四川挖礦規模全國最大!證監會原副主席姜洋:何不藉機研究區塊鏈

  區塊鏈最近又成為熱門的話題。四川日報發文稱,10 月 27 日,四川高質量發展決策諮詢(北京)懇談會上,全國政協委員、證監會原副主席姜洋帶來一組數據——全球 70% 的比特幣產自中國,排名第二的印度僅佔4%,美國僅佔1%,而四川因水電資源富集成為全國最大的比特幣挖礦地。比特幣、區塊鏈、富餘水電,姜洋認為,這三者在四川應該能擦出點什麼火花。

  “區塊鏈涉及各行各業,在金融領域的應用主要是以比特幣為代表的数字貨幣。”姜洋說,比特幣挖礦一要空調降溫,二要礦機運算,非常耗電,而未來数字貨幣相關產業也是高載能產業。他因此建議,四川應組織力量研究富餘水電對数字貨幣相關產業的吸引力,爭取在金融區塊鏈領域取得突破,從而發掘新的產業增長點。

  他補充說,正因為區塊鏈是新生事物,西部和東部、中國和全球都在同一起跑線上,“提前研究才能佔領先機。”

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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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谷歌三季度廣告業務依然強勁 但云服務投入巨大令利潤承壓

  騰訊新聞《一線》 紀振宇 10 月 28 日發自硅谷

  互聯網巨頭谷歌母公司 Alphabet 28 日發布的第三季度財報显示,谷歌的廣告業務增長依然強勁,但由於相關成本費用高企使得利潤承壓不及預期,但受到收購 Fitbit 的利好消息推動,谷歌股價在當天盤后依然有所上漲。

  該季度財報显示,Alphabet 實現收入 404.99 億美元,同比增長 20%,其中谷歌廣告業務收入為 339.16 億美元,同比增長 17%,包括谷歌 Pixel 系列硬件和雲服務的收入為 64.3 億美元,同比增長 39%。包括無人駕駛業務 Waymo 在內的被稱為“other bets”的收入為 1.55 億美元,同比增長6%。本季度利潤為 70.68 億美元,同比下滑 23%。

  從對利潤的貢獻來看,Alphabet 旗下谷歌業務依然是利潤的主要來源,第三季度運營利潤為 108.65 億美元,而 Other Bets 的運營虧損為 9.41 億美元,對利潤帶來拖累。

  在收入健康增長的同時,谷歌第三季度的盈利能力卻相應有所下降,該季度運營利潤率為 23%,相比去年同期的 26% 出現明顯下滑,與上季度的 24% 的運營利潤率相比,也進一步下降,主要原因是成本費用顯著上升,無論是研發費用、行政管理費用還是市場營銷費用均全面上升,其中研發費用第三季度高達 65.54 億美元,同比增長 25%,遠超收入增速,主要用於雲計算方面的投入,此外,銷售和營銷費用第三季度為 46 億美元,同比增長 19.7%,主要由於谷歌增加了在雲計算方面的銷售費用,這一增速也已經超過了谷歌廣告收入的增速。


谷歌三季度成本費用顯著上升,主要投入在雲計算服務業務領域

  在雲服務方面的巨大投入一定程度上推動了該業務的快速增長,在上個季度的財報電話會議上,谷歌表示其雲服務年化收入已經達到 80 億美元,這意味着在過去 18 個月,谷歌旗下雲服務的收入已經增長了 2 倍。

  此外,Alphabet 本季度利潤大幅下滑的另一大重要原因是收入稅顯著上升,財報显示,受益於稅制改革,去年穀歌有效收入稅率為9%,今年第三季度稅率則達到了 18%。因此在今年第三季度稅前收入為 86.28 億,少於去年同期 100.83 億美元的情況下,由於面臨的稅率更高,因而谷歌付出的收入稅更多,為 15.6 億美元,去年同期為 8.91 億美元,僅付出的收入稅較去年就增加了 75%。

