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P2P技术如何将实时视频直播带宽降低75%？

我们始终认为基于 CDN+ 连麦系统的直播技术是一个高成本高消耗的技术，从各大直播平台纷纷亏损来看就验证了这一点。除了带宽成本，延迟问题也是现在直播技术的一个硬伤。

2017-12-26

百万在线的美拍直播弹幕系统的实时推送技术实践之路

1、内容概述直播弹幕是直播系统的核心功能之一。如何迅速作出一个有很好扩展性的弹幕系统？如何应对业务迅速发展？相信很多工程师/架构师都有自己的想法。

2017-11-27

旗舰店揭幕大疆无人机用阿里云全球直播

开业典礼现场，大疆出动无人机配合传统拍摄设备进行了面向全球的视频直播。据悉，大疆用IP视频直播和多路复用技术解决了室外复杂场景下即摄即传的问题，借助阿里云视频直播通道，让大疆粉丝共享精彩。

2017-09-24

如何搭建直播平台？低延时连麦+人工智能让互动升级

2016年是直播平台爆发增长的一年，直播领域不断有新应用进入，其他垂直领域也纷纷加入直播功能。

2017-08-17

七牛基于“LiveNet”打造更实时、更智能、更真实的直播云

直播是在去年年初兴起的新热潮，在早期直播内容正呈现爆发期，七牛认为今年已经进入了真正的“Live”时代，在Live交互上需要更实时、更智能、更真实。

2017-08-08

图像识别，怎样守护网络直播的底线？| 硬创公开课

|直播火爆的背后，都存在哪些问题？ 1、直播内容监管存在什么困难？

2017-07-31

【云栖直播】精彩推荐第3期：个性化推荐系统搭建实践

热门推荐（1）即将直播持续集成与交付：分层自动化之UI自动化体系建设直播简介：本系列直播由阿里旗下一站式研发提效平台云效策划推出，主要为大家详细介绍阿里巴巴在持续集成和持续交付的最佳实践。

2017-06-12

【直播】React、AliSQL、BeeHive、JStorm等8大阿里开源项目最佳实践分享

3月1号下午，云栖社区将迎来2017在线技术峰会——“阿里开源项目最佳实践”。来自淘宝、天猫、阿里云、蚂蚁金服的8位项目核心成员将现场剖析阿里开源项目背后的技术实践，分享开源经验。本次峰会精选了目前较为活跃的阿里开源项目，其中较为有看点的是：在GitHub上拥有超过一万Star、在阿里内部落地超过400个项目的React 组件库 antd在蚂蚁金服的实践；MariaDB基金会唯一的中国成员详解AliSQL功能特性；已在天猫、喵师傅，天猫家装等App中应用大型iOS项目解耦方法——BeeHive；Android平台页面路由框架ARouter的一手开发经验；开源的 Android 平台上的秒级编译方案、阿里巴巴 Github 下排行前十的开源项目Freeline背后的奥秘；Jstorm在阿里内部的使用场景、版本/功能演进，以及一些开

2017-02-21

想看直播担心信息泄露怎么办？阿里云云盾为你护航

宽夫首先对视频行业的安全诉求进行了分析，总结了快速爆发期存在大量安全隐患、注册登录过程中，找回密码接口存在漏洞，衍生漏洞售卖等行为、APP端的破解导致核心源码泄露、运营数据泄露导致公司资产损失以及有些直播内容违规等一系列视频行业的安全问题

2016-11-14

【百川云栖分享】丰火：淘宝直播的电商互动之路

我今天交流的题目叫“淘宝直播的电商互动化之路”，这里其实主要来讲的话会有两个重点，一是我们在构建整个淘宝直播的典型的直播平台上面的一些典型的技术的问题，要解决一些实时性，以及稳定性的问题。

2016-11-02

【腾讯bugly干货分享】HTML 5 视频直播一站式扫盲

mod=viewthread&tid=1277 视频直播这么火，再不学就 out 了。为了紧跟潮流，本文将向大家介绍一下视频直播中的基本流程和主要的技术点，包括但不限于前端技术。 1.

