我自主研發新能源四座電動飛機首飛

  科技日報瀋陽 10 月 28 日電 (記者郝曉明)由我國自主研製的新能源電動飛機—RX4E 銳翔四座電動飛機 28 日上午在瀋陽財湖機場成功首飛,開闢了國際通航飛機市場上的全新產品類別,標志著我國航空產業和技術創新“大小齊飛、油電並進”的全面發展。

  在楊鳳田院士的指導下,遼寧通用航空研究院創新研製了多個型號的新能源通用航空產品。此次率先推出的 RX4E 四座電動飛機機翼展長 13.5 米,機長 8.4 米,起飛重量達 1200 公斤,最大功率 140 千瓦,巡航時速 200 公里,續航時間 1.5 小時,航程 300 公里,具備在硬草地、硬沙石道面起降及沿海機場使用能力。據悉,該機採用了上單翼、低平尾、前置螺旋槳、前三點式不可收放起落架的布局形式,座艙採用雙排四座三開門設計,機體採用了碳纖維複合材料,復材結構占整機結構總重的 77%。

  電動飛機的儲能電池對能量密度有着很高的要求。目前,該系統動力電池裝機總容量近 70 千瓦時,電芯採用的是國內首個商業化應用的能量密度超過 300 瓦時每千克的電芯產品,在國際上處於領先水平。

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區塊鏈概念股迅雷股價两天大漲超145% 周一漲幅回落

  網易科技訊,10 月 29 日消息,區塊鏈概念股迅雷周一一度漲超 41%,收盤漲 18.26%,報收於 5.70 美元,两天漲幅超 145%。

  目前迅雷總市值 3.85 億美元。

  雖然迅雷股價两天內大漲,但是在去年 9 月,其股價仍高於 7 美元。而在 2017 年 11 月,迅雷股價創造過 27 美元的歷史記錄。

  人民日報昨日評論稱,應防止利用區塊鏈發行虛擬貨幣、炒作空氣幣等行為。

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為了孕育恆星,銀河系正在“變胖”

  眾所周知,如果一個人攝入的能量高於消耗的能量,身體就可能發胖,反之則會消瘦。測量人的體重增減只需一台秤而已。

  而浩瀚宇宙中的星系,特別是人類生存的銀河系,處於怎樣的變化之中,卻是困擾全球天文學家的重大難題。日前,一個由歐洲航天局天文學家安德魯·福克斯博士領銜的國際研究團隊在《天體物理學報》上撰文指出,銀河系吸入的氣體比呼出的氣體質量更大,處於“發胖”的過程中。

  那麼,銀河系的“呼吸”和質量變化背後有怎樣的奧秘?這種“發胖”將給銀河系帶來哪些影響?

  氣體物質交換 激活“一池春水”

  銀河系中不斷有氣體被“吹”出,但這些氣體還會重新被“吸”回,落到銀河繫上。這種“呼吸”意味着什麼?

  “這是恆星的誕生與死亡所帶來的氣體塵埃物質循環。”中國科學院上海天文台副研究員左文文在接受科技日報記者採訪時表示,恆星從銀盤中的氣體分子云中坍縮形成。恆星演化過程中的星風,以及大質量恆星演化到生命晚期發生的超新星爆炸,均會將大部分物質向外拋散,並向周圍的星際物質發射激波,形成一個由膨脹的氣體和塵埃構成的殼狀結構,即超新星遺迹。

  “恆星可視為源於塵埃,死亡時又歸於塵埃。”左文文說。

  恆星從生到死的整個生命周期成就了一次大尺度的搬運——將銀盤中的氣體塵埃物質向銀河系更外圍的銀暈中轉移。而且,恆星的一生積攢了大量的金屬元素。天文學中通常把比氦元素原子數大的元素均稱作金屬元素,這些金屬元素就像是一顆恆星兢兢業業地工作——努力地燃燒自己,奮鬥一輩子攢下的財富。它在日常生活中偶爾會“消費”,即通過星風現象拋出一部分物質;更多的是在大質量恆星走向滅亡的那一刻,它窮極一生積攢的“家當”,拋散四射,豐富了整個星系的元素組成,也點燃了下一代恆星生命起源的星星之火。

