阿里云杨敬宇:四层技术构建基于城市场景的边缘计算 | 12月17号云栖号夜读
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阿里专家原创好文
1.阿里云杨敬宇:四层技术构建基于城市场景的边缘计算
12月11日,阿里云边缘计算技术负责人杨敬宇在2019亚太内容分发大会上表示:在未来,边缘计算主要是以地市、区县为单位开展,面向城市服务的交通、医疗、健康、教育、新零售等场景提供算力基础。阿里云认为边缘计算就是城市计算,我们将围绕城市场景去建设边缘计算基础设施和灵活易用的上层操作系统。阅读更多》》
2.基于深度学习的图像分割在高德的实践
图像分割技术自 60 年代数字图像处理诞生开始便有了研究,随着近年来深度学习研究的逐步深入,图像分割技术也随之有了巨大的发展。早期的图像分割算法不能很好地分割一些具有抽象语义的目标,比如文字、动物、行人、车辆。这是因为早期的图像分割算法基于简单的像素值或一些低层的特征,如边缘、纹理等,人工设计的一些描述很难准确描述这些语义,这一经典问题被称之为“语义鸿沟”。阅读更多》》
3.阿里云叔同:以容器为代表的云原生技术,已成为释放云价值的最短路径
2019 年阿里巴巴 双11 核心系统 100% 以云原生的方式上云,完美支撑了 54.4w 峰值流量以及 2684 亿的成交量。随着阿里巴巴经济体云原生技术的全面升级,容器性能、稳定性及在线率也得到了全面提升。本文作者将从云计算时代容器的发展路径为出发点,剖析阿里云的容器技术演进历程,借此探析整个行业的发展趋势。阅读更多》》
4.微服务治理实践:如何对单点异常进行自动摘除
本文将作为《微服务治理实践》系列篇的第一篇,为大家介绍如何实现离群实例摘除。该系列文章是基于阿里云商业化产品 EDAS 的微服务实践,如果您团队具备较强的微服务治理能力,那么希望我们在微服务治理方面的实践和背后的思考,可以为您提供一些参考。阅读更多》》
5.2020年的双11,阿里需要什么样的渲染方案?
前端技术的"新陈代谢"是有目共睹的,新技术的不断发展也推动着前端应用场景的不断扩大,从 Web 、Weex 到 Node.js 再到 FaaS。我们在发展中看不变的部分,唯有追求更好的用户体验是端技术持续发展中不变的责任。在阿里,双 11 的复杂与广泛是全方面检验一个技术最直接有效的途径,今年的双 11 是全面使用由阿里巴巴开源的 Rax 的一年,本文将介绍 Rax 在用户体验上努力探索的方向。阅读更多》》
视频课程及PPT下载
1.2.4 HBase企业级功能之低延迟:HBase On Persistent Memory
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/975
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云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831
2.2.5 HBase企业级功能之迁移:HBase高效一键迁移的设计与实践
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/730
PPT下载:https://yq.aliyun.com/download/3145
云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831
3.3.1.1 JanusGraph —Distributed graph database with HBase
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/997
PPT下载:https://yq.aliyun.com/download/2929
云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831
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重磅!阿里云发布最新服务等级协议SLA ,多实例可用性升为99.995% | 12月16号栖夜读
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阿里风控大脑关于大数据应用的探索与实践
以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。本次分享主要围绕以下三个方面: 一、阿里风控大脑整体介绍二、近线引擎三、离线引擎一、阿里风控大脑整体介绍1. 阿里风控大脑是什么?阿里的风控主要分为两大块。一块是金融领域,主要业务是支付宝,另一块是非金融领域,如新零售、高德、大文娱等,我们负责的主要是非金融领域。阿里风控大脑的含义较为丰富,可以有不同的解读,但基本上代表了几个方向。首先,阿里风控大脑是“大中台小前台”战略,由于阿里风控管的风险业务很多,领域非常杂,所以允许不同的领域、不同的风控场景可以有自己独特的交互,有自己的console,但是用到的底层引擎必须是中心化的,由风控引擎做统一计算和处理。第二,阿里风控大脑代表高智能,后续会有深度学习和无监督学习模型大量上线,防控策略及防控方式都会更加智能化。如下图所示,右侧是目前阿里风控覆盖的
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HBase从入门到精通-经典资料汇总(持续更新v2019.10)
用户福利 新用户9.9元即可使用6个月云数据库HBase,更有低至1元包年的入门规格供广大HBase爱好者学习研究,更多内容请参考链接。 文末有技术交流群可以添加。 前言 HBase是大数据架构中最常用的面向半结构、非结构化的存储系统,是Google三驾马车之一Bigtable的开源实现(Apache顶级项目),具备高可靠、高性能、可伸缩能力。 伴随着互联网时代数据的澎湃增长,HBase在国内外知名公司(Facebook、LinkedIn、Pinterest、雅虎、阿里、小米、腾讯、滴滴等)中进行了大规模应用,并与Cloudera、AWS、微软等商业公司一起推动建设HBase生态与社区,使得HBase成为Apache基金会下最活跃的项目之一。 值得骄傲的是,HBase是国内同学参与贡献最有影响力之一的国际项目,截至目前,国内共有6位HBase
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