充電站與 Model 3 喜訊熱炒,特斯拉與鋰礦商股價大漲

特斯拉(Tesla Inc.)股價在沉寂多日後,在 8 日突大漲 6%,執行長馬斯克(Elon Musk)推文要在充電站加蓋老式汽車餐館,大受粉絲歡迎,而鋰礦供應商股價大漲,也為特斯拉平價電動車「Model 3」的生產狀況增添樂觀氛圍。   特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk)1 月 6 日發表推文,他打算在洛杉磯一座全新的超級充電站,加蓋老式汽車餐館,而餐廳不但會應粉絲要求供應爆米花,還會在戶外螢幕播映史上最精採的電影片段。就如同馬斯克於 2017 年 12 月宣布要把特斯拉電動車送上火星的推文一樣,這筆推文也獲得粉絲熱烈回響,股價跟著熱炒。   馬斯克是不是認真的,目前並不清楚。不過,他最近透過 Instagram 聲稱要把自己的 Roadster 電動跑車,放上 SpaceX 的測試火箭,並在稍後親口證實這項消息。   馬斯克經常用 Twitter 跟顧客互動、並對未來要發表的產品提出暗示。然而,部分人士卻批評,馬斯克只是想藉此分散人們對公司營運的關注。特斯拉的交車進度仍嚴重落後自訂目標,而在試圖擴產的同時,燒錢的速度也不容小覷。   另一方面,R.W. Baird 分析師 Ben Kallo 看好美國化學大廠 Albemarle Corp. 的鋰電池事業前景時,則提到 Model 3 正在持續擴產。   The Motley Fool、Benzinga 等外電報導,Kallo 報告稱,鋰礦市場未來幾年將保持在平衡或吃緊的狀態,中期而言,需求成長會跟供給同步、甚至超越,而 Albemarle 的擴產計畫則仍照進度進行。   Kallo 認為,接下來有幾個推升 Albemarle 股價的催化劑,當中包括展示新款電動車的汽車大展、汽車 OEM 大廠可能宣布電動車計畫、特斯拉開始擴產 Model 3 等。   (本文內容由授權使用。首圖來源:)

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Nature:喝酒能直接篡改記憶,讓人對酒精欲罷不能?

  撰文:石雲雷

  酒精對人體健康的危害早已深入人心,但卻難以被戒除。一個重要原因在於,飲酒一段時間后,人們會形成酒精依賴症,以致終身無法擺脫酒精帶來的危害。最近,一項發表在《自然》上的研究或許揭示了酒精依賴症產生的機制。研究指出,酒精的代謝產物能影響海馬體中神經元的表觀遺傳、直接篡改記憶,讓人對酒精欲罷不能。

  酒精依賴症

  根據 WHO 的一項調查,2016 年全球有高達 280 萬人因酒精而死亡,酒精也被列為全球第七大早死及致殘因素。對於 15~49 歲的男性,飲酒更是成為首要致死因素。

  大量酒精攝入不僅對胃和肝功能造成嚴重損傷,使身體產生炎症反應,還會對大腦造成多重危害。短期的大量飲酒直接影響多個腦區的功能、刺激炎症反應,阻礙神經元間的信息交流和神經元的發育。而長期大量飲酒會縮小腦容量,損害大腦的認知和記憶功能。

  好在,酒精對認知的損傷並非完全不可逆的。如果能成功禁酒,隨着神經干細胞的重新發育和分化,大部分認知功能可以恢復。但實際情況並不樂觀:高達 93% 的禁酒者會在一段時間後會重新開始酗酒。究其原因主要在於,他們無法擺脫酒精依賴症。

  酒精依賴症(Alcohol Use Disorder),也被稱作酒精使用障礙,是指飲酒一段時間后,即使遭受酒精帶來的多種危害,仍然對酒精產生不受控制的強烈意願。這種癥狀已被界定為一種精神疾病,全球大概有 2.37 億男性和 4 600 萬女性患有酒精依賴症。但酒精依賴症產生的原因並不清晰,因而一直沒有有效的治療措施。

  本周,賓夕法尼亞大學發表在《自然》上的一項研究,首次證實酒精的代謝產物直接影響大腦海馬體中神經元的表觀遺傳。他們認為,這可能是酒精依賴症產生的原因。 

  酒精能塑造記憶

  這項最新研究通過小鼠試驗闡述了酒精如何讓大腦產生依賴。研究指出,飲酒後,一部分酒精隨血液進入大腦。酒精在大腦中代謝生成乙酸鹽后,神經元中的乙酰輔酶A合成酶2(ACSS2)將乙酸鹽轉化成乙酰基,加在與 DNA 結合的組蛋白上。並且,組蛋白的乙酰化會持續較長的時間:研究人員向小鼠注射乙醇后,較高的組蛋白乙酰化水平維持了 8 個小時。這期間,組蛋白相應區域的結構變得鬆散,因而 DNA 會暴露出來,得以進行翻譯和表達。

  酒精和乙酸鹽在酶 ACSS2 的作用下,均能直接導致組蛋白的乙酰化,影響大腦基因的表達。

  由酒精在酶 ACSS2 作用下導致的組蛋白乙酰化,能促進 3613 個基因的表達。這些基因參与多項神經系統的任務,包括神經元間的信號傳遞、學習和記憶。這其中,就包含了與飲酒行為相關的基因,例如與海馬體的神經突觸可塑性、使用酒精和上癮相關的基因Slc17a7

  為了進一步明確 ACSS2 酶的作用,研究人員通過抑製劑 ACSS2i 抑制 ACSS2 酶的活性。這時,多個參与行為調節和神經系統功能的基因表達受到了抑制。研究人員將 ACSS2 酶正常表達和受到抑制的小鼠分別放置在含有鹽水和酒精的區域、生活 4 天後,讓小鼠自由選擇活動區域。這時,正常小鼠明顯偏愛在酒精區域活動,而 ACSS2 酶受抑制的小鼠並沒有這種偏愛。他們將小鼠的這種行為稱為酒精介導的條件性位置偏愛(CPP)。換言之,小鼠在受到一定的酒精刺激后,更喜歡有酒精的環境。

  這種偏好的形成,主要歸因於ACSS2 酶促進了海馬體中和酒精相關的空間記憶的形成。早在 2017 年,這支研究團隊就在《自然》雜誌發文指出,ACSS2 酶在海馬體中能協助短期記憶轉變為長期記憶,與空間記憶的形成密切相關;相反,抑制 ACSS2 酶的活性甚至能永久消除一些記憶。這些發現證實了由乙酸鹽引起的組蛋白乙酰化和基因表達,會誘導和酒精相關記憶的形成,可能導致長期的、和酒精相關的行為。

  經過訓練后的正常小鼠,更喜歡待在有酒精的隔間。而 ACSS2 酶活性受到抑制的小鼠,不會表現出這種現象。 

  潛在的治療手段

  論文通訊作者、賓夕法尼亞大學表觀遺傳學研究所的所長 Shelley Berger 表示:“酒精的代謝產物能直接被身體使用,產生的乙酰基團加在包裹 DNA 的組蛋白上。這個研究結果令我們非常震驚。這項研究第一次显示了酒精的代謝產物乙酸鹽能直接影響大腦的表觀遺傳。“

  ACSS2 酶作用機制的發現,使得它可能成為治療酒精依賴症的靶點。研究的聯合作者 Philipp Mews 說:“這項研究確定了酒精代謝和海馬體組蛋白乙酰化的直接聯繫。這可能為酒精依賴症和其他神經精神性障礙,提供全新的治療措施。”

