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RFID行业五大趋势浅析

射频标签是产品电子代码(EPC)的物理载体，附着于可跟踪的物品上，可全球流通并对其进行识别和读写。 RFID(Radio Frequency Identification)技术作为构建“物联网”的关键技术近年来受到人们的关注。 RFID巨大的市场空间即将打开，而一个企业成功的关键就在于，是否能够在需求尚未形成之时就牢牢的锁定并捕捉到它。 伴随行业的发展，业内的竞争不断加剧，国内优秀的RFID企业愈来愈重视对行业市场的研究，特别是对行业发展环境和产品购买者的深入研究。 1：今年RFID行业将迎稳健增长，尤其是那些专注服装及零售行业的企业。 如果全球经济保持稳定，越来越多的零售商将从试点阶段转向正式部署阶段。那些已经部署RFID项目的企业将扩大项目规模。我并不指望这个行业能到达临界点，但该领域RFID技术的使用率将迎稳健增长。其他领域RFID技术使用率也将迎增长，但幅度并不会这么大。 2：航空，建筑及能源三个行业的RFID技术使用率增长强劲，使用率将仅次于零售行业。 如今，这三个行业的企业越来越关注RFID技术。航空行业中，波音和空客两大制造商的采用将成主要推动力。建筑公司也试图提升效率，能源行业也需要减少费用，以应对低油价的现实。 3：微软的一些权威人士将意识到RFID行业机会巨大。 有迹象表明，微软及其他大型科技企业将开始注意RFID技术，这是因为它们发现该技术将帮助推动云计增长。 4：越来越多低成本无源RFID传感器将被部署。 汽车及建筑行业已有很多RFID传感器的应用。其他行业也将开始发现这些传感器监控环境的价值所在并进行采用。 5：越来越多的创新技术将让RFID更可靠，更容易部署。 过去的几年中，无源超高频RFID标签及传感器已有非常大的改善。目前的重点是简化部署并让系统更有可拓展性。多门店的零售商使用RFID技术对技术创新非常关键。但所有企业都将受益这些进步。 本文转自d1net（转载）
2017-07-04
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高能预警：2017混合云趋势大预测

经过过去几年的发展，混合云在企业中的作用已经越来越重要；越来越多的企业发现，市场上并没有全面的通用解决方案，可以解决企业所有问题，他们必须选择使用不同的技术，才能满足需求。下面，就来看看，在企业的推动下，混合云在2017年都有哪些走势？ 混合云将为企业应用的迁徙之地 我们必须承认，企业所追求的一直都是一致的应用体验，而承载着工作负载的底层架构来自哪里，他们并不关心。这就导致了企业越来越倾向于使用混合云作为他们的管理平台，以获得更好的应用体验。随着云计算采用率的提高，企业已经不再满足于使用简单的自助服务门户来管理不同的服务。 但是，这些自动化的、软件驱动的混合云服务，却可以给企业提供他们所需的功能。无论企业的部署模型如何，这些混合云提供商都提供了一致的服务水平协议在公有云、私有云和厂商云，甚至是本地云上，另外还提供了无缝的工作负载的便携性，和自动化的迁移功能。 编排层之上的云负载自动化 到现在，云服务一直致力于自动化的编排工作。然而业务在不断演进，同时企业也越来越关注编排层的自动化，从而可以跨多个云基础设施自动化整个个应用部署流程。 云应用如果有了自动化部署框架，既能加速初始化部署的速度，也能加速DevOps的集成。这样不仅简化的应用管理，还能加快企业应用的交付速度。当然，找到一个可以支撑单独平台的集成点困难重重。因此，企业开始把目光转移到了跨多厂商平台的自动化编排层上，来寻找所需的集成点。 有些企业使用了抽象的DevOps工具集，来在其他环境中进行部署，而不需要创建额外的API库。这使得企业可以基于自己的业务需求来选择合适的云环境，并且为未来使用其他平台留有余地。这也降低了厂商锁定的风险。 现在看来，支持公有、私有和混合云部署的自助产品和自动化功能，与其说是企业的一种选择，不如说已经成为了企业的需求。开源Docker可在软件容器内自动部署应用程序，并使得应用在跨混合云平台和本地基础设施的之间更可移植。 容器将成为新的平台即服务 2013年，当Docker首次出现在大众的视野中时，虚拟就开始了从机器向应用移动的旅程。结合来自谷歌的Kubernetes开源自动化管理工具，它迅速取代了市场上的Heroku云平台。2017年，我们将看在容器在企业中的广泛采用，但是进行完全的容器化时代可能还需要一段时间。 最初，我们将看到企业使用Kubernetes作为更复杂工作负载的部署模型。因为对于Docker的支持在公有云平台上是可变的，所以企业很可能会拒绝在多云上跳到Docker上。他们更可能在单一的云平台中使用Docker，并在企业内部署与本地堆栈实现混合。 