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【沉淀】访谈阿里孙伟光:多行善事莫问前程的他,将计算集群的CPU利用率从30%提升到70%+

《沉淀》是云栖社区展示专家风采的人物栏目。它呈现每个专家独一无二的人生经历、认识和感悟的同时,也能帮助你沉淀技术,收获对技术和人生的判断。我们的想法是:“若你想精进为一个很厉害的人,不妨细细品味这些技术牛人背后的沉淀。” 如果你想了解这些云栖专家更多分享时,请点击云栖专家频道,当然我们也欢迎你往前走一步,成为我们的云栖专家(https://yq.aliyun.com/expert),与技术大牛一起“煮酒论英雄”。 提到程序员三个字,有些人的固有印象里会立马冒出如下标签:屌(码)丝(农)、不修边幅、没情调…… 而光哥,哦,不好意思——应该是“光戈”,在内网的18个标签中,被以下三大类占据: 富二代她父亲… 身材非常棒… 会做肉松,有点2的光光… 在技术上,2014年转型做大数据,他研发的产品,在不增加任何投入的情况,将计算集群的CPU利用率从30%多提升到70%以上,极大地提高了服务器的利用率;与此同时,他在内网的技术社区上(ATA),活跃度在全集团前十。 是的,这是一位事业有成,生活有质量,也有品位的技术人。如果把时钟往前拨,回顾他的整个技术生涯,你会发现,今天处之泰然的背后,也有艰辛...

菜鸟末端轨迹(解密支撑每天251亿个包裹的数据库) - 阿里云RDS PostgreSQL最佳实践

标签 PostgreSQL , PostGIS , 多边形 , 面 , 点 , 面点判断 , 菜鸟 背景 菜鸟末端轨迹项目中涉及的一个关键需求,面面判断。 在数据库中存储了一些多边形记录,约几百万到千万条记录,例如一个小区,在地图上是一个多边形。 不同的快递公司,会有各自不同的多边形划分方法(每个网点负责的片区(多边形),每个快递员负责的片区(多边形))。 用户在寄件时,根据用户的位置,查找对应快递公司负责这个片区的网点、或者负责该片区的快递员。 一、需求 1、在数据库中存储了一些静态的面信息,代表小区、园区、写字楼等等。所有的面不相交。 2、为了支持不同的业务类型,对一个地图,可能划分为不同的多边形组成。 例如不同的快递公司,会有各自不同的多边形划分方法(网点负责的片区(多边形),某个快递员负责的片区(多边形))。 因此在一张地图上,有多个图层,每个

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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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