油炸ali云_社区达人页

基于Kibana Discover筛选数据，自由搜索航班信息并导出CSV报告： 基于Kibana Lens进行数据可视化，灵活分析航班信息： 基于Kibana Dashboard创建仪表板，可视化匹配航班信息： image.png

Nacos2之后8848，尊贵IP用户端口

nacos的cluster.conf配置文件，看看ip是不是你的机器ip。有可能是宿主机网卡、不是虚拟网卡，导致集群间节点通信异常

上面回答的没啥实质性的，就关注两个点： 1-seata每天新增量大概多少，会不会影响你整体数据库性能。99%的应用是不用考虑的； 2-seata单节点数据过多，长事务的需求，建议搭建seata集群，提升整体写能力。

完全没问题，config注册是集群间节点数据同步；register是注册中心，用来跟其他微服务连接，需要注意的是如果register用的nacos，其余微服务也要注册到nacos，要不然无法获取到注册的RM信息

看看seata的logs文件夹，tcc只是把控制交给了用户代码，跟失联没有关系。我觉得可能是你内存不足导致服务中断，或者nacos中间断了，导致注册信息丢失

磁盘数据在就都可以，内存数据丢失不好恢复

SLB的负载均衡类型吗？随机、权重、Hash一致、轮询、最近最少使用等等

企业是否敢用？遇到问题是否可以快速降级兜底？如何稳定解决扩容、容灾？

新技术浪潮的变革对你个人选择有怎样的影响？ 答：会影响我的思考，然后决定接下来一两年的大致技术路线，是否需要往上靠一靠；比如最近一直讨论的ChatGPT，已经可以高效的做到代码的Demo编写，我们就需思考初级程序员是否能在未来1-2年被快速替代，如果可以我们的技术培养体系是否需要倾斜。

要是需要对外持续提供服务就需要一直开着了

专业：能够对于咨询者给予专业的意见，辅导方向； 开放：对于牛人、新人有充分的新人和奖励机制； 丰富：不仅局限于博客，还要有多形式的学习，交流渠道，如：视频、论坛、图文等； 自由：能够让广大用户自由的搜索出自己想要的知识点，也能够与大牛、专业人士平等、自由的对话，交流。

初识于2015年，也是那边跟女朋友在一起，自学后工作、成家、立业，现在也有8年了，当初的女朋友成了老婆，Java也成就了自己的事业。

**在上云的过程中，您觉得哪些云上资源是不可或缺的？ ** 对于后端Java栈的来说，ECS必不可少，其余都可以自建 **为了以更低的价格买到云上资源，您用过哪些方法？ **- 学生认证，9.9一个月 - 拉新人，给同事们都拉完，跳槽再换一家拉 - 社区推广，邀请 **您了解过云产品资源包吗？觉得它能更省钱吗？ ** 暂时还没了解过，类似打包销售？这样可以：ECS+RDS+CDN来一套，家人们上链接！！！

在面向AI时代，产品应该如何用大模型重新升级： 了解AI大模型的潜力：产品团队应该了解AI大模型的潜力和应用场景，并了解如何将其集成到产品中，以实现更高效的数据分析和提高用户体验。 优化模型性能：AI大模型需要消耗大量的计算资源，因此产品团队需要优化模型性能，以确保其在实际应用中的稳定性和性能。 构建完整的数据管道：大模型需要大量的数据支持，因此产品团队需要构建完整的数据管道，以确保数据的准确性和完整性。 改善用户体验：AI大模型的应用可以帮助产品实现更智能化的服务，提高用户体验。产品团队应该思考如何将大模型应用到产品中，以提高用户满意度。 持续更新和迭代：AI大模型的技术发展非常快，因此产品团队需要持续更新和迭代模型，以保持竞争优势。 AI大模型的出现将对个人的生活产生重要影响： 更加智能化的个性化服务：AI大模型可以学习和理解我们的喜好和需求，以提供更加智能化的个性化服务。例如，根据我们的搜索历史和浏览行为，AI大模型可以向我们推荐更加符合我们兴趣的内容。 提高生产力：AI大模型可以帮助我们更快地完成某些重复性或繁琐的任务，从而提高我们的生产力。例如，自动化的数据分析和挖掘可以帮助我们更快地得出结论和做出决策。 改变工作方式：AI大模型可以在某些领域替代人工工作，从而改变工作方式。例如，机器人和自动化系统可以替代人工完成某些生产线上的工作，从而释放人力和提高效率。 提高医疗保健：AI大模型可以帮助医生更好地理解和分析病人的数据，从而提高诊断和治疗的效果。例如，AI大模型可以帮助医生快速识别影像学数据中的疑难病例。 改变教育方式：AI大模型可以帮助学生更好地学习和理解知识，从而改变教育方式。例如，AI大模型可以根据学生的学习情况和需要，为其推荐适合的学习资源和课程。

