Step By Step 1、IDEA創建微服務應用2、編輯Dockerfile3、Build 鏡像4、Docker Run發佈鏡像5、開啟ECS網絡安全組，實現外部訪問 1、IDEA創建微服務應用 1.1 創建項目 1.2 添加Controller Code Sample import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class […]
大概在兩三個月以前，就有教育行業的客戶向我們諮詢有關雲盒的事情，當時我還不清楚雲盒為何物，在遍尋阿里雲官網後也沒有找到答案，因此判斷這個雲盒可能是阿里雲在小範圍線下銷售的小眾產品，而且是偏產品推廣的前期，因此在官網還沒有透出。直到北京雲峰會，這個雲盒方才露出廬山真面。 至於雲盒是啥，阿里雲官網的說法是： 阿里云云盒（Alibaba CloudBox）助力實現雲服務的全託管。公共雲的硬件基礎設施將會部署在客戶的數據中心，滿足數據安全、本地處理、低延時等業務需求。 購買雲盒後，阿里雲會把相應的硬件送達並安裝到客戶指定的機房。後續客戶可以在雲盒上方便地創建彈性計算實例，並且也能夠輕鬆使用阿里雲各種服務。 通過上面的描述，可以知道雲盒可以看作是阿里雲公共雲在客戶線下數據中心的延伸，雲盒設備將被部署到客戶指定的IDC中，但云盒上創建的ECS（彈性計算服務）實例將能夠與其他的公共雲服務進行無縫對接。 站在阿里雲的角度，打造雲盒的目標是為了滿足客戶在數據安全、本地處理、低時延的業務需求，那在客戶的角度，為了滿足上述需求為什麼選擇雲盒而不是其他的替代方案呢？ 我個人覺得，這裡的關鍵還是雲盒具有和阿里公共雲的其他服務進行無縫對接的能力，雲盒不像阿里的專有云，並不具備獨立的管控能力，也就是說要管理雲盒還需要登錄到公共雲的控制檯進行管理，這既是劣勢同時也是優勢，在統一的公共雲控制平面下我得到的並不是一個私有云的“孤島”而是通向公共雲星辰大海的安全港灣。 基於本地化的部署，在滿足了合規和網絡延時的硬性需求後，雲盒有望在包括教育、醫療、製造業等傳統IT的勢力範圍內獲得一定的份額，並以此為橋頭堡壘不斷拓展，深化更多的公共雲服務與客戶業務相結合，而這些客戶的數字化轉型之旅也將在海量的公共雲服務加持下揚帆遠航。
在5月28-29日阿里雲開發者大會上，阿里雲宣佈推出飛天計劃，加速實用性人才的培養。此計劃包括提供高校師生30億小時免費CPU/GPU資源、師資培訓、教輔資料、實踐平臺、協同育人項目基金等支持。 為了能讓更多的老師能瞭解天池Ai實訓平臺的使用方法，更好地建設機器學習課程，尤其是實驗和實訓課程的開展， 6月8-11日，來自全國高校的50多名老師齊聚杭州阿里雲飛天園區，通過多個實際案例學習阿里雲天池實訓平臺的使用方法。期間，趙衛東老師介紹在阿里天池AI平臺開發的農業遙感圖像分割案例，從機器學習項目的過程介紹各個階段的工作和技巧，突出其中的遙感圖像預處理和語義分割算法的改進。此案例是2020年教育部-阿里雲產學合作項目的成果，包括10個詳細的實驗，主要分析遙感圖像語義分割用到的UNet、FCN、DeeplabV3、PSPNet等算法的改進和應用，配套PPT、Python代碼、遙感圖像數據以及詳細的實驗指導書。通過這些實驗，可以有效地支持機器學習和深度學習的雲實驗。 這些實驗材料不久將要上線阿里雲平臺，免費供師生使用。之前上線的深度學習課程已經上線了9個實驗，有興趣的讀者可以訪問：https://tianchi.aliyun.com/ailab/course/detail/218。
> 原文標題: Untangling Microservices, or Balancing Complexity in Distributed Systems > > [原文地址](https://vladikk.com/2020/04/09/untangling-microservices/) > > 翻譯:時序 > ———-  微服務的蜜月期已經結束了。Uber正在將成千記的微服務重構成一個更加可管理的方案[1]；Kelsey