无论是部署Docker还是Kubernetes，企业都要对品牌管理、网络访问和安全管理、服务恢复和容器监测方面有清晰的战略。 NFV是通向混合云Nirvana的路径 混合云中的Nirvana，一部分服务运行于企业自己的数据中心，另一部分运行在公有云厂商A中，还有一部分运行在公有云B中。这样，企业就可以基于性能、可用性、隐私性和成本问题来决定他们业务运行在哪里。这是一个所有企业都希望的理想状态，但它还未实现，其中一个主要原因是要求混合域中的网络元件必须紧密结合。解决这个问题的首个答案被认为是在软件定义网络（SDN）上。有些企业试图使用SDN来统一他们的混合云环境，但却发现SDN非常复杂。这仍然是大多数企业尚未克服的障碍。 相比之下，相关但微妙的网络功能虚拟化（NFV）有望成为一个更容易的方式，来将混合云和混合IT环境结合在一起。NFV是这样的一个过程，将诸如防火墙、负载平衡和入侵防御系统之类的服务从专用硬件移动到虚拟化环境中，如虚拟设备。NFV的一个优势是，它所采用的虚拟网络和安全设备，允许企业将网络结合在一起时，也保持对IP寻址方案、DNS和路由选择的控制。它允许企业将云作为自己网络的扩展，使用他们熟悉的网络技术、工具和供应商。 这就是为什么我们会看到企业对NFV越发兴趣浓厚了。另外，NFV还将会成为容器化的一种手段。 本文转自d1net（转载）
2017-07-04
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2016年云计算领域发展趋势

随者云计算的兴起，Microsoft、Google等公司相继加入到了云计算的开发当中。根据调研机构IDC的调查报告显示，过去的一年里，私有云IT基础设施的支出同比增长19.1%，达到124亿美元；而公有云IT基础设施的支出则同比增长28.2%，达到204亿美元，可见公有云的发展仍然比私有云要快。2016年，云计算领域具体会朝着什么方向发展呢？ 新型托管私有云产品的采用将增加 私有云使IT部门可根据不同的应用类型优化基础架构成本及性能； 为私有云服务之内的用户及应用提供定制化的扩展并提高整体服务水平；提升针对不同工作负荷特征的基础架构灵活性，这一性能是超级规模的环境无法提供的；在安全方面，私有云更具保障。 新的私有云模式正在加快从非云的本地、关键性、企业级应用转向云的进程。与此同时，它可将IT部门转变为企业首选的服务供应商，决策者们将对按需付费商业模式的新型托管私有云产品持续加码。 生成和分析数据所需的工具将得到“重用” 一些应用程序在云计算解决方案上运行了一段时间，企业开始对云部署的支出和应用性能有了更清晰的认识。云计算解决方案的性能改善，最终将实现业务价值的最大化。企业甚至有可能在推动实现面向客户解决方案的零延迟、网络容量和性能等必要领域加大投入来保证基于云的整体性能，相反会在不太重要的领域减少投入。 在未来，生成和分析数据所需的工具将获得更大范围的采用，去帮助企业了解成本、价值和云部署所带来的影响。 对虚拟边界的安全性管理将尤为重视 过去，企业设置防火墙就能够物理地分隔他们的工作负荷。随着员工使用的工具越来越虚拟化且来自云端，企业会疑惑他们能否通过新的、更有效的和更具成本效益的方式利用云来保证虚拟工作环境的安全性。 业内人士表示：“云端需要多层面的深度防御，以及多个组合和侦查点——是新的安全设备和基于云的安全服务所需要完成的完美任务。” 现如今混合IT模式应用范围逐渐扩大，企业之间的界限越来越虚拟化，保护数据资产的重要性更加凸显。 混合云技术应用将持续增长 企业向云端过渡，已经不再局限于单一云模型，他们期望利用可靠的公有云服务与私有云结合，构建适合自身业务需要的混合云。因为混合云的灵活性、数据的快速恢复性以及可确保特定数据的安全性，越来越多的企业选择部署这一模型。 混合云技术的增长初见端倪，主要显现于新兴厂商和厂商的收购之中。IBM收购Cleversafe来支撑其混合云技术。Cleversafe是较早期的存储厂商，IBM将Cleversafe的技术打包进BIM的云业务单元中；EMC目标定位于大型混合云客户，如北德克萨斯大学、医疗分析公司Inovalon等，EMC从其它存储组合中抽取了资源，VMware和其它公司在EMC的保护伞之下，加强了 Federation Enterprise Hybrid Cloud混合云解决方案。 OpenStack将持续惹火 OpenStack是一套开源云操作系统，由Python语言编写而成且负责通过命令行界面(简称CLI)或者基于Web的仪表板实现对计算、存储以及网络资源池的管理工作。其在设计上可运行于商用硬件底层，且有时候会被作为基础设施即服务(简称IaaS)实现方案使用。 它能够创建出一套环境，从而提供按需增加或者降低的资源分配机制，而且实际资源不必来源于单一位置。大数据、Web服务以及网络功能虚拟化(简称NFV)等面向服务供应商的功能都是OpenStack发挥作用的良好舞台。业内人士表示：“OpenStack实际能力只受限于与之搭配的具体架构，像是乐高积木，我们可以根据具体部署要求将其接入任何位置。” 云基础设施当中的核心组件包括计算、存储与网络三大类，这些组件在OpenStack当中被称为核心服务，而其它元素则被称为共享服务。今后将会有越来越多的项目会成为OpenStack的组成部分。 本文转自d1net（转载）
