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在计算存储分离架构下遇到的性能挑战，分析了云存储相对于传统本地存储的工作特性差异及其根因，讨论了将各类存储引擎部署至云存储上时所会遇到的问题挑战，并提出了统一的优化框架

需求出现瓶颈；运维复杂：海量库表，常规运维复杂。租户版本升级、打散、合并迁移与重组等工作繁琐；数据集成困难：租户分布全球各大区域，维护困难。为了更大的业务价值，租户数据集成延迟性要求极高。选型和演进

如何应对这些问题呢？我们会做一些常态化的运维演练，再结合监控报警和自动修复功能来解决这些容灾腐化问题。这些功能主要都是通过我们的智能运维平台提供的，最后一部分会对我们的智能运维平台做一个介绍。

云布道师把《重构：改善既有代码的设计》这本书推荐给已经接触了工程代码、工作一年左右的新同学，相信有了一定的经验积累，再结合日常项目实践中遇到的问题，对这本书的内容会有很多自己的思考感悟。前言很久之前团队师兄向我推荐了《重构：改善既有代码的设计》这本书，粗略翻阅看到很多重构的细节技巧，但当时还处于未接触过工程代码，只关注代码功能，不太考虑后期维护的阶段，读起来觉得枯燥无味，几乎没有共鸣，一直没有细细阅读。工作一年后，在师兄的督促下，利用一个月的早起时光终于读完了这本书，收获很多。感谢这本书陪伴我找回了阅读习惯。把这本书推荐给已经接触了工程代码、工作一年左右的新同学，相信有了一定的经验积累，再结合日常项目实践中遇到的问题，对这本书的内容会有很多自己的思考感悟。重构的定义书中给出了重构的定义：对软件内部结构的一种调整，目的是在不改变软件可观察的前提下，提高其可理解性，降低其修改成本。每个人对重构有自己的理解，我理解的重构：重构是一种在不改变代码本身执行效果的前提下，让代码变得更加整洁易懂的方式。代码不仅要让机器能够实现预期的处理逻辑，更要能够面向开发人员简洁易懂，便于后期维护升级。为什么要重构我对书中的一句话印象很深刻，“减少重复代码，保证一种行为表述的逻辑只在一个地方出现，即使程序本身的运行时间、逻辑不会有任何改变，但减少重复代码可以提高可读性，降低日后修改的难度，是优秀设计的根本”。回想在刚毕业工作不久时，我也曾对同组师兄的代码重构意见有所疑惑，重构本身可能不会改变代码实际的执行逻辑，也不一定会对性能产生优化，为什么一定要对代码的整洁度、可复用性如此执着？结合书中的答案以及自己工作中的体会，主要有以下几点：

年这一年也成为了很多小微企业在成长转型的重要节点，我们看到做游戏、社交、娱乐这些领域的企业逐渐崛起。当时，他们需要的不只是一个虚拟站点或是一个虚拟机，而是大规模、弹性的算力。所以，阿里云在

工具集，实现自动化教学的生态化，打造了以学习者为中心的在线教育解决方案——风变课灵小馆，集创作、学习、运营于一体。吴亮亮表示：“从用户的反馈看，风变科技的网课完成率达到

v2后期规划云原生理念让我们受益良多，但是也带来了一些问题，比如原先的单体式应用变成了多个服务单元，这使得服务发现与路由规则变得更为复杂了；而且通常情况下，东西向流量的访问也是默认使用

云布道师如何建设全面的高可用及容灾架构体系，是一个涉及到广泛领域的话题，将分成上、下两篇呈现给读者。本文将在上篇的架构基础上，构建完整的故障与危机的处理能力，同时通过持续运营与组织保障机制的协同，打造出全面的高可用及容灾架构体系。如何构建故障与危机的处理能力

