个人博客WordPress 常用于搭建个人博客网站,尤其适用于首次使用阿里云进行建站的新用户。详情请参考使用 WordPress 搭建个人手机博客。 若已有网站代码,可通过阿里云 Windows 一键安装web环境来部署。 论坛网站通过 phpwind 镜像快速搭建论坛网站请参考使用 phpwind 镜像搭建论坛。通过 Discuz 搭建论坛网站请参考使用 Discuz 镜像搭建论坛。其他建站教程通过镜像一键部署 Linux 环境通过镜像部署 Java Web 环境部署 Linux 主机管理系统 WDCP快速搭建 Moodle 课程管理系统初级建站推荐使用网上一键安装包,例如WordPress、discuz这类,比较适合新手操作。域名解析设置域名解析后,外部用户可通过域名访问网站。详情请参考设置域名解析快速入门。如需将域名指向一个IP地址,添加A记录即可。详情请参考如何添加不同记录类型的解析。至此,建站操作已基本完成,接下来您可使用域名测试访问是否正常。常见问题与解决方案在服务器使用或者网站搭建过程中,可能会遇到一些使用问题,因此,列举了以下最常见的问题和对应的解决方案。服务器远程连接Windows无法远程连接: 文档解决方案:无法连接 Windows 实例。视频教程:如何远程连接 Windows 实例。Linux无法远程连接: 文档解决方案:无法连接 Linux 实例。视频教程:如何远程连接 Linux 实例。安全组和快照如何设置安全组默认规则?安全组应用案例合集。如何创建自定义快照?网站无法访问Windows 实例带宽和CPU跑满或跑高怎么办?网站无法访问的常见原因及检查方法有哪些?Windows 实例网络访问丢包延时高怎么办?Linux 实例网站访问丢包延时高如何解决?域名解析已经生效,无法打开网站常规的原因有哪些?相关服务若在上云前希望了解如何选择适合自身业务特点的阿里云产品和配置,可点此查看架构设计&上云咨询服务。 若您需要将云下自建机房、托管机房等环境下的业务迁移到阿里云上, 并希望获取专业上云方案实施服务,可点此查看上云方案实施服务。 若您需要在阿里云服务器上部署站点环境、安装应用程序,可点此查看网站基础环境搭建服务。 基于阿里云服务器 ECS,若需要专业工程师协助对系统/数据库/站点进行基础设置,可使用云资源管理基础设置服务。
微笑de向阳 2019-12-01 23:54:00 0 浏览量 回答数 0

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微笑de向阳 2019-12-01 23:54:01 0 浏览量 回答数 0

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微笑de向阳 2019-12-01 23:14:41 0 浏览量 回答数 0

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微笑de向阳 2019-12-02 02:10:58 0 浏览量 回答数 0

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微笑de向阳 2019-12-01 23:14:40 0 浏览量 回答数 0