2017-07-02
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趋势观察／认知物联网 改变大未来

IBM看好“认知物联网”将驱动全球电子产业下一个十年盛世，与鸿海展开多面向合作，除了鸿海与日本软体银行合作推出的商用机器人Pepper，背后最重要的大脑就是采用IBM的“华生”（Watson） 人工智慧模组，另外鸿海也与IBM合作研制一款可声控的工业智慧机器人，双方携手迎向“工业4.0”。 IBM全球电子产业总裁Bruce Anderson表示，“认知物联网”将彻底改变电子产品的制造、研发、消费方式，对于既有业者而言，是机会也是挑战。 IBM／提供 会思考的物联网 IBM全球电子产业总裁Bruce Andersona表示，“认知物联网”将彻底改变电子产品的制造、研发、消费方式，对于既有业者而言，是机会也是挑战。 所谓“认知物联网”，是指物联网＋认知运算技术。 IBM提出“认知物联网”的全新蓝图，超越苹果Siri的人工智慧技术，强调认知运算可以理解、推论、和学习，不断累积与人际互动的经验，成为会思考的物联网。 以工厂生产线应用为例，具认知运算能力的机器人，可以综合内部生产流程的分析，以及气温、湿度等外部资讯，预判生产良率，帮助生产效率提升，并快速对应市场客制化需求。 会互动的机器人 IBM与国内鸿海密切合作，上月在德国举行的汉诺威工业展中，秀出一款双方共同研制，具备认知功能的工业智慧机器人。当使用者以英文说出“恭喜发财”，机器人会自动翻译成中文，再从系统字型档中找出字体，并用毛笔写出正确的字句。 能够预告未来的工业机器人不但可以与人互动，而且可以自动学习，将大大改变未来工厂的面貌。 在此之前，日本软银与鸿海先前合作推出的机器人Pepper，背后最重要的大脑，也是采用IBM的Watson人工智慧模组。 企业揪伴拚市场 台湾IBM全球企业谘询服务事业群总经理贾景光表示，全球科技业走向软体整合，没有人能够单打独斗，台湾企业应该赶快想清楚自己的位置，揪伴“打群架”。即便是IBM这样的巨擘，IBM本身不会做家电，但透过与美国家电厂惠而浦合作，推出智慧家电。 IBM提供惠而浦后端智能运算能力，就像为家电装上大脑，可以预判家电可能出现故障，提早安排维修，更重要的是家电厂商因此摆脱单纯卖硬体的商业模式，开始可以与终端客户产生互动，在价值链上往前迈进一大步，贾景光认为，这也是台厂必须赶快思考的领域。 本文转自d1net（转载）
2017-07-02
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混合云计算的9个主要趋势

如今，公共云、私有云、混合云这三种形式的云计算都经历了相当大的演变，而这一概念在几年前就得到了IT行业的关注。混合云是人们最喜欢采用的云计算，在调查中，88%的受访公司采用混合云运营其重要的业务或关键业务。 混合云以闪电般速度的快速发展，这意味着传统智慧有时已经过时。因此，调查机构通过访问一些行业分析师，谈论2016年的混合云的发展情况，并得到了一些有趣的答案。 （1）2016年可能是混合云投入实际工作的一年 就其本质而言，混合云依赖于私有云，这已被证明对于大多数企业是难以实现的。事实是，亚马逊、谷歌、微软的公共云，将会有更多的投资和更长远的发展。而私有云已经阻碍了混合云的成长性和可用性。 私有云的投资并没有那么多，因为这是很自然的，私有云意味着企业在其数据中心花费更大的投资。而众多的公共云计算供应商正在推动用户减少或消除他们的数据中心的支出。 然而，私有云现在开始得益于OpenStack的和微软Azure堆栈的进展，这基本上是在一个盒子里开发私有云。这些工具和基础设施，以及其架构，以支持混合云变得更强大。 （2）容器、微服务、unikernels系统将加强混合云 这些都是所有的云原生技术，分析师预测将在2016年底或多或少成为主流，而且他们正在迅速成熟，作为一个可行的替代虚拟机，将需要更多的资源。 更重要的是，他们是工作在本地应用的场景还是在云应用的场景。容器化和业务流程允许快速扩大规模，以及公共云和私有云服务之间迁移，使它更容易迁移其服务。 （3）数据和相关性将成为主角 各种形式的云计算一直在增长。