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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

点击订阅云栖夜读日刊,专业的技术干货,不容错过! 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...

3个真实用例带你认识大数据和人工智能

原标题:大数据和人工智能:3个真实世界的用例 大数据和人工智能够帮助企业以新的方式改善客户体验。 人工智能和大数据之间的关系是双向的。可以肯定的是:人工智能的成功很大程度上取决于高质量的数据,同时,管理大数据并从中获取价值越来越多地依靠(诸如机器学习或自然语言处理等)人工智能技术来解决对人类而言难以负担的问题。 正如Anexinet公司高级数字策略师Glenn Gruber所述,这是一个“良性循环”。大数据中的“大”曾经被视为一种挑战而不是机遇,但随着企业开始推广机器学习和其他人工智能学科的应用,这种情况正在发生变化。 Gruber解释说,“如今,我们想要尽可能多的数据,这不仅是为了更好地洞察我们试图解决的业务问题,而且因为我们通过机器学习模型输入的数据越多,它们得到的结果就越好。” 当大数据遇到人工智能:跨行业的用例 以下深入地了解这个更广

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