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Amazon Aurora 的读写能力扩展之 ShardingSphere-Proxy 篇

文章来源于亚马逊 AWS 官方博客 马丽丽,亚马逊云科技数据库解决方案架构师,十余年数据库行业经验,先后涉猎 NoSQL 数据库 Hadoop/Hive、企业级数据库 DB2、分布式数仓 Greenplum/Apache HAWQ 以及亚马逊云原生数据库的开发和研究。 1. 前言 Amazon Aurora 是亚马逊云科技自研的一项关系数据库服务,它在提供和开源数据库 MySQL、PostgreSQL 的完好兼容性同时,也能够提供和商业数据库媲美的性能和可用性。性能方面,Aurora MySQL 能够支持到与开源标准 MySQL 同等配置下五倍的吞吐量,Aurora PostgreSQL 能够支持与开源标准 PostgreSQL 同等配置下三倍的吞吐量的提升。在扩展性的角度,Aurora 在存储与计算、横向与纵向方面都进行了功能的增强和创新。Aurora 支持多达 128TB 的存储容量,而且支持 10GB 为单位的存储层动态收缩。计算方面,Aurora 提供多个读副本的可扩展性配置支持一个区域内多达 15 个读副本的扩展,提供多主的架构来支持同一个区域内 4 个写节点的扩展,提供 S...

摆脱 AI 生产“小作坊”:如何基于 Kubernetes 构建云原生 AI 平台

‍ 作者:张凯 前言 云原生(Cloud Native)[1]是云计算领域过去 5 年发展最快、关注度最高的方向之一。CNCF(Cloud Native Computing Foundation,云原生计算基金会)2021年度调查报告[2]显示,全球已经有超过 680 万的云原生技术开发者。同一时期,人工智能 AI 领域也在“深度学习算法+GPU 大算力+海量数据”的推动下持续蓬勃发展。有趣的是,云原生技术和 AI,尤其是深度学习,出现了很多关联。 大量 AI 算法工程师都在使用云原生容器技术调试、运行深度学习 AI 任务。很多企业的 AI 应用和 AI 系统,都构建在容器集群上。为了帮助用户更容易、更高效地在基于容器环境构建 AI 系统,提高生产 AI 应用的能力,2021 年阿里云容器服务 ACK 推出了云原生 AI 套件产品。本文将介绍和梳理我们对云原生 AI 这个新领域的思考和定位,介绍云原生 AI 套件产品的核心场景、架构和主要能力。 AI 与云原生极简史 回顾 AI 的发展历史,我们会发现这早已不是一个新的领域。从 1956 年达特茅斯学术研讨会上被首次定义,到 2006 ...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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