活動當天100多人到場，座位幾乎都坐滿。第一個新書發佈環節。多位書籍創作者合影留念！ 韓君寶老師分享 滴滴Elasticsearch內核優化之路 馬華標(城破) 老師分享Elasticsearch Serverless 雲原生時代的創新實踐湯樂奇老師分享Elasticsearch在SIEM的應用與實踐互動提問環節，大家都十分踴躍！美味的茶歇圓桌分享環節圓桌分享環節阿里雲ACE 阿里雲ACE即全稱 Alibaba Cloud Engineer，是意為阿里雲的工程師、代表著雲計算的建設者。同時“ACE”又是撲克牌中的“A”，因此阿里雲ACE也寓意著是雲計算領域王牌的一群人。在線上，ACE擁有專屬的頁面和29個社群，承載論壇及專欄等內容； 在線下，ACE通過組織豐富的活動，包括技術沙龍、TechDay、Meetup、官方互動等來形成本地化的開發者的學習、社交平臺。 通過ACE組織的各種活動，ACE用戶可以結識本地的開發者，收穫前沿知識，積累行業經驗，並加深對阿里雲的瞭解。
近日,阿里雲聯合英偉達與英邁中國,在北京舉辦視覺計算私享會。千尋位置運營專家周倬受邀出席，在會上分享了三維實景重建的雲上實踐。 作為國內時空智能領域的開創者，千尋位置成立於2015年8月，為全球用戶提供高精度定位及延展服務。 周倬介紹，千尋位置建設了遍佈全球的衛星地基增強站網，接收來自五大衛星系統的數據，衛星數據穿過平流層、對流層、電離層傳回地面，中間會產生諸多誤差，需要對數據進行還原，誤差模型的計算需要強大運算能力的支撐，阿里云云上GPU為千尋提供了強大穩定的計算服務保障。 （千尋位置的時空智能服務能減少衛星定位誤差） 除了高精度位置服務，千尋位置還為市場提供三維實景建模服務：雲端3D高精度實景重建平臺“千尋雲圖（FindPixel）”，助力三維實景中國建設計劃。 三維實景重建的主要手段，即由低空飛行器如無人機，結合可見光相機以及高精度的定位能力，將二維照片轉換成三維模型。據預測，2021年全球總航片處理需求約20億張，並以300%以上的速度持續增長。 三維實景重建對於生產生活有著重要意義。周倬介紹，FindPixel目前的落地應用眾多，如土建、礦業、垃圾填埋等土建工程；為抗災救援提供可視化數據支持；以及未來城市的城市治理等。 應急救災爭分奪秒，此前安徽壽縣曾發生洪災，FindPixel迅速生成完整的災區現場三維實景圖，計算滑坡量或決堤需要的填埋量，為應急救援提供了重要依據，加快了救援工作。 （決堤口所需填埋量分析） 技術人員還利用FindPixel建模結果，對洪水淹沒的進程進行分析，預測未來15分鐘、30分鐘、1小時內的洪災受災區域，提前安排救災順序。 （洪災淹沒分析截圖） 在航片三維重建的過程中，數據計算的工作量遠大於數據收集本身。周倬介紹，平均一架低空飛行器在外收集回來的數據，原本通常需要花收集時間15倍以上的時間來處理，藉助海量的雲端算力，FindPixel能夠完成數十倍的效率提升。 三維重建的兩個核心計算過程分別為空三計算與建模計算，除了雲上CPU與GPU的海量算力支持，雲的彈性也為千尋節省了成本，避免在需求波谷的時候有大量機器閒置。周倬表示，“我們往往需要同時調起上千張GPU卡才能滿足效率要求，彈性的計算可以最高效率完成模型重建，所以算力雲化的概念是整個FindPixel對於效率和成本最優化的解決基礎。” 地理測繪、三維重建等技術，正在快速落地到農業、電網、港口、交通、城市治理、航空等諸多行業。千尋位置將與阿里雲一起，以領先的時空智能與雲計算技術，推動產業智能化發展。