2016-09-13

女排直播峰值26,265,601背后看“中国互联网力量”

据新浪体育直播数据，女排决赛图文直播同时在线***峰值26,265,601人，互动量高达1,153,306条，女排战报发出后仅半小时留言量超过12万... 这个数字恐怖吗？

2016-08-24

WorkBuddy 上线原生多模态匿名大模型 Space-Bunny：推理快、编码强、0.08x 倍率

摘要： WorkBuddy 上线一款原生多模态匿名大模型 Space-Bunny，官方描述集中在三点：原生支持文本/图像/视频输入、推理速度极快、编码能力强，消耗速度是 0.08x 倍率。这篇顺着这三

2026-10-13

10GB 数据 12 秒入库，计算比 Python 快 71 倍！DolphinDB 新能源场景实测曝光

在我国“双碳”目标驱动下，新能源装机规模持续增长，新能源场站正加速向规模化、智能化演进，随之而来的是设备监测数据量的极速攀升。与此同时，光伏、储能、叶片监测等业务场景多元发展，数据来源多样、格式繁杂、时效要求各异，如何高效存储与计算这些海量高频数据，正成为新能源企业数字化建设进程中必须直面的命题。

2026-09-28

搭配 Claude Code，Agent 跑 Web 自动化快 2.5 倍，太 6 了！

你有没有经历过这种崩溃：让 Claude Code 帮你填个表单，结果它把你正在写的文档标签页给关了。让 Codex 爬个数据，你的浏览器直接被它"劫持"，鼠标满屏乱飞。

2026-09-08

快要积极了，因为AI泡沫快爆了

最近在关注AI，当然不是技术，之前承认个人做事有延后症，其实是怕吃亏的直接反应。这不最近的AI的好消息出来了，AI的泡沫大到了直接要引起，比美国上世界30年代大萧条更严重的大萧条的预估了。

2026-07-21

Milvus 3.0 流式架构：16 个 PChannel + 5 层拦截器，自建 WAL 比 Kafka 快 5.8 倍

如果你在 2.x 时代用过 Milvus 大规模集群，可能踩过这种坑：在高并发写入时插一条数据，有时能看到，有时看不到。原因不复杂——DML 走 Proxy→msgstream→DataNode 这条链路，DDL 走 Proxy→etcd→RootCoord 那条链路，两条链路物理隔离，谁也不等谁。一个 CreateCollection 还没在 etcd 里落地，另一个 Proxy 已经把 Insert 写进 msgstream 了。

