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谷歌io开发者大会2018:AI无处不在

中国时间5月9日凌晨,谷歌一年一度的I/O开发者大会在旧金山山景城开幕。在两个小时的KeyNote演讲中,谷歌着重介绍了谷歌助手(Google Assitant)、安卓新版本Android P Beta的更新,以及一些谷歌软件(谷歌地图、谷歌新闻、谷歌摄像头)的更新,同时还谈到了谷歌在自动驾驶领域和TPU芯片研发的新进展。 AI无处不在 谷歌将AI作为公司的重点发展方向,在这场KeyNote演讲中,处处体现着这个特征。 谷歌首席执行官Sundar Pichai首先登场,一上场,Sundar Pichai就谈了谷歌AI在不同领域的应用。 比如在医疗领域,谷歌AI可以在糖尿病视网膜病变和心血管风险方面帮助诊断,还能帮助医生预测患者再次入院的可能性。又例如,通过AI与NLP技术,谷歌现在可以讲两个人同时讲话时的声音分割开来用文字显示。而且现在语言残障人士能够通过谷歌键盘(G-borad)用摩斯电码合成自己的声音。Sundar Pichai还提到了Gmail运用AI技术生成自动回复的功能。 这些都是谷歌在AI领域的一些尝试,但大会的重点还是放在谷歌助手(Google Assitant)、安卓新版本Android P Beta上,尤其是谷歌助手,一度掀起大会现场的高潮。尤其是Pichai在现场展示的一段谷歌助手给人类打电话的视频DEMO,无论是答案合理的回复还是高度像人的语音语调,都足以骗过电话那头的人类、以假乱真。 谷歌助手(Google Assitant)七大更新 Google Assitant的更新发布是本次大会的重点。目前,已有超过5亿设备搭载Google Assitant,其中有超过5000种家居设备。Google Assitant今天的日常使用量同比翻了两番。目前,Google Assitant进入了80个国家,支持30余种语言。以下是Google Assitant的一些新进展。 1.Google Assitant通过WaveNet可以合成更加自然的AI语音。目前,Google Assitant口音库中加入了6种口音类型,适应各地发音习惯,而且都非常自然。 2.Google Assitant支持更自然的交流。为了与用户更好的交互,不仅是口音的多样化,Google Assitant比原来更了解人们的生活与表达习惯。例如,用户与Google Assitant进行多轮对话时,不再需要每句话都以“Hey Google”开头。这破解了之前AI语音助手难以进行多轮对话的问题。 3.Google Assitant能更好的执行多重任务,它能辨别出用户发出指令中的多重并列指令,并做出相应的反应。 4.Google Assitant更加适用于家庭教育场景。Google Assitant可提供超过13万儿童故事,而且新加入了Pretty please功能,鼓励小孩对Google Assitant进行礼貌提问。 5.Google Assitant成为了可听化与可视化结合的助手。Google Assitant加入了Visually assistant功能,使Google Assitant不只对用户进行语音提示,并且在设备屏幕上显示相应的信息,更方便使用,例如显示导航路线、显示菜谱视频。 6.三款搭载Google Assitant的带屏音箱将会于今年7月上市发售,包括JBL、联想、LG,Google旗下的YouTube资源也会向这些音箱开放。这些音箱都在今年CES上展示过。 7.Google Assitant支持用户通过它进行订餐与预约,Doordash、711、星巴克等餐饮品牌都与Google Assitant进行了合作。 为了展示Google Assitant的智能化程度,谷歌首席执行官Sundar Pichai播放了用Google Assistant打电话预约发廊服务和定餐厅的演示视频。Google Assistant在给发廊和餐厅的真人服务员打电话进行预约的过程中,让人几乎感觉不到这是AI与人的对话,而是人与人的对话。 这个功能是通过谷歌开发许久的AI系统Google Duplex实现的,目前尚处于内测阶段。但这段演示已经吊足了人们的胃口,让人不禁更加期待Google Assitant带来的更多可能性。 AI加持Android P Beta系统 Android系统已有10年历史。谷歌副总裁Dave Burke上台谈到了谷歌发布的全新系统Android P Beta,他说,这可能是Android近几年来最大的更新。 Dave Burke说,Android P Beta将成为谷歌把移动应用与AI结合的主要部分。Android P Beta有这些变化: 1.预测几个小时内用户要用的应用,智能分配手机资源,节省电量; 2.根据使用环境自动调节手机屏幕亮度; 3.