體驗實驗室主頁：https://developer.aliyun.com/adc/labs/ 使用網絡代理，有別於一般的WiFi網絡，會導致遠程連接ECS失敗的情況，請參考以下方式解決。1.打開瀏覽器的無痕模式或者打開新的瀏覽器（保證新的瀏覽器界面沒有自己的阿里雲登錄信息緩存即可）。2.複製資源界面提供的子賬號信息。3.點擊一鍵複製登錄URL複製子賬號登錄地址。 4.在子賬號登錄界面複製字用戶名稱和密碼進行登錄。5.登錄字用戶後默認是在首頁，參考下圖進入ECS控制檯。6.選擇服務器所在地區，進入相應地域控制檯。7.在相應地區找到自己的服務器，參考以下圖片修改安全組配置。8.進入安全組界面後，點擊配置規則，然後找到22端口，點擊修改按鈕進行修改。9.將安全組中的授權對象改為0.0.0.0/0後點擊確定，修改完畢後重新嘗試連接服務器。
MaxCompute使用load overwrite或load into命令將外部存儲的數據（如：oss）導入到MaxCompute前的授權操作。 一.導入之前需要先對MaxCompute進行授權。 當MaxCompute和OSS的Owner是同一個賬號時，單擊此處完成一鍵授權。（本文已此為例進行授權說明） 當MaxCompute和OSS的Owner不是同一個賬號時，需進行自定義授權，詳情請參見STS模式授權 二.由於OSS數據設置KMS加密，所以需要目標Bucket的文件訪問權限。 否則報以下錯誤： 解決方案： 第一種方式： 1.登陸RAM訪問控制檯，點擊RAM角色管理 2.搜索框搜索odps使用訪問oss的角色AliyunODPSDefaultRole 3.添加權限 4.選擇自定義策略權限。(前提要新建完成自定義策略，腳本模式配置可參考如下：) { “Version”: “1”, “Statement”:
開源大數據社區 & 阿里雲 EMR 系列直播 第六期 主題：EMR spark on ACK 產品演示及最佳實踐 講師：石磊，阿里雲 EMR 團隊技術專家 內容框架： 雲原生化挑戰及阿里實踐 Spark 容器化方案 產品介紹和演示 直播回放：掃描文章底部二維碼加入釘群觀看回放，或進入鏈接https://developer.aliyun.com/live/246868
作者 | 家純來源 | 阿里技術公眾號 一 分佈式共識算法 (Consensus Algorithm) 1 如何理解分佈式共識? 多個參與者針對某一件事達成完全一致：一件事，一個結論。 已達成一致的結論，不可推翻。 2 有哪些分佈式共識算法? Paxos：被認為是分佈式共識算法的根本，其他都是其變種，但是 paxos 論文中只給出了單個提案的過程，並沒有給出複製狀態機中需要的 multi-paxos 的相關細節的描述，實現
1. 開發背景 1.1 用戶痛點 ①租戶側運維能力弱問題：租戶側，客戶沒有有效途徑，及時地獲取實例級的狀態、性能、容量的數據。現狀：每日固定時間，駐場需要人肉收集數據，釘釘定時推送給客戶。②問題排查效率低問題：應用業務有問題，雲平臺產品正常，客戶並不認可，需要幫助客戶解決問題。現狀：發現應用實例出現性能、容量被打滿的問題，這個排查過程往往冗長， 效率很低。③監控能力缺失問題：雲平臺監控不全，容量管理、性能管理等報表能力缺失。現狀：駐場需要通過大量人肉巡檢，或者編寫腳本。④監控 方式時效性低問題：業務側總會優先於應用與雲平臺感知到故障，運維非常被動 。現狀：客戶發現問題，通知應用，應用檢查後，再溯源到雲平臺，排查鏈路串行並且低效。 1.2 解決方案 ①保障業務穩定通過雲產品的服務能力的變化情況及業務仿真模型的建立，提前預知客戶業務健康度，低於基線後便會觸發告警。②SLA化展示觸發閾值自動報警，量化產品健康狀況。 2. 開發設計 2.1 系統架構 圖1：系統架構圖 封神系統架構如圖1所示，分為CLIENT與SERVER端兩大模塊。 CLINET端：部署在經典網銅雀容器內，通過定時任務控制去採集雲內各產品數據。 SERVER端：部署在VPC內ECS上，系統框架為FLASK，分為數據處理與數據存儲兩大部分。 ①數據處理是指通過提供API接受CLIENT的數據並進行入庫操作以及數據的前端展示。②數據存儲是指藉助阿里雲RDS數據庫，對數據進行持久化操作作。