  另一大影響谷歌利潤的因素來源於其他收入項目,財報披露,今年第三季度,谷歌持有的股權的未實現投資虧損高達 15.28 億美元,而去年同期為投資收益 13.82 億美元,導致今年第三季度其他利潤項目為虧損 5.49 億美元,去年同期為 14.58 億美元利潤。


谷歌第三季度出現未實現投資虧損 15.28 億美元,去年同期為盈利 13.82 億美元

  儘管業務經營的基本面並沒有出現根本性的改變,但谷歌目前面臨許多來自內外部的經營風險,包括美國司法部對其展開的反垄斷調查,谷歌內部員工對其參与美國邊境執法項目和國防部項目的抗議等,這些因素都將在短期內對谷歌經營業績產生負面影響。

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新設計的“量子電池”將不會再丟失電荷

  科技日報北京 10 月 28 日電 (記者劉霞)據物理學家組織網近日報道,加拿大科學家為不漏電荷的新型量子電池設計出了“藍圖”,這種量子電池僅依靠量子力學原理工作,有望成為多種量子設備的重要組件,比如為量子計算機供電。

  這項研究主要作者之一、多倫多大學的化學家加布里埃爾·漢納解釋說:“量子電池是一種納米尺寸的電池,旨在用於納米級應用領域。我們更熟悉的電池,例如為智能手機供電的鋰離子電池,依賴經典的電化學原理工作;而量子電池僅依賴量子力學原理工作。”

  他說,這項研究從理論上證明,製造出電荷無損的量子電池是可能的,而此前提出的量子電池被認為是不可能的。

  在最新研究中,為了實現這種電荷無損的量子電池的想法,研究團隊將具有高度結構對稱性的開放式量子網絡模型作為存儲激子能量的平台,激子能量是电子吸收足夠高能的光子時所利用的能量。他們使用這種模型旨在證明,即使在開放環境下,也可以毫無損失地存儲能量。

  漢納說:“關鍵是要使這種量子網絡處於黑暗狀態。在黑暗狀態下,網絡無法與周圍環境交換能量。從本質上講,該系統不受環境影響,意味着電池幾乎不會有什麼能量損失。”

  研究人員還藉助該模型,提出了一種按需從電池中釋放儲能的通用方法。接下來,他們計劃探索對電池進行充放電的可行方法,以及如何擴大尺寸以便用於現實中。

  研究人員表示,這種量子電池有望成為多種量子設備的重要組件,例如為量子計算機供電。而且,科學家可以使用當前的固態技術來製造這種電池。

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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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中國動力電池技術突破,2025 年電動車成本效益比料勝燃油車

 

21 世紀經濟報導,中國電動汽車百人會理事長陳清泰表示,過去一年,中國電動汽車產業正在向高品質發輾轉型,發展形勢良好;而電動汽車再往前發展要跨越一個臨界點,就是電動車的成本效益比達到和超過燃油車,他預期這個臨界點會可能會在 2025 年前後出現。   中國 2017 年新能源汽車銷量目標 70 萬輛,去年 1 到 11 月累計銷售 60.9 萬輛、年增 51.4%。專家預測,中國去年新能源汽車總銷量可能超過 80 萬輛。中國汽車工業協會秘書長助理許海東日前表示,中國去年新能源汽車 70 萬輛銷量目標應可達成,2018 年新能源車銷量增速仍可保持 40% 至 50%,預期銷量將超過 100 萬輛。   陳清泰指出,電動汽車再往前發展要跨越一個臨界點,就是電動車的成本效益比達到和超過燃油車,如果跨過了這個門檻,電動車就可依託市場力量自主發展了,目前仍需靠政策、靠政府補貼。他亦預期,當財政補貼完全取消後,雙積分政策作為替代政策,新能源汽車積分比例將在 2020 年 12% 的基礎上繼續上調。   對於上述臨界點會出現在什麼時候?陳清泰的判斷是,大約在 2025 年前後。對此,他建議中國車企要在以下幾個方面做好準備,首先是在財政補貼退坡之後,做好可持續發展的保障工作,另外電動車自身要透過輕量化、節能化提高成本效益比;其次,產品技術要雙線作戰,其中一條戰線是完善汽車的行駛功能,另一條戰線則是將車聯網和共享化應用到新能源汽車上;第三,自動駕駛是爭奪未來的一個重點;第四,在有限的時間要加緊做品牌建設。   中國電動汽車百人會執行副理事長歐陽明高表示,2017 年中國動力電池技術已取得實質性進展,動力電池系統能量密度已達到 150 瓦時/公斤甚至以上,鋰離子動力電池單體比能量有望於 2020 年前實現 300 瓦時/公斤目標。   他進一步指出,2025 年,具備一般成本效益比的純電動轎車合理的里程是 300 到 400 公里;但 2030 年,最大的技術突破將體現在電解質上,固態電池會規模產業化,電池單體比能量可望觸及 500 瓦時/公斤;2030 年常規的成本效益比車型,續航里程應該可達到 500 公里以上。   (本文內容由授權使用。首圖來源:)

