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物联网成IC半导体行业最热议题

虽然物联网(IoT)及4G LTE议题仍不断炒热IC半导体产业,但受限于个人电脑与行动装置销售不如预期,2015年的IC半导体产值透露轻微寒意;TrendForce旗下拓墣产业研究所最新报告显示,1995年到2014年间,上半年与前年的同期增比发生下滑的情形出现过六次,除了2013年全年产值年增微幅上升1.9%外,其余五年产值年增率均呈现衰退。 在消费者年度消费偏好没有明显改变下,拓墣预估2015年IC半导体产业(不含记忆体)产值难有高度成长,上下半年产值比约为46:54,全年产值2041亿美元,仅小幅成长3.1%。拓墣产业研究所经理林建宏表示,2015年支撑IC半导体产业产值的两大主力,还是由英特尔(Intel)所代表的伺服器、个人电脑、笔记型电脑等生产力的装置,以及强调个人行动生活的手机与平板等行动装置。物联网相关议题虽热,穿戴式产品也随着Apple Watch的问世抢尽丰采,然而受限于销售数量与所使用的IC有限,对整体IC半导体的产值增幅有限。 展望下半年,物联网仍是IC半导体最热的议题,安全元件俨然成为继联网、感测器、MCU和PMIC后的终端关键要素。不同于联网的多样发展,大量资料在云端传递与储存,资料的正确性与隐私性便成使用者最关心的议题,因此安全性成为贯穿物联网资讯传递应用中最明确的发展方向;而在物联网终端放量产品尚未明确前,最贴近应用端的资料中心在厂商投入与营收上,则是最明显增长的领域。 另一方面,4G LTE竞局仍未歇,新兴市场智慧手机替换持续牵动大厂神经。4G手机已成中国最大宗手机产品,进一步带动各厂加速4G产品开发,也对原先以3G为主要产品的晶片商带来一定压力与影响。林建宏指出,面对竞争,领先厂商降价对抗后进者;中阶厂商加速4G开发力道;而新兴市场智能手机替换功能型手机商机,则是所有厂商极力欲争夺的市场。 作者:何妍 来源:51CTO