预测用户行为,为用户推荐应用; 4.类似iPhone X的操作手势; 5.管控用户花在手机上的时间,比如夜晚把手机屏幕调成灰色,降低用户对手机的欲望。 6.谷歌还特别向开发者提供了一系列和AI相关的API:ML Kit,常见的AI功能都包含其中,而且更适合不太熟悉AI技术的开发者使用。 Google News:AI做新闻 谷歌此次推出了以AI驱动的新版Google News应用,有三项重点关注领域:让用户时刻关注新动态、理解新闻事件全貌、享受并支持你喜爱的媒体。跟今日头条很相似,Google News使用信息流的方式,用算法来推荐最适合你的新闻、短视频、深度文章、相关信息等。今天,Google News已在127个国家中上线。 其中,News_cast功能会将新闻进行梗概,帮助用户快速了解信息。Full coverage功能则会打通网络上各种散乱信息之间的时间、逻辑联系,建立新闻专题,帮助用户了解新闻的来龙去脉。 谷歌地图(Google Map):AI融入地图 在使用地图应用的时候,用户最害怕的一点就是——不准确! 然而,通过AI算法,Google Maps现在已经可以自动添加新开张的一些店铺,显示某一地点的路线变化,完善地图的准确性和完整性。除了告知用户到达目的地的路线之外,现在Maps还能向用户描述商店的开张时间、顾客在店内滞留的平均时长等信息。 它还能为不同的用户定制他们关心的信息,比如居住地附近新开了什么店铺,推荐附近的美食——这一些都是建立在机器学习之上的,通过比对用户个人偏好的大量数据。用户也可以与朋友快速分享地图上的美食,并且在地图上进行实时标注。这能帮助用户快速做出决定并下单,也能为商户带来新的商机。 此外,谷歌还介绍了“视觉定位系统”(Vision Position System,简称VPS)。简单来说,其就是通过手机摄像头,用AR技术来为用户进行导航。 谷歌摄像头(Google Lens) 此次大会对Google Lens的着墨也不少。 谷歌介绍了Google Lens如何让摄像头、Google Map、GPS信息进行融合。Google Lens可以在真实街景上叠加左转、右转或者前行标志,使用户更直观地了解到自己该怎么去往目的地。为了使用户体验更有趣,谷歌还开发了一只虚拟狐狸给用户指路。 同时Google Lens能进行更快更准确的文本识别。而且,在进行划词识别后,Google Lens不仅能理解字面意思,更能了解文本的背景和相关信息等,然后对文本相关信息进行展示。 Google Lens不仅能识别文本,而且运用通过AI加持的VPS(视觉处理系统),还能识别图像、地标、食物等。 Google Lens还推出了类似淘宝的用图片搜索相关商品的功能。 无人驾驶:车自己预判路况 值得一提的是,这是Waymo首次登上谷歌I/O大会。Uber和特斯拉、以及Waymo近来一直被爆出无人车事故,因此外界一直对自动驾驶相关技术争议颇大。不过,这并没有影响Waymo对新技术的憧憬。 Waymo CEO John Krafcik描述了如何利用AI技术来解决无人驾驶研发中的各种各样的问题。 Waymo提到,无人驾驶汽车对周边物体和环境的感知非常重要,通过不断的数据训练,其可以预测路上人与车的行动。其无人驾驶汽车已经积累了600万英里行驶里程,同时在仿真系统中已经行驶50亿英里。 即使在极端恶劣的环境下,Waymo 的算法依旧能识别出车辆和道路。Waymo 无人车的算法训练使用了 Google TPU,这使得训练效率提高了 15 倍,有了 AI 算法的帮助,Waymo 即使在暴雪这样的恶劣环境中,都能将测试和训练继续进行下去。 目前Waymo有2.5万辆车每天在路上验证各种路况。Waymo的讲解人举了个例子来说明神经网络的学习结果:无人车可以自己预测人们或车在横穿马路、闯红灯等行为提前预判,防止在过十字路口时候撞到闯红灯人或车。 本文出处:畅享网 本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。

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在宿主机查看docker使用cpu、内存、网络、io情况