  隨着時間的推移,銀暈中的氣體塵埃物質會逐漸聚集在一起,重力將導致這些氣體團塊落回銀盤,開始下一輪恆星形成。

  恆星的死亡造就了新恆星的誕生,終點即是起點。周而復始,“向死而生”。銀河系也在無數個恆星的“獻祭”中完成了與周圍環境的氣體物質交換,就像一個湖泊,裏面是一池活水。

  高速分子云 標記“流動人口”

  那麼,銀河系這個大湖泊是在“漲水”還是在“泄水”?很多研究人員都想找到答案。

  此次研究給出的答案是前者,即氣體入流大於外流。

  該項研究利用哈勃太空望遠鏡的紫外波段數據,研究了 187 個高速分子云,根據吸收線相對於靜止參考系波長的移動,測定出它們在銀河系標準靜止參考系的速度,分類成入流的高速分子云和外流的高速分子云。通過計算,研究人員估計流入率為每年 0.53±0.17 倍太陽質量,流出率為每年 0.16±0.06 倍太陽質量,表明目前銀河系處在入流主導的時期。

  入流的氣體來源於哪裡?左文文指出,銀河系的引力有可能將部分星系際介質拖拽進來,也可能會從它的衛星星系拖拽一些氣體物質過來。

  科技日報記者注意到,該研究的主要對象是高速分子云。銀河系中氣體塵埃無數,為何研究人員單單瞄向了高速分子云?

  左文文提到,恆星與恆星之間有星際介質,星系與星系之間有星系際介質。星系並不是一個有着密閉邊界的系統。

  因此,沒有任何一種氣體會給自己主動貼上“外來者”或“本地人”的標籤。那麼,研究人員如何界定哪些氣體是外流或入流的“流動人口”?哪些又是銀河系內“長居”的“常住人口”?解決這些問題的切入點就是高速分子云。

  通常,銀盤中的“常住”氣體會與銀盤的旋轉速度一致。而高速分子云中氣體的移動速度要快於銀盤的旋轉速度,這意味着它們很可能就是入流或外流氣體的一種。再觀測分子云的速度走向,分析它是向著銀盤移動還是遠離銀盤移動,即可判斷該分子云是銀河系吸入的還是呼出的氣體。

  當然,也有學者指出,該研究忽略了本就存在於銀盤中的高速氣體結構,如費米氣泡等,這些銀盤中已有的結構無疑會給實驗帶來誤差。

  左文文也表示,該研究僅基於溫度較低(約 10000 開爾文)的氣體雲塊,給出的每年入流、外流的氣體質量均是下限,還需要有更多數據才能得到更確切的結果。

  呼吸的意義 調控恆星生命周期

  “恆星的形成會受到氣體入流與外流之間關係的調節。所以研究氣體循環過程,對於研究恆星形成、星系演化有很重要的作用。”左文文表示,銀河系是我們所居住的星系,擁有相對來說更豐富的觀測數據去研究氣體循環問題。

  也許很多人都會好奇,如果銀河系一直處於氣體入流多於外流的狀態,可能會怎樣?

  “內流多於外流,表明星系會累積更多的氣體。銀河系提供了恆星產生所需的原料——氣體、塵埃,有助於後續的恆星形成。”左文文表示,相反,如果星系中氣體外流一直多於內流,總有一天,恆星形成的原材料會損失殆盡,星系中便再沒有新恆星形成了。事實上,雖然入流和外流決定了一個星系是否會有持續的恆星形成,但還要關注兩者差距有多大以及這種情況持續時間有多長。

  2018 年日本東北大學的天文學家在《自然》雜誌撰文指出,銀河系在兩次恆星形成的“嬰兒潮”之間經歷了一個持續了數十億年的休眠期,實際上是在“死亡”后“復活”了,而這一現象與星系的氣體循環密不可分。

  根據這一研究,銀河系早期吸入大量寒冷氣體,開始形成第一代恆星。大約在 70 億年前,恆星坍塌爆炸產生的衝擊波將星系內氣體加熱到高溫。這導致寒冷氣體停止流入銀河系,恆星的形成也隨之停止。隨着時間的推移,銀河系的高溫氣體逐漸輻射冷卻,並在 50 億年前開始吸入新的寒冷氣體。這導致了包括太陽在內的第二代恆星的形成。更重要的是,其他研究表明,銀河系的鄰居“仙女座”星系可能也經歷過類似的歷程。這表明大質量的旋渦星系往往會出現形成恆星的“休眠期”,而較小的星系則不會。