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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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河南移動雲的安全 雲杉高效保障建設之路

網站內容來源http://server.it168.com/

河南移動雲的安全 雲杉高效保障建設之路

2017-12-13 21:09    原創  作者: 廠商投稿 編輯:
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【IT168 案例】近年來,河南移動的新型数字化業務穩步推進。河南移動雲目前規模大約在2000台服務器,承載移動自有業務及部分政務雲,目前由第三方代為運維。隨着互聯網應用的不斷豐富,視頻、雲計算、物聯網等業務的飛速發展對運營商基礎網絡設施提出了穩定、高效等更高的要求。

隨着IT系統業務種類和用戶數量的快速增長,雲平台虛擬網絡規模和複雜度也隨之增加,使得傳統網絡運維分析工具在雲數據中心虛擬環境中運維分析、故障排查等場景中的應用局限性越來越明顯。為了提高網絡管理效率和新業務響應速度、降低網絡建設和運維成本、簡化網絡結構、最大化利用網絡資源,河南移動引入了SDN。

雲杉網絡DeepFlowTM以雲平台虛擬環境數據為核心,根據業務需求對河南移動雲環境進行高性能的流量採集和基於網流的細粒度分析與控制,為河南移動雲網絡提供理想的網絡解決方案。

 一、 整體解決方案

結合市場調研及當前的私有雲平台網絡狀況分析,河南移動雲平台認識到,缺乏有效的虛擬網絡分析工具和手段將無法對虛擬網絡性能進行管理和安全管理,雲平台的持續、高效、安全運行很難無法保證。目前河南移動雲平台在虛擬網絡監控分析方面存在痛點問題,主要表現在:

1. 缺乏SDN和對接雲平台的能力:現有監控工具無法對接雲平台及基於SDN(Software-Defined Network)軟件定義網絡技術的虛擬網絡,因此無法區分項目網絡或實現對項目網絡流量採集能力;

2. 缺乏雲平台全網可視化能力:包括物理網絡、虛擬網絡以及混合網絡中端到端的可視化;包括生產網絡和業務網絡實時網絡數據以及歷史網絡數據的可視化等;

3. 缺乏雲平台東西向流量採集能力:虛擬網絡的引入或者說網絡軟件化趨勢,使得部分東西向流量直接在宿主機內部完成傳輸,無法在硬件交換機層面獲取到所有流量數據;

4. 缺乏網絡異常感知能力:對業務網絡變更、網絡故障惡化網絡異常的自動感知及告警能力;

5. 缺乏虛擬網絡取證/舉證能力:雲內關鍵業務系統訪問出現故障,無法明確區分是虛擬網絡原因還是系統本身所造成,不能快速定位故障源,也不能對歷史虛擬網絡故障提供責任舉證;

