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2022年08月

2022年07月

  • 07.28 17:45:15
    发表了文章 2022-07-28 17:45:15

    浅谈大数据背景下数据库安全保障体系

    在大数据背景下,数据库安全保障体系的构建对于有效防范信息安全事件发生具有重要意义。该文首先分析了大 数据背景下数据库系统的安全威胁问题,然后介绍了几种网络安全的新技术,包括身份认证技术、访问控制技术等,最后 阐述了数据库安全保障体系的构建路径,希望为进一步解决大数据背景下的数据库安全问题提供支持。
  • 07.26 09:03:38
    发表了文章 2022-07-26 09:03:38

    深度学习3D人体姿态估计国内外研究现状及痛点

    人体姿态估计是从图像或视频信息中获取人体各个关节部位具体位置的过程,目前已被广泛应用到人机交互、视频监控、虚拟现实等领域。基于彩色图像的人体姿态估计算法容易受到颜色、环境等因素的影响,而深度图像在人体着装、肤色和遮挡等影响下具有较好的鲁棒性,能够更好地适应复杂环境的挑战。

2022年06月

  • 06.29 08:37:08
  • 06.28 17:25:30
    发表了文章 2022-06-28 17:25:30

    目标检测网络R-CNN 系列

    图像实例分割完成的是像素级的实例目标分割任务,是人工智能与计算机视觉领域的重要发展方向,其被广泛应用到各个领域,如工业生产、监控安防和医疗卫生等。目前的图像实例分割模型主要存在两个问题,第一,传统的图像实例分割模型由于图像中实例对象尺寸差异跨度较大,导致目标检测阶段出现误检、漏检等问题,从而使生成的掩码精度较低。第二,传统的实例分割模型在掩码生成阶段,主要是通过汇聚到全连接层的特征信息对像素点进行分类和归属判定。池化操作会导致特征图尺寸下降,在语义分割阶段,使传递给全连接层的特征信息有所丢失,进而导致像素点的类别归属出现偏差,生成的掩码质量低,实例边缘的细节信息不够精细化。
  • 06.28 17:20:26
    发表了文章 2022-06-28 17:20:26

    深度学习系统理论

    深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。
  • 06.04 23:02:25
    发表了文章 2022-06-04 23:02:25

    目标检测简介

    目标检测任务主要包含两个子任务,一个是输出这类目标的类别信息,属于分类任务;另一个是输出目标的具体位置信息,属于定位任务。
  • 06.04 22:59:46
    发表了文章 2022-06-04 22:59:46

    人工智能应用于智慧城市

    从人类社会的漫长历史来看,影响国家治理优良性和有效性的众多因素当中,科学技术总会占有一席之地,历史上历次的重大技术变革都或多或少会对各国国家治理的理念、价值、制度、方式等产生极其深远的影响。当下,以人工智能技术为核心驱动的“第四次工业革命”正在发生,对城市治理的变革性作用逐渐开始受到全球性的普遍关注和重视。
  • 06.04 22:55:50
    发表了文章 2022-06-04 22:55:50

    YOLOV5模型移动平台的部署

    YOLOv5在精度和复杂性方面都是一个非常不错的检测器。因此,选择它作为搭建的基础,并在其之上构建。YOLOv5主要关注于80个类COCO目标检测
  • 06.04 22:50:55
    发表了文章 2022-06-04 22:50:55

    基于深度学习的口罩污染目标检测算法介绍

    近年来,随着人工智能的快速发展,基于深度学习的目标检测算法有着越来越广泛的应用,由于深度学习算法在真实环境中的鲁棒性远超过传统视觉算法,更适合应对现实环境中的各种复杂情况.
  • 06.04 22:45:40
    发表了文章 2022-06-04 22:45:40

    口罩检测算法研究现状

    近年来,随着人工智能的快速发展,基于深度学习的目标检测算法有着越来越广泛的应用,由于深度学习算法在真实环境中的鲁棒性远超过传统视觉算法,更适合应对现实环境中的各种复杂情况。
  • 06.04 22:41:58
    发表了文章 2022-06-04 22:41:58