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你好,这里有208份资料,详情请参考:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《Distributed porgramming liboratory》介绍:分布式编程实验室,他们发表的很多的paper,其中不仅仅是学术研究,还有一些工业界应用的论文. 《MIT Theory of Distributed Systems》介绍:麻省理工的分布式系统理论主页,作者南希·林奇在2002年证明了CAP理论,并且著《分布式算法》一书. 《Notes on Distributed Systems for Young Bloods》介绍:分布式系统搭建初期的一些建议 《Principles of Distributed Computing》介绍:分布式计算原理课程 《Google's Globally-Distributed Database》介绍:Google全球分布式数据介绍,中文版 《The Architecture Of Algolia’s Distributed Search Network》介绍:Algolia的分布式搜索网络的体系架构介绍 《Build up a High Availability Distributed Key-Value Store》介绍:构建高可用分布式Key-Value存储系统 《Distributed Search Engine with Nanomsg and Bond》介绍:Nanomsg和Bond的分布式搜索引擎 《Distributed Processing With MongoDB And Mongothon》介绍:使用MongoDB和Mongothon进行分布式处理 《Salt: Combining ACID and BASE in a Distributed Database》介绍:分布式数据库中把ACID与BASE结合使用. 《Makes it easy to understand Paxos for Distributed Systems》介绍:理解的Paxos的分布式系统,参考阅读:关于Paxos的历史 《There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems》介绍:There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems 《Distributed Systems》介绍:伦敦大学学院分布式系统课程课件. 《Distributed systems for fun and profit》介绍:分布式系统电子书籍. 《Distributed Systems Spring 2015》介绍:卡内基梅隆大学春季分布式课程主页 《Distributed Systems: Concepts and Design (5th Edition)》介绍: 电子书,分布式系统概念与设计(第五版) 《走向分布式》介绍:这是一位台湾网友 ccshih 的文字,短短的篇幅介绍了分布式系统的若干要点。pdf 《Introduction to Distributed Systems Spring 2013》介绍:清华大学分布式系统课程主页,里面的schedule栏目有很多宝贵的资源 《Distributed systems》介绍:免费的在线分布式系统书籍 《Some good resources for learning about distributed computing》介绍:Quora上面的一篇关于学习分布式计算的资源. 《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》介绍:这个是第一个全球意义上的分布式数据库,也是Google的作品。其中介绍了很多一致性方面的设计考虑,为了简单的逻辑设计,还采用了原子钟,同样在分布式系统方面具有很强的借鉴意义. 《The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems》介绍:Google的统面向松散耦合的分布式系统的锁服务,这篇论文详细介绍了Google的分布式锁实现机制Chubby。Chubby是一个基于文件实现的分布式锁,Google的Bigtable、Mapreduce和Spanner服务都是在这个基础上构建的,所以Chubby实际上是Google分布式事务的基础,具有非常高的参考价值。另外,著名的zookeeper就是基于Chubby的开源实现.推荐The google stack,Youtube:The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems 《Sinfonia: a new paradigm for building scalable distributed systems》介绍:这篇论文是SOSP2007的Best Paper,阐述了一种构建分布式文件系统的范式方法,个人感觉非常有用。淘宝在构建TFS、OceanBase和Tair这些系统时都充分参考了这篇论文. 《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》介绍:Ebook:Data-Intensive Text Processing with MapReduce. 《Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System》介绍:Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System. 《Distributed Query Processing》介绍:分布式查询入门. 《Distributed Systems and the End of the API》介绍:分布式系统和api总结. 《Distributed Query Reading》介绍:分布式系统阅读论文,此外还推荐github上面的一个论文列表The Distributed Reader。 《Replication, atomicity and order in distributed systems》介绍:Replication, atomicity and order in distributed systems 《MIT course:Distributed Systems》介绍:2015年MIT分布式系统课程主页,这次用Golang作为授课语言。6.824 Distributed Systems课程主页 《Distributed systems for fun and profit》介绍:免费分布式系统电子书。 《Ori:A Secure Distributed File System》介绍:斯坦福开源的分布式文件系统。 《Availability in Globally Distributed Storage Systems》介绍:Google论文:设计一个高可用的全球分布式存储系统。 《Calvin: Fast Distributed Transactions For Partitioned Database Systems》介绍:对于分区数据库的分布式事务处理。 《Distributed Systems Building Block: Flake Ids》介绍:Distributed Systems Building Block: Flake Ids. 《Introduction to Distributed System Design》介绍:Google Code University课程,如何设计一个分布式系统。 《Sheepdog: Distributed Storage System for KVM》介绍:KVM的分布式存储系统. 《Readings in Distributed Systems Systems》介绍:分布式系统课程列表,包括数据库、算法等. 《Tera》介绍:来自百度的分布式表格系统. 《Distributed systems: for fun and profit》介绍:分布式系统的在线电子书. 《Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统资料,此外还推荐Various articles about distributed systems. 《Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems》介绍:Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems. 《Testing a Distributed System》介绍:Testing a distributed system can be trying even under the best of circumstances. 《The Google File System》介绍: 基于普通服务器构建超大规模文件系统的典型案例,主要面向大文件和批处理系统, 设计简单而实用。 GFS是google的重要基础设施, 大数据的基石, 也是Hadoop HDFS的参考对象。 主要技术特点包括: 假设硬件故障是常态(容错能力强), 64MB大块, 单Master设计,Lease/链式复制, 支持追加写不支持随机写. 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》介绍:支持PB数据量级的多维非关系型大表, 在google内部应用广泛,大数据的奠基作品之一 , Hbase就是参考BigTable设计。 Bigtable的主要技术特点包括: 基于GFS实现数据高可靠, 使用非原地更新技术(LSM树)实现数据修改, 通过range分区并实现自动伸缩等.中文版 《PacificA: Replication in Log-Based Distributed Storage Systems》介绍:面向log-based存储的强一致的主从复制协议, 具有较强实用性。 这篇文章系统地讲述了主从复制系统应该考虑的问题, 能加深对主从强一致复制的理解程度。 技术特点: 支持强一致主从复制协议, 允许多种存储实现, 分布式的故障检测/Lease/集群成员管理方法. 《Object Storage on CRAQ, High-throughput chain replication for read-mostly workloads》介绍:分布式存储论文:支持强一直的链式复制方法, 支持从多个副本读取数据,实现code. 《Finding a needle in Haystack: Facebook’s photo storage》介绍:Facebook分布式Blob存储,主要用于存储图片. 主要技术特色:小文件合并成大文件,小文件元数据放在内存因此读写只需一次IO. 《Windows Azure Storage: A Highly Available Cloud Storage Service with Strong Consistency》介绍: 微软的分布式存储平台, 除了支持类S3对象存储,还支持表格、队列等数据模型. 主要技术特点:采用Stream/Partition两层设计(类似BigTable);写错(写满)就封存Extent,使得副本字节一致, 简化了选主和恢复操作; 将S3对象存储、表格、队列、块设备等融入到统一的底层存储架构中. 《Paxos Made Live – An Engineering Perspective》介绍:从工程实现角度说明了Paxo在chubby系统的应用, 是理解Paxo协议及其应用场景的必备论文。 主要技术特点: paxo协议, replicated log, multi-paxo.参考阅读:关于Paxos的历史 《Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value Store》介绍:Amazon设计的高可用的kv系统,主要技术特点:综和运用一致性哈希,vector clock,最终一致性构建一个高可用的kv系统, 可应用于amazon购物车场景.新内容来自分布式存储必读论文 《Efficient Replica Maintenance for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统中的副本存储问题. 《PADS: A Policy Architecture for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统架构. 《The Chirp Distributed Filesystem》介绍:开源分布式文件系统Chirp,对于想深入研究的开发者可以阅读文章的相关Papers. 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》介绍:经典论文分布式时钟顺序的实现原理. 《Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors》介绍:面向软件错误构建可靠的分布式系统,中文笔记. 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》介绍:MapReduce:超大集群的简单数据处理. 《Distributed Computer Systems Engineering》介绍:麻省理工的分布式计算课程主页,里面的ppt和阅读列表很多干货. 《The Styx Architecture for Distributed Systems》介绍:分布式系统Styx的架构剖析. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上面的一个问答:有哪些关于分布式计算学习的好资源. 《RebornDB: The Next Generation Distributed Key-Value Store》介绍:下一代分布式k-v存储数据库. 《Operating System Concepts Ninth Edition》介绍:分布式系统归根结底还是需要操作系统的知识,这是耶鲁大学的操作系统概念书籍首页,里面有提供了第8版的在线电子版和最新的学习操作系统指南,学习分布式最好先学习操作系统. 《The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction》介绍:分布式系统Log剖析,非常的详细与精彩. 中文翻译 | 中文版笔记. 《Operating Systems Study Guide》介绍:分布式系统基础之操作系统学习指南. 《分布式系统领域经典论文翻译集》介绍:分布式系统领域经典论文翻译集. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能维护. 《Computer Science from the Bottom Up》介绍:计算机科学,自底向上,小到机器码,大到操作系统内部体系架构,学习操作系统的另一个在线好材料. 《Operating Systems: Three Easy Pieces》介绍:<操作系统:三部曲>在线电子书,虚拟、并发、持续. 《Database Systems: reading list》介绍:数据库系统经典论文阅读列,此外推送github上面的db reading. 《Unix System Administration》介绍:Unix System Administration ebook. 《The Amoeba Distributed Operating System》介绍:分布式系统经典论文. 《Principles of Computer Systems》介绍:计算机系统概念,以分布式为主.此外推荐Introduction to Operating Systems笔记 《Person page of EMİN GÜN SİRER》介绍:推荐康奈尔大学的教授EMİN GÜN SİRER的主页,他的研究项目有分布式,数据存储。例如HyperDex数据库就是他的其中一个项目之一. 《Scalable, Secure, and Highly Available Distributed File Access》介绍:来自卡内基梅隆如何构建可扩展的、安全、高可用性的分布式文件系统,其他papers. 《Distributed (Deep) Machine Learning Common》介绍:分布式机器学习常用库. 《The Datacenter as a Computer》介绍:介绍了如何构建仓储式数据中心,尤其是对于现在的云计算,分布式学习来说很有帮助.本书是Synthesis Lectures on Computer Architecture系列的书籍之一,这套丛书还有 《The Memory System》,《Automatic Parallelization》,《Computer Architecture Techniques for Power Efficiency》,《Performance Analysis and Tuning for General Purpose Graphics Processing Units》,《Introduction to Reconfigurable Supercomputing》,Memory Systems Cache, DRAM, Disk 等 《helsinki:Distributed Systems Course slider》介绍:来自芬兰赫尔辛基的分布式系统课程课件:什么是分布式,复制,一致性,容错,同步,通信. 《TiDB is a distributed SQL database》介绍:分布式数据库TiDB,Golang开发. 《S897: Large-Scale Systems》介绍:课程资料:大规模系统. 《Large-scale L-BFGS using MapReduce》介绍:使用MapReduce进行大规模分布式集群环境下并行L-BFGS. 《Twitter是如何构建高性能分布式日志的》介绍:Twitter是如何构建高性能分布式日志的. 《Distributed Systems: When Limping Hardware Is Worse Than Dead Hardware》介绍:在分布式系统中某个组件彻底死了影响很小,但半死不活(网络/磁盘),对整个系统却是毁灭性的. 《Tera - 高性能、可伸缩的结构化数据库》介绍:来自百度的分布式数据库. 《SequoiaDB is a distributed document-oriented NoSQL Database》介绍:SequoiaDB分布式文档数据库开源. 《Readings in distributed systems》介绍:这个网址里收集了一堆各TOP大学分布式相关的课程. 《Paxos vs Raft》介绍:这个网站是Raft算法的作者为教授Paxos和Raft算法做的,其中有两个视频链接,分别讲上述两个算法.参考阅读:关于Paxos的历史 《A Scalable Content-Addressable Network》介绍:A Scalable Content-Addressable Network. 《500 Lines or Less》介绍:这个项目其实是一本书( The Architecture of Open Source Applications)的源代码附录,是一堆大牛合写的. 《MIT 6.824 Distributed System》介绍:这只是一个课程主页,没有上课的视频,但是并不影响你跟着它上课:每一周读两篇课程指定的论文,读完之后看lecture-notes里对该论文内容的讨论,回答里面的问题来加深理解,最后在课程lab里把所看的论文实现。当你把这门课的作业刷完后,你会发现自己实现了一个分布式数据库. 《HDFS-alike in Go》介绍:使用go开发的分布式文件系统. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上关于学习分布式的资源问答. 《SeaweedFS is a simple and highly scalable distributed file system》介绍:SeaweedFS是使用go开发的分布式文件系统项目,代码简单,逻辑清晰. 《Codis - yet another fast distributed solution for Redis》介绍:Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 《Paper: Coordination Avoidance In Distributed Databases By Peter Bailis》介绍:Coordination Avoidance In Distributed Databases. 《从零开始写分布式数据库》介绍:本文以TiDB 源码为例. 《what we talk about when we talk about distributed systems》介绍:分布式系统概念梳理,为分布式系统涉及的主要概念进行了梳理. 《Distributed locks with Redis》介绍:使用Redis实现分布式锁. 《CS244b: Distributed Systems》介绍: 斯坦福2014年秋季分布式课程. 《RAMP Made Easy》介绍: 分布式的“读原子性”. 《Strategies and Principles of Distributed Machine Learning on Big Data》介绍: 大数据分布式机器学习的策略与原理. 《Distributed Systems: What is the CAP theorem?》介绍: 分布式CAP法则. 《How should I start to learn distributed storage system as a beginner?》介绍: 新手如何步入分布式存储系统. 《Cassandra - A Decentralized Structured Storage System》介绍: 分布式存储系统Cassandra剖析,推荐白皮书Introduction to Apache Cassandra. 《What is the best resource to learn about distributed systems?》介绍: 分布式系统学习资源. 《What are some high performance TCP hacks?》介绍: 一些高性能TCP黑客技巧. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能提升. 《A simple totally ordered broadcast protocol》介绍:Benjamin Reed 和 Flavio P.Junqueira 所著论文,对Zab算法进行了介绍,zab算法是Zookeeper保持数据一致性的核心,在国内有很多公司都使用zookeeper做为分布式的解决方案.推荐与此相关的一篇文章ZooKeeper’s atomic broadcast protocol: Theory and practice. 《zFS - A Scalable Distributed File System Using Object Disk》介绍:可扩展的分布式文件系统ZFS,The Zettabyte File System,End-to-end Data Integrity for File Systems: A ZFS Case Study. 《A Distributed Haskell for the Modern Web》介绍:分布式Haskell在当前web中的应用. 《Reasoning about Consistency Choices in Distributed Systems》介绍:POPL2016的论文,关于分布式系统一致性选择的论述,POPL所接受的论文,github上已经有人整理. 《Paxos Made Simple》介绍:Paxos让分布式更简单.译文.参考阅读:关于Paxos的历史,understanding Paxos part1,Understanding Paxos – Part 2.Quora: What is a simple explanation of the Paxos algorithm?,Tutorial Summary: Paxos Explained from Scratch,Paxos algorithm explained, part 1: The essentials,Paxos algorithm explained, part 2: Insights 《Consensus Protocols: Paxos》介绍:分布式系统一致性协议:Paxos.参考阅读:关于Paxos的历史 《Consensus on Transaction Commit》介绍:事务提交的一致性探讨. 《The Part-Time Parliaments》介绍:在《The Part-Time Parliament》中描述了基本协议的交互过程。在基本协议的基础上完善各种问题得到了最终的议会协议。 为了让人更容易理解《The Part-Time Parliament》中描述的Paxos算法,Lamport在2001发表了《Paxos Made Simple》,以更平直的口头语言描述了Paxos,而没有包含正式的证明和数学术语。《Paxos Made Simple》中,将算法的参与者更细致的划分成了几个角色:Proposer、Acceptor、Learner。另外还有Leader和Client.参考阅读:关于Paxos的历史 《Paxos Made Practical》介绍:看这篇论文时可以先看看理解Paxos Made Practical. 《PaxosLease: Diskless Paxos for Leases》介绍:PaxosLease:实现租约的无盘Paxos算法,译文. 《Paxos Made Moderately Complex》介绍:Paxos算法实现,译文,同时推荐42 Paxos Made Moderately Complex. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《2010 NoSQL Summer Reading List》介绍:NoSQL知识清单,里面不仅仅包含了数据库阅读清单还包含了分布式系统资料. 《Raft: Understandable Distributed Consensus》介绍:Raft可视化图帮助理解分布式一致性 《Etcd:Distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system》介绍:Etcd分布式Key-Value存储引擎 《Understanding Availability》介绍:理解peer-to-peer系统中的可用性究竟是指什么.同时推荐基于 Peer-to-Peer 的分布式存储系统的设计 《Process structuring, synchronization, and recovery using atomic actions》介绍:经典论文 《Programming Languages for Parallel Processing》介绍:并行处理的编程语音 《Analysis of Six Distributed File Systems》介绍:此篇论文对HDFS,MooseFS,iRODS,Ceph,GlusterFS,Lustre六个存储系统做了详细分析.如果是自己研发对应的存储系统推荐先阅读此篇论文 《A Survey of Distributed File Systems》介绍:分布式文件系统综述 《Concepts of Concurrent Programming》介绍:并行编程的概念,同时推荐卡内基梅隆FTP 《Concurrency Control Performance Modeling:Alternatives and Implications》介绍:并发控制性能建模:选择与意义 《Distributed Systems - 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Hellerstein和M. 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suonayi 2019-12-02 03:17:27 0 浏览量 回答数 0