而随着云计算技术日益成熟，数据和相关性变得更加重要。首先，云计算和大数据都是尽可能多地吸取相关数据，然后人们再考虑其做什么。 2016年，企业将在收集和使用数据方面更加努力。此外，在必须处理的技术和文化方面仍然可以取得很大的进展。但在2016年，企业应该将重新关注各方面数据的重要性，并找到最相关的信息，而不需要太多数据。 （4）云服务将超越按需的工作负载 AWS的程序员/开发人员通过启动虚拟机，做了一些工作。这就是按需使用的精髓，并让这些服务全天候持续的运行。 然而，IT组织开始充当服务的经纪公司，为自己的内部用户提供所有方式的IT服务。而公共云基础设施提供商将提供平台即服务和软件即服务。 他们将越来越多地认识到像云管理平台这样的工具的价值，并对这些不同的服务提供一致的基于策略的管理。他们会看到技术的价值，例如容器可以提高可移植性。然而，云服务经纪业通过快速迁移从中获利，因此将会继续采用云计算和相关性的工作负载。 （5）设备服务商成为云服务提供商 到目前为止，购买云服务一直是直销模式。用户经常是AWSEC2服务的购买者，无论是通过官方认可的渠道，还是通过影子IT进行工作。但随着云服务变得更加全面，服务菜单更加混乱，越来越多的人正在向经销商和服务商采购他们的IT服务。 西雅图的一家云服务供应商2ndWatch公司最近进行的一项调查显示，发现近85%的美国IT高管在向渠道合作伙伴购买公共云时，愿意支付一些溢价。如果这些合作伙伴让其业务不那么复杂的话。调查发现，85%的美国IT高管中约有五分之四的人愿意支付的15%的额外成本。在调查中，有三位IT高管表示，他们可以在购买、使用和管理公共云服务得到合作伙伴的帮助。 （6）物联网和云计算得到更广泛的关注 如今，物联网获得更为广泛的关注。更重要的是，它是测试实际使用情况的平台。云计算是物联网的一个重要组成部分，由于其分布式的性质，并为工业物联网，从机械设备，到重型设备以及后端系统，混合云将成为最自然的驱动程序，因为连接、数据收集和处理会发生在混合云环境，而私有云则有一些限制，例如安全性和隐私性。 （7）云计算的NIST定义开始打破 2011年，美国国家标准与技术研究所公布了成为私有云，公共云和混合云的条款，以及作为一种服务模式的“云计算的NIST定义”。 然而，随着时间的推移，NIST定义发生了变化。IaaS变得更加复杂，支持诸如OpenStack，Swift对象存储和Neutron网络。PaaS似乎已经淡出了，因为没有从传统的中间件应用开发中分离出来。而SaaS序通过浏览器访问应用程序，则因为有这么多的云应用程序和服务的API而失去动力，人们可以方便访问它们，而不只是一个浏览器。 （8）分析变得更为重要 分析将是混合云的一个巨大增长机会，因为在分析中使用的数据量大，非常适合于云计算，其具有规模大。高弹性的优势。对于某些形式的分析，如高度敏感的数据，那么私有云仍然会占主导地位。但私有云是混合云的一部分，所以无论是哪种方式，混合云都有优势。 （9）安全呈现出新的紧迫性 随着2016年混合云的增长，并增加了各种新技术，如物联网和容器，但这增加了数据泄露更脆弱的风险。而人们急于进入一个新的技术，再后来将其确定下来，当这一切发生的时候，如果没有确保系统安全，那么不久就会面临灾难。 当新技术出来时，管理学科几乎总是滞后的，安全技术也是如此。容器就是一个很好的例子，人们可以下载各种各样的Docker容器，但是否知道它是从哪里来的？技术人员在添加安全验证后，开始让人们下载并运行容器，但却不知道容器里面有什么。 随着智能手机市场的蓬勃发展，移动技术路径和Snapchat也有重大安全问题，新技术将被居心叵测利用，这是不可避免的。因此，安全研究人员将全力尝试，以确保这些新技术得到安全利用，再进行部署。 本文转自d1net（转载）
2017-07-02
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2016年综合布线行业发展趋势

据相关数据显示，2016年综合布线行业在智能建筑领域发展较成熟，2015年度整体走势平稳，行业综合增长10%。已悄悄到来的2016年，信息产业受到了国家各种利好政策的推动，其市场规模再次扩大，综合布线行业也自然而然受之影响。特别是当前的四大热点，更是强力推动了整个综合布线行业的发展。 四大热潮强力助推综合布线行业发展 智慧城市如火如荼，综合布线直接受益 在物联网浪潮的推动下，我国智慧城市建设试点工作正在全面展开。但智慧城市的建设并非一朝便能建成，它需要许多系统相互作用才能达到所谓的“智慧”，而各系统之间的信息交互就需要非常强大的基础网络的支持。综合布线在智能城市概念提出之前，就一直向“如何让各系统做到高效连接”的方向发展。 从这个角度来看，“智慧城市”概念更是建立在综合布线的发展理念之上。