如何回答性能优化的问题,才能打动阿里面试官? | 11月21号栖夜读
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阿里专家原创好文
1.如何回答性能优化的问题,才能打动阿里面试官?
日常工作中,我们多少都会遇到应用的性能问题。在阿里面试中,性能优化也是常被问到的题目,用来考察是否有实际的线上问题处理经验。面对这类问题,阿里工程师齐光给出了详细流程。来阿里面试前,先看看这篇文章哦。阅读更多》》
2.阿里云开源 image-syncer 工具,容器镜像迁移同步的终极利器
由于阿里云上的容器服务 ACK 在使用成本、运维成本、方便性、长期稳定性上大大超过公司自建自维护 Kubernets 集群,有不少公司纷纷想把之前自己维护 Kubernetes 负载迁移到阿里云 ACK 服务上。在迁移过程中,往往会碰到一个不大不小的坑:那就是怎么把已有的容器镜像平滑的迁移到阿里云镜像服务 ACR 上。这个问题看起来非常简单,如果只有三五个镜像,只要做一次 docker pull/docker push 就能完成,但实际生产中涉及到成千上百个镜像,几 T 的镜像仓库数据时,迁移过程就变的耗时非常漫长,甚至丢失数据。阅读更多》》
3.谁顶住双11的世界级流量洪峰?神龙架构负责人等9位大牛现场拆解阿里秘籍
阿里江湖中,很多资源和技术,如神龙服务器、OceanBase、POLARDB等等,在开源、自研、云这三架马车上形成协同效应,既是内功也是武器。“不是任何一朵云都能撑住这个流量。中国有两朵云,一朵是阿里云,一朵叫其他云。”11月11日晚,阿里巴巴集团CTO行癫(张建锋)不久前表示。除云之外,要深入了解阿里的武功路数,必须知道每个花名背后的武器与绝技。旭卿、观涛、鸣嵩、日照、褚霸、孤星、龙现、行易、镭铭,11月18日,在阿里举办的“双11 背后的技术力量”沙龙活动,这9位阿里技术大牛展示了路数,全面解读双十一背后的武功秘籍。阅读更多》》
4.2019双11,支付宝有哪些“秘密武器”?
019双11,支付宝参战的第十一年。与十一年前相比,双11的许多东西都改变了。比如金额——2684亿,差不多是十一年前的5000倍;比如流量——订单峰值54.4万笔/秒,曾经是想都不敢想的数字;再比如层出不穷的新技术,就是这些惊人数字背后的“秘密武器”,给迎战双11的战士们作最完备的武装。阅读更多》》
5.一文看懂 K8s 日志系统设计和实践
上一篇文章《6 个 K8s 日志系统建设中的典型问题,你遇到过几个?》中我们介绍了为什么需要一个日志系统、为什么云原生下的日志系统如此重要以及云原生背景下日志系统的建设难点,相信 DevOps、SRE、运维等同学看了之后深有体会。本篇文章单刀直入,会直接跟大家分享一下如何在云原生的场景下搭建一个灵活、功能强大、可靠、可扩容的日志系统。阅读更多》》
视频课程及PPT下载
1.1.1 HBase基本知识及案例分析
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2.1.2 HBase Rowkey设计规范
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3.1.3 HBase内核及能力
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4.1.4 HBase多模式
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/590
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热门话题
1.在面对各种存储购买方案时,你是否会对购买何种方案感到纠结?(有奖话题)
- 你每年因为套餐的原因会造成多少的浪费呢?
- 你是否会因为业务需要而经常变更存储套餐?
- 对于存储产品的支付模式你是否有什么自己的建议以及期望呢?
2.上云,数据还安全吗?上云,数据安全问题谁负责?(有奖话题)
- 都在谈数字经济时代,都在谈传统经济往数字经济转型,那数据该如何应对这样的转型?
- 上云之后,数据不在自己机房里、硬盘上,看不见摸不着,总感觉心里不踏实,还安全吗?
- 勒索病毒又开始肆虐,云上如何应对,保护数据资产?
- 数据保护好是好,但是使用太复杂,而且还贵,上云之后能解吗?
- 上云之后,是不是只要把数据放上去,就不用再管了?
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为什么大部分人做不了架构师?这2点是关键 | 11月20号栖夜读
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Mirantis 收购 Docker | 云原生生态周报 Vol. 28
业界要闻 1.Docker 将 Docker Enterprise 卖给 Mirantis Mirantis 是一家扎根于 OpenStack 的云公司,最近专注于 Kubernetes。该公司刚刚收购了 Docker 的企业部门,该业务部门包括 Docker Enterprise 技术平台及所有相关的知识产权、约 400 名员工中的 300 人、750 家企业客户以及所有企业伙伴关系。 2.红帽发布企业容器仓库开源项目 项目官网 github 链接 Project Quay 包含一系列在 Apache 2.0 和其他开源许可证下许可的开源软件。它遵循一个带有维护者委员会的开源治理模型。 3.北美 KubeCon 正式开幕 KubeCon + CloudNativeCon North America 2019 于11 月 18 日 在 San
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RPA开发教程丨RPA+NLP邮件智能分析
RPA+NLP邮件项目背景 随着公司规模的不断扩大,公司商务邮箱里面的邮件也越来越多,而业务人员在繁忙的工作期,必须加班加点投入其中,由此,对邮件进行智能分析自动处理,变成了一种迫切需求。 来也科技的UiBot RPA团队对此业务进行梳理之后,提供了RPA+NLP的解决方案。 RPA+NLP邮件项目流程图 此RPA+NLP整合方案中,除了RPA之外,最大的特色就是融入了来也科技NLP的部分,对这种以前人为决策去判断的东西,进行了自然语言处理。 自然语言处理中最主要的部分,就是邮件正文的内容进行智能分析,来判断这封邮件是商机邮件还是非商机邮件。 因为邮件内容根本没法去用正则进行界定,所以来也科技AI的NLP团队,通过对一定规量的邮件进行建模以后,可以对商务邮件里面的内容进行自然语言理解,来达到商机邮件判断的决策,从而为整个流程自动化的方案添上最重要的一笔。 RPA部分 通过NLP被判定为商机的邮件,RPA机器人会根据里面的公司名称来获取公司相关信息,然后对邮件进行自动回复。 相信未来随着RPA技术的不断普及,更多RPA+AI的解决方案将会越来越多,越来越适用。 原文地址:https://...
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