    基于UNET网络模型道路垃圾语义分割背景介绍

    伴随着城市化推进的不断加快,涌入了越来越多的城市人口,道路垃圾问题也变得愈发严重,同时,随着人民生活水平的提高,环境问题也越来越受到重视。道路垃圾作为城市垃圾的主要组成部分,严重影响到城市形象以及城市的长远性发展。
  • 06.04 22:39:41
    发表了文章 2022-06-04 22:39:41

    基于深度学习的图像抠图简介

    数字抠图处理技术可以完美地将图像中的前景和背景分离开,并且可以在后期合成中为图像更换虚拟背景。
  • 06.04 22:37:44
    发表了文章 2022-06-04 22:37:44

    基于深度学习的图像抠图算法

    数字图像抠图是当前计算机视觉的热门研究问题之一,其广泛应用于电脑特效制作、电影电视作品创作等领域。图像抠图的本质是图像的软分割,旨在提取图片、视频流中创作者感兴趣的前景物体,并将其同背景剥离和目标背景进行融合,从而获得新的具有视觉冲击力的图片或视频流。电影工业上常用绿幕来辅助抠图,但在自然图像中,如何精确地提取前景物体成为了当前研究的重难点。目标物体边缘的细节信息,包括动物的毛发、半透明的物件、颜色相近的物体、模糊的轮廓都会不同程度地影响图像抠图精度。
  • 06.04 22:34:40
    发表了文章 2022-06-04 22:34:40

    传统的垃圾分割方法

    伴随着城市化推进的不断加快,涌入了越来越多的城市人口,道路垃圾问题也变得愈发严重,同时,随着人民生活水平的提高,环境问题也越来越受到重视。道路垃圾作为城市垃圾的主要组成部分,严重影响到城市形象以及城市的长远性发展。
  • 06.04 22:30:53
    发表了文章 2022-06-04 22:30:53

    基于深度学习的图像分割技术

    图像语义分割是一种计算机视觉技术。随着深度学习发展,语义分割逐渐应用到医疗影像、自动化驾驶以及机器人视觉等领域。
  • 06.04 22:26:49
    发表了文章 2022-06-04 22:26:49

    深度学习与机器学习

    我们使用机器算法来解析数据,从数据中学习,并根据所学知识做出明智的决策。基本上,深度学习用于创建人工“神经网络” ,可以自己学习和做出明智的决策。我们可以说深度学习是机器学习的一个子领域。
  • 06.04 22:23:08
    发表了文章 2022-06-04 22:23:08

    传统机器学习和深度学习的对比

    近年来人工智能的概念越来越火爆。无论是不是能理解,人们经常都会看到人工智能、机器学习或者深度学习这些概念。那么,究竟什么是机器学习和深度学习,他们和人工智能的关系又是什么呢。“机器学习”和“深度学习”听起来像是同义词,从概念上来讲都是人工智能的具体实现方式,然而,他们之间还是有一些不同之处的。
  • 06.04 22:18:47
    发表了文章 2022-06-04 22:18:47

    深度学习

    深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。
  • 06.04 22:15:55
    发表了文章 2022-06-04 22:15:55

    YOLOV5干货知识

    有关YOLUV5有关的必须了解的专业名词
  • 06.04 22:11:33
    发表了文章 2022-06-04 22:11:33

    城市交通流估计背景简介

    在城镇化演变进程中,汽车数量增加交通拥堵的问题越来越严峻,交通流量数据预测是交通管理和调控过程中尤为重要的环节,涉及到能否精准得到短时交通流量预测数据。
  • 06.04 22:09:08
    发表了文章 2022-06-04 22:09:08

    基于复杂场景的跌倒行为检测背景简介

    跌倒是生活中较为常见的危险行为,随着人工智能技术的发展,研究人员尝试利用更先进的技术对跌倒行为进行检测,减少人力成本并尽可能减轻跌倒带来的危害。
  • 06.04 22:02:59
    发表了文章 2022-06-04 22:02:59