从市场上来看，智慧城市概念的推动，将带动智能楼宇、智能家居、数字生活等的各领域发展。综合布线作为独立的系统，涉及到建筑布线、信息传输、信息控制等多个领域，对于智慧城市整个的发展起到关键的作用。因此，可以更加肯定的是，在智慧城市的建设热潮下，综合布线类产品将会呈现爆发式增长。 宽带中国战略实施 助力综合布线技术发展 经过近几年的发展,宽带提速以及网络消费市场的爆发成为社会关注的焦点。“宽带中国”战略及实施方案提出的发展目标是，到2015年年初步建成适应经济社会发展需要的下一代国家信息基础设施。随着“宽带中国”战略的实施，小企业和家庭用户将成为“宽带中国”战略的受益者。然而，要实现网络的便捷、高效，就需要综合布线系统提供数据的保障。这时，作为网络基础平台的综合布线系统在网络集成以及数据传输中就担当了重要的作用。 据悉，到目前为止，我国小型用户市场在综合布线的建设仍然处于起步阶段，这给综合布线带来了广阔的空间。既提升了综合布线的市场需求，同时也推动未来综合布线技术不断向前发展。 大数据浪潮来袭 推动综合布线产业升级 在信息大爆炸的今天，也相应的将我们带入了大数据的时代，面对这些庞杂的海量信息，我们该如何处理？这就需要引入大数据处理技术，而这也就孕育了各种机遇。要知道，大数据的来袭，绝不仅仅是信息技术领域的一次革命，更是在全球范围启动透明化变革的利器。对于综合布线而言，这一领域的市场前景将会非常可观。另外，随着数据的爆炸性增长，无论是电信、金融、电力等行业的大型企业，还是全国各个科技园区、各级政府都在如火如荼地进行数据中心建设。 随着云计算、大数据等热门技术的落地，国内数据中心建设在未来两年将迎来高峰期。综合布线作为数据中心基础架构，将受之拉动。可以说，大数据时代推动产业升级，给了综合布线行业一次飞跃的机会。 5G网络如虎添翼 为布线市场带来曙光 在4G已经让大家大呼过瘾的情况下，5G又要来“造福大众”了。在第一届全球5G大会上，工信部部长苗圩表示“十三五”规划纲要明确提出要积极推进5G发展，2020年将启动5G商用。随着物联网技术的普及，大数据方法的延伸，5G网络将与智慧城市完美结合，其变革将令网络布线市场如虎添翼，为行业应用迎来新的巨大空间。 综合布线市场前景预测 随着计算机技术、通信技术的迅速发展，综合布线系统也在发生变化，但总的目标是向集成布线系统、智能大厦、智能小区家居布线系统方向发展。 集成布线系统 集成布线系统是美国西蒙公司在我国推出的。西蒙公司根据市场的需要推出了整体大厦集成布线系统TBIC。TBIC系统扩展了结构化布线系统的应用范围，以双绞线、光缆和同轴电缆为主传输介质支持语音、数据及所有楼宇自动控制系统弱电信号远传的连接，为大厦铺设一条完全开放的、综合的信息高速公路。它的目的是为大厦提供集成布线平台，使大厦真正成为即插即用大厦。 智能大厦布线 根据智能楼宇智能化(5AS)要求，一个5AS系统应主要有：通信自动化系统(CAS)、办公自动化系统(OAS)、大厦管理自动化系统(BAS)、安全保卫自动化系统(SAS)及消防自动化系统(FAS)等子系统。主子系统的物理拓扑结构采用常规的星形结构，即从主跳接MC、经过互联中间跳接IC到楼层水平跳接HC，或直接从MC到HC。水平布线子系统从HC配置成单星形或多星形结构。单星形结构是指从HC直接连到设备上，而多星形结构则要通过一层星形结构区域配线跳接ZC，为应用系统提供更大的灵活性。 智能小区布线 智能小区布线将成为今后一段时间内布线系统的新热点。这其中有两个原因，一是标准已经成熟，二是市场推动，已有越来越多的人在家庭办公或在家上网，并且多数家庭拥有不止一部电话和一台电视机，他们对宽带要求要越来越高，所以家庭也需要一套系统来对这些接线进行有效管理。智能小区布线正是针对这样一个市场提出来的。智能小区布线由房地产开发商在建楼时投资。增加智能小区布线项目只需多投入1%的成本，而这将为房地产开发商带来几倍的利润。至于智能小区布线安装，目前在国外出现一种家庭集成商的行业，他们专门从事家庭布线的安装于维护。此外，也可由系统集成商安装。 结语 综合布线的发展与智能建筑有着密切关系，它既是建筑物、建筑群内部各种系统的信息通道，同时也是实现建筑智能化的重要基础。不难看出，综合布线扮演的角色已经是越来越重要。而智慧城市、宽带中国、大数据以及5G网络的来袭，更是为综合布线行业带来利好曙光。在此，我们也期待看到综合布线行业新一轮大潮的掀起。 本文转自d1net（转载）
2017-07-02
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硅谷分析师：物联网不应只关注巨头 Ayla小公司模式也值得探讨