  事實上,星系“呼吸”的概念也適用於恆星甚至行星等宇宙中更小的系統。相比銀河系的“增重”,太陽和地球都在減重。根據美國國家航空航天局(NASA)和麻省理工學院的研究,太陽每年喪失 1324.5 萬億噸的質量,地球每年減輕 1 到 5 萬噸。

  正如今日宇宙(Universe Today)網站所寫:“無論我們談論的是行星、恆星還是星系,它們都在經歷出生、生存和死亡。在這期間,他們或許會增重或減重幾磅。生命的循環,便在宇宙的尺度上展開。”

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一文帶你深入了解 redis 複製技術及主從架構

主從架構可以說是互聯網必備的架構了,第一是為了保證服務的高可用,第二是為了實現讀寫分離,你可能熟悉我們常用的 MySQL 數據庫的主從架構,對於我們 redis 來說也不意外,redis 數據庫也有各種各樣的主從架構方式,在主從架構中會涉及到主節點與從節點之間的數據同步,這個數據同步的過程在 redis 中叫做複製,這在篇文章中,我們詳細的聊一聊 redis 的複製技術和主從架構 ,本文主要有以下內容:

  • 主從架構環境搭建
    • 主從架構的建立方式
    • 主從架構的斷開
  • 複製技術的原理
    • 數據同步過程
    • 心跳檢測
  • 主從拓撲架構
    • 一主一從
    • 一主多從
    • 樹狀結構

主從環境搭建

redis 的實例在默認的情況下都是主節點,所以我們需要修改一些配置來搭建主從架構,redis 的主從架構搭建還是比較簡單的,redis 提供了三種方式來搭建主從架構,在後面我們將就介紹,在介紹之前我們要先了解主從架構的特性:在主從架構中有一個主節點(master)和最少一個從節點(slave),並且數據複製是單向的,只能從主節點複製到從節點,不能由從節點到主節點。

主從架構的建立方式

主從架構的建立有以下三種方式:

  • 在 Redis.conf 配置文件中加入 slaveof {masterHost} {masterPort} 命令,隨 Redis 實例的啟動生效
  • 在 redis-server 啟動命令后加入 –slaveof {masterHost} {masterPort} 參數
  • 在 redis-cli 交互窗口下直接使用命令:slaveof {masterHost} {masterPort}

上面三種方式都可以搭建 Redis 主從架構,我們以第一種方式來演示,其他兩種方式自行嘗試,由於是演示,所以就在本地啟動兩個 Redis 實例,並不在多台機器上啟動 redis 的實例了,我們準備一個端口 6379 的主節點實例,準備一個端口 6480 從節點的實例,端口 6480 的 redis 實例配置文件取名為 6480.conf 並且在裏面添加 slaveof 語句,在配置文件最後加入如下一條語句

slaveof 127.0.0.1 6379

分別啟動兩個 redis 實例,啟動之後他們會自動建立主從關係,關於這背後的原理,我們後面在詳細的聊一聊,先來驗證一下我們的主從架構是否搭建成功,我們先在 6379 master 節點上新增一條數據:

然後再 6480 slave 節點上獲取該數據:

可以看出我們在 slave 節點上已經成功的獲取到了在 master 節點新增的值,說明主從架構已經搭建成功了,我們使用 info replication 命令來查看兩個節點的信息,先來看看主節點的信息

可以看出 6379 端口的實例 role 為 master,有一個正在連接的實例,還有其他運行的信息,我們再來看看 6480 端口的 redis 實例信息

可以看出兩個節點之間相互記錄著對象的信息,這些信息在數據複製時候將會用到。在這裡有一點需要說明一下,默認情況下 slave 節點是只讀的,並不支持寫入,也不建議開啟寫入,我們可以驗證一下,在 6480 實例上寫入一條數據

127.0.0.1:6480> set x 3
(error) READONLY You can't write against a read only replica.
127.0.0.1:6480> 

提示只讀,並不支持寫入操作,當然我們也可以修改該配置,在配置文件中 replica-read-only yes 配置項就是用來控制從服務器只讀的,為什麼只能只讀?因為我們知道複製是單向的,數據只能由 master 到 slave 節點,如果在 salve 節點上開啟寫入的話,那麼修改了 slave 節點的數據, master 節點是感知不到的,slave 節點的數據並不能複製到 master 節點上,這樣就會造成數據不一致的情況,所以建議 slave 節點只讀