    基于可穿戴设备的跌倒检测

    跌倒是老年人发生意外事故甚至死亡的重要危险因素。因此,对跌倒风险准确预估,及时有效地实现跌倒检测非常重要。随着物联网技术和人工智能的迅速发展,可穿戴设备在跌倒检测中的应用得到越来越广泛的关注。
  • 06.04 22:01:33
    发表了文章 2022-06-04 22:01:33

    基于环境传感器的跌倒检测

    在智能监控领域中,基于深度学习的跌倒检测算法已经成为热门的研究方向,具体是利用卷积神经网络检测人体关键点以提取姿态信息,作为获取跌倒动作特征的重要前提,但目标的多尺度问题、人体姿态多样性及复杂场景因素的干扰会产生姿态遮挡和丢失现象,不利于跌倒特征的提取,并且在对跌倒动作进行检测时容易受到相似行为的影响,这些问题给算法的研究增加了难度。
  • 06.04 21:57:49
    发表了文章 2022-06-04 21:57:49

    基于计算机视觉的跌倒检测

    随着社会的发展,老龄化程度日剧加深,独居老人发生跌倒若不能及时发现并预警,可能造成严重后果。因此,利用智能算法进行跌倒情况自动化检测成为了重要研究课题。
  • 06.04 21:56:17
    发表了文章 2022-06-04 21:56:17

    跌倒检测理论基础

    近几年老龄人口比例快速提升,对老龄群体的看护服务问题日益凸显。家庭养老是我国现有的主要养老模式,室内意外跌倒是影响老人健康的重要因素,对于室内老年人跌倒事件的检测,有利于迅速地对老人实施救护,减轻跌倒造成的二次伤害。
  • 06.04 21:54:08
    发表了文章 2022-06-04 21:54:08

    复杂场景数据集设计

    随着计算机应用技术的发展,政府和企业越来越重视对于计算机视觉的应用,而多目标跟踪作为计算机视觉中具有挑战性的任务,在智能交通、智能监控和自动驾驶等多个领域起着重要的作用。多目标跟踪是对某个场景中的多个目标对象进行跟踪,但是由于场景的多变性和复杂性,以及被跟踪目标自身的各种变化,多目标跟踪会面对种种困难。
  • 06.04 21:44:49
    发表了文章 2022-06-04 21:44:49

    复杂场景下的跌倒行为检测系统

    跌倒是生活中较为常见的危险行为,随着人工智能技术的发展,研究人员尝试利用更先进的技术对跌倒行为进行检测,减少人力成本并尽可能减轻跌倒带来的危害。由于摄像头等监控设备的普及,使用计算机视觉的方法对跌倒行为进行分析和检测具有重要的研究价值和意义。然而传统的基于视觉的跌倒检测大多基于简单场景,面对多人或更复杂的场景时检测效果就会大大折扣。
  • 06.04 21:38:37
    发表了文章 2022-06-04 21:38:37

    行人跌倒检测目标跟踪

    行人检测和姿态估计是深度学习的重要研究内容。行人检测是任何智能视频监控系统中必不可少的重要任务,因为它为对视频片段的语义理解提供了基本信息。由于有可能改进安全系统,它对汽车应用有明显的扩展性。人体姿势估计也是一种基于计算机视觉的技术,可以检测和分析人的姿势。人体姿势估计作为计算机视觉中一个相对基础的任务,是人体行为分析、动作识别、人机交互等的前置任务。近几年,随着深度学习的发展,行人检测和人体姿态估计都得到了极大的发展。
  • 06.04 21:36:35
    发表了文章 2022-06-04 21:36:35

    基于YOLOV5行人跌倒检测实验

    随着科技的快速发展,智慧交通系统的建设对提升人们的生活品质,提升城市交通服务能力和城市交通管控的科学有效性有着重点意义。
  • 06.04 21:33:21
    发表了文章 2022-06-04 21:33:21