Mike Krell是Moor Insights & Strategy的一位分析师，主要专注于物联网（IoT）领域。 近期与Ayla艾拉物联交谈后，我就在想，在物联网平台技术方面，PTC Thingworx、思科系统公司、IBM、斑马技术公司等物联网平台“巨头”是不是真的就是我们应当关注的对象？ 今年早些时候在物联网全球创新论坛上进行的一次讨论中，一位物联网行业顾问表示，据其最新统计，市场中有超过160家公司将他们的终端产品称为“物联网平台”。 就我个人而言，在过去几个月的时间里，我平均每周都会参加一次由自称是物联网平台的公司举行的吹风会。考虑到市场规模，我对“160家”这一数字一点也不感到吃惊，并且我敢说，自四月份的那次讨论以来，这一数字应该有了大幅提升。 在缺少标准定义的情况下，我所见到的物联网平台通常都包括以下功能组合： 网络和设备连接 数据聚合 本地化分析 安全 管理和自动化 应用使能 大数据分析 仪表盘的产生 Ayla云平台（资料来源：Ayla艾拉物联） 考虑到市场中终端应用的数量之多，技术和数据需求的范围之广，大量物联网平台公司的涌现也就不足为奇了。 大公司会全面涉足，而小公司则会专注于特定领域和垂直市场 一些公司也会试图打造全平台，从而向行业“巨头”发起挑战。小公司都希望能够在物联网平台市场分一杯羹，而这些公司都不是什么家喻户晓的名字（比如Arrayent、Ayla艾拉物联、Blue Pillar、GOFACTORY、LogMeIn (Xively)、RTI以及Silver Springs Networks）。 在科学技术的世界里，我们已经沿着这条道路走了很多次（想想此前的互联网泡沫）——市场这块大蛋糕蕴藏着巨大利益，而这也吸引了大量的市场参与者。对于规模较小的市场参与者来说，他们要想在市场中生存下去，就必须拥有真正的竞争优势。 对于物联网平台提供商来说，竞争优势可谓是多种多样 一些公司能够在具体的垂直市场中找到竞争优势。这些公司会根据具体的应用领域推出定制化的解决方案，打造具体产品，然后竭尽全力在该领域进行产品销售。 另外一些公司会认为，客户只想要一个单一供应商。这些公司会将推出一个更加通用但又很全面的解决方案作为他们的竞争优势。其他一些公司也会采取其他方法，通过与导入领域展开合作来对他们的解决方案起到补充作用。 在我看来，说到拥有真正竞争优势的物联网平台，Ayla艾拉物联是不得不提的 对于不熟悉Ayla的人们来说，Ayla是一家B2B平台即服务（PaaS）提供商，最开始为供热通风与空气调节、防火与安全、以及电器与照明提供解决方案。通过专注于消费者领域，Ayla有望在这些市场取得具体的竞争优势。不过，他们所服务的具体市场并不是最让我对艾拉物联网络感兴趣的地方。 Ayla解决方案的独特之处并不在于具体的市场和技术，而在于他们利用技术获得技术/易用性优势以及地区优势的方式方法——而这一点是至关重要的，尤其是中国。 Ayla艾拉物联的第一大优势在于他的生态系统包括了全球最大的物联网供应商 博通（BRCM）、高通（QCOM）、美满电子科技公司（MRVL）、意法半导体以及恩智浦半导体都推出了在芯片模组中嵌入Ayla云服务的产品，也就是说，客户从这些供应商手里买到的是拥有Ayla云服务的芯片模组产品。这为物联网终端制造商提供了巨大优势。他们可以购买一个芯片，将芯片嵌入到他们的系统中，然后立即与Ayla物联网云平台实现连接。 在此过程中，并不需要耗费资源来进行软硬件设计，内置安全特性，也不需要一个智能网关来对设备进行配置和控制，从而以零成本快速便捷地与物联网平台实现连接。 Ayla艾拉物联的第二大优势是中国 我们都知道，中国将成为物联网平台的巨大市场，不过进入中国市场并为中国市场客户提供服务一直都很困难。Ayla在中国获得了互联网内容提供商（ICP）牌照，从而解决了这一难题。如果Ayla不是获得这一牌照的唯一一家美国平台公司的话，那也是为数不多的几家公司之一。 作为一家拥有牌照的互联网内容提供商，Ayla可以与其他物联网公司合作，从而打造一个遍布全中国的物联网平台，而这则是其他供应商无法做到的。 在我看来，凭借着其他市场参与者所不具有的一些关键竞争优势，Ayla很有可能成为物联网平台领域杀出的一匹黑马。对了，差点忘了，Ayla的其中一位投资者是思科系统公司…… 与其他研究和分析公司一样，Moor Insights &Strategy为本文中提到的思科系统公司、IBM、高通等众多高科技公司提供研究、分析、意见、和/或咨询。Moor Insights &Strategy公司员工在本文中提到的任何公司中都不持有任何股权。 原文发布时间为：2015年07月27日 本文作者：Mike Krell 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。
2017-09-03