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解决了吗?感觉是版本的问题 ######请问楼主解决了吗?我现在也遇到了相同的问题######这个是由于当时IK分词器还不支持solr5.3版本。现在百度已经能找到solr5.3版本下的ik分词器代码了。######https://github.com/EugenePig/ik-analyzer-solr5   下载这个 然后直接编译 按照reademe 的说明配置即可######基于微博数据检测的Solr实战开发 课程观看地址: http://www.xuetuwuyou.com/course/145 课程出自学途无忧网: http://www.xuetuwuyou.com solrcloud5.2.1+zookeeper一部精通 课程观看地址: http://www.xuetuwuyou.com/course/15 一、课程用到的软件 1.centos6.7 2.apache-tomcat-7.0.47 3.solr-5.5 4.zookeeper 3.4.6 5.eclipse-jee-neon-R-win32-x86_64  二、课程目标 在海量数据的情况下,传统的关系型数据库已经力不从心,快速检索已经成为了应用系统所必备的功能之一。本课程从实战角度出发,让学员能从实战中学习到: 搜索引擎的原理及架构。  掌握在大数据环境下经典检索算法。  掌握如何使用solr实现系统快速检索目标。  掌握solr在开发中常见的技术大坑与调优技术。 三、适用人群 开发人员、架构师、对分布式搜索引擎有兴趣的朋友。 四、课程内容介绍: 第1课、Solr简介与部署     知识点:Solr基本概念以及应用的介绍、Solr单机版的搭建 第2课、Solr建库实战     知识点:介绍managed-schame和solrConfig两大配置文件,并建立Solr库开始实操 第3课、Solr中文分词器与全量数据导入     知识点:对比中文分词器IK与MMSeg4j的特点、Solr配置MMSeg4j中文分词器、把Mysql中的数据导入到Solr索引库上 第4课、Solr增量数据导入及新管理UI实战     知识点:把Mysql的数据增量导入到Solr索引库上、对Solr5最新的UI进行全面介绍 第5课、Solr数据查询详解     知识点:基于UI管理界面,实战Solr q查询、fq查询以及分页、高亮、Facet等高级特性的使用 第6课、Solrj编程实战之索引增删改     知识点:基于Eclipse开发环境、搭建Solrj工程项目,对Solr的索引库的进行增、删、改的操作 第7课、Solrj编程实战之索引查询与分页     知识点:基于Solrj实现q查询、fq查询以及分页查询的操作 第8课、Solrj编程实战之高亮与Facet     知识点:基于Solrj实现高亮查询、Facet查询的操作 第9课、Solrj编程实战之设计模式     知识点:基于前阶段所写的代码,发现代码中的不足,并使用单例模式、模块方法、回调方法的设计模式进行仿Spring Data的开发 第10课、Solr缓存与预热机制剖析     知识点:从算法、应用场景以及实例的多个维度,剖析Solr中的四大缓存,并且站在SolrIndexSearcher的生命周期上解剖预热机制及其注意事项 第11课、Solr高级特性之近实时、实时检索     知识点:从概念、原理以及实例的多个维度,剖析Solr近实时、实时检索 第12课、Solr高级特性之原子更新     知识点:Solr在应用层面上对Lucene进行了封装,在Solr4之后提出了原子更新的新概念,从此在应用层面操作上方便我们进行索引更新 第13课、Solr高级特性之深度分页及性能调优     知识点:Solr4的又一大特性,在面临海量据的情况下,占用更低的资源进行数据检索正是深度分页的一大亮点、后半节结合讲师的实际开发经验,分享Solr性能调优的策略 第14课、SolrCloud部署运维之集群搭建     知识点:基于Centos、zookeeper环境下,搭建SolrCloud系统  第15课、SolrCloud部署运维之库管理     知识点:SolrCloud的运维之道,从UI管理界面以及命令行的两个维度去剖析SolrCloud库的管理,包括库的新增、删除以及动态更新  第16课、SolrCloud部署运维之副本与扩容     知识点:SolrCloud的运维之道,从UI管理界面以及命令行的两个维度去剖析SolrCloud分片的管理,包括分片的备份与库的扩容 第17课、中文分词器配置与使用Solrj操作SolrCloud     知识点:配置中文分词器以及使用Solrj操作SolrCloud来实现增、删、改、查  第18课、项目介绍与环境搭建     知识点:介绍项目的背景以及总体架构、突出Solr在实际项目中的角色。基于Maven搭建开发环境  第19课、框架代码开发之Spring集成Solrj之CRUD(maven版)     知识点:Spring是一个JavaEE企业级框架,它很多主流的主件都进行集成支持。本节学习Spring与Solrj的集成,进行增、删、改、查操作 第20课、框架代码开发之Spring集成Solrj之(maven版)     知识点:Spring是一个JavaEE企业级框架,它对很多主流的组件都进行集成支持。本节学习Spring与Solrj的集成,进行实时检索、高亮、深度分页、Facet查询操作 第21课、基于dom4j的导库组件开发(maven版)     知识点:基于dom4j解析XML文件,并将数据批量高效导入到SolrCloud分布式索引库上进行检索分析 第22课、高级检索组件开发一     知识点:基于SolrCloud实现高级检索,包括多条件查询、高亮、分页操作 第23课、高级检索组件开发二         知识点:基于SolrCloud实现高级检索,包括多条件查询、高亮、分页操作 第24课、相似匹配组件开发一     知识点:基于SolrCloud实现相似性检索操作 第25课、相似匹配组件开发二     知识点:基于SolrCloud实现相似性检索操作 第26课、课程总结与Solr6的展望     知识点:课程大总结,并对最新版的Solr6进行亮点分析以及未来的展望
kun坤 2020-06-01 09:57:39 0 浏览量 回答数 0

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本文主要为您介绍手工搭建云上备份系统或自建数据中心搭建备份系统与混合云备份服务的区别、以及混合云备份服务的优势。 对比项 手工备份 混合云备份服务 权限管理 无 手工备份没有严格的权限管理功能,容易出现数据误删除等操作。 有 混合云备份服务使用RAM系统为操作人员划分等级权限,减少备份访问路径。 重删压缩 无 重复备份的数据会增加大量的存储成本,且备份速度低。 有 混合云备份服务采用阿里云自研的重删(重复数据删除)、压缩技术,可有效减少I/O传输量和云备份存储量,从而提高备份速度,节省成本。 备份报警 无 一旦出现备份失败,不通过人工跟踪无法感知。有些只有在恢复备份时,才发现备份失败。 有 混合云备份服务的备份报警功能可以在备份失败或客户端与服务器连接断开时,向备份人员发送报警通知。 备份数据生命周期 手动管理 自动管理 数据恢复 需手动整合多个恢复副本。 混合云备份服务的备份版本展示清晰,方便恢复时选择,还可以设置恢复规则。 管理成本 高 手工备份需要人工写脚本、需要相应的管理人员,整体运维复杂、难度较大、资源利用率低、管理成本高。 低 使用混合云备份服务,您只需将备份数据托管到我们的云上备份仓库,无需担心硬件预置、配置、集群扩展、安全等问题。
1934890530796658 2020-03-30 15:16:03 0 浏览量 回答数 0

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一:C语言 嵌入式Linux工程师的学习需要具备一定的C语言基础,C语言是嵌入式领域最重要也是最主要的编程语言,通过大量编程实例重点理解C语言的基础编程以及高级编程知识。包括:基本数据类型、数组、指针、结构体、链表、文件操作、队列、栈等。 二:Linux基础 Linux操作系统的概念、安装方法,详细了解Linux下的目录结构、基本命令、编辑器VI ,编译器GCC,调试器GDB和 Make 项目管理工具, Shell Makefile脚本编写等知识,嵌入式开发环境的搭建。 三:Linux系统编程 重点学习标准I/O库,Linux多任务编程中的多进程和多线程,以及进程间通信(pipe、FIFO、消息队列、共享内存、signal、信号量等),同步与互斥对共享资源访问控制等重要知识,主要提升对Linux应用开发的理解和代码调试的能力。 四:Linux网络编程 计算机网络在嵌入式Linux系统应用开发过程中使用非常广泛,通过Linux网络发展、TCP/IP协议、socket编程、TCP网络编程、UDP网络编程、Web编程开发等方面入手,全面了解Linux网络应用程序开发。重点学习网络编程相关API,熟练掌握TCP协议服务器的编程方法和并发服务器的实现,了解HTTP协议及其实现方法,熟悉UDP广播、多播的原理及编程方法,掌握混合C/S架构网络通信系统的设计,熟悉HTML,Javascript等Web编程技术及实现方法。 五:数据结构与算法 数据结构及算法在嵌入式底层驱动、通信协议、及各种引擎开发中会得到大量应用,对其掌握的好坏直接影响程序的效率、简洁及健壮性。此阶段的学习要重点理解数据结构与算法的基础内容,包括顺序表、链表、队列、栈、树、图、哈希表、各种查找排序算法等应用及其C语言实现过程。 六:C++ 、QT C++是Linux应用开发主要语言之一,本阶段重点掌握面向对象编程的基本思想以及C++的重要内容。图形界面编程是嵌入式开发中非常重要的一个环节。由于QT具有跨平台、面向对象、丰富API、支持2D/3D渲染、支持XML、多国语等强大功能,在嵌入式领域的GUI开发中得到了广范的应用,在本阶段通过基于QT图形库的学习使学员可以熟练编写GUI程序,并移植QT应用程序到Cortex-A8平台。包括IDE使用、QT部件及布局管理器、信息与槽机制的应用、鼠标、键盘及绘图事件处理及文件处理的应用。 七:Cortex A8 、Linux 平台开发 通过基于ARM Cortex-A8处理s5pv210了解芯片手册的基本阅读技巧,掌握s5pv210系统资源、时钟控制器、电源管理、异常中断控制器、nand flash控制器等模块,为底层平台搭建做好准备。Linux平台包括内核裁减、内核移植、交叉编译、GNU工具使用、内核调试、Bootloader介绍、制作与原理分析、根文件系统制作以及向内核中添加自己的模块,并在s5pv210实验平台上运行自己制作的Linux系统,集成部署Linux系统整个流程。同时了解Android操作系统开发流程。Android系统是基于Linux平台的开源操作系统,该平台由操作系统、中间件、用户界面和应用软件组成,是首个为移动终端打造的真正开放和完整的移动软件,目前它的应用不再局限于移动终端,还包括数据电视、机顶盒、PDA等消费类电子产品。 八:驱动开发 驱动程序设计是嵌入式Linux开发工作中重要的一部分,也是比较困难的一部分。本阶段的学习要熟悉Linux的内核机制、驱动程序与用户级应用程序的接口,掌握系统对设备的并发操作。熟悉所开发硬件的工作原理,具备ARM硬件接口的基础知识,熟悉ARM Cortex-A8处理器s5pv210各资源、掌握Linux设备驱动原理框架,熟悉工程中常见Linux高级字符设备、块设备、网络设备、USB设备等驱动开发,在工作中能独立胜任底层驱动开发。 以上就是列出的关于一名合格嵌入式Linux开发工程师所必学的理论知识,其实,作为一个嵌入式开发人员,专业知识和项目经验同样重要,所以在我们的理论学习中也要有一定的项目实践,锻炼自己的项目开发能力。
知与谁同 2019-12-02 01:22:27 0 浏览量 回答数 0

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如何快速搭建钉钉微应用?