ES的教程有点简单，可以增加一点DSL对搜索结果处理的，甚至高亮、自动补全。

GPT-4对技术人员以及对其他行业带来了哪些影响？我们如何更好应对？ 作为技术研发人员，GPT刚出之际，我们倒是没什么太多感知的，但是随着身边越来越多的人开始讨论这个话题时，我也翻墙出去亲测了一下 1.准确：所有的问题答案，不像是百度出来一样需要人为识别，没有广告，所有的东西都是精炼且准确的 2.高效：一个问题从输入，到问题的输出，往往10s内都可以解决，大大节省了我们的时间 3.全面：当我尝试输入“帮我编写一个java的**功能”，他居然可以完全正确的帮我生成一个可运行代码，真的让人吃惊。 思考 虽然我们知道GPT的模型驯化需要人为的介入，但是随着互联网发展的高效几十年，或许这一天比我们想象的要来的更加的快，当那一天来临时，真正做好拥抱变化的又有几人呢。时刻保持危机感，拥抱变化，毕竟我们常说：唯一不变的就是变化。

在工作和生活中，您遇到过哪些数据丢失的烦恼，都用过哪些备份方式？ 1.备份到云端：将数据备份到云存储服务商的服务器上，如Google Drive、OneDrive、Dropbox等。 2.备份到外部硬盘：将数据备份到外部硬盘上，以防电脑硬盘故障。 3.使用网络存储设备：如NAS网络附加存储器，可以将数据备份到局域网内的网络存储设备上。 4.备份到移动存储设备：如U盘、移动硬盘等。 5.使用备份软件：如系统自带的备份软件、EaseUS Todo Backup、Acronis True Image等。 无论采用哪种备份方式，用户都需要定期备份，以保证数据的安全。另外，备份数据也要注意保护隐私信息，避免敏感数据泄露。 您觉得云上的数据需要做备份吗？ 是的，云上的数据也需要做备份。尽管云服务商通常会提供一定程度的数据备份服务，但这并不能完全保证数据的安全性和可靠性。因此，用户也应该自行对云上的重要数据进行备份，以防止数据丢失或遭受其他的安全威胁。同时，备份的数据也可以用于数据恢复和灾难恢复，保证业务的连续性和可靠性。 您使用过阿里云混合云备份HBR或者ECS快照吗？最喜欢它们的哪些功能？ 使用过ECS快照，目前感觉挺方便的 您还了解其他的云原生备份产品 1、AWS Backup：这是亚马逊云服务（AWS）提供的云原生备份服务，支持多种AWS服务的备份和恢复，包括EC2实例、EBS卷、RDS数据库等。AWS Backup支持策略管理、多版本备份、跨账户备份等功能。 2.Google Cloud Backup：这是谷歌云提供的云原生备份服务，支持多种谷歌云服务的备份和恢复，包括Compute Engine实例、Cloud SQL数据库等。Google Cloud Backup支持自动备份、手动备份、增量备份等多种备份方式。 3.IBM Cloud Backup：这是IBM云提供的云原生备份服务，支持多种IBM云服务的备份和恢复，包括Virtual Server实例、Block Storage卷等。IBM Cloud Backup支持多版本备份、自动备份、手动备份等多种备份方式。 4.Azure Backup：这是微软云服务（Azure）提供的云原生备份服务，支持多种Azure服务的备份和恢复，包括虚拟机、SQL数据库等。Azure Backup支持定时备份、增量备份、多版本备份等多种备份方式。 这些云原生备份产品都具有高效、可靠、安全、灵活等优点，可以为用户提供可靠的数据备份和恢复服务，有助于保障业务的连续性和可靠性。

部署应用程序：使用K8s中的Pod、Deployment、Service等资源对象来部署应用程序，可以使用Docker镜像构建容器。 扩展应用程序：使用K8s中的水平自动扩展（HPA）、Pod伸缩等功能来扩展应用程序，以确保应用程序在负载变化时具有可扩展性。 管理集群：使用K8s中的kubectl命令行工具或K8s控制台来管理K8s集群，例如创建、管理Pod、Deployment等对象，监控集群资源使用情况等。