  此外,由於乙酸鹽能直接導致大腦中組蛋白的乙酰化,研究人員推測人體內的其他來源的乙酸鹽,例如由腸道菌群產生、通過其他食物攝入的,也有可能以類似的方式影響大腦功能,並控制或促進一些其他的代謝特徵。而這些問題,都有待於進一步的研究。

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MSP、CMP 面對“多雲”最大挑戰是:網絡

  新的基於雲的應用程序和 IT 服務迅猛發展,導致市場上的多樣性與日俱增,而多雲早已成為現實。此外,對連接和帶寬的巨大需求常常將現有的網絡基礎設施和運營推向極限。一方面,這給服務提供商帶來了重大挑戰,它們需要及時跟上加快發展的步伐。另一方面,這也提供了獲得競爭優勢的機會。

  然而,服務提供商需要使用業界最佳的創新的業務增強解決方案,以便更靈活地應對市場需求,同時提高效率和安全性。眼下,基於軟件的方法發揮重要作用,讓企業可以基於智能網絡以及分析工具和高度自動化的流程帶來的更佳可見性,迅速高效地應對新的需求,併為複雜、廣泛分佈的基礎設施提供連接性、安全性和可管理性。

  正是在這種背景下,瞻博網絡提供 Tungsten Fabric 開源產品和 Contrail 商業版解決方案,擁有 SDN 功能的管理和控制軟件,以簡化服務交付。

  Contrail 的起源

  早在 2012 年,瞻博網絡收購了 Contrail Systems,在軟件定義網絡(SDN)方面邁出了一大步。Contrail 在 SDN 熱潮的早期階段顛覆了市場,因為它引入了網絡即服務理念,通過面向虛擬環境和物理環境的單一管理平台加以抽取。

  收購 Contrail Systems 一年後的 2013 年底,瞻博網絡將其 Contrail Networking 軟件作為官方商業產品來提供,同時還提供全面的商業支持服務。

  與此同時,瞻博還開源了 Contrail 技術,採用 Apache 2.0 許可證的這項技術名為 OpenContrail。將 Contrail 技術回饋開源社區讓開發人員有機會為該項目做出貢獻,並使服務提供商和企業能夠根據自身的具體要求靈活地調整 Contrail。

  Tungsten Fabric——OpenContrail 遷移到 Linux 基金會

  2018 年 3 月,瞻博網絡向前又邁出了一步,將 OpenContrail(開源項目)遷移到了 Linux 基金會,使其更加“開放”。此舉對該項目來說是根本性變化,因為這意味着 Linux 基金會現在是所有者。在這種背景下,這個開源項目有了一個新名稱:Tungsten Fabric,這還有助於更好地區分開源項目和瞻博網絡的商業產品線。

  在 2019 年 9 月,雲頭條與瞻博網絡中國區企業事業部總經理恭弘=叶 恭弘勇、瞻博網絡中國區創新和架構部架構師李錦勛進行了深入的溝通,探討 Tungsten Fabric。

  面對 IT 行業變化和多雲市場的需求,Tungsten Fabric 的價值是什麼?瞻博網絡中國區企業事業部總經理恭弘=叶 恭弘勇表示:

“在多雲時代,我們看到了眾多合作夥伴的轉型,他們從傳統集成商向新一代集成商(MSP)轉型,最複雜、最難做的是解決雲管平台(CMP)的網絡問題。 這樣的話,正好瞻博網絡在這方面積累了很多經驗。 他們選擇了 Tungsten Fabric 開源解決方案,甚至從開源解決方案認識到了我們的商業產品,並且購買。對於多雲市場需求來講,我們認為它是相當重要的一個組件,而且贏得用戶好評。“

  對此雲頭條提了五個問題,以下為詳細回復,供各位參考~

  Tungsten Fabric 為 CMP、MSP 解決了什麼問題?

  CMP 是 MSP 的核心業務產品,也帶給 MSP 最核心的競爭力。而 CMP 通常體系架構複雜,內容龐雜。在 CMP 的基礎設施管理模塊中,包括了計算、存儲和網絡等部分。相對而言,這幾個部分中最為複雜的是網絡部分。因為,計算和存儲的技術和協議較為統一,頭部廠商相對集中,並且存儲和計算資源在企業長期發展的產品更新過程中,與業務相對獨立。而網絡技術歷史悠久,協議眾多,分支龐雜,並且在實際業務中,與業務緊耦合,技術對業務的運行影響巨大。因此,CMP 中,關於網絡部分的解決方案也最為複雜。Tungsten Fabric 的出現,則可以減輕 MSP 對於網絡部分的研發技術投入,使 CMP 可以集中精力做好業務上層部分,關注業務的服務管理能力。利用 Tungsten Fabric 的開放性,CMP 可以較為容易地實現多廠家的網絡設備的管理和整合。

  簡而言之,Tungsten Fabric 在技術上和商業上為 CMP 和 MSP 解決的問題如下。

  技術:

  • 利用 TF 強大的網絡業務能力,改善 CMP 的網絡業務性能和體驗
  • 利用 TF 支持任意的 Underlay,使 CMP 可以適應任何網絡環境,無需強迫客戶在進行業務雲化或者雲管理時變更網絡的設計,加速了 CMP 的實施。
  • 利用 TF 的開放性為 CMP 的網絡管理帶來開放性,使 CMP 支持多廠家網絡資源管理
  • 利用 TF 提供豐富的網絡安全功能,不僅僅實現 CMP 平台上多租戶的業務隔離,還可以利用 NFV 功能實現傳統網絡和虛擬化網絡之間的安全隔離

  商業:

  • 降低 CMP 的開發成本,利用社區所提供的技術和資源實現快速的 CMP 網絡管理部分開發
  • 加速 CMP 的研發速度,降低 MSP 在網絡層研發投入,使 MSP 可以更多投入到業務管理層
  • 利用 TF 帶來的開放性和開源屬性,增強 CMP 在業務上對客戶的吸引力

  Tungsten Fabric 是瞻博網絡平台與設備解耦的重要一步。與 Tungsten Fabric 的開放和開源相對,市場上目前的其他網絡廠商提供或者參与的 CMP 平台,由於網絡功能部分要深度綁定廠商自己的網絡產品,無法解耦,導致整個 CMP 從開放系統轉換為封閉系統,這種網絡層的封閉的生態鏈對客戶形成綁定,消除客戶的自由選擇機會,實現最大化廠商利益。這類 CMP 通常不提供或者僅提供一小部分接口給第三方開發者,從而使其他 MSP 難以將其集成到自己的 CMP 中,難以形成開放的生態和對第三方產品的支持。

  客戶一旦選擇了這樣的 CMP 或者組件,則會被封閉到廠商自己把控的圈子內,未來難以離開廠商的控制範圍。從這個層面向上看,則可以視為是客戶的自主可控策略的失敗。對於客戶而言,自主可控的本質是可以訪問源代碼、具有自主知識產權和可以獨立服務和開發,一旦選擇了這樣的封閉系統,客戶將失去對自有雲架構的把控,完全受制於人。而 Tungsten Fabric 則通過開源實現了平台和設備的解耦,帶給開放者和客戶自由,使客戶真正可以實現對雲架構的自主可控,這正是 Tungsten Fabric 真正的魅力。

  瞻博網絡一直在倡導網絡設備的軟硬件解耦,近期瞻博網絡在自己的交換機產品線逐步開始支持開放網絡操作系統 SONiC,客戶可以從瞻博網絡購買硬件平台來運行 SONiC 系統。同時,瞻博網絡為 SONiC 系統和服務器環境提供了基於容器技術的商業 cRPD 路由協議棧,實現了 Junos 路由協議棧的跨平台部署。通過這些手段,瞻博網絡提供全棧解耦,從網絡設備的軟硬件解耦,到整個網絡層通過 TF 來實現全面解耦。

  Tungsten Fabric 僅僅是瞻博網絡構建全面開放的多雲架構解決方案的一部分。瞻博網絡的目標是提供多雲環境下,最開放、最強大和最全面的軟件定義網絡解決方案,消除客戶在轉向多雲業務的過程中的疑慮,實現用戶選擇的簡化,實現“精研至簡”的願景。

  Tungsten Fabric 與同類的開源解決方案 OpenDayLight 的區別 ?