    工业安防监控目标检测背景介绍

    随着人们生活水平的日益提高,人们对生活的便利性和安全性有了更高的需求。近年来人工智能的飞速发展,让人们看到了未来更多的可能性。而计算机视觉一直以来都是人工智能的重要发展方向,它赋予了人工智能系统感知世界的眼睛。计算机视觉被广泛的应用于无人驾驶、智能监控、安全生产等领域。其中,目标检测和多目标跟踪算法,是计算机视觉领域的重要研究方向。在过去几十年的发展中,目标检测算法和多目标跟踪算法,从传统机器学习和人工特征算子(HOG、SIFT、卡尔曼滤波器等)阶段,逐步发展为基于深度学习的自主学习阶段,检测和跟踪的准确性和速度都有了大幅度的提升。
  • 06.04 21:30:48
    发表了文章 2022-06-04 21:30:48

    工业智能安防目标检测算法研究现状

    随着智慧城市建设的不断推进和人工智能技术的快速发展,智能安防和人员智能化管理开始受到社会广泛关注。人体行为识别是通过视频监控挖掘人员信息的核心环节,对于智慧城市的建设具有重要意义。但是,面对复杂的监控场景和海量的视频数据,传统的人体行为识别方法,已经无法满足日益增长的工业应用需求。
  • 06.04 21:28:24
    发表了文章 2022-06-04 21:28:24

    多目标跟踪算法研究现状

    随着科技的发展,多目标跟踪已成为热门的研究课题,是机器视觉领域的一个重要研究方向,在军事和民用领域都有着广泛的应用。多目标跟踪的目的为对多个目标物体进行持续跟踪,期间维持同一目标的标签不变化,同时对每个目标在未来帧中的状态进行预测。
  • 06.04 21:26:29
    发表了文章 2022-06-04 21:26:29

    基于深度学习的目标检测算法原理

    目标检测是高级视觉研究领域的重要前提,是计算机视觉研究的核心问题。深度学习拥有强大的自学习能力,将其运用至目标检测领域能够在一定程度上弥补了传统检测方法的不足。
  • 06.04 21:23:54
    发表了文章 2022-06-04 21:23:54

    多目标跟踪问题综述

    多目标跟踪(Multiple Object Tracking,MOT)在计算机视觉领域的作用十分重要,高质量的跟踪算法是解决包括视频监控、自动驾驶汽车、动作识别及人群行为分析等许多问题的基础。MOT研究的问题在于跟踪视频序列中不同目标(通常是行人、汽车等)的轨迹。近年来,随着深度学习理论的发展和基准测试的建立,基于深度学习的多目标跟踪方法从表征学习发展到网络建模。
  • 06.04 21:16:35
    发表了文章 2022-06-04 21:16:35

    视频目标跟踪研究背景介绍

    视频目标跟踪是计算机视觉领域重要的研究内容,主要研究在视频流或者图像序列中定位其中感兴趣的物体。视频目标跟踪在视频监控、无人驾驶、精确制导等领域中具有广泛的应用,因此,全面地综述视频目标跟踪算法具有重要的意义。
  • 06.04 16:34:11
    发表了文章 2022-06-04 16:34:11

    图像分割以及语义分割技术研究现状

    图像语义分割是当前机器视觉领域中的一个重要研究分支。近年,结合深度卷积神经网络的图像语义分割开始成为研究者们的研究重点,但是随着研究的深入,基于深度卷积神经网络的分割算法逐渐暴露出漏分割图像中的目标,分割结果不够精细等问题。
  • 06.04 16:31:17
    发表了文章 2022-06-04 16:31:17

    嵌入式 CPU 平台部署

    现今的物联网技术正经历着日新月异的发展,物联智能的概念已经深入人心,人们的工作、学习和娱乐都离不开与物联智能设备的交互,而物联设备的基础是嵌入式技术。
  • 06.04 16:28:13
    发表了文章 2022-06-04 16:28:13