2026-07-12

Elasticsearch 中使用 NVIDIA cuVS 实现最高快 12 倍的向量索引速度：GPU 加速第 2 章

在成本调整后的比较中，GPU 加速仍然带来可观的性能提升，索引吞吐量约提高 5 倍，强制合并操作约快 6 倍。

2025-12-09

Gitee 软件工厂新范式：高安全、强协同、快交付，一体化研发全打通

随着国家安全领域的快速发展，国家安全领域软件研发正面临着双重挑战。一方面需要满足《GJB5000B》军用软件研发能力成熟度模型和等保2.0三级标准等要求，另一方面要应对智能化装备带来的软件复杂度倍增。传统的国家安全领域研发模式在管理协作方面暴露出以下几大痛点：跨平台协作效率低下，管理困难。安全管控存在盲区，越权问题频发。交付周期长，难以压缩。软件工厂通过构建「标准化工具链」、「自动化流程」与「安全体系」于一体的研发平台，实现端到端的高效研发。其核心目标在于提升协作效率、缩短交付周期，并确保软件质量。 Gitee 提供统一底座管理、精细化权限控制以及标准化模板等功能，助力国家安全领域的企业打造高安全性、可扩展的软件工厂治理体系，实现研发资源的合理分配与安全可控。统一底座管理：国家安全软件工厂的「数字基石」国家安全领域的软件研发既要符合GJB5000B/等保三级等严苛标准，又要支撑装备快速迭代，传统信息化建设往往使用独立的系统，难以兼顾。统一底座管理成为破局关键： ⚙️集中化资源治理，破解协作低效痛点 Gitee软件工厂通过统一管理平台，实现多应用的集中化管控；在保障不同组织和项目间数据隔离与安全可控的同时，实现高效协作和管理。 🔐安全管控无盲区，筑牢数据防线全链路审计溯源：从需求设计到部署运维过程操作留痕，满足等保三级「6个月日志可追溯」。国产化安全加固：传输链路基于SM2算法实现加密通信，存储层通过SM4算法进行数据加密存储，满足链路安全防护。 Gitee 在软件工厂中的核心能力 🔐数据安全的「智能门禁」，保障数据安全 Gitee 通过 IP 白名单管控与动态水印管理，构建军工级数据安全防线，实现「进不来、拿不走、赖不掉」的核心目标： IP白名单管控：仅指定已授权IP网段可访问系统，精准拦截非法访问。动态水印管理：实时展示水印信息（如操作者用户名/时间等），实现涉密界面截屏溯源，精准定位泄密源。 🔐细粒度权限控制：军工级访问安全的「精准锁扣」 Gitee通过军标合规权限体系与原子级管控能力，满足国家安全领域对访问安全的极致要求。统一权限模板：采用统一权限模板集中管理各角色权限配置，确保权限设置的规范性与一致性，有效杜绝项目组权限配置的随意性，提升整体安全管理水平。精细化权限管理：实现更细粒度的权限控制（如一条流水线、一个代码库、一个制品库），确保权限分配精准无误，有效防范越权访问与数据泄露风险。 🛠️标准化管理，打通「作战指挥链」 Gitee提供标准化模板与导航管理能力，为团队成员提供清晰的研发路径指引，有效提升协同效率，同时保障研发过程的规范性和一致性。软件工厂车间模式：构建软件工厂车间模式（涵盖需求车间、研发车间、质控车间等），实现团队成员如工业生产线般的高效协同。从需求分析至持续部署，各环节责任明确、流程标准化，确保研发流程的顺畅与高效。流程标准化：支持将国家安全领域的软件开发的流程进行标准化，确保不同项目遵循相同的开发流程，提高了开发效率和质量。 🤖未来展望：智能化安全管控体系随着国家安全领域对软件研发效率与安全性的要求持续提升，多租户软件工厂架构下的 DevSecOps 实践将进一步深化，推动行业向“智能化管控、动态化防御、体系化协同”的方向发展。持续身份验证机制：融合多因素认证（MFA）与用户行为分析技术，构建端到端的动态身份认证体系，确保每个访问请求均通过多维度验证。三员权限治理模型：预置GJB5000B“三员管理”模板（系统管理员、安全员、审计员），权限分离符合等保三级要求。自适应权限管理：基于用户行为画像和环境风险态势，建立动态权限调整策略，实现"最小权限"的精准管控。 Gitee DevSecOps 的现代化研发生态 Gitee DevSecOps 是一站式国产化研发与交付平台，集成了代码托管（Code）、项目协作（Team）、持续集成（CI）、持续部署（CD）、代码安全（Scan）、数据洞察（Insight）等多项能力，致力于打造具备全生命周期管控能力的现代软件工厂。平台设计充分考虑关键领域行业对安全性、可控性、合规性的极高要求，具备以下核心特征：国产化适配与私有化部署能力：全面兼容国产操作系统与基础设施，支持灵活部署于内网环境，保障数据主权；全流程 DevSecOps 管控体系：代码从提交、审核、构建、扫描、部署到发布全流程可视、可追溯、安全可控；模块化产品结构：各能力模块（如 Code、Team、Repo、Pipe、Scan、Insight等）可灵活组合、渐进集成，适配多样化团队与流程要求；深度可观测与度量体系：内置研发效能度量与数据洞察引擎，支撑管理者宏观掌控项目态势与交付健康度。在多个国家级重大项目与关键领域单位落地实践中，Gitee DevSecOps 已成为构建「自主、可控、高效、安全」的软件工程体系的重要基石。