  從本質上來說都是開源系統,OpenDayLight 是一個開放的模塊化平台架構,不是指具體某一款產品,一般是基於 OpenDayLight 平台再去開放需要的功能,OpenDayLight 聚焦在網絡和服務等比較寬泛的層面。Tungsten Fabric 則是從網絡一直延伸到業務層面,Tungsten Fabric 更加專註於為複雜的多棧多雲網絡提供統一的網絡和安全架構的解決方案。

  相比 OpenDayLight,Tungsten Fabric 明顯區別如下:

  • 具有廣泛的支持性,支持使用不同編排平台(Kubernetes, Mesos/SMACK, OpenShift, OpenStackand VMware 等)編排不同類型的工作負載(虛擬機、容器、裸機),提供了一致的網絡功能和安全策略。
  • 統一性,具有插件支持 CNI、Neutron 或者 vSphere
  • 具備豐富的網絡和安全功能,改變了原有 SDN 注重軟件和編排,而忽視網絡功能和特性的狀態。在功能上支持 EVPN、VXLAN、ECMP、狀態防火牆、七層負載均衡、BGPaaS,服務鏈、應用層策略、基於標籤的終端分組、流量可視化、下一代防火牆卸載、IPSec 等。
  • 提供高性能的網絡能力。Tungsten Fabric 具有專門優化的 vRouter,具備與硬件路由器相似的數據包轉發機制,提供無與倫比的高轉發性能,滿足現代超大規模雲網絡需求。
  • 可擴展能力,利用分佈式架構支持超大規模數節點的部署,支持雲網絡無限延展海量的 VN 網絡。

  Tungsten Fabric(開源版) 與 CONTRAIL (商業版)的區別?

  Tungsten Fabric 和 Contrail 共享代碼,在網絡和安全方面功能是一致的。Tungsten Fabric 缺乏 CEM 中的 AppFormix 套件。AppFormix 提供服務器、中間件、Openstack 等軟件的性能監控功能。此外,Juniper 為 Contrail 提供專業的軟件服務,而 Tungsten Fabric 只能通過社區獲得服務和支持。

  選擇 Tungsten Fabric 具體案例

  TF/Contrail 推出以來,在全球得到了廣泛的關注和使用。從客戶覆蓋範圍來說,客戶群包括以下幾類:

  • 電信運營商:AT&T、Verizon、NTTCom 等。
  • 雲業務供應商:XON-Wingu、TCP Cloud 等。
  • 大型企業:eBay、Symantec、OrangeBusiness Service、Riot Games、中國某大型金融客戶等。

  這些企業的主要應用場景可以分為以下幾種:

  典型客戶:workday

  • 為 SaaS 提供大規模的網絡安全支持
  • 需求:清晰的租戶隔離;高性能的 OpenStack Neutron 替代;為任意的 Underlay 架構提供 Overlay 業務;不進行廠商鎖定;支持多種部署模式下的 Overlay
  • TF/Contrail 的價值:安全的多租戶隔離;超大規模網絡支持;標準和成熟的協議;支持異構計算環境

  典型客戶:Riot Games

  • 為容器化的 SaaS 提供多租戶雲環境
  • 需求:支持快速發展的雲業務;支持多租戶自服務的開發測試雲;提供容器化網絡的安全、多租戶支持;與客戶定製的編排系統集成;支持多雲環境(本地化和 AWS);支持服務鏈
  • TF/Contrail 的價值:支持容器化網絡、支持多雲、可以作為統一的虛擬化網絡和安全層;;與定製的編排系統集成

  典型客戶:TCP Cloud

  • 為 IaaS 環境的私有雲提供高性能支撐
  • 需求:提供對任意 Underlay 網絡的支持;不進行廠商鎖定;敏捷和靈活;支持對 overlay 和 underlay 的連接;對租戶清晰地隔離
  • TF/Contrail 的價值:標準和成熟度的協議;支持對傳統和虛擬化的環境的連接;大規模改善現有的網關的性能;安全的多租戶支持

  典型客戶:賽門鐵克

  • 敏捷的 IaaS 雲支持
  • 需求:敏捷的 DevOps 環境;降低人工干預/避免錯誤;提供任意 Underlay 下的 Overlay;清晰的租戶隔離
  • TF/Contrail 的價值:提供按需橫向擴展的網絡服務;提供自動化的網絡部署;大規模提高現有網關的 ROI;安全的多租戶隔離

 

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物聯網架構成長之路(47)-利用GitLab實現CI持續集成

0.前言
  前段時間,考慮到要練習部署一套CI/CD的系統。一開始考慮到Jenkins,隨着這两天的了解,發現最新版的GitLab已經提供有CI/CD集成了。所以本次博客,乾脆一步到位,直接用GitLab裏面的CI/CD模塊。Jenkins可能需要更高級的應用場合。經過測試GitLab自帶的功能完全符合我的需求。

1. 安裝GitLab和GitLab-CI(gitlab-runner)
  英語比較好的,可以直接看官方文檔。https://docs.gitlab.com/omnibus/docker/#install-gitlab-using-docker-compose https://docs.gitlab.com/ee/ci/quick_start/README.html
  下面提供我使用的 docker-compose.yml

 1 version: '3'
 2 services:
 3     gitlab:
 4         image: twang2218/gitlab-ce-zh:latest
 5         #image: gitlab/gitlab-ce:rc
 6         restart: always
 7         hostname: '172.16.23.203'
 8         environment:
 9             GITLAB_OMNIBUS_CONFIG: |
10                 external_url 'http://172.16.23.203:8929'
11                 gitlab_rails["time_zone"] = "Asia/Shanghai"
12         ports:
13             - 8929:8929
14             - 1080:80
15             - 1443:443
16             - 1022:22
17         volumes:
18             - /root/workspace/docker/gitlab/1/config:/etc/gitlab
19             - /root/workspace/docker/gitlab/1/logs:/var/log/gitlab
20             - /root/workspace/docker/gitlab/1/data:/var/opt/gitlab
21     gitlab-runner:
22         image: gitlab/gitlab-runner:latest
23         restart: always
24         volumes:
25             - /root/workspace/docker/gitlab/2/config:/etc/gitlab-runner
26             - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock

  執行docker-compose up -d 就運行起來,幾點需要說明的
    1. gitlab的image,可以選擇中文版或者英文版
    2. hostname 這裏指定本機IP地址
    3. gitlab環境變量,external_url表示提供訪問的IP和端口,時區配置上海
    4. 端口映射,默認是80端口,由於我上面配置了8929,所以映射8929到Host主機
    5. volumes 配置持久化數據
    6. 這裏的/var/run/docker.sock 要映射到主機,因為會用到主機的一些資源,同時還會在docker裏面安裝docker
  下面是運行效果,第一次運行會比較久,因為要拉取鏡像和初始化GitLab