使用命令 docker stats [OPTIONS] [CONTAINER...] docker stats命令返回一个用于运行容器的实时数据流。要将数据限制到一个或多个特定的容器,可以指定一个由空格分隔的容器名称或ID的列表。您也可以指定一个已停止的容器,但是停止的容器不返回任何数据 显示多个容器的运行信息 docker stats dockername1 dockername2 #容器名之间用空格隔开 扩展参数 OPTIONS 默认 说明 –all, -a false 显示所有容器(默认显示刚刚运行) –format 使用Go模板打印图像 –no-stream false 禁用流统计信息,仅拉取第一个结果 查看所有容器的运行状态 docker stats -a 我的官网 我的官网http://guan2ye.com 我的CSDN地址http://blog.csdn.net/chenjianandiyi 我的简书地址http://www.jianshu.com/u/9b5d1921ce34 我的githubhttps://github.com/javanan 我的码云地址https://gitee.com/jamen/ 阿里云优惠券https://promotion.aliyun.com/ntms/act/ambassador/sharetouser.html?userCode=vf2b5zld&utm_source=vf2b5zld 阿里云教程系列网站http://aliyun.guan2ye.com 我的开源项目spring boot 搭建的一个企业级快速开发脚手架

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Windows Server 软件定义存储—存储空间IO的分发

SDS不仅是一个软件和硬件解耦的过程,更是一个存储数据平面和控制平面解耦的过程。同样,Windows Server SDS也是一个数据平面和控制平面解耦的过程,结构后分为3个部分:存储池、存储空间和服务层。本文我们主要讲述Windows Server 存储空间I/O的分发,看看Windows Server SDS控制平面SDS如何对数据进行处理。我们将话题一分为二来看看不同层次的I/O分发: (1)存储空间I/O在群集节点间的分发 (2)存储空间I/O在节点硬盘间的分发 本文我们就这两种I/O分发进行讨论,在进入正题前,我们先来了解在WindowsServer 存储空间中经常用到的几个技术,这几个技术对我们认识WindowsServer 存储空间的数据读写有很大的帮助。所以在讲Windows Server 存储空间的I/O分发之前,我们先逐个认识下这3个技术: 存储空间列数(# of Column) CSV组件和I/O分类 存储分层和数据热度收集 存储空间列数 存储空间的列用来组织I/O分发到硬盘,列类似于一个虚拟的通道,和RAID的分条宽度相似。但是存储空间分条数据写入列和RAID分条后往硬盘写入不同,存储空间分条的数据先找到列这个通道,再写到列里的硬盘,写入列数体现了数据写入通道数。每个列通道里包含一块到三块不等的硬盘,列和硬盘数之比称之为列/硬盘数比,如图1所示。 图1 列/硬盘数比以及最大和最小列数因存储空间布局不同而不同,通常,简单布局的存储空间有一块硬盘,所以列:硬盘为1:1, 双重镜像的存储空间有2块硬盘,列:硬盘比为1:2,三重镜像的列:硬盘比为1:3。列数并非一成不变的,在构建存储池以后,存储池根据实际情况将列数调整为自动或者固定值,可以使用这个PowerShell命令查看存储空间列数。 条带交错大小(Interleave,和RAID strip size类似)和列数决定着分条尺寸。列数并非一成不变的,在构建存储池以后,存储池根据实际情况将列数调整为自动或者固定值,可以使用如下示例PowerShell命令查看存储空间列数。 PSC:\>Get-StoragePool-FriendlyName<yourstoragepoolname>|Get-ResiliencySetting-NameMirror|ftName,NumberofColumnsDefault 如果在创建存储空间的时候没有特别指明列数,这个列数就会是自动(auto),如果是auto的话,存储空间会按照环境自行调整,column也有个推荐的计算公式。因此我们可以自己修改列数: PSC:\>Get-StoragePool-FriendlyName<yourstoragepoolname>|Get-ResiliencySetting-NameMirror|Set-ResiliencySetting-NumberofColumnsDefault<#ofcolumnyoudesired> CSV结构 接下来我们看一下CSV的结构和组件,首先看下CSV的节点分类: 硬盘所挂载的节点称之为协调者节点,没有CSV硬盘挂载的节点称之为数据服务器,协调者节点同时也可以是数据服务器。节点又分为SMB服务器和SMB客户端,SMB客户端通常指的是没有物理连接到存储的节点。在分布式存储中,SMB客户端通常不提供和协调资源,更多的是使用资源。听起来,SMB Client节点就像小朋友去野炊的时候,那个不带米、不带菜也不带调料,只带碗筷来吃饭的小朋友。图2所示的这张图中的节点1和节点2都是协调者节点,节点3是数据服务器,节点1和节点2也可能是数据服务器,因为会发生物理连接的故障;节点1和节点2通常是SMB候选服务器,而节点3是SMB客户端,三个节点共同完成应用数据的读写。 