6. 缺乏實例流量採集/輸出能力:雲內關鍵業務系統數據不能實現全部流量鏡像給第三方設備進行分析的能力,如數據庫審計、DPI分析、IDS安全分析等場景;

針對以上存在的問題,雲杉網絡DeepFlowTM對接了河南移動雲平台的多維映射關係,通過流量採集、分析技術能實時的監控分析網絡運行情況,及時發現網絡及應用系統的異常行為,滿足安全管理等場景需求。

二、 客戶價值

針對以上存在的問題,雲杉網絡DeepFlowTM提供強大的網絡分析功能,保障網絡安全、高效、持續運行。實施網絡全流量分析后將對整個業務網絡深度檢查提供有力技術支撐,徹底改變以往的被動式故障處理方式,顯著提高運維管理水平。

自2007年中國移動啟動“大雲”計劃以來,移動通信網絡開始走向敏捷化、開放化和軟件化。2016年中國移動開始推進實施“大連接”戰略,並提出了旨在構建“資源可全局共享調度、容量可彈性伸縮、架構可靈活調整、能力可全面開放”的新一代網絡。河南移動積極響應集團號召,在系統可伸縮性、可擴展性、敏捷性和大規模服務能力方面與雲杉網絡等合作夥伴一起努力探索,採用SDN等先進的技術架構,創新了自身的IT架構、網絡架構、商業模式和運營模式,逐步建成了端到端的基礎設施體系和內容應用體系,進一步提升了體驗和效率,開拓了市場空間。

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助力平安城市 新華三安防監控解決方案解讀

助力平安城市 新華三安防監控解決方案解讀

2019-05-08 11:06    原創  作者: 高博 編輯:
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大家應該都有看過警匪片,在影視片段中警察通過視頻監控能夠對城市的各個角落進行全局監控,並對犯罪分子進行實時追蹤。為城市治安防控以及案件偵破提供了極大便利。而在現實生活中,視頻監控系統也的確有着非常重要的作用。

如果仔細觀察就不難發現,監控系統已經無處不在,而這些無處不在的視頻監控組成了一張監控網絡,安防監控已經發展為智慧城市、平安城市等項目中不可或缺的一部分。

但在對安防監控系統使用的同時,我們也要對系統進行全面的考量。高效、易用、穩定、可靠都是對安防監控最為基本的要求,也正是基於監控行業的需求和發展趨勢,新華三深度分析了監控行業的特性和未來的發展,並創新性的推出了監控專用的網絡產品,同時推出了專用的安防監控行業解決方案。

不得不提的是,新華三推出的新一代MS安防交換機能夠支持20%的硬件冗餘、智能的緩存調度、10KV的端口防雷、寬溫(-20°-60°)特性、以及萬兆的性能設計,此外還獲得了公安三所的相關認證。最為重要的一點在於其能夠支持新華三的鷹視網管平台的相關特性。從而完美搭配安防監控場景對於高清、穩定、流暢、可控的訴求。而新華三也正是基於最先進的網絡設備及管理系統,為不同的客戶打造出了最為穩定、可靠、易用、高效的且完全適應場景化的視頻監控網解決方案。

在新華三的安防監控網解決方案中,最為核心的部分當屬鷹視統一管理平台,其能夠對安防監控網絡設備進行整體管控,解決了安防監控網絡看不清、控不住、管不了的難題!其主要功能主要包含以下幾點:

  ●全網掃描,自動納管:主動發包探測網絡中所有在線IP終端納入資產數據庫;

●私接仿冒,識別監控:識別IP終端類型,核查備案發現是否有私接仿冒行為;

 ●有線無線,一網打盡:只要網絡IP可達,接入網絡的終端就可以納入鷹視管控;