2. 登錄使用GitLab
  首次登錄,設置密碼。 登錄默認用戶名是root
  利用模版,新建一個Spring項目

  利用IDE,或者其他工具,或者直接在GitLab修改代碼

3. 配置CI/CD,把機器(gitlab-runner)註冊到GitLab中
  可以在項目配置CI/CD機器,也可以在個人所有項目下配置,也可以由管理員配置所有項目下CI/CD機器。原理和流程都是一樣的,只是比Jenkins更加細粒度控制而已。

  進入gitlab-runner的Docker,執行初始化命令 gitlab-ci-multi-runner register,完整命令如下:

1 sudo docker exec -it gitlab-runner gitlab-ci-multi-runner register

  需要錄入的信息,安裝上圖進行,填寫,後續還可以修改。

  如果需要修改,可以修改之前volumes配置的路徑下, config/config.toml

 

 1 concurrent = 1
 2 check_interval = 0
 3 
 4 [session_server]
 5   session_timeout = 1800
 6 
 7 [[runners]]
 8   name = "myRunner"
 9   url = "http://172.16.23.203:8929/"
10   token = "96beefdaa54832b0c8369ffa3811c9"
11   executor = "docker"
12   [runners.custom_build_dir]
13   [runners.docker]
14     tls_verify = false
15     image = "docker:latest"
16     privileged = true
17     disable_entrypoint_overwrite = false
18     oom_kill_disable = false
19     disable_cache = false
20     volumes = ["/cache", "/root/.m2:/root/.m2", "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"]
21     shm_size = 0
22   [runners.cache]
23     [runners.cache.s3]
24     [runners.cache.gcs]

 

  上面這個是配置文件,裏面有幾個注意點
    1. privileged 這裏要配置 true,因為要在docker裏面安裝docker
    2. /root/.m2 這個是配置maven的倉庫使用宿主主機的緩存,這樣就不用每次CI都要下載依賴
    3. /var/run/docker.sock 這個也要配置,在構建dockerfile的時候會用到
  還有一個需要配置的就是,這個Runner需要設置tag,這個是標識Runner的名稱。在.gitlab-ci.yml中會用到

4. 配置CI/CD
  默認GitLab是啟用該功能的,根目錄配置新增 .gitlab-ci.yml 文件,然後每次git push,都會觸發CI持續集成。當然可以在yml配置,在主線master觸發。
  來個簡單的配置,測試一下

 1 image: maven:3-jdk-8
 2 cache:
 3     paths:
 4         - .m2/repository
 5 test:
 6     stage: test
 7     script:
 8         - mvn package
 9     tags:
10         - tag

  上面這個配置,寫到.gitlab-ci.yml然後提交到repo,我們提交該文件到gitlab對應項目上去。

1 git add .gitlab-ci.yml
2 git commit -m "Add .gitlab-ci.yml"
3 git push origin master

  如果嫌慢,pom.xml 可以換個阿里源

 1         <repository>
 2             <id>maven-ali</id>
 3             <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
 4             <releases>
 5                 <enabled>true</enabled>
 6             </releases>
 7             <snapshots>
 8                 <enabled>true</enabled>
 9                 <updatePolicy>always</updatePolicy>
10                 <checksumPolicy>fail</checksumPolicy>
11             </snapshots>
12         </repository>

  一提交,就會觸發自動構建

  可以看到整個構建過程,如果出現錯誤,也是到這個日誌裏面排查問題。

 

 

5. 測試、打包、發布
  這一步,我們實現一個簡單的測試、打包、發布
5.1 增加 Dockerfile

1 FROM openjdk:8-jdk-alpine
2 VOLUME /tmp
3 COPY  target/demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar app.jar
4 ENV PORT 5000
5 EXPOSE $PORT
6 ENTRYPOINT ["java","-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom","-Dserver.port=${PORT}","-jar","/app.jar"]

5.2 修改 .gitlab-ci.yml

 1 image: maven:3-jdk-8
 2 
 3 variables:
 4     DOCKER_TAG: test/demo-spring:0.1
 5 
 6 cache:
 7     paths:
 8         - .m2/repository
 9 
10 stages:
11     - test
12     - package
13     - deploy
14 
15 test:
16     stage: test
17     tags:
18         - tag
19     script:
20         - mvn test
21 
22 package:
23     stage: package
24     tags:
25         - tag
26     script:
27         - mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
28     artifacts:
29         paths:
30             - target/*.jar
31 
32 deploy:
33     image: docker:latest
34     stage: deploy
35     services:
36         - docker:dind
37     tags:
38         - tag
39     script:
40         - docker version 
41         - docker build -t $DOCKER_TAG .
42         - docker rm -f test || true
43         - docker run -d --name test -p 5000:5000 $DOCKER_TAG

  那個artifacts.paths 配置,提交target目錄下的文件到下一個流水線,因為不同流水線,由於是基於Docker,所以每一步都是隔離的。同時,上傳的附件還可以在構建成功后,在流水線pipelines界面進行下載。每一步的image都是可以指定的,那個tags也是可以指定的。可以提交到不同的機器進行構建。
  上面一共就三步流程,先test(測試),然後package(打包編譯),最後deploy(發布測試)。前兩個比較好理解,就是maven的基本命令。最後那個deploy就是利用docker裏面的docker來進行打包成docker,然後運行起來,作為測試發布。
  更新代碼.gitlab-ci.yml,然後提交,觸發持續集成。

  查看構建日誌

  查看宿主機鏡像和運行狀態

  查看瀏覽器,已經發布到測試環境了

5.3 釘釘通知

 1 image: maven:3-jdk-8
 2 
 3 variables:
 4     DOCKER_TAG: test/demo-spring:0.1
 5 
 6 cache:
 7     paths:
 8         - .m2/repository
 9 
10 stages:
11     - test
12     - package
13     - deploy
14     - notify
15 
16 test:
17     stage: test
18     tags:
19         - tag
20     script:
21         - mvn test
22 
23 package:
24     stage: package
25     tags:
26         - tag
27     script:
28         - mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
29     artifacts:
30         paths:
31             - target/*.jar
32 
33 deploy:
34     image: docker:latest
35     stage: deploy
36     services:
37         - docker:dind
38     tags:
39         - tag
40     script:
41         - docker version 
42         - docker build -t $DOCKER_TAG .
43         - docker rm -f test || true
44         - docker run -d --name test -p 5000:5000 $DOCKER_TAG
45 
46 notify:
47     image: appropriate/curl:latest
48     stage: notify
49     tags:
50         - tag
51     script: "curl 'https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=d6c15304c1***************************************' -H 'Content-Type: application/json' -d '{\"msgtype\": \"text\", \"text\": {\"content\": \"功能已更新部署至測試環境\"}}' "

  有了這個通知,就可以做很多事情了,寫個腳本,封裝成一個Docker 鏡像,可以發送釘釘,發送郵件,可以對接到第三方系統等。

  更多高級應用,如集成之前了解的Harbor,Rancher。使整個系統更加強大,更加智能化。

 

參考資料
  
  
  
  
  

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台積電與格芯達成訴訟和解 現在及未來十年專利交互授權

  作者:蘇亞

  【TechWeb】10 月 29 日,台積電宣布與格芯(GlobalFoundries)達成專利訴訟和解,雙方同意撤回所有法律訴訟,並同意對現有及未來十年的半導體技術專利,達成全球專利交互授權協議。

  根據台積電公告,他們將駁回它們之間以及涉及其任何客戶的所有訴訟,兩家公司已經同意相互之間廣泛的專利壽命交叉許可,這些交叉許可適用於彼此在全球範圍內現有的半導體專利以及在未來十年內將要申請的專利,該決議保證了台積電和 GF 的運營自由,並確保各自的客戶將繼續獲得每個代工廠的完整技術和服務。