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一场由fork引发的超时，让我们重新探讨了Redis的抖动问题

摘要：一次由fork引发的时延抖动问题。 背景介绍 华为云数据库GaussDB(for Redis) 是一款基于计算存储分离架构，兼容Redis生态的云原生NoSQL数据库；它依靠共享存储池实现了强一致，支持持久化落盘存储，保证数据的安全可靠。其核心特点是：存算分离、强一致、低成本、超大容量。 GaussDB(for Redis)服务团队在支撑某客户业务上云的过程中，发现一次由fork引发的时延抖动问题，本着对客户负责任的态度，我们详细探究了fork这个系统调用的性能影响，并且在最新的GaussDB(for Redis)版本已解决了这个抖动问题，清零了内部的fork使用，与原生Redis相比，彻底解决了fork的性能隐患。 问题焦点 华为云GaussDB(for Redis) 服务在某客户上云线调测过程中发现，系统上量后规律性的出现每5分钟1次的时延抖动问题。 华为云GaussDB(for Redis)团队经过攻关，最终确认抖动原因是fork导致并解决了这个问题。而fork是开源Redis的一个重要依赖，希望通过本文的分享，能够帮助大家在使用开源Redis的时候，充分认识fork的影响，从而选择更优的方案。 问题现象 某客户业务接入GaussDB(for Redis)压测发现，每5分钟系统出现一次规律性的时延抖动： 正常情况消息时延在1-3ms，抖动时刻时延达到300ms左右。 通常是压测一段时间后开始出现抖动；抖动一旦出现后就非常规律的保持在每5分钟1次；每次抖动的持续时长在10ms以内。 下图是从系统慢日志中捕获到的发生抖动的消息样例（对敏感信息进行了遮掩）： 问题分析 1.排查抖动源： 1）由于故障的时间分布非常规律，首先排除定时任务的影响，主要包括： agent：和管控对接的周期性统计信息上报任务 内核：执行引擎（Redis协议解析）和存储引擎（rocksdb）的周期性操作（包括rocskdb统计，wal清理等） 屏蔽上述2类定时任务后，抖动依然存在。 2）排除法未果后，决定回到正向定位的路上来。通过对数据访问路径增加分段耗时统计，最终发现抖动时刻内存操作（包括allocate、memcpy等）的耗时显著变长；基本上长出来的时延，都是阻塞在了内存操作上。 （截图为相关日志，单位是微秒） 3）既然定位到是系统级操作的抖动，那么下一步的思路就是捕获抖动时刻系统是否有异常。我们采取的方法是，通过脚本定时抓取top信息，分析系统变化。运气比较好，脚本部署后一下就抓到了一个关键信息：每次在抖动的时刻，系统中会出现一个frm-timer进程；该进程为GaussDB(for Redis)进程的子进程，且为瞬时进程，持续1-2s后退出。 4）为了确认该进程的影响，我们又抓取了perf信息，发现在该进程出现时刻，Kmalloc， memset_sse，memcopy_sse等内核系统调用增多。从上述信息推断，frm-timer进程应该是被fork出来的，抖动源基本可锁定在fork frm-timer这个动作上。 2.确定引发抖动的代码： 1）分析frm-timer的来历是下一步的关键。因为这个标识符不在我们的代码中，所以就需要拉通给我们提供类库的兄弟部门联合分析了。经过大家联合排查，确认frm-timer是日志库liblog中的一个定时器处理线程。如果这个线程fork了一个匿名的子进程，就会复用父进程的线程名，表现为Redis进程创建出1个名为frm-timer的子进程的现象。 2）由于frm-timer负责处理liblog中所有模块的定时器任务，究竟是哪个模块触发了上述fork？这里我们采取了一个比较巧妙的方法，我们在定时器处理逻辑中增加了一段代码：如果处理耗时超过30ms，则调用std:: abort()退出，以生成core栈。 3）通过分析core栈，并结合代码排查，最终确认引发抖动的代码如下： 上述代码是用来周期性归档日志的，它每5分钟会执行1次 system系统调用来运行相关脚本，完成归档日志的操作。而Linux system系统调用的源码如下，实际上是一个先fork子进程，再调用execl的过程。 4）分析至此，我们还需要回答最后一个问题：究竟是fork导致的抖动，还是脚本内容导致的抖动？为此，我们设计了一组测试用例： 用例1：将脚本内容改为最简单的echo操作 用例2：在Redis进程里模拟1个类似frm-timer的线程，通过命令触发该线程执行fork操作 用例3：在Redis进程里模拟1个类似frm-timer的线程，通过命令触发该线程执行先fork，再excel的操作 用例4：在Redis进程里模拟1个类似frm-timer的线程，通过命令触发该线程执行system的操作 用例5：在Redis进程里模拟1个类似frm-timer的线程，通过命令触发该线程执行先vfork，再excel的操作 最终的验证结果： 用例1：有抖动。 