云布道师如何建设全面的高可用及容灾架构体系，是一个涉及到广泛领域的话题，将分成上、下两篇呈现给读者。本文讨论的架构体系，解耦具体产品实现，尽量只从架构原理出发，从构建一个韧性的应用基础架构内核开始，到增强应用高可用架构能力，加上弹性与稳定的云化基础设施，共同形成稳定性基础架构。在后续的下篇推文中，将在此架构基础上再构建出完整的故障与危机的处理能力，同时通过持续运营与组织保障机制的协同，打造出全面的高可用及容灾架构体系。高可用及容灾架构体系化建设缘起2022年8月8日：谷歌，数据中心爆炸事故，导致核心业务搜索引擎、

5分钟部署百台云上计算机，22支参赛队伍快速接入南网电力调度AI应用大赛5.

通过其可编程可扩展的架构、良好的用户体验，以及大量的生态核心能力，帮助了钉钉、招商银行、理想汽车、移动云、百度等数百家企业构建其云原生应用平台，大大降低了云原生技术的使用门槛。KubeVela

复制等，为客户实现了低成本、高性能、高易用性的云盘数据保护能力。阿里云提出了容器临时存储技术，融合了云盘、本地盘、文件系统等多种存储系统的技术优势，并做了大量落地创新。在弹性能力方面，提供

秒出结果等要求，大赛需要提供给参赛团队一个算力强劲、稳定且安全的虚拟开发环境，南网想到了采用阿里云的无影方案。大赛背后的保障算力强劲、安全稳定的云上开发环境2022

行业未来的破局思考，他认为中国云生态的繁荣发展，除了需要技术的不断创新和聚焦良好的产品用户体验外，生态合作伙伴之间的互联互通也至关重要。此外，大型云厂商以开放的态度来拥抱各行各业、各种类型的

PDS、备份容灾等服务云上数百万的客户，覆盖政企、互联网、金融、零售、制造、医疗等千行百业。你可能还想看一文看懂倚天云实例｜科普漫画关注我们欢迎关注加星标✨

架构，比之前提供了更多执行单元，也增加安全性、机器学习等新能力。除了算得快，倚天还功耗低，意味着成本低。功耗大不仅意味着成本，可能还会影响计算性能的平稳。传统

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重大架构升级，发布了一系列创新产品，并始终走在开源贡献的前列，为创造客户价值而奋勇向前。你可能还想看1.

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云布道师赴新春，迎新程我们依然是追求更高存储技术理想路上的赶路人我们将坚持精进存储技术，打磨存储产品拓展云存储边界，帮助客户挖掘数据无限价值云程发轫，万里可期感谢客户与伙伴对我们信任新年，新征程，让我们一起成长，共同突破！你可能还想看1.

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年，是工信部直属单位，是国家从事电子信息技术领域标准化的基础性、公益性、综合性研究机构。根据介绍，获评“优秀”的阿里开源项目涵盖大数据、操作系统、云原生等多个领域。其中，分布式流批一体计算引擎

AI、云计算、芯片等领域实现阶段性跃迁视频号模板，只能用同步方式上传到公众号点击文末“阅读原文”，查看达摩院

采取了实时常态化轻量级的探测方法，配合众多虚拟网络节点对探测协议的广泛支持，比较好的解决了上述问题。该系统耗费了数十位研发同学的心血打磨而成，并且该系统已在大规模云网络系统上得到了充分的验证。希望

云布道师近日，阿里云计算巢与天津南大通用数据技术股份有限公司（以下简称：GBASE）合作，双方融合各自技术优势，助力企业用户实现云上数据仓库的自动化部署，让用户在云端获取数据仓库服务“更简单”，让用户在云端使用数据仓库服务“更便捷”，满足企业用户对高效便捷、自动化部署、高性价比的云原生数据仓库诉求。本文将重点介绍阿里云计算巢版