  “我們很高興很快達成這一承認我們各自知識產權實力的解決方案。今天的公告使我們兩家公司都能專註於創新並更好地為全球客戶提供服務。” GF 首席執行官 Thomas Caulfield 說。“ GF 與台積電之間的這項協議確保了 GF 的增長能力,並且是當今全球經濟核心的整個半導體行業的勝利。”

  半導體行業一直競爭激烈,驅使參与者追求創新,豐富了世界各地數百萬人的生活。台積電已投入數百億美元用於創新,以達到今天的領先地位。”台積電總顧問 Sylvia Fang 說。“這項決議是一項积極的進展,將使我們始終專註於滿足客戶對將不斷帶來創新的技術的需求,這將使整個半導體行業蓬勃發展和繁榮。”

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雲孤島“混而不合” 戴爾推出一致性混合雲平台

  過去的幾十年,IT 基礎架構經歷了從大型機到 PC 機,從數據中心到移動互聯網、IoT 的變化,看起來我們總是在重複集中、分佈的循環演進過程,但戴爾公司認為,每一次的改變都不是簡單的重複,而是在原有基礎上的提升和發展。

  雲計算時代,企業 IT 戰略重點在不斷地轉移,企業看待雲計算的角度也不再以資源視角,而是更多從應用或者工作負載視角。

  在構建企業的核心數據架構以及釋放數據潛能的過程當中,IT 和 OT 的戰略重點在快速融合,創新理念到業務落地,數據管理到業務安全,全球展望到全球服務,所有這一切都在不斷推動每一家企業去實施新 IT 戰略——從資源平台的打造到創新平台的演進。

  為何需要戴爾科技雲平台?

  戴爾科技集團企業技術戰略架構師總監許良謀表示,隨着雲計算行業發展,一个中大型企業內部存在3-5 朵雲是非常正常的,假如企業客戶把關鍵應用放到公有雲,一定會考慮同時放在兩朵公有雲,再加上生產線私有雲,支持創新業務的測試雲、開發雲等,企業內部有3-5 朵相同或者不同的雲是正常現象。

  以戴爾集團本身為例,戴爾內部有超過 1200 個應用,涵蓋從售前、售後、供應鏈等各個環節,一朵雲解決想要所有的問題是不可能的,所以企業尋求多雲戰略是實際需求推動。

  但多雲同樣帶來困擾,戴爾科技集團全球資深副總裁、大中華區企業解決方案總經理曹志平解釋道,每家企業的應用和業務流程在不同的時間階段,需要不同的部署方式;每一個雲平台的技術特點不同,決定了它對某些工作負載支持效果好一點,對某些工作支持差一點;此外,多雲形態下的雲計算資源計費,很多用戶發現產生了跟預期偏差較大的情況,尤其是對於網絡資源消耗帶來的費用增長,企業用戶對這方面的估計不足。

  企業難以應付部署在各種雲平台上的工作負載,數據孤島變成了新的雲孤島,數據割裂導致企業在做整體業務規劃、整體戰略實施時徒增困難。

  雷鋒網了解到,今年年初,戴爾科技集團決定整合集團內部所有與雲計算相關的技術和資源,打造一套能夠充分利用各種雲平台技術的落地方案,尤其是 VMware 和戴爾易安信,兩者解決方案深度融合,推出了一個一致性的雲策略——戴爾科技雲平台。

  多雲至簡

  “戴爾科技集團的雲是一朵徹底的混合雲,基於 VMware Cloud Foundation 軟件定義數據中心,開發者無需注意應用所在位置。可以在最合適的位置來運行工作負載”,在一年一度的戴爾科技峰會主論壇演講中,戴爾公司創始人邁克爾·戴爾也着力推廣一致性混合雲。

  多雲至簡是戴爾混合雲解決方案的關鍵詞,看起來“多”和“簡”好像是兩個錯位的反義詞,多雲是企業擁抱雲架構演進的必然過程,至簡表示企業希望混合雲架構帶來價值,卻並不希望帶來額外的複雜。

  從技術視角看,戴爾混合雲解決方案是兩種能力的融合,其一是虛擬化技術,使企業 IT 能夠大規模整合資源,並將資源池化;其二是軟件定義數據中心技術,是把整個數據中心軟件化和敏捷化的關鍵技術。

  “對於一個企業來說,整個平台從資源平台轉型到創新平台,真正的用戶是創新者,創新者根本不用在乎底層平台是什麼技術實現,只要有創新的想法就可以迅速獲取創新所需要的平台”,VMware 大中華區技術部高級總監李剛說道。

  從戴爾混合雲解決方案視角看,不管是基於戴爾科技雲平台結合 VCF 和 VxRail 的方案,還是服務器+存儲三層架構的方案打造 VCF 的平台,戴爾的工作在於推動 VCF 與所有公有雲平台廠商做聯合,即在其他雲廠商的公有雲內部開闢 VMware 雲,這樣不論是數據、技術還是管理都能保持一致性。

  對於已經使用戴爾 EMC 或者 VMware 的企業用戶,保持技術的延續性,使用戴爾混合雲方案是自然的過程,而對其他非戴爾客戶,出於多雲的需求,嘗鮮使用戴爾混合雲方案就有可能轉化為戴爾企業級解決方案的用戶。

  而對戴爾,VMware 雲融於公有雲工作量倍增,戴爾要和不同公有雲平台兼容適配,還涉及到不同私有雲平台,客戶端至簡的代價必然是背後的供應商額外工作量,以戴爾的體量做一致性混合雲平台,也是建立技術和商業壁壘的策略。

  戴爾混合雲的差異化

  同推混合雲概念,戴爾的混合雲和其他雲廠商所強調的混合雲是否有不同?

  雷鋒網了解到,市場出現的所謂混合雲主要分為兩個方向:一種是公有雲廠商做私有雲方案,一家廠商的公私方案整合為混合雲方案;另一種是私有雲廠商開發的產品融合部分公有雲廠商產品,加以整合併推出的混合雲。

  許良謀用中西餐做形象比喻,一些混合雲方案只提供一個菜系,比如山東菜,一些混合雲方案中西餐混着吃,這些混合雲方案都相對封閉,戴爾則希望打造一個“唐人街”——不管是在國內還是國外,家裡還是外出,直接在“唐人街”就可以吃到喜歡的中餐。

  戴爾混合雲是業界支持公有雲平台數量最多的產品,VMware 目前也是全球私有雲環境市場佔有率最高的私有雲方案,這意味着企業客戶可以直接利用戴爾混合雲方案做利舊,保護歷史投資。

  技術支持能力和平台支持數量,以及整體市場佔有率,再加上技術優化細節,成為戴爾的差異化優勢。

  “真正讓用戶能夠擺脫雲孤島,所有的數據、所有的應用和工作負載,無論它的形式上是某個私有雲或者某個公有雲上,實質是在同一個管理平台,這就是戴爾科技集團雲平台的優勢、價值和意義”,戴爾科技集團全球資深副總裁、大中華區企業解決方案總經理曹志平總結道。

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格力“招親”落定人選 高瓴勝出

  作者:木子松

  【TechWeb】10 月 28 日晚間消息,格力電器公告,格力集團函告公司,經評審委員會對參与本次公開徵集的兩家意向受讓方進行綜合評審,確定珠海明駿投資合夥企業(有限合夥)為最終受讓方。

  公告內容显示,珠海明駿投資成立於 2017 年 5 月,背後實際操盤者是高瓴資本,旗下不同的產品分別出資組成的註冊於橫琴新區的新基金。

  以下是公告全文:

  關於控股股東擬協議轉讓公司部分股份公開徵集受讓方的結果公告

  本公司及董事會全體成員保證信息披露的內容真實、準確、完整,沒有虛假記載、誤導性陳述或重大遺漏。

  珠海格力電器股份有限公司(以下簡稱“格力電器”或“公司”)分別於 2019 年 4 月 1 日、2019 年 4 月 9 日、2019 年 8 月 13 日、2019 年 9 月 3 日披露了《重大事項停牌公告》(公告編號:2019-015)、《關於控股股東擬通過公開徵集受讓方的方式協議轉讓公司部分股權暨復牌的提示性公告》(公告編號: 2019-016)、《關於控股股東擬協議轉讓公司部分股份公開徵集受讓方的公告》(公告編號:2019-052)(以下簡稱“《公開徵集受讓方公告》”)、《關於控股股東擬協議轉讓公司部分股份公開徵集受讓方的進展公告》(公告編號: 2019-057)。

  2019 年 10 月 28 日,格力集團函告公司,經評審委員會對參与本次公開徵集的兩家意向受讓方進行綜合評審,確定珠海明駿投資合夥企業(有限合夥)(以下簡稱“珠海明駿”)為最終受讓方。

  一、最終受讓方的基本情況 

  二、最終受讓方維護管理層穩定的措施及合作方案

  根據《公開徵集受讓方公告》披露的公開徵集方案,意向受讓方應有利於提升上市公司質量,維護公司持續健康發展,且本次受讓申請材料中的受讓意向書要求意向受讓方提出維護管理層穩定的具體措施及未來與管理層合作的具體方案。

  基於上述要求,參与本次公開徵集的兩家意向受讓方珠海明駿投資合夥企業(有限合夥),以及格物厚德股權投資(珠海)合夥企業(有限合夥)與 GENESIS FINANCIAL INVESTMENT COMPANY LIMITED 組成的聯合體均在向格力集團提交的受讓申請材料中提出了維護管理層穩定的具體措施及合作方案。

  鑒於本次公開徵集的最終受讓方確定為珠海明駿,且珠海明駿已通過受讓意向書書面邀請的形式向格力電器管理層提出合作邀請,若格力電器管理層最終接受珠海明駿的邀請,並依據受讓意向書提出的邀請方案展開合作,雙方需在珠海明駿與格力集團簽署本次公開徵集的《股份轉讓協議》前對具體合作方案予以明確並對外披露。 前述合作方案為最終受讓方的單方面邀請,格力電器管理層是否接受最終受讓方的邀請以及雙方最終能否就合作方案達成一致尚存在不確定性,敬請廣大投資者注意投資風險。

  三、公開徵集後續安排

  根據《公開徵集受讓方公告》披露的公開徵集方案,意向受讓方應自被確定為最終受讓方之日(即本公告發布之日)起 10 個工作日內與格力集團簽訂《股份轉讓協議》,所簽署的《股份轉讓協議》仍須經國有資產監督管理機構及其他有權政府部門批准後方能生效,是否能夠獲得國有資產監督管理機構及其他有權政府部門的批准以及股份轉讓是否能夠最終完成尚存在不確定性,敬請廣大投資者注意投資風險。

  公司將與格力集團、格力電器管理層保持密切聯繫並根據相關事項進展情況,嚴格按照相關法律、法規的規定及時履行信息披露義務。公司指定的信息披露媒體為《證券日報》、《證券時報》、《上海證券報》、《中國證券報》和巨潮資訊網(www.cninfo.com.cn),敬請廣大投資者謹慎決策,注意投資風險。

  特此公告。

  珠海格力電器股份有限公司

  董事會

  二〇一九年十月二十九日

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NASA發布太陽“怪異”照 看似最佳的萬聖節南瓜燈

  據外媒 BGR 報道,隨着萬聖節即將到來,美國宇航局(NASA)在其 Facebook 頁面上分享了一張特別怪異的太陽圖像,看起來像人們熟悉的萬聖節南瓜燈。該圖像是由目前正在繞地球運行的 NASA 太陽動力學天文台(Solar Dynamics Observatory)捕獲的。

  該天文台能夠捕捉到我們最近的恆星的一些令人難以置信的照片,但是這張特殊的圖像在距萬聖節只有幾天時間時發布具有特殊的意義。

  通過其強大的傳感器套件,該天文台可以以我們眼睛無法看到的方式觀察太陽。該圖像使用紫外線來揭示恆星表面上的活動區域,在這種情況下,它看起來就像是一張“咧嘴大笑的臉”。

  NASA 解釋道:

該圖像中的活動區域顯得更亮,因為這些區域會發出更多的光和能量。它們是在太陽大氣層電暈中盤旋的強烈而複雜的磁場的標誌。該圖像將兩組分別位於 171 和 193Ångströms 的極端紫外線波長混合在一起,通常以金色和黃色着色,以產生特別類似於萬聖節的外觀。

  這張照片最初是在 2014 年分享的,但它是 NASA 的最愛之一,並且自那以後的幾年裡,它多次出現。同時,太陽動力學天文台仍在努力工作,將太陽的新影像傳回地球,科學家將繼續研究和監測恆星。

  該航天器於 2010 年 2 月發射,任務期限長達十年。其已在太空中已經捕獲了超過 3.5 億張圖像,並將在可預見的未來繼續這樣做。

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地平線發布旭日二代邊緣AI芯片,將算法演進趨勢融入BPU架構

  【新智元導讀】剛剛,地平線發布了最新的旭日二代邊緣 AI 芯片及全場景芯片解決方案。芯片集成地平線第二代 BPU 架構,同時將算法演進趨勢融入 BPU 架構。

  8 月 30 日,地平線投下一顆“重磅炸彈”:正式宣布量產中國首款車規級 AI 芯片——征程二代,成為攀登自動駕駛制高點的里程碑事件。

  兩個月不到,地平線再次宣布 AI 芯片新進展,於今日宣布推出新一代 AIoT 智能應用加速引擎——旭日二代邊緣 AI 芯片全場景芯片解決方案

  集成地平線第二代 BPU 架構,每秒處理超過 700 張圖片

  今天,地平線聯合創始人&技術副總裁黃暢發布並詳細解讀了旭日二代芯片:

  旭日二代是地平線面向未來物聯網推出的新一代智能應用加速引擎,也是地平線在自動駕駛芯片領域技術先發優勢的一次成功遷移

  旭日二代集成地平線第二代 BPU 架構(伯努利架構),典型算法模型算力利用率>90%;配合高效算法,每 TOPS 算力可處理的幀數高於標稱 4T 算力的 AI 芯片(>10 倍,同等算力 GPU)。

  針對物聯網場景下的主要目標群體“人”和“車”,旭日二代進行了大量的算法優化,在邊緣端即可實現全視頻結構化能力,高效靈活地處理多類 AI 任務,包括 10~30 萬人前端識別,密集人群時空屬性行為分析,多種非機動車、機動車檢測分類。

  旭日二代具備四大核心優勢

  • 高性能:等效算力 4Tops,可實時處理多類 AI 任務 
  • 低功耗:採用 28 HPC+ 低功耗 CMOS 工藝, 典型功耗 2 W
  • 開放工具鏈:可視化調試工具、豐富的算法樣例
  • 視頻全結構化能力:支持對多類人、車目標進行實時檢測和精準識別

  實際測試表明,旭日二代在端上高效分類模型 MobileNet V2 上可每秒處理超過 700 張圖片,功耗僅為 2W;使用地平線工具鏈優化后的 yolo3(調整網絡結構重訓)在相近的精度下,旭日二代每秒可以處理超過 40 張圖片(是業內標稱 4TOPS AI 芯片運行公版 yolo3 的近兩倍性能)。