图2 早期的Windows Server,比如2008的群集磁盘是通过SCSI SPC-3协议为磁盘所有者节点保留控制权的,而CSV可以保证多个节点同时读写CSV, 它怎么做到的呢?因为Windows Server 2008 R2及后续版本的CSV增加了编排层,包括以下几个编排工具来完成I/O的分发: (1)CSVFS文件系统 (2)CsvNsFlt过滤器 (3)CsvFlt过滤器 这些个过滤器和文件系统给我们带来访问本地卷相近的体验,大家用过CSV的都应该能感受得到,就是C:\ClusterStorage\Volume,并且让NTFS/ReFS卷可以被多台服务器同时访问,每个协调者节点都具有CSVFS文件系统和CsvNsFlt/CsvFlt编排过滤器。在图2中我们可以看到CSV具备多个I/O分发“管道”,应用访问CSV卷时,数据通过这些管道进行传输,这几个I/O分发“管道”包括: (1)直接I/O (2)文件系统重定向I/O (3)块级别重定向I/O 同时,无论是协调者节点还是数据服务器节点,其所包含的过滤器以及CSVFS/NTFS/卷/硬盘都可以用高度(Altitude)来标识,我们可以使用fltmcinstances这个命令来查看Windows Server过滤器和其他组件的高度,如图3所示。 图3 在写入数据时候顺序通常是从上往下发,就好像水流从高处往地处流一样。当然,水可以借助水泵从低处往高处走,同样CSV的I/O可以借助SMB协议从低处往高处传输。CSV组件里的过滤器以及CSVFS/NTFS/卷/硬盘用高度(Altitude)来标识,大家再看看图2,是不是组件和过滤器分布得有上有下。通常各个实例的高度按照从高到低排列为:CSVFS>NTFS>卷>硬盘,I/O在节点间可以从低层过滤器实例发往高层过滤器实例,也即I/O重定向。总而言之,在CSV里,I/O的路径包括: (1) I/O从水平较高的层往水平低的层下发 (2) I/O在节点间可以从低层过滤器实例发往高层过滤器实例,也即I/O重定向 (3) 各个实例的高度按照从高到低排列为:CSVFS>NTFS>卷>硬盘 CSV这些个文件系统和过滤器处理不同的I/O: CsvFlt 作用于文件级I/O定向、CsvNsFlt 作用于块级别I/O定向、CSV文件系统(CSVFS)作用于直接I/O。接下来我们看看CSV的几种I/O的特点,首先看看直接I/O,直接I/O指的是不会通过网络传输的读写I/O,而是从CsvFs通过CsvVbus直接到硬盘堆栈。图4所示的节点1和节点2物理连接到共享磁盘,它们可以完全不使用网络而是直接发送读写到磁盘,节点3因为没有连接到存储因而无法看到共享磁盘,所以不能使用直接I/O,但是节点3属于群集,所以节点3使用重定向I/O进行读写。 图4 再看看文件级重定向I/O,文件系统重定向I/O发生在节点文件系统之间,节点间通过SMB协议传输数据,如图5所示,协调者节点2的CsvFS将数据发送到CsvFlt再到NTFS,而数据服务器节点1和节点3通过SMB协议将元数据发送给协调者节点2。需要强调一点的是,文件级的I/O重定向的路径和CSV元数据更新的路径是一致的(我们这里所描述的元数据指的是除了读写以外的所有操作,比如创建、关闭、重命名、删除文件,修改文件属性、修改文件大小等)。 图5 最后看看块级重定向I/O,块级重定向I/O从CSV卷管理器发起I/O传输,节点间通过SMB协议传输数据。块级重定向I/O完全绕过CSV NTFS这一层直接访问NTFS下面的硬盘(就像直接I/O绕过卷这一层直接访问硬盘一样)。协调节点不使用CsvFs来传输数据,而是直接通过CsvNsFlt把数据传输给硬盘,如图6所示。以下3种情况会发生块级别重定向I/O: 图中节点3没有物理连接到硬盘,所以可能会使用块级别的重定向I/O 节点1虽然物理连接到硬盘,但是也有可能发生重定向I/O,比如硬盘控制卡、链路故障等原因导致I/O失败的时候。这种情况下,CsvVbus首先会尝试发送I/O给硬盘,如果发送不成功,那么就会通过块级别重定向I/O发送给协调者节点。 WindowsServer 存储空间。 图6 存储分层和数据热度收集 讲完了CSV组件和I/O分发的管道,以及3种典型的I/O类型,接下来我们讲第三个概念:存储分层和数据热度收集。 Windows Server 内置的存储分层管理服务(Storage Tiers Management Service)进行分层,默认,每天晚上1点启动冷热数据移动,在计划任务程序里自动执行,当然也可以手动执行;使用和碎片整理相同的defrage命令完成;存储分层服务按照1MB的单位分析数据热度并移动数据到预期的层。那么大家会问了,热度怎么计算和追踪呢? 存储空间如果设置了分层,默认会启用Heatmap(数据热度收集)。Heat map是数据访问的总结视图,它将跟踪到的数据增加、更新、删除、查询、扫描等所有信息归总到块级别。