    嵌入式 GPU 平台部署

    近些年来,随着计算能力的大幅提升,深度学习网络得以快速的发展,已经被广泛应用于语音识别、计算机视觉、自然语言处理等研究。为了提取更加有效的特征,深度学习网络的层数增长较快,并且具有计算量大、参数多的特点,需要高性能的GPU等设备为其提供算力的支持。另一方面,随着无人机、机器人、智能手机等嵌入式或移动设备的快速发展,在这些设备上部署深度学习网络的需求也变得更加强烈。然而这些实时应用平台上的资源(例如存储、计算以及电池功率等)都非常有限,因此在这些平台上加速与优化深度学习网络变成了学术界和工业界共同关注的研究课题。
  • 06.04 16:24:37
    发表了文章 2022-06-04 16:24:37

    目标检测的发展与现状

    目标检测领域发展至今已有二十余载,从早期的传统方法到如今的深度学习方法,精度越来越高的同时速度也越来越快,这得益于深度学习等相关技术的不断发展。
  • 06.04 16:20:50
    发表了文章 2022-06-04 16:20:50

    基于深度学习的小目标检测

    目标检测的主要目的是在图像中快速精准地识别定位出预定义类别的目标。而随着深度学习技术的不断发展,检测算法在相应行业大、中目标已达到了不错的成效。鉴于小目标在图像中尺寸较小、特征不全、与图像中背景差异大等特点,基于深度学习的小目标检测算法性能仍需要进一步提升和优化;小目标检测在无人驾驶、医疗诊断、无人机导航等多个领域都有着广泛的需求,因此研究有着很高的应用价值。
  • 06.04 16:15:04
    发表了文章 2022-06-04 16:15:04

    图像目标检测

    目标检测是光学遥感图像解译中的核心问题,在情报侦察、目标监视、灾害救援等领域均具有广泛应用。
  • 06.04 16:08:40
    发表了文章 2022-06-04 16:08:40

    视频目标检测

    由于光照变化、物体遮挡和复杂背景条件等众多因素的影响,目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题。
  • 06.04 16:05:23
    发表了文章 2022-06-04 16:05:23

    视频行为识别方法现状

    人工智能作为社会信息化的战略性技术之一,近年来得到了国内外专家学者的广泛关注。行为识别技术作为人工智能的重点研究方向,已广泛应用于智能监控、人机交互、医疗辅助、虚拟现实等诸多领域。尽管目前该技术已取得很大的研究进展,但仍存在许多挑战,如人体行为识别过程中容易受到噪声等外界因素干扰,导致算法识别率不高、鲁棒性较差。
  • 06.04 15:57:33
    发表了文章 2022-06-04 15:57:33

    车辆行为识别应用现状

    近年来,随着汽车行业的日益更新和人工智能的快速发展,无人驾驶技术受到广泛的推广和应用。无人驾驶的环境感知是实现车辆安全有效驾驶的必备技术,通过车载摄像头记录车辆周围视觉环境数据,识别出周围车辆和障碍物的信息从而执行相应操作。
  • 06.04 15:50:54
    发表了文章 2022-06-04 15:50:54

    基于深度学习的目标检测算法概述

    目标检测是高级视觉研究领域的重要前提,是计算机视觉研究的核心问题。深度学习拥有强大的自学习能力,将其运用至目标检测领域能够在一定程度上弥补了传统检测方法的不足。
  • 06.04 15:47:29
    发表了文章 2022-06-04 15:47:29

    基于两阶段的目标检测

    目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向,广泛应用于机器人导航、智能视频监控等诸多领域,通过计算机视觉减少对人力资本的消耗,具有重要的现实意义。因此,目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点,它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支,也是智能监控系统的核心部分。同时,目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的算法,对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。由于深度学习的广泛运用,目标检测算法得到了较为快速的发展。
  • 发表了文章 2022-08-04