主從架構的斷開

主從架構的斷開同樣是 slaveof 命令,在從節點上執行 slaveof no one 命令就可以與主節點斷開追隨關係,我們在 6480 節點上執行 slaveof no one 命令

127.0.0.1:6480> slaveof no one
OK
127.0.0.1:6480> info replication
# Replication
role:master
connected_slaves:0
master_replid:a54f3ba841c67762d6c1e33456c97b94c62f6ac0
master_replid2:e5c1ab2a68064690aebef4bd2bd4f3ddfba9cc27
master_repl_offset:4367
second_repl_offset:4368
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:4367
127.0.0.1:6480> 

執行完 slaveof no one 命令之後,6480 節點的角色立馬恢復成了 master ,我們再來看看時候還和 6379 實例連接在一起,我們在 6379 節點上新增一個 key-value

127.0.0.1:6379> set y 3
OK

在 6480 節點上 get y

127.0.0.1:6480> get y
(nil)
127.0.0.1:6480> 

在 6480 節點上獲取不到 y ,因為 6480 節點已經跟 6379 節點斷開的聯繫,不存在主從關係了,slaveof 命令不僅能夠斷開連接,還能切換主服務器,使用命令為 slaveof {newMasterIp} {newMasterPort},我們讓 6379 成為 6480 的從節點, 在 6379 節點上執行 slaveof 127.0.0.1 6480 命令,我們在來看看 6379 的 info replication

127.0.0.1:6379> info replication
# Replication
role:slave
master_host:127.0.0.1
master_port:6480
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:2
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:4367
slave_priority:100
slave_read_only:1
connected_slaves:0
master_replid:99624d4b402b5091552b9cb3dd9a793a3005e2ea
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:4367
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:4368
repl_backlog_histlen:0
127.0.0.1:6379> 

6379 節點的角色已經是 slave 了,並且主節點的是 6480 ,我們可以再看看 6480 節點的 info replication

127.0.0.1:6480> info replication
# Replication
role:master
connected_slaves:1
slave0:ip=127.0.0.1,port=6379,state=online,offset=4479,lag=1
master_replid:99624d4b402b5091552b9cb3dd9a793a3005e2ea
master_replid2:a54f3ba841c67762d6c1e33456c97b94c62f6ac0
master_repl_offset:4479
second_repl_offset:4368
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:4479
127.0.0.1:6480> 

在 6480 節點上有 6379 從節點的信息,可以看出 slaveof 命令已經幫我們完成了主服務器的切換。

複製技術的原理

redis 的主從架構好像很簡單一樣,我們就執行了一條命令就成功搭建了主從架構,並且數據複製也沒有問題,使用起來確實簡單,但是這背後 redis 還是幫我們做了很多的事情,比如主從服務器之間的數據同步、主從服務器的狀態檢測等,這背後 redis 是如何實現的呢?接下來我們就一起看看

數據複製原理

我們執行完 slaveof 命令之後,我們的主從關係就建立好了,在這個過程中, master 服務器與 slave 服務器之間需要經歷多個步驟,如下圖所示:

slaveof 命令背後,主從服務器大致經歷了七步,其中權限驗證這一步不是必須的,為了能夠更好的理解這些步驟,就以我們上面搭建的 redis 實例為例來詳細聊一聊各步驟。

1、保存主節點信息

在 6480 的客戶端向 6480 節點服務器發送 slaveof 127.0.0.1 6379 命令時,我們會立馬得到一個 OK

127.0.0.1:6480> slaveof 127.0.0.1 6379
OK
127.0.0.1:6480> 

這時候數據複製工作並沒有開始,數據複製工作是在返回 OK 之後才開始執行的,這時候 6480 從節點做的事情是將給定的主服務器 IP 地址 127.0.0.1 以及端口 6379 保存到服務器狀態的 masterhost 屬性和 masterport 屬性裏面

2、建立 socket 連接

在 slaveof 命令執行完之後,從服務器會根據命令設置的 IP 地址和端口,跟主服務器創建套接字連接, 如果從服務器能夠跟主服務器成功的建立 socket 連接,那麼從服務器將會為這個 socket 關聯一個專門用於處理複製工作的文件事件處理器,這個處理器將負責後續的複製工作,比如接受全量複製的 RDB 文件以及服務器傳來的寫命令。同樣主服務器在接受從服務器的 socket 連接之後,將為該 socket 創建一個客戶端狀態,這時候的從服務器同時具有服務器和客戶端兩個身份,從服務器可以向主服務器發送命令請求而主服務器則會向從服務器返回命令回復。