其实,Oracle也在使用ILM Heat map对其数据库进行表级别的跟踪,这些跟踪也最终汇总到块级别。 热度收集由一个参数控制,它就是TrNH,启用该标识会将分层的卷设置为“禁用数据热度收集”,通过以下命令,就可以给存储空间“贴上”TrNH标识,也就禁用掉了Heatmap。 fsutiltieringsetflags<卷>/TrNH 通过fsutil tiering clearflags <卷> /TrNH 可以清除TrNH标识,也即启用Heatmap 大家可以打开你的电脑,在命令提示符里输入: fsutiltieringclearflags<卷> 可以看看是否有TrNH标识,不过你在电脑里看到这个结果没有实际意义,因为TrNH针对的分层的存储空间卷才有效。 存储分层和数据热度收集 3个主要概念讲完了,接下来就要讲存储空间在节点级I/O分发了。我们在环境中创建了4个存储空间,并配置为CSV, 分别分配给两个不同的群集节点,2个分层CSV分别使用简单和镜像布局;另外2个不分层的CSV分别使用简单和镜像的布局。如图7所示。 图7 然后,我们使用Get‐ClusterSharedVolumeState查询CSV状态,筛选出发生文件级别重定向的I/O,在结果中可以看到,这里的两个CSV基于分层存储空间,对于所有节点来说都是文件级别的I/O重定向,与存储空间布局无关,如图8所示。 图8 同样,我们使用Get‐ClusterSharedVolumeState查询CSV状态,筛选出发生块级别重定向的I/O,在结果中可以看到,这里的两个CSV,对于所有者节点来说是直接I/O,但是对于非所有者节点来说,是块级别的重定向I/O,而且发生块级别的重定向I/O的原因与存储空间布局有关,如图9所示,如果CSV是镜像布局的存储空间,那么原因是StorageSpaceNotAttached,如果CSV是简单布局的存储空间,那么原因是NoDiskConnectivity。 图9 关于Windows Server存储空间I/O的分发方式,我们可以小结成下表: FIL03 FIL04 Tier-Simple 文件系统重定向I/O 文件系统重定向I/O Tier-Mirror 文件系统重定向I/O 文件系统重定向I/O Non-Tier-Simple 块级别重定向I/O 直接I/O Non-Tier-Mirror 块级别重定向I/O 直接I/O 而进一步来看,除了Windows Server 存储空间会发生文件级I/O重定向之外,发生文件级I/O重定向的可能原因还包括: (1)人为误操作重定向模式(CSV重定向状态在群集控制台可见) (2)不兼容的文件系统过滤器附加到NTFS/ReFS文件系统栈 (3)不兼容的卷过滤器附加在NTFS/ReFS文件系统下 (4)存储空间设置了分层,启用了Heatmap(数据热度收集) 发生块级I/O重定向的可能原因还包括: (1)节点没有物理连接到硬盘(NoDiskConnectivity) (2)存储空间没有附加给节点(StorageSpaceNotAttached),通常是因为: a. 存储空间的布局设置为镜像和奇偶校验 b. 启用了回写缓存的简单布局(禁用回写缓存,则使用直接I/O) 讲完节点间的I/O分发,我们再看硬盘级I/O分发,要结合之前的概念来理解。我们先看看简单布局的存储空间,列数为2的配置下,数据如何分发。因为每个列代表着一个I/O虚拟通道,每个虚拟通道包含一块硬盘,数据被条带化后,由两个列写入到各自的一块硬盘,同时我们计算出分条尺寸=2*256=512KB,如图10所示。 图10 镜像布局的存储空间,列数为2的配置下,数据又如何分发呢?镜像布局和简单、奇偶校验布局不同的一点是在条带层底下添加了I/O镜像层,也即数据复制层,所以双重镜像布局要求每个列必须包含两块硬盘。条带后的数据写入列之前在复制层将一份数据复制成两份,然后将两份数据分别写入列的两块硬盘。如图11所示。同时,数据被分条后,尽管写入硬盘的分条尺寸为1024KB,但是写到两个列的数据都是256KB,分条尺寸=2*256=512KB。 图11 当然,可以类推出2列和三重镜像,N列和其他布局的存储空间I/O的下发。我们就不再一一展开了。

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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。

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。

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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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