    Serverless应用案例

  • 发表了文章 2022-07-28

    浅谈大数据背景下数据库安全保障体系

  • 发表了文章 2022-07-26

    深度学习3D人体姿态估计国内外研究现状及痛点

  • 发表了文章 2022-06-28

    目标检测网络R-CNN 系列

  • 发表了文章 2022-06-28

    深度学习系统理论

  • 发表了文章 2022-06-04

    目标检测简介

  • 发表了文章 2022-06-04

    人工智能应用于智慧城市

  • 发表了文章 2022-06-04

    YOLOV5模型移动平台的部署

  • 发表了文章 2022-06-04

    基于深度学习的口罩污染目标检测算法介绍

  • 发表了文章 2022-06-04

    口罩检测算法研究现状

  • 发表了文章 2022-06-04

    基于UNET网络模型道路垃圾语义分割背景介绍

  • 发表了文章 2022-06-04

    基于深度学习的图像抠图简介

  • 发表了文章 2022-06-04

    基于深度学习的图像抠图算法

  • 发表了文章 2022-06-04

    传统的垃圾分割方法

  • 发表了文章 2022-06-04

    基于深度学习的图像分割技术

  • 发表了文章 2022-06-04

    深度学习与机器学习

  • 发表了文章 2022-06-04

    传统机器学习和深度学习的对比

  • 发表了文章 2022-06-04

    深度学习

  • 发表了文章 2022-06-04

    YOLOV5干货知识

  • 发表了文章 2022-06-04

    城市交通流估计背景简介

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  • 回答了问题 2022-08-04

    【藏经阁一起读(23)】读《PolarDB-X (开源版)从入门到实战》,你有哪些心得?

    PolarDB-X 是由阿里自主研发的原生 MySQL 分布式数据库,兼容 MySQL 协议与客户端,具备自动负载均衡、高可用、HTAP 混合负载、支持分布式事务、全局二级索引等重要特性,专注解决超高并发吞吐、海量数据存储、大表瓶颈等数据库瓶颈难题,历经各届天猫双 11 及全行业客户业务的考验,其诞生最早可以追溯至阿里在 2009 年发起的“去 IOE”运动。 当时,为了实现对 Oracle 的替换,并避免以后出现卡脖子情况,阿里将技术的自力更生和自主可控作为核心诉求。一方面,随着 x86 技术日趋成熟,稳定性与小型机的差距不断缩小;另一方面,MySQL 采用轻量化线程模型并具备高并发的支持能力,其生态逐步完善,因此新方案采用了基于 Sharding 技术 + 开源 MySQL 的分布式架构( TDDL + AliSQL )。而这,也被称为 PolarDB-X 0.5 版本时代,这代产品的特征是以解决扩展性为目标、面向系统架构使用,尚不具备产品化能力。 随着这套架构逐渐成熟,2014 年开始,阿里云推出了 DRDS + RDS 的分布式云数据库服务,这也被称为 PolarDB-X 1.0 时代。这代产品的特征是采用 Share-Nothing 架构、以解决存储扩展性为出发点、提供面向用户的产品化交付能力。针对用户使用中的痛点,阿里云不断进行产品能力迭代,陆续支持了分布式事务、全局二级索引、异步 DDL 等内核特性,持续改进 SQL 兼容性,实现子查询展开、Join 下推等复杂优化,并开发了平滑扩容、一致性备份恢复、SQL 闪回、SQL 审计等运维能力。 2018 年开始,PolarDB-X 进入 2.0 时代,持续探索基于云架构的分布式数据库形态。2019 年,PolarDB-X 团队完成 DRDS SQL 引擎和 X-DB 数据库存储技术的融合,并结合 PolarDB 的云原生特性,承上启下推出了新一代的云原生分布式数据库。 目前,PolarDB-X 共有 1.0 和 2.0 两种形态。其中,PolarDB-X 1.0 版由计算层 PolarDB-X 实例和存储层私有定制 RDS 实例组成,通过挂载多个 MySQL 进行分库分表,提供多种贴合 OLTP 业务的拆分方案,解决高并发、大数据量存储、在线计算的扩展性难题。PolarDB-X 2.0 版是云原生分布式数据库,支持全局 MVCC 的强一致的分布式事务、私有 RPC 协议带来的性能提升、Follower 上的一致性读能力等,运维管理更加便捷。 其中,主要有三点核心技术: 1. 基于 Paxos 的一致性存储 阿里多年在异地多活的场景下,打磨 Paxos 的一致性共识协议,经过了几年双十一的生产级业务的沉淀,基于多分组 Paxos 的技术,将为 PolarDB-X 提供一致性的数据保证。除了 Paxos 的基础功能外,在生产环境下也沉淀了比较多的企业特性,比如:Paxos 多分组合并、日志型副本、热点更新优化、高可用检测等。 2. 强一致分布式事务 采用业界比较主流的全局时钟 TSO + MVCC 的策略,结合 2PC、Paxos 等相关技术,提供可严格满足金融转账场景的事务一致性。 3. 分布式 SQL 引擎 (CBO 优化器、并行计算) 基于存储计算分离、分布式等特性,基于全新的 volcano/cascade 优化器模型,提供了 Partition Aware 的计算下推,支持满足 HTAP 场景的索引选择以及原生 MPP 的并行计算优化等。 得益于云原生技术对数据库的彻底重构,数据库服务已成为按需取用、安全可靠、成本低廉的服务。云原生分布式数据库具备易用性、高扩展性、快速迭代、节约成本等特征,是未来必然的发展趋势,可以解决企业用户的核心诉求。