3、發送 ping 命令

從服務器與主服務器連接成功后,做的第一件事情就是向主服務器發送一個 ping 命令,發送 ping 命令主要有以下目的:

  • 檢測主從之間網絡套接字是否可用
  • 檢測主節點當前是否可接受處理命令

在發送 ping 命令之後,正常情況下主服務器會返回 pong 命令,接受到主服務器返回的 pong 回復之後就會進行下一步工作,如果沒有收到主節點的 pong 回復或者超時,比如網絡超時或者主節點正在阻塞無法響應命令,從服務器會斷開複製連接,等待下一次定時任務的調度。

4、身份驗證

從服務器在接收到主服務器返回的 pong 回復之後,下一步要做的事情就是根據配置信息決定是否需要身份驗證:

  • 如果從服務器設置了 masterauth 參數,則進行身份驗證
  • 如果從服務器沒有設置 masterauth 參數,則不進行身份驗證

在需要身份驗證的情況下,從服務器將就向主服務器發送一條 auth 命令,命令參數為從服務器 masterauth 選項的值,舉個例子,如果從服務器的配置里將 masterauth 參數設置為:123456,那麼從服務器將向主服務器發送 auth 123456 命令,身份驗證的過程也不是一帆風順的,可能會遇到以下幾種情況:

  • 從服務器通過 auth 命令發送的密碼與主服務器的 requirepass 參數值一致,那麼將繼續進行後續操作,如果密碼不一致,主服務將返回一個 invalid password 錯誤
  • 如果主服務器沒有設置 requirepass 參數,那麼主服務器將返回一個 no password is set 錯誤

所有的錯誤情況都會令從服務器中止當前的複製工作,並且要從建立 socket 開始重新發起複制流程,直到身份驗證通過或者從服務器放棄執行複製為止

5、發送端口信息

在身份驗證通過後,從服務器將執行 REPLCONF listening 命令,向主服務器發送從服務器的監聽端口號,例如在我們的例子中從服務器監聽的端口為 6480,那麼從服務器將向主服務器發送 REPLCONF listening 6480 命令,主服務器接收到這個命令之後,會將端口號記錄在從服務器所對應的客戶端狀態的 slave_listening_port 屬性了,也就是我們在 master 服務器的 info replication 裏面看到的 port 值。

6、數據複製

數據複製是最複雜的一塊了,由 psync 命令來完成,從服務器會向主服務器發送一個 psync 命令來進行數據同步,在 redis 2.8 版本以前使用的是 sync 命令,除了命令不同之外,在複製的方式上也有很大的不同,在 redis 2.8 版本以前使用的都是全量複製,這對主節點和網絡會造成很大的開銷,在 redis 2.8 版本以後,數據同步將分為全量同步和部分同步。

  • 全量複製:一般用於初次複製場景,不管是新舊版本的 redis 在從服務器第一次與主服務連接時都將進行一次全量複製,它會把主節點的全部數據一次性發給從節點,當數據較大時,會對主節點和網絡造成很大的開銷,redis 的早期版本只支持全量複製,這不是一種高效的數據複製方式

  • 部分複製:用於處理在主從複製中因網絡閃斷等原因造成的數據丟失 場景,當從節點再次連上主節點后,如果條件允許,主節點會補發丟失數據 給從節點。因為補發的數據遠遠小於全量數據,可以有效避免全量複製的過高開銷,部分複製是對老版複製的重大優化,有效避免了不必要的全量複製操作

redis 之所以能夠支持全量複製和部分複製,主要是對 sync 命令的優化,在 redis 2.8 版本以後使用的是一個全新的 psync 命令,命令格式為:psync {runId} {offset},這兩個參數的意義:

  • runId:主節點運行的id
  • offset:當前從節點複製的數據偏移量

也許你對上面的 runid、offset 比較陌生,沒關係,我們先來看看下面三個概念:

1、複製偏移量

參与複製的主從節點都會分別維護自身複製偏移量:主服務器每次向從服務器傳播 N 個字節的數據時,就將自己的偏移量的值加上 N,從服務器每次接收到主服務器傳播的 N個字節的數據時,將自己的偏移量值加上 N。通過對比主從服務器的複製偏移量,就可以知道主從服務器的數據是否一致,如果主從服務器的偏移量總是相同,那麼主從數據一致,相反,如果主從服務器兩個的偏移量並不相同,那麼說明主從服務器並未處於數據一致的狀態,比如在有多個從服務器時,在傳輸的過程中某一個服務器離線了,如下圖所示:

由於從服務器A 在數據傳輸時,由於網絡原因掉線了,導致偏移量與主服務器不一致,那麼當從服務器A 重啟並且與主服務器連接成功后,重新向主服務器發送 psync 命令,這時候數據複製應該執行全量複製還是部分複製呢?如果執行部分複製,主服務器又如何補償從服務器A 在斷線期間丟失的那部分數據呢?這些問題的答案都在複製積壓緩衝區裏面

2、複製積壓緩衝區

複製積壓緩衝區是保存在主節點上的一個固定長度的隊列,默認大小為 1MB,當主節點有連接的從節點(slave)時被創建,這時主節點(master) 響應寫命令時,不但會把命令發送給從節點,還會寫入複製積壓緩衝區,如下圖所示:

因此,主服務器的複製積壓緩衝區裏面會保存着一部分最近傳播的寫命令,並且複製積壓緩衝區會為隊列中的每個字節記錄相應的複製偏移量。所以當從服務器重新連上主服務器時,從服務器通過 psync 命令將自己的複製偏移量 offset 發送給主服務器,主服務器會根據這個複製偏移量來決定對從服務器執行何種數據同步操作:

  • 如果從服務器的複製偏移量之後的數據仍然存在於複製積壓緩衝區裏面,那麼主服務器將對從服務器執行部分複製操作
  • 如果從服務器的複製偏移量之後的數據不存在於複製積壓緩衝區裏面,那麼主服務器將對從服務器執行全量複製操作

3、服務器運行ID

每個 Redis 節點啟動后都會動態分配一個 40 位的十六進制字符串作為運行 ID,運行 ID 的主要作用是用來唯一識別 Redis 節點,我們可以使用 info server 命令來查看

127.0.0.1:6379> info server
# Server
redis_version:5.0.5
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
redis_build_id:2ef1d58592147923
redis_mode:standalone
os:Linux 3.10.0-957.27.2.el7.x86_64 x86_64
arch_bits:64
multiplexing_api:epoll
atomicvar_api:atomic-builtin
gcc_version:4.8.5
process_id:25214
run_id:7b987673dfb4dfc10dd8d65b9a198e239d20d2b1
tcp_port:6379
uptime_in_seconds:14382
uptime_in_days:0
hz:10
configured_hz:10
lru_clock:14554933
executable:/usr/local/redis-5.0.5/src/./redis-server
config_file:/usr/local/redis-5.0.5/redis.conf
127.0.0.1:6379> 

這裏面有一個run_id 字段就是服務器運行的ID

了解這幾個概念之後,我們一起來看看 psync 命令的運行流程,psync 命令運行流程如下圖所示:

psync 命令的邏輯比較簡單,整個流程分為兩步:

1、從節點發送 psync 命令給主節點,參數 runId 是當前從節點保存的主節點運行ID,參數offset是當前從節點保存的複製偏移量,如果是第一次參与複製則默認值為 -1。

2、主節點接收到 psync 命令之後,會向從服務器返回以下三種回復中的一種:

  • 回復 +FULLRESYNC {runId} {offset}:表示主服務器將與從服務器執行一次全量複製操作,其中 runid 是這個主服務器的運行 id,從服務器會保存這個id,在下一次發送 psync 命令時使用,而 offset 則是主服務器當前的複製偏移量,從服務器會將這個值作為自己的初始化偏移量
  • 回復 +CONTINUE:那麼表示主服務器與從服務器將執行部分複製操作,從服務器只要等着主服務器將自己缺少的那部分數據發送過來就可以了
  • 回復 +ERR:那麼表示主服務器的版本低於 redis 2.8,它識別不了 psync 命令,從服務器將向主服務器發送 sync 命令,並與主服務器執行全量複製

7、命令持續複製

當主節點把當前的數據同步給從節點后,便完成了複製的建立流程。但是主從服務器並不會斷開連接,因為接下來主節點會持續地把寫命令發送給從節點,保證主從數據一致性。

經過上面 7 步就完成了主從服務器之間的數據同步,由於這篇文章的篇幅比較長,關於全量複製和部分複製的細節就不介紹了,全量複製就是將主節點的當前的數據生產 RDB 文件,發送給從服務器,從服務器再從本地磁盤加載,這樣當文件過大時就需要特別大的網絡開銷,不然由於數據傳輸比較慢會導致主從數據延時較大,部分複製就是主服務器將複製積壓緩衝區的寫命令直接發送給從服務器。