2021年，雲計算作為整個數字經濟的基礎設施,得到了前所未有的發展契機,依舊保持著高速增長的態勢。2021年第一季度阿里雲生態技術服務賦能認證學員數量增速達53.62%，夥伴增速達23.8%。 認證整體單方向深耕、多方向協調、高階層晉級趨勢逐步顯現，其中L4增長率高達57.14%。 第一季度持證排行榜浩鯨新智能穩居榜首，中軟國際、國網信通億力、信雅達新登排行榜。新增阿里雲智能客服系列崗位熱度攀升。單人最多持證數已由2020年的8個增長到10個，且實現多方向覆蓋。 “態鬥計劃”發佈三個月，已產生7名學分過萬的同學，其中最高學分翁同學的學習歷程，我們來詳細為大家進行解讀。 一季度L3考試通過率顯著提升，通過率100%的夥伴數量達27家，滿分學員數量亦是可觀。 作為阿里雲生態內重要夥伴，浩鯨智能的認證數量常居榜首，實現全方向能力覆蓋，以訓促建、以戰促強，逐步打造了一支來之即戰的技術交付勁旅，本期盤點特別篇我們來詳細解構它的標杆化能力。 全文完，感謝閱讀！
李飛飛，阿里巴巴集團副總裁，ACM傑出科學家，阿里雲數據庫產品事業部負責人，達摩院數據庫與存儲實驗室負責人。 一 雲原生：從小池塘到江河大海雲原生數據庫在海外被稱為「Cloud-Native Database Systems」，前面譯成中文就是「雲原生」，理解雲原生先要理解兩個關鍵詞——「雲」和「原生」。 在傳統數據庫的系統架構下，必須是緊耦合的設計方式，才能最大效能地發揮系統的優勢。舉個生活中的例子，過去每家每戶會根據用水量打一口水井使用，這與傳統的數據庫系統使用計算、存儲資源的方式一樣，但它是緊耦合的方式。如果水不夠了怎麼辦？對應的，這就是傳統數據庫系統裡經常提到的業務擴容。在金融行業，數據庫系統擴容通常需要提前幾個月甚至半年去做規劃，進而細緻部署、縝密實施，上線——灰度——再驗證，一整套流程就是為了擴容、縮容。傳統擴容過程非常漫長，而業務高峰過後縮容也很痛苦，往往會造成極大的資源浪費，也很難應對業務層需要的快速變化能力，這是傳統架構非常大的弊端之一。 如果清楚這些概念和背景就很好理解雲原生了。「雲」就是使用虛擬化的技術將資源池化。水是資源，不用緊耦合的方式來部署和使用，不用家家戶戶打水井，而是整個村莊聯合起來“打”一個湖或池塘，再修管道連到各家各戶，這就是資源池化。資源池化以後可以做到按需按量使用，彈性調度，甚至還可以將資源進行解耦，比如，將廚房當作一個計算節點，水當作存儲節點，可以隨時切換，如果這個廚房不夠了，通過系統調度，可以快速拉起另外兩三個廚房做計算。這就是雲原生核心邏輯，將不同類型資源解耦，並進行池化。讓原來的一口口獨立水井，在背後合併成一個看不見的江河湖海。具體的，比如在雲原生的計算存儲分離架構下，業務節點可以根據需要自由地對計算、存儲進行快速的擴縮容等操作。 可以看到，雲原生帶來的本質性變化就像水井和池塘，隨著池塘不斷變大，越來越多應用遷移上雲，池塘不再是池塘，而變成了江河大海。雲原生帶來的最大技術紅利以及經濟紅利就是規模化應用後帶來邊際成本下降效應，因此向雲原生技術演進的趨勢自然發生並且非常清晰，無論用公共雲還是專有云私有化部署。這個邊際成本下降效應體現在產品上，客戶就會因此受益，TCO也一定會下降。 二 數據庫的未來：雲原生+分佈式全球知名諮詢公司Gartner指出，雲將主導數據庫市場的未來，到2022年，75%的數據庫將被部署或遷移至雲平臺，只有25%的數據庫會在本地運行。雲化無疑代表了未來，企業如何在雲原生架構下使用數據庫，就成為必須要思考的問題的。 隨著企業業務全面向數字化、在線化、智能化演進，企業面臨著呈指數級遞增的海量存儲需求和挑戰，業務有更多的熱點和突發流量帶來的挑戰，企業需要降本增效，進行更智能的數據決策，傳統的商業數據庫已經難以滿足和響應快速增長的業務訴求。 在架構創新上，我們將雲原生與分佈式結合起來，全新的雲原生分佈式架構的數據庫具備了高擴展性、易用性、迭代快速、成本降低等特點，可以很好的幫助企業解決上述問題。未來數據庫也將全面進入雲原生加分佈式的時代。