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  • 回答了问题 2022-08-04

    参与《训练营评价征集活动》,赢无线充电器和代码马克杯

    作为一个以码代码为乐趣的学生党,很开心能发现阿里云开发者社区,更惊艳于其推出的丰富多彩的训练营活动,通过各种各样的训练营,我们可以自由选择感兴趣的方向和活动参加,让我们这些当下经济上并不富裕的大学生也能够免费聆听行业大佬的成功案例与开发经验,通过活动,让像我一样的无数个技术小白逐渐成长,慢慢成熟,在与大佬的思想交流中融会贯通掌握当下主流的开发技术。同时还建有交流钉钉群,使个人的力量无限叠加,在与他人的思维碰撞中找到新的思路。奖励机制也让最开始入门有些困难,感到稍有些枯燥乏味的我们能够更加热情的参加训练营,沉住心、钻下去。很高兴能发现这系列宝藏活动,也希望能够有越来越多的人加入这个活动,让大家一起成长,祝愿训练营活动越办越好,再创辉煌!

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  • 回答了问题 2022-06-29

    【藏经阁一起读(19)】本周推荐《企业运维之云原生和Kubernetes实战》,你有哪些心得?

    云原生是一种构建和运行应用程序的方法,是一套技术体系和方法论。云原生(CloudNative)是一个组合词,Cloud+Native。Cloud表示应用程序位于云中,而不是传统的数据中心;Native表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境,原生为云而设计,在云上以最佳姿势运行,充分利用和发挥云平台的弹性+分布式优势。 简单理解:从设计之初考虑,将原生程序以最好的方式运行在云上。 重要点:DevOps+持续交付+微服务+容器 符合云原生架构的应用程序应该是:采用开源堆栈(K8S+Docker)进行容器化,基于微服务架构提高灵活性和可维护性,借助敏捷方法、DevOps支持持续迭代和运维自动化,利用云平台设施实现弹性伸缩、动态调度、优化资源利用率。 Kubernetes 是用于自动部署,扩展和管理容器化应用程序的开源系统。它将组成应用程序的容器组合成逻辑单元,以便于管理和服务发现。Kubernetes ,同时凝聚了社区的最佳创意和实践。 k8s 这个缩写是因为 k 和 s 之间有八个字符的关系。 Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目。Kubernetes 源自Google 15 年生产环境的运维经验 ,结合了社区中最好的想法和实践。 Kubernetes 为你提供了一个可弹性运行分布式系统的框架。 Kubernetes 会满足你的扩展要求、故障转移、部署模式等。

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