  旭日二代不僅性能強大,而且好用易用,主要體現在:

  • 豐富的模型和應用示例
  • 支持 Mxnet 和 Tensorflow,2020 年初支持 pytorch 3
  • 可視化的性能分析工具
  • 快速上手的 BPU API,高度靈活的 HR Runtime API 和 Platform API,客戶可以根據需求選擇

  算法芯片協同優化,將算法演進趨勢融入 BPU 架構

  相比於單純做 AI 芯片硬件的公司和單純做 AI 軟件算法及應用的公司,地平線的獨特性在於,從創立之初就堅持走“算法+芯片”的軟硬結合道路,現如今,這已經成為科技行業的重要趨勢。

  黃暢曾在以“AI 元力,重啟未來”為主題的 AI World 2019 世界人工智能峰會上提到,“為實現軟硬件協同優化,必須判斷算法向前演進的趨勢,抓住市場最主流的算法確定芯片走向,但這不是追求單一的算法模型加速。”

  地平線提出“軟硬結合、開放賦能”,堅持算法與芯片協同優化,地平線創始人兼 CEO 余凱博士不止一次地對外表示未來 AI 競爭需要“軟硬結合”並形象的說:“如果只做硬件不做軟件,那給客戶交付的就是一塊石頭。

  此次,地平線也對重要應用場景中的關鍵算法發展趨勢進行預判,前瞻性地將其計算特點融入到計算架構的設計當中,使 AI 芯片隨着算法的演進趨勢,始終能夠保持相當高的有效利用率,從而真正意義上受益於算法創新帶來的優勢。


軟硬件協同優化,AI 效能靈活

  邊緣計算迎來全新構架變革,邊緣 AI 芯片成 AIoT 應用落地的引擎

  AI 計算可以分為雲計算、邊緣計算、端計算三個層次。他們在 AI 算力、實時性以及計算的通用性三個維度上,各有所長:

  • 雲計算面向的是最通用的計算,在所有的計算中,雲計算的時空範疇是最大的,多樣性最強,所需要的算力最高,但實時性較差,並且與場景相關性弱;雲端的數據種類也是最豐富的,可以橫跨多個維度,因而可以做複雜的認知計算和模型訓練。
  • 端計算是另外一個極端,與場景相關性最強,計算專用性非常強,追求極致效率,主要面向推理。
  • 處在中間的邊緣計算是新物種,它就像我們的脊椎一樣,連接我們的大腦(雲)和神經末梢(端)。其算力遠勝於端,同時對功耗的容忍度比端也強很多;相對於雲,其實時性更好,且可以結合具體場景進行特定優化。而 5G 技術的應用,可以大幅改善邊緣和端之間的數據帶寬和傳輸延遲,使得它能夠兼具雲和端的優勢,改變現有網絡互聯格局。

  5G 時代下的物聯網模式也將隨之而變,邊緣計算成為數據過濾器與控制閥,通過它的處理,可僅將低至萬分之一的有效數據上傳到雲端進行處理,大幅降低對於骨幹網的數據傳輸壓力。換句話說,5G 將會加快信息傳播速度,但卻無法從根本上解決數據節點的“堰塞湖”現象,這就為邊緣計算帶來了廣闊的發展空間

  在傳統互聯網時代,是端和雲的二元計算架構,數據持續向雲端轉移並被處理,端只是流量入口;但是邊緣計算的加入,帶來了新變量,它在端和雲之間,構造出一種全新的可能,其對於數據的控制力將帶來新的商業範式轉移,從技術角度講,邊緣計算具備了改造傳統互聯網計算架構的潛力,將帶來從軟件到硬件的全新構架變革

  AI on Horizon:圖像+語音,從像素集感知到時空語義建模

  地平線不斷加速邊緣 AI 芯片產品的更新迭代,以軟硬結合的一體化方案,帶來極致效能提升。基於邊緣 AI 芯片,地平線致力於打造一個多層次、多維度、多樣性的開放生態體系。

  專註邊緣計算,同時得益於算法和芯片協同優化,地平線此次面向 AIoT 客戶重點推出了以下解決方案: 

  • 地平線 HeroSpark 通行門禁考勤方案:整合 AI 芯片、算法、軟件及攝像頭模組,具備高性能、低功耗、快速集成等特點,方便客戶應用與快速落地量產,可打造具備高性能人臉識別技術的出入口門禁、 可視對講、閘道通行、辦公考勤等產品;
  •  地平線 HeroSights 智能攝像機解決方案:依託軟硬結合的邊緣 AI 芯片優勢,HeroSights 可以高性價比協助客戶實現產品形態快速落地,廣泛應用於零售、學校、工地、製造、物流、家居、交通、社區等各 AIoT 場景;
  •  地平線 Nebula 智能車載主動安全解決方案:該方案基於中國首款車規級 AI 芯片——征程二代打造, 是包括 ADAS、DMS、Face ID、語音等功能在內的全棧 AI 解決方案,具有高性能、低成本、接口靈活、支持多個硬件平台的特點,方便整車廠進行集成。

  基於旭日邊緣 AI 芯片,結合領先的深度學習算法,地平線可為客戶推出具備高性能、低功耗、快速集成等特點的智能物聯解決方案,賦能社區住宅、商業樓宇、園區、學校、工廠、企事業單位等場景。這與此次發布的一站式全場景邊緣 AI 芯片解決方案——Horizon Hero 密切相關。

  在地平線上海汽車展媒體發布活動上,余凱首次向公眾解讀了 AI on Horizon 的商業理念,他表示,“AI on Horizon,Journey Together”的理念就是:

  • 定位 Tier 2 供應商,只造武器不打仗,不碰數據,不做上層應用;
  • 芯片開放賦能,一路成就客戶;
  • 提供超高性價比,極致功耗和開放的服務。

  AI on Horizon 能力集主要是“圖像+語音”,從像素集感知,到時空語義建模。在二級結構化上,有語音識別、語音喚醒、唇語識別、聲紋識別、多模態情緒分析、活體檢測、Face-ID、人體 Re-ID、人體屬性分析;在三級結構化上,有多模態生物特徵識別、超大規模人臉識別、自動建檔、三維人體建模、跨攝像頭跟蹤、行為識別、稠密人群分析。

  BOOTPRINT X2 邊緣 AI 開發套件,降低開發者門檻

  在開發者生態方面,地平線通過工具鏈服務、與行業開放社區的形式降低開發者門檻,如地平線此次發布的 BOOTPRINT X2 邊緣 AI 開發套件,BOOTPRINT X2 邊緣 AI 開發套件是地平線加入 96Boards 社區,推出的基於 96Boards SOM 規範的邊緣 AI 開發套件。

  BOOTPRINT X2 邊緣 AI 開發套件主要具備以下功能:

  • 可支持圖像識別、檢測、分割等視覺處理功能以及離線自定義詞條等語音識別功能;
  • 接口豐富且支持介入公有雲;
  • 可滿足生態合作夥伴在智能物聯網、智能駕駛等領域的技術和原型開發、驗證評估等工作。

  開放賦能,提供 AIoT 芯片解決方案、增強語音抽取方案、邊緣 AI 智能攝像機方案等

  作為從邊緣計算中脫胎的邊緣 AI 芯片,截止目前,地平線“旭日系列”邊緣 AI 芯片已為商米、多度、小米、SK 電訊、永輝等上百家 AIoT 合作夥伴提供全面的賦能服務,覆蓋智慧城市、智慧商業、智慧社區、智慧教育、智能家居等多種應用場景。在合作過程中,推出了不少技術產品和方案。