2025-11-03

从项目制集成到产品化连接：Oinone iPaaS 快部署、好适配、低成本接全域

价值摘要：快速部署｜灵活适配不同系统｜低成本连接方案｜AI 与各类业务系统无缝对接 DEMO 体验演示环境相关视频 ⚡ 直达演示环境 ☕ 账号：admin ☕ 密码：admin 🎬 1. [数式Oinone] #产品化演示# 后端研发与无代码辅助 🎬 2. [数式Oinone] #产品化演示# 前端开发 🎬 3. [数式Oinone] #个性化二开# 后端逻辑 🎬 4. [数式Oinone] #个性化二开# 前端交互 🎬 5. [数式Oinone] #个性化二开# 无代码模式 1. 市场背景与痛点接口管理失控：IT 白名单维护繁琐、跨系统调用链排查低效、接口分发能力不足。协同瓶颈：系统数量增长，点对点集成复杂度呈指数级上升，耦合难解。 ESB 限制：中心化路由/编排固化，扩展新范式（事件流、Serverless、AI 工具调用）成本高。运维不可视：缺乏端到端追踪、拓扑与统一权限策略，重复排障占用大量人力。 2. 目标与设计原则统一标准：以 OpenAPI/JSON Schema 为契约，标准化接口生命周期与版本治理。一体化平台：连接器市场 + 编排引擎 + API 管理 + 治理与安全 + 可观测性。 AI Native：从“人写脚本”升级为“人机协同”：自然语言生成功能流、语义映射、异常根因建议。可扩展架构：规则与架构统一，系统规模扩展时仅线性增加连接器与策略，不增长复杂度。 3. 参考架构 ┌───────────────────────────────────────────┐ │ 开发者门户/运维台 │ │ Dev Portal · Catalog · Mock · Test · Docs │ └───────────────────────────────┬───────────┘ │ ┌────────────────────────────┴─────────────────────────────┐ │ OiPaaS │ │ API & Gateway | Orchestrator | Governance | Observability │ └───────┬───────────────┬───────────────┬───────────────┬───┘ │ │ │ │ ┌──────────▼───────┐ ┌────▼────────┐ ┌─────▼────────┐ ┌───▼────────┐ │ Connector Hub │ │ Flow Engine │ │ Policy/IAM │ │ Telemetry │ │ (ERP/CRM/MES/ │ │ (BPMN/DSL/ │ │ (RBAC/ABAC/ │ │ (OTel/Logs │ │ MQ/Kafka/DB/IM) │ │ Event/Saga)│ │ OAuth2/OIDC)│ │ /Traces) │ └──────────┬───────┘ └────┬────────┘ └─────┬────────┘ └───┬────────┘ │ │ │ │ ┌────▼─────┐ ┌────▼─────┐ ┌────▼────┐ ┌───▼────┐ │ Data/EDA │ │ AI Layer │ │ SecVault │ │ DevOps │ │ (CDC/ESB │ │ (LLM+RAG │ │ Secrets │ │ CI/CD │ │ →Kafka) │ │ /Tools) │ │ & Audit) │ │ │ └──────────┘ └───────────┘ └─────────┘ └────────┘ Connector Hub：标准化协议（HTTP/SOAP/gRPC/MQ/SFTP/JDBC/Kafka 等）与企业应用连接器。 Flow Engine：支持编排（同步/异步）、事件驱动（EDA）、Saga 事务、重试/补偿、死信队列。 API & Gateway：契约治理、路由/限流/熔断、金丝雀发布、环境隔离、多租户。 Policy/IAM：统一权限、细粒度授权（RBAC/ABAC）、mTLS、IP 控制与零信任接入。 Observability：全链路追踪（OTel）、拓扑可视化、SLO/SLA、告警与根因分析。 