如何快速搭建钉钉微应用? 云中沙箱实验“ 快速搭建钉钉微应用 ”,教您如何快速为企业搭建钉钉微应用? 云中沙箱,阿里云官方实验平台。网址:http://lab.aliyu...
仟与仟寻 2019-12-01 22:02:34 2448 浏览量 回答数 1

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你的JDK是错的把,直接用的Eclipse自带的,你换一下试试回复<aclass='referer'target='_blank'>@朋也:Causedby:java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.commons.codec.binary.Base64.<init>(I)V这个报错通常是使用的ECLIPSE自带的JDK导致的,应该重新配置成自己的JDK。回复<aclass='referer'target='_blank'>@首席撸出血:配置了的,是jdk1.8,开发工具是idea或者你本地的JDK环境有没有配置缺jar包啊,<spanstyle="color:#444444;font-family:'MicrosoftYaHei',Verdana,sans-serif,宋体;font-size:14px;line-height:normal;background-color:#FFFFFF;">apache.commons.codec这个包估计所使用的jar版本过低了;如果有多个,可删除低版本的试试这个包有的Base64是commons-codec1.0才加入的类,确认下本地的版本是不是不对,另外也确认下是不是存在两个不同版本的jar包冲突<divclass='ref'> 引用来自“逝水fox”的评论Base64是commons-codec1.0才加入的类,确认下本地的版本是不是不对,另外也确认下是不是存在两个不同版本的jar包冲突 基于微博数据检测的Solr实战开发 课程观看地址:<atarget="_blank"rel="nofollow">http://www.xuetuwuyou.com/course/145 课程出自学途无忧网:<atarget="_blank"rel="nofollow">http://www.xuetuwuyou.com solrcloud5.2.1+zookeeper一部精通 课程观看地址:<atarget="_blank"rel="nofollow">http://www.xuetuwuyou.com/course/15 一、课程用到的软件 1.centos6.7 2.apache-tomcat-7.0.47 3.solr-5.5 4.zookeeper3.4.6 5.eclipse-jee-neon-R-win32-x86_64  二、课程目标 在海量数据的情况下,传统的关系型数据库已经力不从心,快速检索已经成为了应用系统所必备的功能之一。本课程从实战角度出发,让学员能从实战中学习到: 1.搜索引擎的原理及架构。  2.掌握在大数据环境下经典检索算法。  3.掌握如何使用solr实现系统快速检索目标。  4.掌握solr在开发中常见的技术大坑与调优技术。 三、适用人群 开发人员、架构师、对分布式搜索引擎有兴趣的朋友。 四、课程内容介绍: 第1课、Solr简介与部署   知识点:Solr基本概念以及应用的介绍、Solr单机版的搭建 第2课、Solr建库实战   知识点:介绍managed-schame和solrConfig两大配置文件,并建立Solr库开始实操 第3课、Solr中文分词器与全量数据导入   知识点:对比中文分词器IK与MMSeg4j的特点、Solr配置MMSeg4j中文分词器、把Mysql中的数据导入到Solr索引库上 第4课、Solr增量数据导入及新管理UI实战   知识点:把Mysql的数据增量导入到Solr索引库上、对Solr5最新的UI进行全面介绍 第5课、Solr数据查询详解   知识点:基于UI管理界面,实战Solrq查询、fq查询以及分页、高亮、Facet等高级特性的使用 第6课、Solrj编程实战之索引增删改   知识点:基于Eclipse开发环境、搭建Solrj工程项目,对Solr的索引库的进行增、删、改的操作 第7课、Solrj编程实战之索引查询与分页   知识点:基于Solrj实现q查询、fq查询以及分页查询的操作 第8课、Solrj编程实战之高亮与Facet   知识点:基于Solrj实现高亮查询、Facet查询的操作 第9课、Solrj编程实战之设计模式   知识点:基于前阶段所写的代码,发现代码中的不足,并使用单例模式、模块方法、回调方法的设计模式进行仿SpringData的开发 第10课、Solr缓存与预热机制剖析   知识点:从算法、应用场景以及实例的多个维度,剖析Solr中的四大缓存,并且站在SolrIndexSearcher的生命周期上解剖预热机制及其注意事项 第11课、Solr高级特性之近实时、实时检索   知识点:从概念、原理以及实例的多个维度,剖析Solr近实时、实时检索 第12课、Solr高级特性之原子更新   知识点:Solr在应用层面上对Lucene进行了封装,在Solr4之后提出了原子更新的新概念,从此在应用层面操作上方便我们进行索引更新 第13课、Solr高级特性之深度分页及性能调优   知识点:Solr4的又一大特性,在面临海量据的情况下,占用更低的资源进行数据检索正是深度分页的一大亮点、后半节结合讲师的实际开发经验,分享Solr性能调优的策略 第14课、SolrCloud部署运维之集群搭建   知识点:基于Centos、zookeeper环境下,搭建SolrCloud系统  第15课、SolrCloud部署运维之库管理   知识点:SolrCloud的运维之道,从UI管理界面以及命令行的两个维度去剖析SolrCloud库的管理,包括库的新增、删除以及动态更新  第16课、SolrCloud部署运维之副本与扩容   知识点:SolrCloud的运维之道,从UI管理界面以及命令行的两个维度去剖析SolrCloud分片的管理,包括分片的备份与库的扩容 第17课、中文分词器配置与使用Solrj操作SolrCloud   知识点:配置中文分词器以及使用Solrj操作SolrCloud来实现增、删、改、查  第18课、项目介绍与环境搭建   知识点:介绍项目的背景以及总体架构、突出Solr在实际项目中的角色。基于Maven搭建开发环境  第19课、框架代码开发之Spring集成Solrj之CRUD(maven版)   知识点:Spring是一个JavaEE企业级框架,它很多主流的主件都进行集成支持。本节学习Spring与Solrj的集成,进行增、删、改、查操作 第20课、框架代码开发之Spring集成Solrj之(maven版)   知识点:Spring是一个JavaEE企业级框架,它对很多主流的组件都进行集成支持。本节学习Spring与Solrj的集成,进行实时检索、高亮、深度分页、Facet查询操作 第21课、基于dom4j的导库组件开发(maven版)   知识点:基于dom4j解析XML文件,并将数据批量高效导入到SolrCloud分布式索引库上进行检索分析 第22课、高级检索组件开发一   知识点:基于SolrCloud实现高级检索,包括多条件查询、高亮、分页操作 第23课、高级检索组件开发二     知识点:基于SolrCloud实现高级检索,包括多条件查询、高亮、分页操作 第24课、相似匹配组件开发一   知识点:基于SolrCloud实现相似性检索操作 第25课、相似匹配组件开发二   知识点:基于SolrCloud实现相似性检索操作 第26课、课程总结与Solr6的展望   知识点:课程大总结,并对最新版的Solr6进行亮点分析以及未来的展望
爱吃鱼的程序员 2020-06-12 15:21:44 0 浏览量 回答数 0

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H5响应式网站对SEO优化的影响

H5响应式网站的SEO优化的效果更好!你知道吗?而且H5响应式网站的搭建也很方便,无论是企业还是个人都可直接借助H5自助建站系统轻松完成网站的搭建,还不用懂代码、写编程,...
建站宝盒 2019-12-01 22:05:10 2444 浏览量 回答数 0

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CI&amp;CD的核心还是在于高效稳定的自动化

杭州·云栖大会将于2016年10月13-16日在云栖小镇举办,在这场标签为互联网、创新、创业的云计算盛宴上,众多行业精英都将在这几天里分享超过450个演讲主题。 为了帮助大家进一步了解这场全球前言技术共振盛会的...
云效平台 2019-12-01 21:06:06 3667 浏览量 回答数 0

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最佳实践 -MySQL-自建数据库与RDS性能对比的注意事项

您可以自行搭建数据库,或者购买阿里云RDS实例。推荐您购买RDS实例,因为它完全由阿里云托管,而且有完备的安全、备份、恢复、扩容、性能优化等机制,您无需执行各种安全措施(...
李沃晟 2019-12-01 21:40:04 644 浏览量 回答数 0