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NVMe架构将彻底颠覆整个传统阵列行业

一场将阵列控制器移出数据路径之外的变革又汹涌袭来。 叮铃铃,现在是NVMeF时间! NVMe-over-Fabrics (简称NVMeF)共享存储访问机制可能会彻底令传统存储阵列业务被丢入历史的垃圾堆,除非相关供应商拥有出色的创造力,并以某种方式继续证明为NVMeF数据访问提供数据管理服务的必要性。这一切是如何发生的? NVMeF架构面向服务器当中发出存储IO请求的应用程序,而服务器与目标存储系统则利用RDMA传输直接面向服务器内存与存储驱动器进行数据往来传递,为了提供理想的性能表现,这里的存储驱动器基本上是指固态存储驱动器。 之所以需要引入这样一套机制,是因为虚拟多核心服务器往往不得不坐等IO操作完成,其配套的联网SAN与文件管理系统无法快速做出反应,而这将直接导致计算效率低下。利用SATA与SAS闪存驱动器(SSD)替代这些存储系统中的磁盘驱动器能够在一定程度上带来性能改善,但这又将引入两种新的网络——阵列中的SATA或者SAS,外加阵列与访问服务器间的块访问光纤通道/iSCSI或者文件协议。这意味着仍有相当一部分时间被耗费在数据传输所产生的IO请求当中。 内部阵列网络问题可通过使用NVMe驱动器(其速度高于SAS与SATA)以及NVMeF网络的方式解决。指向各驱动器的数据由RDMA传输至存储阵列控制器的内存当中。其通过控制器软件堆栈进行处理,同时跨越外部网络实现阵列往来。NVMeF模式 以上流程皆需要时间。NVMeF模式旨在利用类似于扩展PCIe总线的机制取代传统块访问网络,提供端到端NVMe协议且能够显著提升SCSI上的并行性,并可作为访问服务器与目标存储阵列之间的RDMA传输机制实现运行。这不仅能够降低物理网络的传输时间,同时亦可通过直接访问驱动器将存储阵列控制器的软件堆栈从整个传输流程当中移除。 好吧,一部分阵列控制器软件堆栈内置于块访问协议当中,例如LUN处理以及将其映射至驱动器的协议。然而在多数情况下,例如RAID模式当中,情况并非如此,其仍然存在于数据路径之内。而消除阵列控制器则会带来另一种后果,失去数据管理服务。 我们发现闪存驱动器的容量正在日益提高,这意味着用户已经不再需要能够访问共享式存储系统的方式接入体积超出物理驱动器的数据集。希捷公司已经拥有64 TB SSD,而三星公司则公布了一款128 TB全新设计方案。 NVMeF访问与持续提供的服务器直连存储(简称DAS)容量上限意味着,我们已经不再需要阵列控制器这种东西,这可能代表着我们习以为常的现有全闪存双控制器以及整体阵列将不复存在。相反,存储阵列在本质上只是一堆构成远程DAS结构的闪存驱动器(即JBOF),其中包含某些主干共享访问所必需的NVMe前端。当然,我们也可以直接在超融合型系统当中引入容量更高的DAS存储资源。 在这样的严峻形势之下,戴尔、HDS、HPE、IBM、NetApp、Tegile以及Tintri等存储阵列供应商又该走向何处?将控制器数据管理功能迁移至应用堆栈 一种潜在的可能性在于将部分阵列控制器功能迁移至访问服务器当中,并在一定程度上将其与NVMe访问流程并行执行。如果这种思路真的可行,那么确实能够带来理想的指导方向。 数据管理服务此前就已经能够在服务器应用堆栈层级进行交付,具体实例包括: Veritas分卷管理器– VxVM与 VxFS Veritas 分卷复制器 拥有内置逻辑分卷管理器的操作系统 甲骨文DataGuard 但这意味着NVMe驱动器将无法直接查看,而只能经由分卷管理器之类机制实现访问,这样的访问方式也会带来时间消耗。 其中一部分时耗可以通过在硬件当中执行数据管理的方式实现消除。RAID已经能够立足硬件实现,且具备通过接入ASIC或者FPGA实现的相对底层的压缩与擦除编码操作。 不过对于重复数据删除等级别较高的服务,其需要占用CPU周期与内存容量且无法单纯利用硬件加以实现。 在这样的情况下,我们可以采取这样的方法:使用NVMe架构内阵列控制器。驱动器能够在200微秒之内对数据请求作出响应,而NVMe指向驱动器的访问则耗时约为10微秒。通过提升数据管理堆栈的执行效率并将底层任务交由硬件直接完成,我们将能够把这200微秒的时间浪费压缩至100微秒以下,这意味着用户将可在无需变更数据管理服务的前提下实现NVMeF加速。 而各类数据管理服务将能够在阵列控制器或者应用程序服务器当中完成。双访问阵列 另一种可行方案在于在现有阵列基础之上或者以并行方式为一级数据添加JBOF,从而建立起双轨阵列。在此之中,指向及来自该JBOF的数据将以二级数据的形式被导入至数据管理服务域,并在这里进行保护、复制或者重复数据删除等常用操作。 这种方式能够帮助客户以并行方式同时运行NVMeF数据访问与原有块数据访问流,从而更好地完成面向NVMeF时代的过渡。在NVMeF时代下提供数据管理服务 需要指出的是,数据管理服务的实现道路并非一帆风顺。数据保护、复制以及重复数据删除等应对驱动器、服务器系统乃至高成本存储故障的重要功能皆很难达成。其中一部分数据管理功能需要运行在访问服务器当中,方可真正在DAS驱动器故障以及服务器故障场景下实现保护。 那么此类方案将由谁来提供?首先自然是服务器供应商,其能够凭借操作系统扩展实现这一目标。其次则为阵列供应商,他们可以将阵列软件组件转换为服务器插件。 就目前来看,阵列供应商在这一领域仍面临着严重问题,这是因为在以某种方式建立起NVMeF未来发展路径的过程当中,其当前套件可能将不再适用于存储一级数据。当然,供应商也有可能找到优于NVMeF的新型数据访问与存储方法。但这项任务恐怕将极难达成。 对于服务器与服务器系统软件供应商而言,这更像是一种潜在机遇而非迫在眉睫的问题。那么,Veritas分卷管理器与其它类似的产品能够把握机会,在新时代下继续生存下去? 服务器系统软件与阵列控制器软件工程师们显然非常睿智,因此我们期待看到他们能够拿出怎样的最终方案。 原文发布时间为:2017年8月22日 本文作者:李超 本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。