●違規終端,下線隔離:可以異常告警,也可以將違規終端下線隔離。

  多場景化應用

為了滿足不同場景的實際需求,新華三安防監控解決方案支持豐富的場景化應用,從智慧城市、平安城市到智能交通、園區監控、景區監控,乃至樓宇監控、电子警察,甚至特種監控,新華三安防監控解決方案都能夠完美支持。

譬如在雪亮工程、商貿聯鎖、酒店聯鎖、多分支園區、中小學等分支結構的使用場景中,新華三能夠提供多分支的安防監控場景方案。

其整網基礎架構主要基於MS監控交換機網絡設備組建而成,核心MS4500系列交換機穩定可靠,滿足了整網高可靠的要求。分支匯聚節點MS4300系列全光口交換機,作為分支節點的核心可帶200路攝像頭,同時光口組網可滿足分支節點下遠距離組網的需求;此外配合鷹視管理軟件,可做到全網掃描、自動納管,私接仿冒、識別監控,有線無線、一網打盡,違規終端、下線隔離的精細化、安全化、可視化的安防監控網解決方案。

當然,除了分支機構的使用場景外,在面對高層商廈、新建樓宇以及高層酒店等多樓層的安防監控場景中,新華三安防監控解決方案同樣適用。

和分支機構場景下的解決方案一樣,其整網基礎架構同樣是基於MS監控交換機網絡設備組建而成。其核心MS4500系列交換機搭載接入交換機(採用無管理設備,上電及組網,方便快捷),同時有POE設備為可受電攝像頭供電,解決了攝像頭供電難的問題;同時配合鷹視管理軟件,從而完成對多樓層的安防監控。

寫在最後

根據介紹,目前,新華三安防監控解決方案已落地園區、公安、交通等行業,並得到用戶的高度認可和肯定。由此不難看出,新華三通過專業的安防監控網絡設備配合專業的鷹視網管平台打造的安防監控解決方案,能夠真正滿足用戶的實際需求,為用戶安防保駕護航!

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助力平安城市 新華三安防監控解決方案解讀

華為智能安防,過去三個月做了什麼?

華為智能安防,過去三個月做了什麼?

2019-05-30 23:29    來源:廠商稿  作者: 廠商動態 編輯:
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  對於經常出差的我來說,總會遇到各種囧事。記得上個月,當我到達重慶江北機場,順着空氣中的火鍋味欣喜地到達酒店時,瞬間我就懵了:我例行開密碼時,發現行李箱打不開!仔細一看,眼前行李箱不是我的,雖然外觀和我的一模一樣。

  已是半夜,我依然心急火燎地去了機場派出所,隨後按照值班民警給出的流程,先去旅客服務中心調監控。至今還記得在看視頻的一幕幕,當從不同方位和角度看到拿着我行李箱的老兄從容地走出航站樓,我還是深吸一口氣:這位老兄沒有轉機。

  之後重慶機場派出所的值班民警很給力,依照監控信息開始找線索,並在次日上午10點就聯繫到了拿錯箱子的那位老兄,當時的我百感交集,如果有兩面錦旗,一面送給盡心儘力的值班民警,另一面就要送給重慶機場的智能安防系統。

  如今,無論是專業人士還是普通的老百姓,都能夠感受到智能安防帶來的便捷,比如智能安防系統能自動對違法行為進行識別(哪怕是初步的篩選),就可以大大地提高對違法行為的響應時間。

  對於我們普通老百姓而言,當然就是更安全、更便捷的生活:你會發現你的快遞不會失蹤,到得也更快;生活中的不文明行為會更少;你的家變得更加安心,哪怕是你不在的時候。

  隨着安防與AI、網絡技術的不斷結合,安防市場由注重密度、廣度、清晰度向智能化升級,我們可以進而再暢想下,在智能化,雲化的時代下,什麼樣的安防系統讓我們的城市和企業更加智慧安全?