AI Layer：LLM + 向量检索（RAG），NL→Flow 生成、智能映射、异常洞察、文档和合规模型。 4. 核心能力（以“集成”为中心） 4.1 API 标准化与全生命周期契约优先（Contract-first）：OpenAPI 3.1 + JSON Schema，版本策略（SemVer）、变更审计、Mock/回放。统一发布面：研发 → 验收 → 灰度 → 生产，API 门户自动生成文档、SDK/测试集合。 4.2 可视化编排与事件驱动编排：拖拽式/DSL 编排同步与异步流程，支持 Saga/补偿、并发分支、幂等键、超时与重试策略。事件总线（如 Kafka）：主数据变更、订单状态、库存事件标准化，支持 EDA 与流处理。 4.3 治理与安全统一权限：OAuth2/OIDC、Service Account、细粒度 Scope；IP 白名单 → 身份驱动的零信任。策略中心：限流、配额、熔断、缓存、数据脱敏、PII 标注、跨境/分级存储策略。审计与合规：按租户/系统/接口维度出审计报表，密钥与证书轮换、访问轨迹留痕。 4.4 端到端可观测性拓扑可视化：系统间依赖图谱 + 接口健康态势（吞吐、P50/P95 延迟、错误率、饱和度）。调用追踪：自动透传 traceparent，跨系统链路一键定位瓶颈与异常段。运维闭环：金丝雀实验、回滚开关、自动化 Runbook 与 ChatOps。 5. 将 AI 融入集成：从“自动化”到“自智化” 核心思路：把 LLM 变成 OiPaaS 的一等公民，让它既能辅助生成与治理，又能在运行期参与智能决策。 5.1 NL → Flow：自然语言生成集成流程示例： “当 CRM 创建销售订单时，自动在 ERP 建单并通知企业 IM 小群；失败重试 3 次，超时 5 秒降级人工审批。” OiPaaS 将自然语言解析为可执行 DSL（人可审阅/修改）： flow: sales-order-sync trigger: type: event name: crm.sales_order.created auth: service_account: crm_sync steps: - name: fetch_customer connector: ERP.SAP action: BAPI_CUSTOMER_GETDETAIL input: id: "${event.customer_id}" retry: policy: exponential attempts: 3 backoff_ms: 200 - name: map_payload transform: language: JSONata ai_assist: "将 CRM 订单映射到 ERP 结构，保留税率/币种/税则字段" - name: create_order connector: ERP.SAP action: BAPI_SALESORDER_CREATEFROMDAT2 input_from: map_payload.output idempotency_key: "${event.order_id}" - name: notify_im connector: IM.DingTalk when: "steps.create_order.status == 'SUCCESS'" action: send_markdown input: text: "订单 ${event.order_id} 已同步" on_error: - dead_letter: kafka://dlq.sales-order-sync - notify: im.feishu://ops-alerts 5.2 语义映射与数据对齐字段语义匹配：LLM + 嵌入向量对齐多系统字段（如 customerId ↔︎ KUNNR），给出可解释的映射建议。 Schema Diff/升级建议：自动分析 API 变更影响面，生成测试用例与回滚策略。 5.3 智能运维与根因分析异常检测：对延迟/错误率时间序列做异常分段，结合 Trace 语义摘要 → 提示可疑上游/依赖。问答式排障：在 ChatOps 中提问“昨天 18:00–20:00 订单同步失败率为何升高？”，返回链路对比与配置变更摘要。策略建议：给出限流/重试/缓存的参数优化建议与模拟结果。 