云布道师算力时代，靠吃「硬件红利」便能搞定新应用场景的「甜蜜期」已经过去。人类社会的每一次科技跃迁，其本质都是计算力的突破与演进。算盘拨出农耕文明的繁荣，机械计算机催生出第一次工业革命的袅袅蒸汽，而云计算的发展让万物互联成为真正可能。在数据爆发式增长以及算法日益精进的大背景下，属于「算力」的时代俨然到来。以音视频行业为例，趋近饱和的场景渗透率、用户对体验的极致追求、多元化的场景及技术需求，为底层算力和视频编码能力带来更大的挑战。然而，在算力需求暴涨的同时，摩尔定律的演进速度却在放缓，「硬件红利」已然见底。对于整个视频云赛道的算力困局，不仅需要上层软件系统的优化，也需要在底层硬件基础设施上，寻求破局之法。风口之下的算力困境我们已经迈入社会视频化时代。视频无处不在，由此产生的流量已呈井喷式增长。据《2022

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与工业互联网应用场景的结合，促进产业更多生态角色的加入与共创。阿里云愿意与通信运营商一同，在保障工业生产的稳定性可用性基础上，让更多企业以较低成本获得

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亿用户的敏感数据。数据泄露了之后，一家名为剑桥分析的公司利用这个数据来进行用户心理画像的分析，最终竟然影响了大选和脱欧选举，这个结果是这家公司所未能预想到的。第二个例子是

认证时，记得先点击上图中的“免费领取”，获得考试资格后才能考试。下图表明你已经领取成功，可以参加考试了。特别提醒：在首次领取云服务器后，建议尽快完成实验+Clouder

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等等，这也是当前互联网上主流的图片格式，然而在过去的十年，随着技术的发展，图片的压缩技术又取得了长足的进步，新的图片格式已经涌现，使用这些传统的图片格式已经不再是最优的选择。图片格式的进化在过去的

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共促计划组织的成立，并宣布组织持续面向相关企事业单位、高等院校、科研院所、社团组织开放共建。主论坛后，已经陆续有多家企业表达期望一起共建。产学研媒共同成立

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应用开发等场景，可以很好地利用我们的产品能力来实现。零售、互娱行业率先落地云上视觉计算实践我今天挑选了几个案例，分享客户与阿里云合作的部分实践。先分享下阿里妈妈在新零售行业所做的尝试。在最近的双11

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操作系统作为自动驾驶的核心技术，对于传感器每天收集到的海量数据都需反复进行模拟和深度学习，为存储的吞吐、时延和灵活性带来了更高挑战。为此，阿里云高级技术专家-廖泽贤，将为大家带来《面向自动驾驶

云布道师2022世界杯正在火热上演，每一场比赛，都留下了非常多话题。其实，古往今来，足球都是一项让无数人狂热的运动。西汉顶级球星霍去病出征塞外都不忘蹴鞠；文体两开花的北宋，踢球也是一种终南捷径；南宋绿茵场上，诗人陆游也是“蹴鞠场边万人看”中的一员。那么，如果

进行了全面升级。除了对于组播服务链等高级特性的发布之外，在性能和规模上也有了非常大的提升。基于云企业网，用户可以快速的构建全球一张网，而不需要对路由进行手动的配置，包括了策略和带宽。同时，云企业网

云布道师数字化进程持续加速的今天，随着业务的发展累积，以及企业对数据的重视，需要处理的信息量也越来越大。首先，是来自于海量数据的存储挑战，如在实现可靠的持久化的同时，如何实现数据的并发写入？复杂的分析场景需要对数据进行即时访问，存储系统运维如何更加的高效。其次，大数据技术的发展以及运营水平的不断提升，也对后续的数据分析工作，如流批处理、ETL

Foundation）目前的云原生定义：云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式

label（防止运维过程中有新的作业或者已有作业重新部署到这些机器上）将相同数量的机器加入集群中以备替换带下线的机器开始逐机器进行运维，流程如下查询该机器上运行的作业对其中的每一个作业，调用