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本文介绍如何通过VPN网关的设置,实现本地数据中心访问阿里云文件存储NAS。 背景信息 对于一个地域(例如华东1)内创建的文件系统(NFS或者SMB),只支持挂载到同一地域内的ECS上。您在其他地域(例如华北1)内的ECS或者本地数据中心的服务器,无法直接挂载。只有通过建立不同VPC间或者本地数据中心和VPC间的高速通道才能实现跨地域或者在本地数据中心挂载文件系统,而部署高速通道存在高成本问题。 通过阿里云VPN网关服务,您可以完成本地数据中心到阿里云VPC的访问,以及不同地域VPC之间的互通。您可以通过VPN网关服务,实现以下两种方式的文件系统挂载。 挂载文件系统至本地数据中心 跨地域挂载文件系统至ECS 如果您在VPC内已使用一台ECS服务器搭建VPN网关,则还需在另一VPC内创建一个VPN网关进行连接,具体操作请参见跨地域挂载文件系统(已部署一台VPN网关)。如果您没有这样的环境,请分别在不同的VPC中创建VPN网关进行连接,具体操作请参见跨地域挂载文件系统(未部署VPN网关)。 网络拓扑如下所示。 拓扑图 使用VPN网关的优劣势如下所示。 优势 VPN解决了连通性的问题。 VPN提供安全的访问(通过IPsec实现加密通信)。 使用VPN与使用高速通道相比,客户的使用成本会有明显下降。 劣势 通过VPN访问文件系统时的I/O性能将受限于从IDC到VPC或者VPC之间的公网带宽和时延。 挂载文件系统至本地数据中心 创建文件系统和挂载点。 登录NAS控制台。 创建文件系统,详情请参见管理文件系统。 添加VPC类型的挂载点,详情请参见管理挂载点。 建立VPC到本地数据中心的连接,详情请参见建立VPC到本地数据中心的连接。 验证本地数据中心内的服务器和VPC内ECS或者文件系统挂载点的连通性。 登录阿里云VPC内一台无公网IP地址的ECS,并通过ping命令ping本地数据中心内一台服务器的私网IP地址,验证通信是否正常。 确认ping通后,在本地数据中心的服务器上挂载VPC内的文件系统,详情请参见挂载文件系统。 跨地域挂载文件系统(已部署一台VPN网关) 此处以处于不同地域的VPC 1和VPC 2为例进行说明。 创建文件系统和挂载点。 登录NAS控制台。 创建文件系统,详情请参见管理文件系统。 添加VPC类型的挂载点,详情请参见管理挂载点。 此处添加的是VPC 1内的挂载点。 在VPC 2内,使用一台ECS搭建VPN网关作为用户网关。 说明 该ECS需要有公网IP地址,才能与VPC1内的VPN网关建立连接。 如何使用ECS服务器搭建VPN网关,请参见相关教程,例如Using StrongSwan for IPSec VPN on CentOS 7。 建立VPC 1和 VPC 2内的VPN网关的连接。 登录专有网络控制台。 创建VPN连接,连接VPC 1和VPC 2内的VPN网关(即步骤 2中创建的用户网关),详情请参见创建IPsec连接。 在VPC 2内的其他ECS上添加静态路由,详情请参见配置VPN网关路由。 其中,目标网段为VPC 1的内网IP地址, 下一跳为VPC 2内的用户网关。 验证VPC1和VPC2内的ECS或者文件系统挂载点的连通性。 登录阿里云VPC 1内一台ECS,并通过ping命令 pingVPC 2内一台ECS的IP地址,验证通信是否正常。 确认ping通后,在VPC 2内的其他ECS上挂载VPC 1内的文件系统,详情请参见挂载文件系统。 跨地域挂载文件系统(未部署VPN网关) 此处以处于不同地域的VPC 1和VPC 2为例进行说明。 创建文件系统和挂载点。 登录NAS控制台。 创建文件系统,详情请参见管理文件系统。 添加VPC类型的挂载点,详情请参见管理挂载点。 此处添加的是VPC 1内的挂载点。 建立VPC 1和 VPC 2内的VPN网关的连接。 登录专有网络控制台。 分别在VPC 1和VPC 2内创建VPN网关,详情请参见创建VPN网关。 分别在VPC 1和VPC 2内创建用户网关,具体步骤请参见创建用户网关。 其中,IP地址为在VPC 1和VPC 2内创建的VPN网关的IP地址。 分别为VPC 1和VPC 2内的VPN网关添加路由,详情请参见配置VPN网关路由。 为VPC 1的VPN网关添加路由时,目标网段为VPC 2的内网IP地址,下一跳为VPC 1内的用户网关。 为VPC 2的VPN网关添加路由时,目标网段为VPC 1的内网IP地址,下一跳为VPC 2内的用户网关。 验证VPC 1和VPC 2内的ECS或者文件系统挂载点的连通性。 登录阿里云VPC 1内一台ECS,并通过ping命令pingVPC 2内一台ECS的IP地址,验证通信是否正常。 确认ping通后,在VPC 2内的ECS上挂载VPC 1内的文件系统,详情请参见挂载文件系统。
1934890530796658 2020-03-31 03:35:25 0 浏览量 回答数 0

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云服务器ECS

云服务器ECS 1、 什么是云服务器ECS? 2、 云服务器ECS有哪些产品优势? 3、 云服务器ECS有哪些应用场景? 4、 云服务器ECS有哪些地域和可用区? 5、 云服务器ECS...
黄一刀 2020-04-04 04:10:42 856 浏览量 回答数 1

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【阿里云产品评测】云端之笨鸟先飞

作为一名刚入狱没多久的小白来说,目前主要精力放在建站方面就可以了,所以暂时只开通了服务器和云监控 以前对Linux系统接触不多,英文也比较烂,所以服务器系统选的是window...
abc789 2019-12-01 20:54:29 12890 浏览量 回答数 9

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【客户案例】Camera360与全球1.8亿用户共同创造更美的照片

  Camera360是成都品果科技有限公司推出的基于IOS、Windows Phone和安卓系统的功能强大的手机摄影软件。能拍摄出不同风格,不同特效的照片,同时具有互联网分享功能。Camera360在全球拥有1...
忽然之间 2019-12-01 21:36:11 7522 浏览量 回答数 0

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与普通的IDC(Integrated Data Center)机房或服务器厂商相比,阿里云提供的云服务器ECS具有高可用性、安全性和弹性的优势。 高可用性 相较于普通的IDC机房以及服务器厂商,阿里云使用更严格的IDC标准、服务器准入标准以及运维标准,保证云计算基础框架的高可用性、数据的可靠性以及云服务器的高可用性。 阿里云提供的每个地域都存在多可用区。当您需要更高的可用性时,可以利用多可用区部署方案搭建主备服务或者双活服务。对于面向金融领域的两地三中心的解决方案,您也可以通过多地域和多可用区搭建出更高的可用性服务。其中包括容灾、备份等服务,阿里云都有非常成熟的解决方案。 阿里云的产品体系框架中的云服务之间可以实现平滑切换。更多有关两地三中心、电子商务、视频服务等解决方案,请参见阿里云行业解决方案。 此外,阿里云为您提供了如下三项支持: 提升可用性的产品和服务。包括云服务器ECS、负载均衡SLB、关系型数据库RDS以及数据迁移服务DTS等。 行业合作伙伴以及生态合作伙伴。帮助您完成更稳定的架构,并且保证服务的持续性。 多种多样的培训服务。让您从业务端到底层服务端,在整条链路上实现高可用。 安全性 阿里云通过了多种国际安全标准认证,包括ISO27001、MTCS等。安全合规性对于用户数据的私密性、用户信息的私密性以及用户隐私的保护力度都有非常严格的要求。 在网络建设方面,推荐您使用阿里云专有网络VPC。专有网络提供了稳定、安全、快速交付、自主可控的网络环境。对于传统行业以及未接触到云计算的行业和企业而言,借助专有网络混合云的能力和混合云的架构,将享受云计算所带来的技术红利。详情请参见阿里云专有网络VPC。 丰富的网络产品体系 您只需进行简单配置,就可在当前的业务环境下,与全球所有机房进行串接,从而提高了业务的灵活性、稳定性以及业务的可发展性。 与自建的IDC机房互连 阿里云专有网络可以建立高速通道到您原有的IDC机房,形成混合云的架构。阿里云提供了多种混合云解决方案和丰富的网络产品,形成强大的网络功能,让您的业务更加灵活。 专有网络的稳定性 业务搭建在专有网络上,而网络的基础设施将会不停进化,使您每天都拥有更新的网络架构以及更新的网络功能,让您的业务永远保持在一个稳定的状态。 专有网络的安全性 面对互联网上不断的攻击流量,专有网络天然具备流量隔离以及攻击隔离的功能。业务搭建在专有网络上后,专有网络会为业务筑起第一道防线。 视频介绍请参见云计算的安全性。 弹性 云计算最大的优势在于弹性与灵活性。阿里云拥有在数分钟内创建出一家中型互联网公司所需要的IT资源的能力,保证了大部分企业在云上所构建的业务都能够承受巨大的业务量压力。 阿里云的弹性体现在计算的弹性、存储的弹性、网络的弹性以及您对于业务架构重新规划的弹性。您可以使用任意方式去组合业务,阿里云都能够满足您的需求。 计算弹性 纵向的弹性。 即单台云服务器ECS的配置变更。普通IDC模式下,很难做到对单台服务器进行变更配置。而对于阿里云,当您购买了云服务器ECS或者存储的容量后,可以根据业务量的增减自由变更配置。关于纵向弹性的具体步骤,请参见升降配。 横向的弹性。 对于游戏应用或直播平台出现的高峰期,若在普通的IDC模式下,您根本无法立即准备资源;而云计算却可以使用弹性的方式帮助您度过这样的高峰。当业务高峰消失时,您可以将多余的资源释放掉,以减少业务成本。利用横向的扩展和缩减,配合阿里云的弹性伸缩,完全可以做到定时定量的伸缩,或者按照业务的负载进行伸缩。关于横向弹性的具体应用,请参见什么是弹性伸缩。 存储弹性 当数据量增多时,对于普通的IDC方案,您只能不断增加服务器,而这样扩展的服务器数量是有限的。阿里云为您提供海量的存储,您可以按需购买,为存储提供最大保障。关于存储弹性的具体应用,请参见云盘扩容。 网络弹性 阿里云的专有网络VPC的网络配置与普通IDC机房配置可以是完全相同的,并且可以拥有更灵活的拓展性。在阿里云,您可以实现各个可用区(机房)之间的互联互通、安全域隔离以及灵活的网络配置和规划。关于网络弹性的具体应用,请参见专有网络。 视频介绍请参见云计算的弹性。 与普通IDC对比优势 云服务器ECS与普通IDC的优势对比如下表所示。 对比项 云服务器ECS 普通IDC 机房部署 阿里云自主研发的直流电服务器,绿色机房设计,PUE(Power Usage Effectiveness,电源利用效率)值低 传统交流电服务器设计,PUE值高 骨干机房,出口带宽大,独享带宽 机房质量参差不齐,用户选择困难,以共享带宽为主 BGP(Border Gateway Protocol,边界网关协议)多线机房,全国访问流畅均衡 以单线和双线为主 操作易用 内置主流的操作系统,Windows正版激活 需用户自备操作系统,自行安装 可在线更换操作系统 无法在线更换操作系统,需要用户重装 Web在线管理,简单方便 没有在线管理工具,维护困难 手机验证密码设置,安全方便 重置密码麻烦,且被破解的风险大 容灾备份 三副本数据设计,单份损坏可在短时间内快速恢复 用户自行搭建,使用普通存储设备,价格高昂 用户自定义快照 没有提供快照功能,无法做到自动故障恢复 硬件故障事故中可快速自动恢复 数据损坏需用户修复 安全可靠 有效阻止MAC欺骗和ARP攻击 很难阻止MAC欺骗和ARP攻击 有效防护DDoS攻击,可进行流量清洗和黑洞 清洗和黑洞设备需要另外购买,价格昂贵 端口入侵扫描、挂马扫描、漏洞扫描等附加服务 普遍存在漏洞挂马和端口扫描等问题 灵活扩展 开通云服务器非常灵活,可以在线升级配置 服务器交付周期长 带宽升降自由 带宽一次性购买,无法自由升降 在线使用负载均衡,轻松扩展应用 硬件负载均衡,价格昂贵,设置也非常麻烦 节约成本 使用成本门槛低 使用成本门槛高 无需一次性大投入 一次性投入巨大,闲置浪费严重 按需购买,弹性付费,灵活应对业务变化 无法按需购买,必须为业务峰值满配
1934890530796658 2020-03-24 14:02:59 0 浏览量 回答数 0

