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如何高效存储海量GPS数据

最近几年,移动设备已经非常普及,对GPS的使用也越来越常见,比如快车专车产品中的实时位置和历史轨迹图,运动App中的跑步,骑行轨迹等,很多研发人都遇到了如何设计系统架构来高效存储和查询GPS数据的问题。 对于一个互联网产品,要面对大流量,突发大压力,要保证低延时,高稳定性,还要考虑以后的实时扩展性,作为负责人的话,还需要考虑成本。这样,设计一个满足这些需求的系统就不怎么简单了,比如下面这些应用。 在这篇文章中,我们将通过设计一个骑行类App的GPS功能来说明多种使用场景及其区别。 产品功能 我们先明确这款骑行产品需要具备的基础功能: 用户骑行过程中,App记录GPS轨迹 用户在骑行过程中可以在手机App中看到自己当前的位置,历史骑行轨迹以及最大时速,平均时速,骑行时间等统计值 用户在骑行完成后,可以查看自己历史的骑行记录 给好友、家人或恋人实时共

数据中心散热,阿里居然玩出了这些花样

4月26日,阿里云在云栖大会·南京峰会上展示了黑科技——全浸没“凉得快”服务器麒麟,这是一种数据中心散热解决方案。 阿里云的“麒麟”采用了浸没式液冷散热的服务器部署方案,利用绝缘冷却液取代传统风冷。 由于无需风扇、空调等制冷设备,可在任何地方部署,因此也极大地降低了冷却能耗和空间消耗。这种浸没液冷服务器集群技术,可将数据中心能源使用效率(PUE)大幅降低到接近于理论极限值1.0(能源使用效率),达到世界领先水平。 阿里云为什么要推麒麟液冷? 随着“大数据时代”的到来,需要处理的数据逐年递增,2015年可产生8.5ZB数据,到 2020年将产生40ZB数据,机器产出的数据占40%以上,这些都需要IDC(互联网数据中心)来承载。随着全球互联网的发展,对硬件性能的要求越来越高,IDC的能耗也在逐年增加,CPU的功耗从2004年的35W增加到如今的240W,部件密度也在不断增加,从8DIMMs到24DIMMs,未来功耗和热密度将会快速增长,能耗和冷却成本也大幅增加。传统的风冷显得越来越力不从心,在总功率达10几千瓦时就碰到了瓶颈,效率很低。 在摩尔定律逐渐走向极限的今天,计算能力将变成稀缺资源...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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