  不妨看華為的戰略的和做法,華為提出的理念是“全棧雲、全智能、全場景”的智能安防,在產品和核心技術上,通過前瞻的設計幫助安防客戶向智能化演進;在市場、渠道建設和生態構建上,從2月到5月,華為在全國各地舉行了主題為“輕雲直上 視界大開”智能安防新品發布暨渠道專場招募會近20場,覆蓋了北京、南京、杭州、福州、四川、廣州等重點省會城市。華為用先進的技術能力,優質健康的政策吸引更多生態夥伴共同推進安防產業向智能演進。

  用前瞻解耦架構 快速精準出擊

  從規模來看,安防行業已經成為在全球範圍內超過200億美金,中國市場超過500億人民幣的大市場,同時,這個市場仍以年均12.4%的增速持續增長。

  作為剛需,安防廣泛應用於平安城市、智能交通、智能樓宇、環保、金融、醫療等行業。據中安協發布的《中國安防行業“十三五”(2016-2020年)發展規劃》指出,“十三五”期間,安防行業將向規模化、自動化、智能化轉型升級,且到2020年,安防企業總收入將達到8000億元左右,年增長率達10%以上。

  從產業發展來看,傳統安防主要聚焦於硬件,產品的耦合性高,靈活性不足,後期的更新和運維成本高昂,而且當硬件發展到一定階段后,真正決定用戶體驗的是內部軟件。

  傳統的安防系統,存在“建而不聯、聯而不用、用而不深”等現象,現有業務為煙囪式架構,無法靈活適配軟、硬件需求,大量社會價值圖像信息尚未有效整合共享,深層應用較少。

  在“看得廣、看得遠、看得清”的基礎上,智能安防要滿足客戶“看得懂”的需求,在海量的視頻數據下,提升有效視頻信息的搜索效率,對視頻數據實施有效的挖掘和分析才是重點。

  在智能化進程中,華為智能安防產品線成為華為公司戰略的主要方向之一,依託多年在視頻解碼算法、網絡傳輸、雲存儲及大數據智能分析方面的技術積累,華為推出全系列智能安防產品,率先實現了架構的開放解耦,並搭載業界領先的AI芯片,用超大算力支撐架構開放帶來的需求變化,使得產品可演進、可升級。

  在技術上,視頻安防也成為華為人工智能最先進應用、業務場景最明確的領域,也是同時匯聚雲計算、大數據、AI的技術聖地,使得智能安防不僅會充分釋放原有市場需求,並且也將再度拓寬安防市場空間。

  向全智能演進 露出高手潛質

  對於智能安防而言,首先要通過智能攝像機提取出有效數據,華為智能安防攝像機與以往的安防攝像機相比有很大不同,華為稱之為“軟件定義攝像機”。

  實際上,軟件定義消除了傳統攝像機以硬件為核心而產生的應用痛點和局限性,加載了不同算法的軟件定義攝像機不僅可以實現不同的功能,最重要的是可以自主學習,藉助算法商店能夠在線升級;軟件定義攝像機可以實現靈活組網,具有社會屬性,實現互助式進化,即協同與算力共享。

  另外,華為軟件定義智能攝像機支持夜間、運動中識別人臉、車輛等目標,可自動識別陰霾、雨霧等複雜天氣,滿足園區、醫院、社區等公共場所監控需要的同時,解決傳統安防系統視頻利用率低、數據不可控等問題。

  從成都到廣州,在近20場發布會中,華為”五星”系列軟件定義攝像機贏得與會人員追捧,每一款產品都具有其獨特的產品優勢,搭載業界最強算力的AI芯片,具備按需定義、分層智能、持續演進的核心特性,賦予攝像機全新生命力。以華為“星像”為例,其每秒200張人臉/幀的計算量,可實現對人群密集區域的實時特徵充分提取、特徵比對等功能。