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物联网技术正颠覆传统医疗行业

如果你或你的爱人最近正在接受治疗,你可能会觉察到一些很酷的新设备可以辅助诊断和治疗。然而,你可能没有意识到,一部分这些设备已连接到互联网,成为物联网生态系统的一个重要组成部分。 到底如何连接核磁共振成像仪、CT扫描仪或实验室测试设备,通过这种方式来改善病人护理? 这里有三个优点: 1.通过远程监控和支持来减少设备停机时间 物联网设备可以被远程测试和诊断。例如,一个技术员可以从自己的办公室进行连接并分析核磁共振成像仪运行失败的原因。技术员可以找出问题的根源并利用知识管理应用程序来找到常见问题的答案。技术员还可以远程连接到医院技术人员来提供实际操作支持。当确定了问题的根源,一个新的部分就可以通过指导来更换有缺陷的部分,或者由驻地工程师送达。 瓦里安医疗系统公司看到他们的连接设备平均修复时间减少了50%。通过远程解决,瓦里安每个问题的服务成本降低了2000美元,全球范围内的技术派遣也减少了20%。Elekta也看到为顾客提供即时专家建议和“肩上支持”的显着成效,例如Elekta放射肿瘤机器。 2.在物资需求前积极补充 当关键操作组件将耗尽时,连接物联网的医疗设备可以向“补给船”回报。例如, 核磁共振成像仪内的氦含量需要被监测,以确保设备正常运行。通过使用物联网连接设备,驻地工程师可以在核磁共振仪的氦水平枯竭之前被派往医院,避免机器停机和重新安排病人。 实验室设备操作要求特定的化学物质和化合物;连接智能设备可以进行实时监控、跟踪和响应。损耗信息可以触发警报并在供应限制的停机时间内自动补给,这提高了病人和护理的满意度。雅培公司执行的是通过云来监测系统参数并即时补充消耗品的方式。 3.通过改变利用率进行有效调度来为更多的病人服务 在与几家医院的首席信息官共同参加的一个会议上,我看到一个反复出现的主题:“这些机器太贵了,而且管理效率低下。”机器利用率并不是随时可用的,当可用时还需通过手动收集数据。物联网医疗设备可以为病人提供每日利用率统计以便进行合理利用调度。 例如,如果一处的核磁共振成像仪只有20%的利用率,而且在另一个地方还超额订购了,医生可以重新分配病人去使用其他非高峰期的扫描仪。数据可以被输入到一个云计算调度应用程序,也可以包含定期维护信息。 或者,如果一台核磁共振成像仪的氦水平很低,你可以安排一个技术人员来计划好维护活动,重新安排受影响的病人,并执行库存/资产管理功能同时通过云应用程序来跟踪它们。 作者:何妍 来源:51CTO

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安防行业常见智能分析功能汇总

本文汇总了今年来安防产业基于视频内容所能实现的IVS智能检测功能,主要包括图像诊断、周界检测、行为分析、物品检测、**检测,人员检测、车辆信息采集、交通事件检测、交通信息采集、运维管理、人员管理、统计管理、视频摘要及检索、烟火检测等常见应用。 ·图像诊断:信号丢失、图像模糊、对比度、图像过亮、图像过暗、图像偏色、噪声干、扰条纹干扰、黑白图像、画面冻结、视频剧变、视频抖动、场景变更、视频遮挡、云台失控、登录失败、取流异常、视频位移等; ·周界检测:穿越绊线、区域周界、区域入侵、电子围栏等; ·行为分析:人员滞留、人员逆行、超高、目标状态、穿越、停止、人员倒地、人员尾随、人数异常、人员徘徊、快速奔跑等; ·物品检测:物品遗留、悬挂条幅、张贴涂鸦、物品移走、物品保全等; ·群体 事件检测:人员聚众、区域密度及突然聚散、奔跑追逐、人员剧烈活动及打架等; ·人员检测:人脸检测、人脸识别、人脸遮挡、衣着样式、衣着颜色、性别、年龄等; ·车辆信息采集:车牌、车牌色、车色、车型、驾驶员衣着、车辆捕获、车标、驾驶员脸部信息、非机动车检测等; ·交通事件检测:交通拥堵、车辆逆行、异常停车、违章停车、车辆超速、车辆慢行、物品遗撒、行人闯入、山体滑坡等; ·交通信息采集:车流量统计、车道密度检测、平均车头间距检测、车辆平均速度检测、车道占有率检测、排队长度检测、信号灯状态检测等; ·运维管理:电梯异常、液体泄漏、视频质量诊断、设备在线状态、设备运行状态、资产管理等; ·人员管理:人员脱岗、人员睡岗、人员疲劳等; ·统计管理:船舶统计、车辆统计、人员计数等; ·视频摘要及检索:视频摘要分析、视频检索等; ·烟火检测:烟雾检测、火焰检测、火花检测等。 ====================================分割线================================ 本文转自d1net(转载)

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Spring

Spring

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。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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