具體來講： 1 高擴展性 雲原生分佈式數據庫與底層的雲計算基礎設施分離，所以能夠靈活及時調動資源進行擴容縮容，以從容應對流量激增帶來的壓力，以及流量低谷期因資源過剩造成的浪費。生態兼容的特點，也讓雲原生數據庫具備很強的可遷移性。 2 易用性雲原生分佈式數據庫非常易於使用，它的計算節點在雲端部署，可以隨時隨地從多前端訪問。因其集群部署在雲上，通過自動化的容災與高可用能力，單點失敗對服務的影響非常小。當需要升級或更換服務時，還可以對節點進行不中斷服務的輪轉升級。 3 快速迭代雲原生分佈式數據庫中的各項服務之間相互獨立，個別服務的更新不會對其他部分產生影響。此外，雲原生的研發測試和運維工具高度自動化，也就可以實現更加敏捷的更新與迭代。 4
第一個趨勢是，全體IT巨頭將重兵佈局AI雲服務，AI-a-a-S，意思是人工智能即服務，將成為未來趨勢。AI是未來，已經是不證自明的事實，新老IT巨頭不僅在自身業務裡積極運用人工智能，同時也在積極利用雲計算平臺將AI服務提供給第三方。 從供給方來說呢，IT巨頭們都很清楚，只要第三方使用自己的平臺，就會把數據留在平臺上，而這些數據將會是人工智能時代的一座大金礦。從需求方來說呢，那些應用企業可以利用大公司提供的AI雲服務，提升自己的競爭力。所以，無論對於AI服務的提供商，還是使用AI服務的企業，這都是一種雙贏的合作。 第二個趨勢是，新老人工智能企業將圍繞智能入口展開白熱化的爭奪。在互聯網時代，幾乎每個入口都會引起爭奪，而每個入口爭奪的成功者都會變成下一個巨頭。比如在Web2.0時代，互動社交的興起形成了社交入口，造就了Facebook和騰訊。人工智能時代也不例外，激烈的爭奪過後，必然會誕生下一個巨大的超級企業。 人工智能時代，服務的入口主要是自然語言的語音交互，自然語言處理會是人機交互的主要模式，誰能讓機器更懂人類的語言，誰就能有可能取勝。人工智能會全面包圍我們生活的方方面面，這意味著，人工智能入口的競爭會更加慘烈，而越早參與，獲得越多的用戶，勝利的機率就越大。 第三個趨勢是，人工智能將佔領客廳，語音交互將成為主流電視應用。智能家居概念喊了很多年了，比爾·蓋茨在1995年出版的《未來之路》裡就做出了清晰的描述，但是這樣的描述迄今都沒有成為事實，核心原因就在於用戶缺乏需求。 現在隨著電視屏幕尺寸增大、視頻內容爆炸性增長，傳統的遙控器越來越難以滿足人們使用電視的需求，語音為主的智能搜索和智能互動正在迅速崛起，自然語言交互將會成為操縱電視機的標準方式。三星等傳統的電視廠商、Netflix和亞馬遜等視頻內容提供商、微軟和谷歌等IT廠商都已經或將要推出自己的以電視為核心的語音互動產品，智能家居正在從電視機切入成為現實。 第四個趨勢是，智能玩具將成為AI最早成功的應用領域之一。如果利用AI來診斷病情，或是製造自動駕駛汽車，人們往往無法容忍它犯錯誤。但是玩具不同，人們對玩具的出錯容忍度高。所以，在人工智能還沒辦法超越人類智能的今天，智能玩具恰恰是能夠讓人工智能獲得初期市場認可的切入點。 事實上，現在已經有不少成功的案例了，比如2016年底，能和人玩遊戲的智能玩具Cozmo熱賣到斷貨。2017年更會有一大批的智能玩具上市。中國的玩具製造業雖然強大，但是沒有什麼品牌優勢，如果中國的玩具公司和高科技公司合作，藉助自己強大的製造實力和市場推廣實力，順勢推出自己的品牌，將會獲得巨大的商機。 本文轉載自51CTO，本文一切觀點和機器智能技術圈子無關。原文鏈接在線免費體驗百種AI能力：【點此跳轉】