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【云计算的1024种玩法】打造个人专属网盘

作为一个学生,需要经常看文献,积累知识,可是论文多了以后就有了论文保存和分类的相关问题。因此需要一个个人网盘存储论文,这样就可以做到通过在线登录个人网盘,实现对网盘文档的...
琴瑟 2019-12-01 21:14:28 3920 浏览量 回答数 4

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如何更优雅的使用VPC专有网络

经常有刚起步的站长和开发者问我,私有网络和公有网络区别是什么?在阿里云上面有没有公有网络、私有网络?而阿里云对网络的命名又分为经典网络、和VPC专有网络,所以不少小伙伴看晕了。我们这次...
李博 bluemind 2019-12-01 21:57:12 3256 浏览量 回答数 1

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如何更优雅的使用VPC专有网络

经常有刚起步的站长和开发者问我,私有网络和公有网络区别是什么?在阿里云上面有没有公有网络、私有网络?而阿里云对网络的命名又分为经典网络、和VPC专有网络,所以不少小伙伴看晕了。我们这次...
李博 bluemind 2019-12-01 21:57:11 3369 浏览量 回答数 0

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推荐算法评估指标 准确率:准确率是针对预测结果而言的,表示给用户推荐的物品中,有多少是真正感兴趣的。 召回率:召回率是针对推荐的结果,它表示的是用户感兴趣的物品中,有多少个是系统推荐的。 覆盖率:反映了推荐算法挖掘长尾物品的能力,如果所有物品都至少推荐给了1个用户,则覆盖率为100%。 流行度:根据推荐物品的平均流行度进行度量,如果推荐物品的流行度都比较高,则物品新颖度比较低。 常用推荐算法 协同过滤算法是基于用户行为数据设计的推荐算法,其中主要包括三类算法:「基于领域的方法」、「隐语义模型」、「基于图的随机游走算法」,这里主要给大家介绍一下「基于领域的方法」,分为User CF和Item CF两种。 基于用户的协同过滤(User Collaborative Filtering) User CF的基础逻辑是给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品,步骤如下: 找到和目标用户兴趣相似的用户集合; 找到这个集合中的用户喜欢的,且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。 设有两个用户u和v,N(u)表示用户u曾经有过正反馈的物品集合,可通过以下方式计算两个用户的兴趣相似度: Jaccard公式: 计算余弦相似度: 得到用户的兴趣相似度后,选择与用户兴趣最相似的K个用户,将他们的兴趣物品(并排除目标用户已反馈过的物品),推荐给目标用户。 算法缺点 随着网站用户数目越来越大,计算用户兴趣相似矩阵越来越困难; 运算时间复杂度和空间复杂度与用户数增长近似于平方关系。 因此,亚马逊推出了-item CF。 基于物品的协同过滤(Item Collaborative Filtering) User CF的基础逻辑是给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品,步骤如下: 计算物品之间的相似度; 根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。 通过计算喜欢物品 i 的用户中有多少也喜欢物品 j,来计算两个物品的相似度: 得到物品的相似度后,选择与其最相似的K个物品集合,推荐给目标用户。 User CF与Item CF算法的对比 推荐系统的评估维度 评估一个推荐系统的质量,需要综合多个维度进行评估,核心维度如下: 用户满意度:用户后续行为反馈,调研 预测准确度:准确度/召回率 覆盖率:对物品长尾的挖掘能力,注意马太效应的影响 多样性:用户兴趣类型分布 新颖性:排除用户历史反馈物品,排除热门物品 惊喜度:非用户历史兴趣,但是满意 信任度:透明度,推荐机制解释程度 实时性:是否可以针对用户行为实时进行反馈 健壮性:防攻击,反作弊 商业目标达成情况 冷启动 除了以上所述,搭建推荐系统,还需要考虑的一个重要问题就是“冷启动”,涉及冷启动的场景主要有以下三类: 用户冷启动 一个新用户,没有任何历史行为数据,怎么做推荐。 物品冷启动 一个新上线的物品,没有用户对它产生过行为,怎么推荐给感兴趣的用户。 系统冷启动 一个新开发的网站,没有用户数据,怎么做个性化推荐。 根据系统的场景属性,可以设计不同的冷启动方式: 提供非个性化推荐; 利用用户注册信息如年龄性别等做粗颗粒度推荐; 利用用户社交关系; 新用户要求对一系列物品进行反馈; 对应新物品,利用内容属性推荐给相似物品感兴趣用户; 专家搭建多维度标签体系。 设计一个健全的推荐系统,算法和策略需要综合考虑多项因素,包括服务器、计算资源成本,人力成本,可持续性和可扩展性等。 高质量的推荐系统会使用户对系统产生依赖,因此,推荐系统不仅能为用户提供个性化服务,还能与用户建立长期稳定的关系,提高用户忠诚度,防止用户流失。 希望我的梳理可以给到一些启发和参考。 作者:orca AdBright产品经理
游客2q7uranxketok 2021-02-12 13:50:09 0 浏览量 回答数 0

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妙正灰 2019-12-02 02:18:27 0 浏览量 回答数 0

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【直播回顾】21天搭建推荐系统:实现“千人千面”个性化推荐(含视频)

摘要: 在4月27日2016云栖大会南京峰会上,阿里云算法专家、阿里云推荐引擎技术负责人郑重(卢梭)为大家分享了“21天搭建推荐系统”,这次分享得到了大家的积极反馈。因此...
小柒2012 2019-12-01 21:21:27 7489 浏览量 回答数 1

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下文将RDS和自建数据库从多个方面进行对比,介绍RDS具有的优势。 特性对比 对比项 云数据库RDS 自购服务器搭建数据库服务 服务可用性 高可用架构提供高可用性。 需自行保障,自行搭建主备复制,自建RAID等。 数据可靠性 自动主备复制、数据备份、日志备份等。 需自行保障,自行搭建主备复制,自建RAID等。 系统安全性 防DDoS攻击,流量清洗;及时修复各种数据库安全漏洞。 自行部署,价格高昂;自行修复数据库安全漏洞。 数据库备份 自动备份。 自行实现,但需要寻找备份存放空间以及定期验证备份是否可恢复。 软硬件投入 无软硬件投入,按需付费。 数据库服务器成本相对较高,对于SQL Server还需支付许可证费用。 系统托管 无托管费用。 每台2U服务器每年超过5000元(如果需要主备,两台服务器需超过10000元/年)。 维护成本 无需运维。 需招聘专职DBA来维护,花费大量人力成本。 部署扩容 即时开通,快速部署,弹性扩容。 需硬件采购、机房托管、机器部署等工作,周期较长。 资源利用率 按实际结算,100%利用率。 由于业务有高峰期和低峰期,资源利用率很低。 价格对比 费用 云数据库RDS 自购服务器搭建数据库服务 硬件费用和备品配件费用 RDS实例的费用。例如,内存1200 MB、存储空间50 GB(IOPS能力可达到600)的实例费用是2040元/年。 至少需要2台数据库服务器。每台IOPS能力达到600的服务器费用大约是6000元。 1台用于连接前端Web服务器的内网交换机(便宜的1U非网管交换机为1000元左右)。 后期硬件损坏和更换至少还要消耗30%费用。 硬件花费:(6000 × 2 + 1000)× 130% = 16900元。 每年费用:16900元/3 = 5633元(硬件按照3年折旧计算)。 机房托管费用 服务商负责,无需付费。 1U机柜空间托管费用为3000元/年,共有2台1U服务器和1台1U内网交换机需要计费,机房托管费用:3000 × 3 = 9000元。 带宽费用 同一地域内,ECS和RDS可以通过内网互通,且不收取费用。 若在不同地域,ECS和RDS可以通过外网互通,需收取外网流量费用,详细收费标准请参见云数据库RDS详细价格信息。 只用于内网,不产生公网费用。 数据库运维工程师费用 数据库维护由服务商负责,无人员成本。 1个初级DBA工程师月薪至少5000/月,假设当前项目占用该工程师30%的工作量,则人员成本为5000 × 12× 30% = 18000元。 每年总费用 2040元/年。 32633元/年。 RDS MySQL与自建数据库对比优势 对比项 RDS MySQL ECS自建 IDC自建 性价比 弹性资源; ALISQL提供各种特性功能,提升用户使用感受; 备份有一半实例空间免费; 公网流量免费; 免费使用自带的域名; 更新速度快,紧跟MySQL最新版本。 弹性资源; 开源版无性能优化; 备份空间独立收费; 公网流量收费。 一次投入的沉没成本大; 开源版无性能优化; 需要独立准备备份资源,成本极高; 公网流量收费,域名费用高。 可用性 基础版约15分钟即可完成故障转移; 高可用版和集群版提供自研高可用系统,实现30秒内故障恢复; 只读实例自动实现负载均衡; 读写分离使用方便; 未来会推出分析节点,满足分析型场景需求。 基础版约30分钟完成故障转移; 需要单独购买高可用系统; 需要单独实现或者购买负载均衡; 分析型场景需要与分析型数据库结合,搭建难度大、成本高。 单机实例,少则两小时,多则等待配货数周; 需要单独购买高可用系统; 需要单独实现或者购买负载均衡设备; 分析型场景需要与分析型数据库结合,搭建难度大、成本高。 可靠性 数据可靠性高,自动主备复制、数据备份、日志备份等; MySQL 5.6三节点企业版,实现RPO(Recovery Point Object)=0; MySQL 5.7三节点企业版(MGR),实现RPO=0、RTO(Recovery Time Objective) < 1分钟。 在好的架构下才能实现高可靠性; 实现RPO=0的成本极高,需要单独购买研发服务。 数据可靠性一般,取决于单块磁盘的损害概率; 实现RPO=0的成本极高,需要单独购买研发服务。 易用性 自动化备份恢复系统,支持按时间点恢复、单库备份恢复等,流式备份对实例性能影响小; 自动化监控告警系统,支持秒级监控,覆盖实例和数据库所有性能指标,支持短信、邮箱、旺旺、钉钉等通道,且根据消费有大额度的免费短信数量; 支持异地容灾; 支持一键版本升级。 无自动备份系统,流式备份能力需要单独实现,实现按时间点恢复功能成本高; 需要单独购买监控系统,在云监控中配置告警系统; 技术实现难度极大; 版本升级成本高。 无自动备份系统,流式备份能力需要单独实现,实现按时间点恢复功能成本高; 需要单独购买或配置监控系统,通道较少,成本较高; 异地数据中心成本极高,技术实现难度也大,很难实现异地容灾; 版本升级成本高。 性能 MySQL的本地SSD盘实例性能极佳; MySQL的ESSD性能较SSD提升显著; 增加只读实例之后性能强劲且负载均衡; CloudDBA提供高级优化能力; SQL洞察满足大部分监控及性能优化数据库场景。 ECS本地盘意味着降低数据可靠性,采用云盘的话需要规划架构,成本支出较大; 基于ESSD的ECS自建MySQL性能低于基于ESSD的RDS MySQL性能; 实现集群版的难度较高,咨询成本较高,维护成本极高; 依赖资深DBA,支出大,受制于人。 比云计算硬件更新速度慢,性能一般都会低于云数据库; 难以实现计算和存储分离,若使用高端存储实现计算和存储分离,动辄需要数千万支出; 实现集群版的难度较高,咨询成本较高,维护成本极高; 依赖资深DBA,支出大,受制于人。 安全 事前防护:白名单、安全组、专有网络隔离; 事中保护:连接链路加密、数据落盘加密(BYOK覆盖多种存储介质); 事后审计:SQL洞察、历史事件。 事前防护:白名单、安全组、专有网络隔离; 事中保护:需要单独实现连接链路加密和数据落盘加密,BYOK密钥轮转难度大,咨询成本较高; 事后审计:审计困难,需要单独保存SQL日志。 事前防护:白名单和专有网络隔离的咨询成本较高; 事中保护:需要单独实现连接链路加密和数据落盘加密,BYOK密钥轮转难度大,咨询成本较高; 事后审计:审计困难,需要单独保存SQL日志。 RDS SQL Server与自建数据库对比优势 对比项 RDS SQL Server ECS自建 IDC自建 性价比 弹性资源; WEB版性价比极高; 备份有一半实例空间免费; 公网流量免费。 弹性资源; 不可使用WEB版; 备份空间独立收费; 公网流量收费。 一次投入的沉没成本大; 不可使用WEB版; 需要独立准备备份资源,成本极高; 公网流量收费,域名费用高。 可用性 基础版约15分钟即可完成故障转移; 高可用版和集群版提供自研高可用系统,实现30秒内故障恢复; 集群版的只读实例自动实现负载均衡; 集群版的读写分离使用方便。 基础版约30分钟完成故障转移; 需要单独购买高可用系统; 需要单独实现或者购买负载均衡。 单机实例,少则两小时,多则等待配货数周; 需要单独购买高可用系统; 需要单独实现或者购买负载均衡设备。 可靠性 数据可靠性高,自动主备复制、数据备份、日志备份等; 集群版可实现RPO(Recovery Point Object)=0。 在好的架构下才能实现高可靠性; 实现RPO=0的成本极高,需要单独购买研发服务。 数据可靠性一般,取决于单块磁盘的损害概率; 实现RPO=0的成本极高,需要单独购买研发服务。 易用性 自动化备份恢复系统,支持按时间点恢复、单库备份恢复等,流式备份对实例性能影响小; 自动化监控告警系统,支持秒级监控,覆盖实例和数据库所有性能指标,支持短信、邮箱、旺旺、钉钉等通道,且根据消费有大额度的免费短信数量; 即将支持异地容灾。 无自动备份系统,流式备份能力需要单独实现,实现按时间点恢复功能成本高; 需要单独购买监控系统,在云监控中配置告警系统; 技术实现难度极大。 无自动备份系统,流式备份能力需要单独实现,实现按时间点恢复功能成本高; 需要单独购买或配置监控系统,通道较少,成本较高; 异地数据中心成本极高,技术实现难度也大,很难实现异地容灾。 性能 SQL Server 2008 R2的本地SSD盘实例性能极佳,SQL Server 201x版本新计算存储分离架构可享受硬件红利 ; SQL Server的ESSD性能较SSD提升显著; 增加只读实例之后性能强劲且负载均衡; CloudDBA提供高级优化能力。 ECS本地盘意味着降低数据可靠性,采用云盘的话需要规划架构,成本支出较大; 基于ESSD的ECS自建SQL Server性能低于基于ESSD的RDS SQL Server性能; 实现集群版的难度较高,咨询成本较高,维护成本极高; 依赖资深DBA,支出大,受制于人。 比云计算硬件更新速度慢,性能一般都会低于云数据库; 难以实现计算和存储分离,若使用高端存储实现计算和存储分离,动辄需要数千万支出; 实现集群版的难度较高,咨询成本较高,维护成本极高; 依赖资深DBA,支出大,受制于人。 安全 事前防护:白名单、专有网络隔离; 事中保护:连接链路加密、数据落盘加密; 事后审计:SQL审计(数据库审计)、历史事件; 微软安全更新,阿里技术兜底。 事前防护:白名单、安全组、专有网络隔离; 事中保护:需要单独实现连接链路加密和数据落盘加密,咨询成本较高; 事后审计:审计困难,需要单独保存SQL日志。 事前防护:白名单和专有网络隔离的咨询成本较高; 事中保护:需要单独实现连接链路加密和数据落盘加密,咨询成本较高; 事后审计:审计困难,需要单独保存SQL日志。 法律 附带License,无法律风险; 即将支持自带License,降低整体成本支出。 只有单独购买License。 只有单独购买License,否则法律风险极大。
游客yl2rjx5yxwcam 2020-03-09 10:46:50 0 浏览量 回答数 0