心跳檢測

心跳檢測是發生在主從節點在建立複製后,它們之間維護着長連接並彼此發送心跳命令,便以後續持續發送寫命令,主從心跳檢測如下圖所示:

主從節點彼此都有心跳檢測機制,各自模擬成對方的客戶端進行通信,主從心跳檢測的規則如下:

  • 主節點默認每隔 10 秒對從節點發送 ping 命令,判斷從節點的存活性和連接狀態。可通過修改 redis.conf 配置文件裏面的 repl-ping-replica-period 參數來控制發送頻率
  • 從節點在主線程中每隔 1 秒發送 replconf ack {offset} 命令,給主節點 上報自身當前的複製偏移量,這條命令除了檢測主從節點網絡之外,還通過發送複製偏移量來保證主從的數據一致

主節點根據 replconf 命令判斷從節點超時時間,體現在 info replication 統 計中的 lag 信息中,我們在主服務器上執行 info replication 命令:

127.0.0.1:6379> info replication
# Replication
role:master
connected_slaves:1
slave0:ip=127.0.0.1,port=6480,state=online,offset=25774,lag=0
master_replid:c62b6621e3acac55d122556a94f92d8679d93ea0
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:25774
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:25774
127.0.0.1:6379> 

可以看出 slave0 字段的值最後面有一個 lag,lag 表示與從節點最後一次通信延遲的秒數,正常延遲應該在 0 和 1 之間。如果超過 repl-timeout 配置的值(默認60秒),則判定從節點下線並斷開複製客戶端連接,如果從節點重新恢復,心跳檢測會繼續進行。

主從拓撲架構

Redis的主從拓撲結構可以支持單層或多層複製關係,根據拓撲複雜性可以分為以下三種:一主一從、一主多從、樹狀主從架構

一主一從結構

一主一從結構是最簡單的複製拓撲結構,我們前面搭建的就是一主一從的架構,架構如圖所示:

一主一從架構用於主節點出現宕機時從節點 提供故障轉移支持,當應用寫命令併發量較高且需要持久化時,可以只在從節點上開啟 AOF,這樣既保證數據安全性同時也避免了持久化對主節點的性能干擾。但是這裡有一個坑,需要你注意,就是當主節點關閉持久化功能時, 如果主節點脫機要避免自動重啟操作。因為主節點之前沒有開啟持久化功能自動重啟后數據集為空,這時從節點如果繼續複製主節點會導致從節點數據也被清空的情況,喪失了持久化的意義。安全的做法是在從節點上執行 slaveof no one 斷開與主節點的複製關係,再重啟主節點從而避免這一問題

一主多從架構

一主多從架構又稱為星形拓撲結構,一主多從架構如下圖所示:

一主多從架構可以實現讀寫分離來減輕主服務器的壓力,對於讀佔比較大的場景,可以把讀命令發送到 從節點來分擔主節點壓力。同時在日常開發中如果需要執行一些比較耗時的讀命令,如:keys、sort等,可以在其中一台從節點上執行,防止慢查詢對主節點造成阻塞從而影響線上服務的穩定性。對於寫併發量較高的場景,多個從節點會導致主節點寫命令的多次發送從而過度消耗網絡帶寬,同時也加重了主節點的負載影響服務穩定性。

樹狀主從架構

樹狀主從架構又稱為樹狀拓撲架構,樹狀主從架構如下圖所示:

樹狀主從架構使得從節點不但可以複製主節 數據,同時可以作為其他從節點的主節點繼續向下層複製。解決了一主多從架構中的不足,通過引入複製中 間層,可以有效降低主節點負載和需要傳送給從節點的數據量。如架構圖中,數據寫入節點A 後會同步到 B 和 C節點,B節點再把數據同步到 D 和 E節點,數據實現了一層一層的向下複製。當主節點需要掛載多個從節點時為了避免對主節點的性能干擾,可以採用樹狀主從結構降低主節點壓力。

最後

目前互聯網上很多大佬都有 Redis 系列教程,如有雷同,請多多包涵了。原創不易,碼字不易,還希望大家多多支持。若文中有所錯誤之處,還望提出,謝謝。

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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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