  例如,基於地平線針對零售場景的 AIoT 芯片解決方案,商米推出了 AI 識客攝像機,該款攝像機可在本地端主動識別進店顧客並進行豐富的屬性鑒別,解決商家“看店難”問題,助力零售商的精準營銷。


商米 AI 識客攝像機

  同時,地平線還為小米一系列智能設備(主要為四款語音交互產品),提供自主研發的增強語音抽取(Enhanced Speech Extraction,簡稱 ESE)方案,助力小米音響“聽的准”,使其在複雜的噪聲環境中亦可實現隨時打斷、隨時喚醒,為用戶帶來更為精準、流暢的交互體驗。  

  另外,SK 電訊作為解決方案提供商,也整合地平線的邊緣 AI 智能攝像機方案與其自有雲平台,為零售行業提供端雲完整解決方案,加速產業升級。

  地平線將通過 Wintel 模式,成為平台型賦能者

  在技術護航下,地平線認為,其 AIoT 優勢將會助力地平線成為更具效能優勢、更強方案能力、更加開放靈活的邊緣 AI 芯片企業,在未來市場中佔據一定份額。

  • 極致的效能優勢:地平線率先提出將世界領先的深度學習算法集成在自主研發的邊緣 AI 處理器及平台上,通過為客戶提供軟硬一體化方案,發揮極致效能優勢; 
  • 完整的方案能力:地平線擁有豐富的算法樣例模型,能夠為客戶提供以芯片+算法+工具鏈為核心的完整方案,滿足多樣化場景需求; 
  • 與同類型產品相比,更加靈活高效的落地能力:  
  •  軟硬協同,高 MAC 利用率,實際任務處理表現更好; 
  • 支持新模型優化,如 MobileNet、Faster RCNN。在運行 MobileNet V2、Yolo V3 等業界領先的高效模型方面,旭日二代能夠達到甚至超過業內標稱 4TOPS 算力的 AI 芯片,而其功耗僅為 2W;
  • – 相較於市場主流旗艦 AI 芯片,地平線支持更主流的訓練框架,包括 Tensorflow、PyTorch、MXNet、ONNX、Caffe。
  • 成本優勢:可在以下方面幫助客戶降低成本:設備投入——無需購置大型服務器或佔用較大寬帶網絡; 設備運維—日常維護,更新迭代方便; 

  在此基礎之上,地平線表示未來將通過 Wintel 模式,成為平台型賦能者。“地平線的終局目標是成為邊緣人工智能平台的領導者,通過 Wintel 模式,即操作系統與處理器架構整合,成為平台型賦能者,為邊緣人工智能提供底層賦能。”

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除了物聯網和人工智能,還有這些新興技術得到雲計算加持


圖片來自“123RF”

  本文轉載自 IDC 圈,作者為圈圈,原標題《獲得雲計算支持的六大新興技術》。

  在過去的幾年中,得到雲計算支持的新興技術得到廣泛應用。在某些情況下,這些新技術是由雲計算供應商專門為雲計算而創建的。例如無服務器技術。在其他情況下,新興技術由於與雲計算之間的緊密聯繫而得到了發展。例如機器學習和人工智能。

  無論哪種情況,這些新興技術不僅正在改變雲計算,而且正在改變更多的企業計算領域——從零售到媒體再到製藥等行業。

  雲計算領域的新興技術

  這些新興技術(基於雲計算或與雲計算高度可互操作)為人們帶來了巨大的希望,但它們也增加了雲計算的複雜性。

  1. 容器

  2014 年春季,容器技術應運而生。而容器可以使軟件開發更快、更敏捷,業界對此充滿了好奇。容器並不是什麼淅事物,但是廣為人知的 Docker 使它們易於使用。

  與 Vmware 公司推出的虛擬機(必須容納整個操作系統)不同,容器將多個軟件包裝在一個軟件容器中,就像一個輕巧的“手提箱”。容器本身承載軟件,並且僅包含所需的基本要素(庫和配置),其文件在計算環境之間移動。

  這種新技術迅速得以採用。Rightscale 公司的“Cloud of State 2019”調查報告指出,66% 的企業採用了容器技術。同樣,60% 的公司採用了谷歌公司開發的容器管理系統 Kubernetes。

  考慮到雲計算環境的眾多元素,產生了各種各樣的新興技術不足為奇。

  2. 無服務器

  在 2014 年 AWS 公司推出無服務器架構之前,雲計算客戶猜測了他們需要配置並相應付費的計算資源級別。而使用無服務器時,AWS 公司只向客戶收取實際使用的費用。

  更重要的是,使用無服務器,雲計算提供商可以處理維護和擴展方面的基礎設施難題,從而使客戶(尤其是開發人員)更輕鬆、更快地構建其基於雲計算的系統。

  無服務器也被稱為功能即服務,允許應用程序在雲平台更快、更高效地運行。

  3. 微服務

  更新複雜的大型軟件可能是一個緩慢而繁瑣的過程。微服務在 2012 年開始風靡一時。

  微服務將笨重的整體應用程序分解為許多更小的、聯合的服務或“模塊”。它使用模塊化方法,由團隊根據需要更新模塊,獨立於整個龐大的應用程序(業內人士表示,這個模塊需要足夠小,這樣一個可以由規模較小的團隊就可以對其進行更新)。

  微服務可以持續交付最新更新的軟件。與無服務器一樣,它允許應用程序以雲計算時代所需的更快速度發展。

  4. DevOps

  說到持續交付,DevOps 的重點是持續集成(CI)/持續交付(CD)。DevOps 於 2012 年開始獲得強勁發展,它既是一種技術轉變,也是一種文化轉變。其目標是通過開發團隊和運營團隊這兩個世界觀截然不同的團隊相互交流來加速軟件開發。

  開發人員通常採用的是藝術家的思維,他們擅長創造新鮮事物。而運營團隊與其相反,通常更注重指標和電子錶格。但是,如果開發團隊和運營團隊可以一起工作(因此稱為“DevOps”),那麼最重要的軟件更新可以更快推出,從而獲得競爭優勢。

  5. 物聯網(IoT)

  在雲計算時代,似乎一切設備都可以連接到互聯網。從智能手錶到家用電器,從無人駕駛汽車到監控攝像頭。物聯網這個龐大的傳感器網絡將產生海量的數據。

  物聯網和雲計算通常都是獨立運行,但這兩種技術有着不可分割的聯繫。

  首先,正如許多新技術一樣,物聯網廠商不能從頭開始構建所有內容,因為太昂貴且太複雜。物聯網廠商因此決定採用雲計算技術。而每個主要的雲計算提供產都提供物聯網解決方案。

  此外,有關物聯網(也稱為“邊緣計算”)的關鍵問題是:將在哪裡處理所有數據?對於許多企業而言,其答案是“在我們的雲平台中”。由雲計算提供商的超大規模服務器提供支持的基於雲計算的數據分析可提供出色的數據處理能力。

  6. 人工智能

  人工智能技術在塑造未來將發揮巨大作用。憑藉其可以獨立於工作人員協助而學習的軟件的承諾,人工智能成為一款強大的工具,其巨大的潛力使所有其他工具相形見絀。

  同樣,當人工智能獨立於雲計算的存在時,人工智能對於企業來說是非常複雜的。因此,企業希望雲計算提供商提供他們的人工智能解決方案,其中包括機器學習和深度學習工具。

  在雲計算的早期發展中,雲計算提供基本計算和存儲的能力是偉大的民主化者。雲計算提供商為中小型公司提供可以租用的數據中心,從而與大型廠商開展競爭。隨着雲計算的成熟,基於雲計算的人工智能使得一些具有遠見卓識的中小型公司可以實現自己的願景,就像財力雄厚的大公司一樣。

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