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Dynamo涉及的算法和协议——p2p架构,一致性hash容错+gossip协议获取集群状态+向量时钟同步数据

转自:http://www.letiantian.me/2014-06-16-dynamo-algorithm-protocol/ Dynamo是Amazon的一个分布式的键值系统,P2P架构,没有主从的概念,数据一致性做到了最终一致。Apache Cassandra参考了它的实现方法。 一致性哈希 关于一致性哈希的具体内容,可以参考一致性哈希。 容错 由于一致性哈希的使用,Dynamo集群中的节点在逻辑上可以认为是一个圆环。假设有M个节点,我们从某个节点开始顺时针地依次为每个节点标号为1、2、3、…、M。出于容错的需要,假设一份数据存3份。如果某份数据通过一致性哈希被存储到了节点2中,那么这份数据的另外两个副本存储在节点3和节点4中。如果节点3临时性的宕机了,那么在节点3恢复之前,会把增量数据存入节点5中;待节点3恢复后,节点5通过Gossip协议发现节点3恢复了,节点5会将那些暂存的数据“数据回传”给节点5。判断节点3的宕机是临时性的还是永久性的方法比较简单,就是看它宕(dang)机的时间长短。如果节点3永久性宕机了,那么需要使用有效的方式将这份数据的完整版本同步到节点5中。 Go...

深度 | AI芯片之智能边缘计算的崛起——实时语言翻译、图像识别、AI视频监控、无人车这些都需要终端具有较强的计算能力,从而AI芯片发展起来...

from:https://36kr.com/p/5103044.html 到2020年,大多数先进的ML袖珍电脑(你仍称之为手机)将有能力执行一整套任务。个人助理将变的更加智能,它是打造这种功能的切入点。语音识别会不断优化。私人助理将不仅仅是云端搜索引擎的前端。因为个人AI将有拥有真正处理分析数据的能力,并使用搜索引擎来搜索数据。 以下是我的几个预测: 1)实时健康分析 - 当前,智能手表会监控您的心率和步数,并将其发送到您的手机中,之后手机会将其发送到云端。在不久的将来,您的个人AI将会实时读取这些数据并进行分析,例如,如果您有心脏病或中风等病史,个人AI会尽早提醒您注意防范。为了实现这些功能,智能手表中内置的复杂传感器的数量将会增加。传感器技术的进步将是供人工智能发展的关键,因为我们需要性能更强大,体积更小的传感器来适应手表。 2)环境分析 – 另一种可能的情况是袖珍电脑可以用来分析你周围的环境。空气质量在世界许多地方都是一个问题。想象一下,拿出你的设备,读取一些基本的指数,然后机器学习就能告诉你这个地方的空气是否安全,空气中有哪些风险。这对旅行者来说非常实用。我想再次强调,开发更...

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