在5月29日阿里雲開發者大會的泛雲生態人才培養合作分論壇中，阿里巴巴學術合作總監周恩昌先生介紹了面向高校人才培養的飛天加速計劃2.0，將提供30億小時免費CPU/GPU資源，並資助師資培訓、教輔資料、實踐平臺、協同育人項目基金。 期間趙衛東博士受邀作為嘉賓，介紹在阿里天池AI平臺開展機器學習實驗教學的體會。在傳統的機器學習和深度教學中，有幾個難點困擾著大多數的任課老師：一是第一手的實驗和實訓案例開發；二是安裝簡單第三方庫，甚至基本不用安裝實驗環境的平臺，三是訓練深度學習模型的算力等問題。阿里天池人工智能平臺全方位地解決了上述問題，不僅包含大量的天池人工智能大賽等原始數據、企業的實際問題，而且還有相對的成熟的課程和案例供參考。在教學中，尤其是實驗和實訓環境方面，學生不必自己安裝機器學習平臺，只需申請一個賬號就可以輕鬆使用雲平臺上的資源，避免因版本不一致導致的各種問題，可以把注意力集中在機器學習的項目思路上。教師還可引用平臺上已有的案例進行教學，指導實驗。而且飛天加速計劃將首期支持1000名高校教師開展雲上教學實踐，提供一定時數的免費算力資源使用。 子論壇回放地址：https://summit.aliyun.com/2021/session/693?spm=a2clf.22434071.J_3552094170.21.652658d7NAuCMm
近日獲悉，阿里雲研發的下一代雲原生數據庫PolarDB Serverless的論文被ACM SIGMOD錄用，標誌著阿里雲PolarDB數據庫在最新一代架構上領先於業界其他雲廠商。 ACM SIGMOD數據管理國際會議（Special Interest Group on Management Of Data.）由美國計算機協會（ACM）數據管理專業委員會（SIGMOD）發起，是數據庫領域具有最高學術地位的國際性會議。此次論文被錄用，SIGMOD認為PolarDB Serverless是第一個採用軟硬件結合技術和分佈式內存架構的雲數據庫，指引了下一代數據庫服務的方向。 PolarDB Serverless是業內首個提出並實現的下一代雲數據庫架構，這標誌著阿里雲第一次引領了雲數據庫架構的演進，而非局部的優化創新。目前PolarDB Serverless已完成了整體開發和驗證，正在進行商業化工作，即將發佈。 阿里雲數據庫產品事業部總負責人李飛飛表示，雲計算的本質是存儲，計算，內存等資源的解耦和池化，幫助用戶最大限度地實現彈性變配、超高併發等能力。PolarDB Serverless在業內首次實現了內存與計算/存儲的解耦，內存進一步池化，形成三層池化，使得彈性能力有數量級的提升，同時內存池化大幅度降低了成本，實現了完全地按量使用和按需彈性。 由學術界和工業界最頂級的數據庫專家組成的SIGMOD評審委員會對本文給出極高的評價：這是第一個採用RDMA+分佈式共享內存池技術來降低恢復時間的雲數據庫，本文詳細論證了支持內存彈性和數據中心資源解耦的幾種技術，論文中的內存解耦及其解決方案是一個非常有創意的話題。這是全球數據庫最高頂會對PolarDB Serverless的認可，也證明了基於分佈式共享內存的下一代架構是雲數據庫未來的方向。 此外，本屆SIGMOD還錄用了雲原生日誌數據庫系統LogStore的論文，LogStore是PolarDB審計和性能診斷日誌數據的存儲系統，利用雲原生架構和創新性的流量分配和查詢優化算法，使得多租戶海量日誌的低成本超長週期存儲和高效查詢分析能夠同時實現。在LogStore的支撐下，PolarDB為客戶提供了完善的SQL日誌審計和問題診斷服務。
阿里雲體驗實驗室 是為開發者打造的一站式體驗學習平臺，在這裡你可以瞭解並親自動手體驗各類雲產品和雲計算基礎，無需關注資源開通和底層產品，無需任何費用。只要有一顆想要了解雲、學習雲、體驗雲的心，這裡就是你的上雲第一站。 活動說明：1.活動期間 體驗數據湖構建DLF相關場景，即可領取禮品。（同一用戶的不同賬號限領一次）；2.禮品每個工作日刷新30件，先到先得！3.獎品以實物為主，圖片僅供參考。獎品數量有限，領完活動即終止，本活動最終解釋權歸阿里雲所有。 活動時間：2021.6.24-2021.7.2 Step1 登陸 阿里雲開發者實驗室，進入活動頁面Step2 體驗數據湖構建DLF場景Step3 領取獎品，填寫您的收件人信息。（獎品將在活動結束後20個工作日內發出） 開發者實驗室地址：https://developer.aliyun.com/adc/labs/活動地址： 加入釘釘群：34115057，瞭解更多活動詳情 合作社區：