重磅!阿里云时空数据库正式免费公测
目前随着移动互联网和物联网的广泛应用,90%以上的数据是和时间+空间相关的,而越来越多的数据应用场景与时间和空间信息密不可分。时间+空间维度的数据(我们称之为时空数据)是一种高维数据,需要更为高效的数据处理方式来处理,而普通的关系型数据库更适合于存储数值和字符类型数据,也缺少相关的时空算子。在实际应用场景上例如传感器网络、移动互联网、射频识别、全球定位系统等设备时刻输出时间和空间数据,数据量增长非常迅速,这对存储和管理时空数据带来了挑战,传统数据库很难应对以上场景。阿里云时空数据库能够存储、管理包括时间序列以及空间地理位置相关的数据,时空数据库具有时空数据模型、时空索引和时空算子,完全兼容SQL及SQL/MM标准,支持时空数据同业务数据一体化存储、无缝衔接,易于集成使用。
5月5日,阿里云时空数据库正式开始免费公测,公测期间我们提供
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AI平台-NeuronBlocks【NLP工具】
NeuronBlocks是一个模块化NLP深度学习建模工具包,可以帮助工程师/研究者们快速构建NLP任务的神经网络模型。 该工具包的主要目标是将NLP中深度神经网络模型构建的开发成本降到最低,包括训练阶段和推断阶段。在构建自然语言理解深度学习模型时,工程师们经常需要在编程细节和代码调试上花费大量精力,而不是专注于模型架构设计与参数调节。为提升构建深度模型的效率,微软推出了开源项目NeuronBlocks,一个用于自然语言处理任务的深度学习工具包。NeuronBlocks将各种神经网络层封装为模块,通过配置简单的JSON文件,就可以轻松地构建复杂的深度神经网络模型。NeuronBlocks能使工程师们在几秒钟内构建和训练各种自然语言处理模型,而无需写一行代码。NeuronBlocks包括 Block Zoo 和 Model Zoo
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Knative Tracing 介绍
前言 为了实现系统组件的水平扩展、敏捷开发、CD(持续集成)、解耦等各种诉求,现代的大型软件架构往往都是微服务架构。 微服务架构本身会面临一系列诸如:后台错误原因分析、各个微服务组件的调用情况诊断等。所以需要有一个 Tracing 系统解决这些问题。 除了微服务以外 Serverless 应用也面临同样的问题。一个完整的业务实现想要基于 Serverless 模型来开发的话可能会分解成多个 Serverless 模块,每一个模块单独通过 Knative 的 Serving 部署,那么这些不同的 Serving 之间就需要调用链进行事务的串联。 而 Knative 本身没有 Tracing 的设计,需要借助 ServiceMesh 层来实现 tracing。对于开源的 Knative 来说 ServiceMesh 层其实就是 Istio。
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