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当您拥有一台或多台DDH时,您可以在DDH上创建对应规格的ECS实例。 前提条件 在指定的DDH上创建ECS实例前,您必须先完成以下工作。 创建DDH。详细步骤,请参见创建DDH。 完成实名认证。 如果要创建按量付费ECS实例,账户余额不能少于100元人民币。充值详情,请参见如何充值付款。 在DDH所在地域里,搭建IPv4专有网络,详情请参见搭建IPv4专有网络。 如果不使用系统自动创建的默认安全组,必须在目标地域创建一个安全组并添加满足您业务需求的安全组规则。具体步骤,请参见创建安全组和添加安全组规则。 创建Linux实例时如果要绑定SSH密钥对,必须在目标地域创建一个SSH密钥对,详情请参见创建SSH密钥对。 如果要设置自定义数据,必须准备实例自定义数据,详情请参见实例自定义数据。 如果要让实例扮演某个角色,必须创建实例RAM角色并授权,详情请参见通过控制台使用实例 RAM 角色。 背景信息 在DDH上只能创建VPC类型ECS实例。DDH上的ECS实例与共享宿主机上ECS实例的功能差异,请参见ECS实例功能对比。 操作步骤 登录ECS管理控制台。 在左侧导航栏,单击实例与镜像 > 专有宿主机 DDH。 在顶部状态栏处,选择地域。 找到待创建ECS实例的DDH,在操作列,单击创建实例。 完成基础配置。 选择专有宿主机。 默认是您选中的DDH。您可以更换专有宿主机。 设置关联宿主机。 选中关联宿主机:已停机释放资源的实例再次启动时,依然会部署在当前DDH上。若当前DDH可用资源不足,则实例启动失败。 取消勾选关联宿主机:已停机释放资源的实例再次启动时,若当前DDH可用资源不足,则系统自动选择您账号下其他满足自动部署条件的DDH部署实例。更多详情,请参见关联宿主机功能介绍。 选择计费方式。 根据DDH的计费方式选择ECS实例的计费方式。您可以在包年包月DDH上创建包年包月或者按量付费的ECS实例。 说明 如果要创建按周付费的ECS实例,必须选择包年包月,并将页面底部的购买周期设置为1周。ECS实例各计费方式的区别,请参见计费对比。 确认地域。 ECS实例的地域及可用区与DDH相同。 选择实例规格并设置实例数量。 可供选择的实例规格由DDH的主机规格及剩余资源决定。宿主机规格详情,请参见宿主机规格。 选择镜像。 您可以选择公共镜像、自定义镜像、共享镜像或从镜像市场选择镜像。如何选择镜像,请参见选择镜像。 说明 如果您要使用SSH密钥对,必须选择Linux系统。 如果您要设置实例自定义数据,只能选择特定的镜像,详情请参见实例自定义数据支持的镜像。 选择存储。 系统盘(必选):用于安装操作系统。请指定系统盘的云盘类型和容量。 云盘类型:当前地域可供选择的所有云盘类型。 容量:系统盘默认容量为40GiB,最大为500GiB。如果选择的镜像文件大于40GiB,则默认为镜像文件大小。系统盘的容量范围由镜像决定,如下表所示。 操作系统 系统盘容量 Linux(不包括CoreOS)FreeBSD [max{20, 镜像文件大小}, 500]GiB CoreOS [max{30, 镜像文件大小}, 500]GiB Windows [max{40, 镜像文件大小}, 500]GiB 数据盘:若添加数据盘,必须选择云盘类型、容量、数量,并选择是否加密。您可以创建空云盘,也可以使用快照创建云盘。最多可以添加16块云盘作数据盘。 说明 此时创建的云盘有以下特点: 计费方式与实例相同。 包年包月数据盘只能随实例一起释放,按量付费的数据盘可以设置为随实例一起释放。 如果您选择的是带本地盘的实例规格族(比如i2),这里会显示实例规格对应的本地盘信息,不可配置。本地盘实例规格对应的本地盘信息,请参见实例规格族。 单击下一步:网络和安全组。 完成网络和安全组设置。 选择网络。 只能选择专有网络,并选择一个专有网络和交换机。如果您没有创建专有网络和交换机,可以使用默认专有网络和默认交换机。 设置公网带宽。 如果要为实例分配一个公网IP地址,必须选中分配公网IP地址,再选择按使用流量或按固定带宽 进行公网带宽计费,并指定带宽。通过这种方式分配的公网IP地址不能与实例解绑。关于如何选择公网带宽计费方式,请参见公网带宽计费。 如果您的实例不需要访问公网或者要使用弹性公网IP(EIP)地址访问公网,不能选择分配公网IP地址。 选择安全组。 所选安全组中的规则必须满足您的业务需求。 说明 如果您自己没有创建安全组,可以使用默认安全组。默认安全组的规则,请参见默认安全组规则。 添加弹性网卡。 如果所选实例规格支持弹性网卡,您可以添加弹性网卡,并为网卡选择交换机。 说明 这里添加的弹性网卡默认会随实例一起释放,您可以在ECS控制台或者使用DetachNetworkInterface接口分离实例和网卡。 单击下一步:系统配置。 可选: 完成系统配置。 选择并设置登录凭证。 您可以直接设置,也可以选择创建后设置。根据镜像的操作系统,选择登录凭证。 Linux系统:可以选择使用密钥对或密码作为登录凭证。 Windows系统:只能使用密码作为登录凭证。 设置实例名称及主机名。 设置高级选项。 实例RAM角色:为实例授予一个RAM角色。 实例自定义数据:自定义实例的启动行为或者向实例传入数据。 单击下一步:分组设置。 可选: 完成分组设置。 如果您有多台实例,为了方便管理,建议您为实例添加标签。 如果您是企业用户,已经开通了资源管理服务,而且已经创建了资源组,您可以按资源组管理实例。 确认订单并创建实例。 在所选配置区域,确认配置信息。 您可以单击图标重新编辑配置。 如果ECS实例计费方式为按量付费,可以设置自动释放服务时间。 如果ECS实例计费方式为包年包月,可以设置购买时长,并选择是否开启自动续费。 说明 包年包月ECS实例的购买时长终点不能晚于包年包月DDH计费时长的终点。 确认配置费用。这时显示的费用包括系统盘、数据盘(如果有)和公网带宽的费用。 阅读并确认云服务器ECS服务条款。 单击创建实例。 执行结果 实例创建后,单击管理控制台回到ECS管理控制台查看新建的ECS实例。在相应地域的实例列表中,您能查看新建实例的实例ID、公网IP地址、私有IP地址等信息。如果您已经设置了实例列表的自定义列表项,您还可以看到ECS实例的宿主机信息。 说明 设置自定义列表项的步骤,请参见在不同DDH之间迁移ECS实例。 后续步骤 您可以通过FTP服务上传本地文件到ECS实例。关于部署FTP服务的详细操作,请参见使用ECS实例创建FTP站点。 创建实例后,建议您对操作系统做安全合规性检查和加固: Linux实例,请参见Linux操作系统加固。 Windows实例,请参见Windows操作系统安全加固。 如果您随实例创建了数据盘,只有分区格式化后您才能正常使用数据盘,具体操作,请参见Linux格式化数据盘或Windows格式化数据盘。
1934890530796658 2020-03-30 15:00:18 0 浏览量 回答数 0