5.4 AI 安全与合规自动分类与脱敏：基于样例学习识别 PII/财务数据，建议字段级脱敏与存储分级策略。 Prompt & Tooling 治理：模型调用带审计与配额，敏感数据红线与回放检测。 6. 从 ESB 到 OiPaaS：可落地的迁移方法论 Oinone 基于 iPaaS 平台快速替换原有 ESB，实现近 170+ 接口的迁移，并将接口可视化、调用追踪、统一权限纳入日常运维面。迁移六步走：盘点与契约化：扫描 ESB 路由与适配器，生成 API 契约与依赖拓扑，冻结变更窗口。连接器替换：以标准连接器（SOAP/HTTP/MQ/DB 等）替换自研适配器；保留旧端点以双写对拍。流程编排上收：把 ESB 内部脚本/路由翻译为 Flow（并并行引入事件化拆分）。数据映射 AI 辅助：语义匹配生成字段映射初稿 → 人审校 → 单元/契约测试自动生成。灰度与回放：金丝雀发布 + 录制/回放真实流量，逐步提升权重；错误进入 DLQ 并可一键重放。关停与固化：切换流量至新网关，存档 ESB 工件与运维 Runbook，统一纳入可视化与审计。工程要点：幂等键与去重（如 order_id）超时/重试/熔断策略“模板化” 统一认证（OIDC）替代分散白名单；必要时保留 IP 控制作兜底合同测试（Contract Test）作为准入门槛指标门（Error Budget）保障上线节奏 7. 典型一体化集成场景主数据同步（MDM）：客户/物料/供应商跨 CRM/ERP/MES/电商平台的事件化分发。 Order-to-Cash：订单创建 → 信用检查 → 仓配 → 开票 → 商家/用户通知，全链路可观测。 Procure-to-Pay：采购申请 → 比价 → 下单 → 收货 → 对账 → 支付，跨系统对齐与合规审计。 AI Copilot for Ops：值班群内直接问“近 24h 超时前 5 的接口？原因？”，返回链路/配置/变更摘要与建议动作。知识增强（RAG）：把 API 契约、运行手册、告警记录纳入企业向量库，面向开发与运维的语义检索。 8. 运维与可观测性落地黄金信号：吞吐、延迟（P50/P95）、错误率、资源饱和度。 SLO & Error Budget：以接口/域/系统为单位设定目标与预算，自动化告警与发布节律联动。拓扑视图：一键定位“谁调用了谁、失败发生在哪一跳、哪个字段映射最易出错”。回放与演练：定期灾备演练、DLQ 重放、灰度回滚策略标准化。 9. 安全与合规零信任与最小权限：服务账号、短期令牌、mTLS、细粒度 Scope、按需授权。数据治理：PII 自动识别、字段脱敏、跨境合规、密钥轮换与全链路审计。策略模板：不同数据域（财务/人事/交易）绑定预置策略与审批流。策略示例： policy: api: /erp/orders auth: oidc scopes: ["orders.write"] mtls: required rate_limit: "200r/s" allow: - principal: svc://crm-sync data_masking: fields: ["buyer_phone", "id_number"] mode: hash 10. 价值衡量与业务影响集成效率：新系统接入/新接口上线时长下降，复用标准化连接器与映射模板。稳定性：可观测性增强，排障从小时级降至分钟级（依赖具体场景）；DLQ/回放降低不可恢复错误。治理透明度：接口运行态势、配额与权限统一治理，合规审计“可提可证”。可扩展性：在统一规则/架构下持续演进，系统增长不带来复杂度失控。总结通过 Oinone iPaaS，企业可以在统一标准、统一治理、统一观测的前提下，完成从 ESB 到 “集成 + AI” 一体化平台的跃迁：用契约与事件把复杂度收敛；用 AI 提升设计、映射、测试、运维的自动化与智能化程度；用统一的规则和架构实现持续演进与规模化协同。

2025-10-23

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Mario

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。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。