用例2：有抖动。 用例3：有抖动。 用例4：有抖动。 用例5：无抖动。 用例1结果表明抖动和脚本内容无关；用例2、3、4的结果表明调用system引发抖动的根因是因为其中执行了fork操作；用例5的结果进一步佐证了抖动的根因就是因为fork操作。最终的故障原因示意图如下： 3.进一步探究fork的影响： 1）众所周知，fork是Linux（严格说是POSIX接口）创建子进程的系统调用，历史上看，主流观点大多对其赞誉有加；但近年间随着技术演进，也陆续出现了反对的声音：有人认为fork是上个时代遗留的产物，在现代操作系统中已经过时，有很多害处。激进的观点甚至认为它应该被彻底弃用。（参见附录1,2） 2）fork当前被诟病的主要问题之一是它的性能。大家对fork通常的理解是其采用copy-on-wirte写时复制策略，因此对其的性能影响不甚敏感。但实际上，虽然fork时可共享的数据内容不需要复制，但其相关的内核数据结构（包括页目录、页表、vm_area_struc等）的复制开销也是不容忽视的。附录1、2中的文章对fork开销有详细介绍，我们这回遇到的问题也是一个鲜活的案例：对于Redis这样的时延敏感型应用，1次fork就可能导致消息时延出现100倍的抖动，这对于应用来说无疑是不可接受的。 4.原生Redis的fork问题： 4.1 原生Redis同样被fork问题困扰（参见附录3，4，5），具体包括如下场景： 1）数据备份 备份时需要生成RDB文件，因此Redis需要触发一次fork。 2）主从同步 全量复制场景（包括初次复制或其他堆积严重的情况），主节点需要产生RDB文件来加速同步，同样需要触发fork。 3）AOF重写 当AOF文件较大，需要合并重写时，也会产生一次fork。 4.2 上述fork问题对原生Redis的影响如下： 1）业务抖动 原生Redis采用单线程架构，如果在电商大促、热点事件等业务高峰时发生上述fork，会导致Redis阻塞，进而对业务造成雪崩的影响。 2）内存利用率只有50% Fork时子进程需要拷贝父进程的内存空间，虽然是COW，但也要预留足够空间以防不测，因此内存利用率只有50%，也使得成本高了一倍。 3）容量规模影响 为减小fork的影响，生产环境上原生Redis单个进程的最大内存量，通常控制在5G以内，导致原生Redis实例的容量大大受限，无法支撑海量数据。 解决方法 修改日志库liblog中的周期性归档逻辑，不再fork子进程。 系统排查并整改GaussDB(for Redis)代码（包括使用的类库代码）中的fork调用。 最终排查结果，实际只有本次的这个问题点涉及fork。当前修改后即可确保GaussDB(for Redis)的时延保持稳定，不再受fork性能影响。 注：GaussDB(for Redis)由华为云基于存算分离架构自主开发，因此不存在原生Redis的fork调用的场景。 总结 本文通过分析GaussDB(for Redis)的一次由fork引发的时延抖动问题，探究了fork这个系统调用的性能影响。最新的GaussDB(for Redis)版本已解决了这个抖动问题，并清零了内部的fork使用，与原生Redis相比，彻底解决了fork的性能隐患。希望通过这个问题的分析，能够带给大家一些启发，方便大家更好的选型。 附： 1.[是时候淘汰对操作系统的 fork() 调用了] https://www.infoq.cn/article/BYGiWI-fxHTNvSohEUNW 2.[Linux fork那些隐藏的开销] https://www.mdeditor.tw/pl/29L0 3.[Redis官方文档] https://redis.io/topics/latency 4.[Redis的一些坑] https://www.jianshu.com/p/03df6fd516eb 5.[Redis 常见问题之-fork操作] https://blog.csdn.net/longgeqiaojie304/article/details/89407214 6.[GaussDB(for Redis)官网链接] https://www.huaweicloud.com/product/gaussdbforredis.html 本文作者：华为云数据库GaussDB(for Redis)团队 点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~
2020-12-23

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