问题

学术界关于HBase在物联网/车联网/互联网/金融/高能物理等八大场景的理论研究

转载自:http://www.hbase.group/article/2 引言 HBase在互联网领域有广泛的应用,比如:互联网的消息系统的存储、订单的存储、搜索原材料的存储、用户画像数据的存储...
pandacats 2019-12-18 16:06:18 1 浏览量 回答数 0

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这是一个非常典型的解决方案, 对象存储 OSS 可以支持海量视频存储,采集上传的视频被转码以适配各种终端,CDN 加速终端设备播放视频的速度。此外还有一些内容安全审查需求, 比如鉴黄、鉴恐等。 而在视频点播解决方案中, 视频转码是最消耗计算力的一个子系统,虽然您可以使用云上专门的转码服务,但在很多情况下,您会选择自己搭建转码服务。比如: 您已经在虚拟机/容器平台上基于 FFmpeg 部署了一套视频处理服务,能否在此基础上让它更弹性,更高的可用性? 您的需求只是简单的转码需求,或是一些极其轻量的需求,比如获取 OSS 上视频前几帧的 GIF、获取视频或者音频的时长,自己搭建成本更低。 各种格式的音频转换或者各种采样率自定义、音频降噪等功能 您有更高级的自定义处理需求,比如视频转码完成后, 需要记录转码详情到数据库, 或者在转码完成后, 自动将热度很高的视频预热到 CDN 上, 从而缓解源站压力。 您有并发处理大量视频的需求。 自定义视频处理流程中可能会有多种操作组合, 比如转码、加水印和生成视频首页 GIF。后续为视频处理系统增加新需求,比如调整转码参数,希望新功能发布上线对在线服务无影响。 您的视频源文件存放在 NAS 或者 ECS 云盘上,自建服务可以直接读取源文件处理,而不需要将它们再迁移到 OSS 上。 如果您的视频处理系统有上述需求,或者您期望实现一个 弹性、高可用、低成本、免运维、灵活支持任意处理逻辑 的视频处理系统,那么本文则是您期待的最佳实践方案。 Serverless 自定义视频处理 在介绍具体方案之前, 先介绍两款产品: 函数计算 :阿里云函数计算是事件驱动的全托管计算服务。通过函数计算,您无需管理服务器等基础设施,只需编写代码并上传。函数计算会为您准备好计算资源,以弹性、可靠的方式运行您的代码,并提供日志查询、性能监控、报警等功能。 函数工作流:函数工作流(Function Flow,以下简称 FnF)是一个用来协调多个分布式任务执行的全托管云服务。您可以用顺序,分支,并行等方式来编排分布式任务,FnF 会按照设定好的步骤可靠地协调任务执行,跟踪每个任务的状态转换,并在必要时执行用户定义的重试逻辑,以确保工作流顺利完成。 免费开通函数计算,按量付费,函数计算有很大的免费额度。 免费开通函数工作流,按量付费,函数工作流有很大的免费额度。 函数计算可靠的执行任意逻辑, 逻辑可以是利用 FFmpeg 对视频任何处理操作, 也可以更新视频 meta 数据到数据库等。 函数工作流对相应的函数进行编排, 比如第一步的函数是转码, 第二步的函数是转码成功后,将相应 meta 数据库写入数据库等。 至此,您应该初步理解了函数计算的自定义处理能力 + 函数工作流编排能力几乎满足您任何自定义处理的需求,接下来,本文以一个具体的示例展示基于函数计算和函数工作流打造的一个弹性高可用的 Serverless 视频处理系统,并与传统方案进行性能、成本和工程效率的对比。 简单视频处理系统 假设您是对短视频进行简单的处理, 架构方案图如下: 如上图所示, 用户上传一个视频到 OSS, OSS 触发器自动触发函数执行, 函数调用 FFmpeg 进行视频转码, 并且将转码后的视频保存回 OSS。 OSS 事件触发器, 阿里云对象存储和函数计算无缝集成。您可以为各种类型的事件设置处理函数,当 OSS 系统捕获到指定类型的事件后,会自动调用函数处理。例如,您可以设置函数来处理 PutObject 事件,当您调用 OSS PutObject API 上传视频到 OSS 后,相关联的函数会自动触发来处理该视频。 简单视频处理系统示例工程地址 您可以直接基于示例工程部署您的简单视频处理系统服务, 但是当您想要处理大视频(比如 test_huge.mov ) 或者对小视频进行多种组合操作的时候, 您会发现函数很大概率会执行失败,原因是函数计算的执行环境存在一些限制, 比如最大执行时间为 10 分钟, 最大内存为 3G。 为了突破函数计算执行环境的限制,引入函数工作流 FnF 去编排函数实现一个功能强大的全功能视频处理系统。 全功能视频处理系统 如上图所示, 假设用户上传一个 mov 格式的视频到 OSS,OSS 触发器自动触发函数执行, 函数调用 FnF,并行进行提取音频文件,同时进行 avi,mp4,flv 格式的转码。 所以您可以实现如下需求: 一个视频文件可以同时被转码成各种格式以及其他各种自定义处理,比如增加水印处理或者在 after-process 更新信息到数据库等。 当有多个文件同时上传到 OSS,函数计算会自动伸缩, 并行处理多个文件。 对于每一个视频,先进行切片处理,然后并行转码切片,最后合成,通过设置合理的切片时间,可以大大加速较大视频的转码速度。 所谓的视频切片,是将视频流按指定的时间间隔,切分成一系列分片文件,并生成一个索引文件记录分片文件的信息 结合 NAS + 视频切片, 可以解决超大视频(大于 3G )的转码。 全功能视频处理系统示例工程地址
保持可爱mmm 2020-04-15 23:08:12 0 浏览量 回答数 0

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本文简要介绍使用函数计算的流程。函数计算帮助您无需管理服务器(Serverless),仅专注于函数代码就能快速搭建应用。函数计算能够弹性地伸缩,您只需要按使用量付费。 开发者工具 您可以使用 fcli 或者控制台搭建服务和查询日志等。更多详情,请参阅 命令行工具fcli、命令行工具fun 和 可视化界面控制台。 使用简介 使用函数计算前,您需要在 产品详情页 开通服务。以下流程图包含了使用函数计算搭建服务的必要步骤: Flowchart 创建服务。 创建函数,编写代码,将应用部署到函数中。 以事件源触发函数。 查看执行日志。 查看服务的监控。 创建服务 服务(Service)是管理函数计算的基本资源单位。您可以在服务级别上授权、配置日志和创建函数等。 有关服务的更多信息请参阅 服务简介 。 有关服务操作的更多信息请参阅 服务的增删改查。 创建函数 函数(Function)是调度与运行的基本单位,更是一段代码的处理逻辑。您需要根据函数计算提供的函数接口形式编写代码,并将代码以函数的形式部署到函数计算。函数计算中的服务对应于软件应用架构领域中的微服务。在函数计算平台构建应用时,首先根据需求将业务逻辑抽象为微服务,然后再实现为函数计算中的服务。 一个服务下可以创建多个函数,每个函数可以设置不同的内存规格、环境变量等属性,并可以结合用户的实际业务场景来决定是否开启 Initializer 功能。这种服务或者函数层次化的抽象,在系统抽象和实现灵活度上能够取得很好的平衡。例如,实现一个微服务,调用阿里云语音合成服务,将文字转成语音,再把这段语音和一系列图片组合为视频。其中文字转语音函数是调用其他服务,可以设置很小的内存规格。而视频合成函数是计算密集型,需要更大的内存。因此您可以组合多个不同规格的函数实现微服务,优化成本。 有关函数的更多信息请参阅 函数简介。 有关函数操作的更多信息请参阅 函数的增删改查。 触发函数 函数计算支持事件触发,即当某个事件发生时触发函数的执行。例如配置 OSS 触发器后,当 OSS 对应 Bucket 中有对象新增或删除后都会触发函数的执行,方便您处理上传的对象。配置日志服务触发器,当日志服务对应 Logstore 中有新日志写入后可以触发函数的执行,方便您处理写入的日志。您需要设置触发器来设置事件触发的方式。 函数计算目前支持的触发器请参考 触发器列表 。 有关触发器的更多信息请参阅 触发器简介。 有关触发器操作的更多信息请参阅 触发器的增删改查。 如果不配置触发器,您也可以使用控制台、命令行工具 fcli 或者 SDK 等方式直接调用函数执行。 查看执行日志 查看日志是帮助您调试的一个重要环节。关于使用函数计算配置日志并查看日志,请参阅 函数日志。 查看服务监控 您可以在函数计算 控制台 上查看服务监控。 关于监控指标的更多信息,请参阅 监控指标参考手册。 关于监控数据访问的更多信息,请参阅 监控数据访问指南。
1934890530796658 2020-03-27 16:03:17 0 浏览量 回答数 0

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