阿里雲關係型數據庫RDS是一種穩定可靠、可彈性伸縮的在線數據庫服務。阿里雲關係型數據庫RDS基於阿里雲分佈式文件系統和高性能存儲，提供了容災、備份、恢復、監控、遷移等方面的全套解決方案，徹底解決數據庫運維的煩惱。那麼，為了確保數據庫的高可用性，RDS管控如何進行保障的呢？ 1.RDS的高可用功能 首先從整體架構來看，RDS分為以下三種架構和容災方式。 1.1 主備架構 RDS實例採用主備架構，兩個實例位於不同服務器，自動同步數據。主實例不可用時，系統會自動將數據庫連接切換至備實例。 1.2 同城容災 在不同可用區部署主備實例，獨立的電力、網絡環境可提升數據可靠性。 1.3 異地容災 RDS MySQL支持創建異地災備實例，通過數據傳輸實現異地數據實時同步，在突發狀況下，用戶可將異地災備實例切換為主實例，保障業務可用性。 2. RDS的高可用核心Aurora RDS的高可用核心是Aurora服務，Aurora是RDS HA服務的代碼實現，是以集群方式部署的分佈式服務。一個region部署一套Aurora集群，每個機房大概3-5個Aurora實例。總數大概20左右，其中一個實例為leader（JGroup選舉得出），其它為follower。leader和follower本質上是相同的服務進程，只是選舉後leader不僅具有follower的功能，還負責系統元數據的管理及HA任務分發。 2.1 aurora的管控架構 圖1
5 月 28 日，在 2021 阿里雲峰會上 “企業四種架構及部署方案”專場中，阿里雲彈性計算產品負責人王志坤，基於雲多種部署形態，帶來了《企業本地化、低延時、高安全雲基礎設施構建》的主題內容。 本文根據其演講內容整理。 客戶需求的變化：本地化的公共雲 過去我們談到雲，想到的肯定是一朵大型的、集中化的公共雲。在過去發展的十幾年裡，阿里雲也是這麼做的。但從前年開始，阿里雲看到越來越多的新型本地化部署的出現。這與 5G 技術、新型交互形態的發展密不可分，他們對算力的位置提出了新要求： 1. 泛娛樂場景。直播互動已經深入到生活的方方面面，雲遊戲、AR 增強現實/VR（虛擬現實）/MR（混合現實）等 XR 場景的出現，對雲基礎設施帶來新挑戰，這些場景對延時的要求很高。 2. 產業園區。產業園區如何上雲，或者如何定製一朵適合他的雲，能為他服務的客戶帶來更好的體驗。 3.
直達最佳實踐：【本地數據中心基於SMB/NFS協議訪問對象存儲最佳實踐】最佳實踐頻道：【最佳實踐頻道】這裡有豐富的企業上雲最佳實踐，從典型場景入門，提供一系列項目實踐方案，降低企業上雲門檻的同時滿足您的需求！ 場景描述 本地數據中心在本地存儲有限的情況下可以基於雲存儲網關搭建一個海量文件系統的文件存儲服務，實現多個數據中心互相之間高效的同步和共享數據。雲存儲網關以對象存儲OSS為後端存儲，為雲上和雲下應用提供業界標準的文件服務（NFS和SMB）和塊存儲服務（iSCSI）。 實踐收益 雲存儲擴容和遷移：熱數據本地緩存，海量雲存儲接入本地數據中心。 多個數據中心快速實現異地文件共享和分發。 以標準的存儲協議NFS/SMB/iSCSI兼容客戶老業務，同時支持新的對象存儲訪問協議。 產品列表 專有網絡VPC 彈性裸金屬服務器（神龍） 雲存儲網關CSG 訪問控制RAM 對象存儲OSS 業務架構 直達最佳實踐 》》