  除了軟件定義攝像機這個先鋒隊之外,華為希望將智能推向全境。

  為此華為發布視頻雲、智能數據平台和智能指揮平台等方面,為客戶提供更多、更自主的選擇。華為的視頻雲平台CloudIVS系列產品可實現視頻圖像接入、存儲轉發、視頻圖像分析、特徵檢索等功能。可實時特徵提取,實時比對,就近二次解析、特徵檢索,實現本地業務快速閉環,全雲共享,跨域協同。

  未來,華為智能安防將投入千億級研發力量,集結華為在“聯接、存儲、雲計算、芯片、智能、安全”等各個領域最先進的技術,實現華為的獨特價值。

  在我看來,依託首創“軟件定義攝像機(SDC)+智能視頻雲平台+智能大數據雲平台+智能指揮平台”新方案作支撐, 將數據貫穿端雲,將安全深入骨髓,打造出“全棧雲、全智能,全場景”智能安防解決方案助力客戶向智能演進。

  用開放心態 做生態沃土

  在這個“硬件為王,智能初入”的行業,只有擁有足夠的開放度和包容度才可能與時俱進,通過廣泛而強大的生態形成合力,華為希望構建平安城市,推動安防產業全面走向智能化。

  第一,華為正構建開放的生態體系,期望1+1>2,把華為已有的優勢快速整合成能夠被最終用戶所需要的解決方案,給客戶更多空間和靈活度去按需定義應用場景。

  無論是軟件定義攝像機的進化,還是視頻雲平台,華為不遺餘力地打造開放平台,邀請更多的合作夥伴實現方案和業務的互補,進一步推動可視化和智能化的實現。

  第二,在活動中,“華為只做黑土地”的生態原則給了合作夥伴定心丸,華為智能安防渠道招募計劃及政策,同樣受到合作夥伴的一致認可,在近20場智能安防新品發布暨渠道招募,已有大規模渠道夥伴加入華為智能安防大家庭。

  對於分銷合作夥伴來講,華為智能安防提供更優質更完善的解決方案,讓合作夥伴更快的匹配客戶需求,更好的服務客戶;對於ISV來說,華為立足於做好基礎的支撐平台,為各類合作夥伴提供充足養分和陽光,讓專業ISV的各類視頻應用在肥沃的黑土地上生根發芽,百花齊放,結出甜美誘人的果實。

  今年3月初華為發布的“2019年合作夥伴產品銷售拓展激勵計劃”中,智能安防產品的激勵名額和總獎勵金額成為排頭兵。加入到華為智能安防生態體系中的夥伴,當單項目智能安防產品總金額和項目包含的攝像機數量滿足條件時,就有機會獲得頗為豐厚的項目激勵。

  第三,明確清晰的邊界,是華為建設生態圈的承諾,客戶、夥伴、華為各有各的定位和價值,華為提供可靠、高效、端到端的平台,上面承載合作夥伴的各種應用,華為始終堅持與合作夥伴互為依存,打造“客戶+夥伴+華為”命運共同體。

  立足開放、明晰邊界、營造生態圈口碑,讓越來越多的企業願意走進華為的生態圈,打造共贏、穩健的生態環境這也是未來華為智能安防後續渠道建設的重點方向。

  總結來看,未來安防產業的走向可以概括為六個字——“預測、預警、預防”,圍繞這個目標,華為將解耦進行到底,將智能推向全境,將數據貫穿端雲,驅動着整個產業的平台架構、商業模式、用戶體驗、業務形態等各個方面產生顛覆性的變革。

  與此同時,華為希望扮演好“黑土地”的角色,通過開放的生態以最適合的服務與產品,匹配用戶最迫切的需求,讓合作夥伴、客戶可以在這片精心培育的沃土上播種、耕耘,促進安防行業從“洞見”時代進入智能“預見”的時代。

  【彩蛋】

  5月30-31日,“2019華為智能安防生態聯盟同略會”在杭州千島湖召開,匯聚各路安防合作夥伴共同探討智能時代下安防生態戰略建設,領航千億藍海市場。

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