申贤强：分布式存储优化与离线混布弹性计算平台
云计算解决方案中的弹性与伸缩性设计
云计算解决方案中的弹性与伸缩性设计在云计算解决方案中，弹性与伸缩性设计是至关重要的。
弹性和伸缩性是云计算的核心特性之一，它们为企业提供了高效、灵活和可扩展的IT基础设施。
1. 弹性设计弹性是指云计算系统能够根据实际需求调整资源的能力。
在云计算架构中，弹性设计是通过将计算、存储和网络资源虚拟化来实现的。
虚拟化技术使得资源可以按需分配和释放，从而实现弹性的调整。
弹性设计的关键在于动态分配资源。
云计算平台能够实时监测资源的利用率和负载情况，并根据需求调整资源的分配。
例如，当服务器负载过高时，系统可以自动添加额外的服务器来分担负载，而当负载较低时，系统又可以释放多余的资源以提高资源利用率。
2. 伸缩性设计伸缩性是指云计算系统能够根据用户需求的变化来调整资源规模的能力。
伸缩性设计可以分为两种类型：垂直伸缩和水平伸缩。
垂直伸缩是通过增加单个资源的能力来扩展系统规模。
例如，当一个应用程序需要更多的计算能力时，可以通过增加服务器的CPU和内存来满足需求，从而提升系统的性能。
水平伸缩是通过增加系统的实例数量来扩展系统规模。
例如，当一个Web应用程序需要更多的处理能力时，可以通过增加服务器的数量来提升并发处理能力，从而支持更多的用户访问。
3. 弹性与伸缩性的联合设计弹性和伸缩性设计是紧密相关的，它们共同构成了云计算解决方案中的核心设计原则。
在实际应用中，弹性和伸缩性常常同时存在。
弹性设计可以使系统在面临突发负荷或异常情况时保持稳定运行，而伸缩性设计可以使系统能够根据用户需求的变化来动态调整资源规模。
这种联合设计能够提供高可靠性和高可用性的服务，并保证系统能够随着业务的增长而扩展。
总结：在云计算解决方案中，弹性与伸缩性设计是至关重要的。
弹性设计通过动态分配资源来满足实际需求，而伸缩性设计则使系统能够根据用户需求的变化来调整资源规模。
这种联合设计能够为企业提供高效、灵活和可扩展的IT基础设施，帮助企业实现业务增长和创新。
《企业仓储管理优化研究文献综述》
企业仓储管理优化研究文献综述一、国外相关研究目前，国外物流业的发展己经达到了相当高的水平，特别是部分先进国家，如美国、日本和欧洲个别国家，在二战时期后，大量将军需物资储备和配送服务的核心技术和运作经验运用于社会生产中的物资流通领域。
这样给仓储行业的发展注入了许多新兴力量，对于该行业的发展有着重大价值意义。
研究仓储物流系统的目标是要大幅降低仓储物流费用，乃至物流总体成本，提高仓储运输效率，具体到每一运作环节。
Heskett是最早研究仓库货位分配策略的学者之一，他提出了单位订单体积索引原则(Cube-per-order Index，COI)，有效解决了储位分配问题。
Matusiak 等研究了定位存储策略应用于货位分配最优化的方法，提出了改进遗传算法求解仓库货位分配优化问题。
Dian-Sheng等设计了货位分配优化模型，并利用模拟退火算法进行求解。
Xiong 通过研究典型的AS/RS (Automated Storage and Retrieval Systems自动存储和检索系统)模型,对比分析了基于分类的存储策略和随机存储策略的性能，并根据生产计划的变化程度来选择合适的存储策略。
Bin 等研究了基于分类的存储策略将货物进行分类，将每个类别的货物存储在对应分区，并采用模拟退火算法求解货物分类和储位分配的优化问题。
Thonemann等对比研究了应用于随机环境下的基于分类的分配策略和基于营业额的分配策略，两者都能减少存储/检索的时间，增加系统的吞吐能力。
Xiong 等将AS/RS 机架中沿两类电路板的区域分配了一个公共区域，并将特定大小的公共区域策略与其它的诸如随机存储策略和基于分类的存储策略等进行了比较。
Hsieh 提出了面向物料清单（BOM）的基于分类的存储分配方法和基于制造操作需求的存储分配策略，不仅可以提高自动存储/检索系统（AS/RS）的性能，而且可以提高生产系统的性能。
H.Brynzer研究仓储布局的目的是减少拣货时间，Charles. G Petersen在综合研究仓储物流体系的各种仓储思路策略时，也是选择效率最高的仓储策略，即总的作业时间最短为参考标准。
分布式分润系统价值与应用 PPT精品课件
搭载分润系统的社区电商平台
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樱桃赞是一个什么平台？
樱桃赞的商业原型旨在于改变传统电子商务“以卖家为中心、平台专享利 润”的交易规则，升级为“以满足顾客需求为中心、商家匹配相应服务、 共享平台利润”。樱桃赞平台理念上可实现全业态入驻，并可按省、市、 区设立子平台，充分吸纳覆盖任一社区范围内的实体商业，提升实体店竞 争力，减少虚拟网店对实体店的冲击，挽救那些转型慢或者转型失败的中 小企业，把原本将被浪费的资源再一次利用起来，更好地实现市场对资源 的基础性配置作用，推动经济增长方式由粗放型向集约型转变，形成区域 经济发展的新动力，转变经济增长方式，提高区域经济运行质量和效率，
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分布式分润系统价值与应用
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共享经济&分享经济
云计算的可伸缩性和弹性计算架构
云计算的可伸缩性和弹性计算架构云计算已经成为了现代科技领域中的一个重要概念，它以其高度可伸缩性和弹性计算架构而受到广泛关注。
可伸缩性指的是在大规模用户和复杂任务背景下，云计算系统能够灵活地扩展和适应变化需求的能力。
而弹性计算架构则是指在系统负载波动时，能够自动调整资源分配以满足性能要求的能力。
这两个概念共同构成了云计算成功的基石。
云计算的可伸缩性是其核心竞争力之一。
在云计算环境中，资源的需求和供给通常是不可预测和不稳定的。
如果云计算系统不具备可伸缩性，当用户数量和任务复杂度增加时，系统就有可能无法支持，并出现性能下降以及服务不可用的情况。
可伸缩性可以通过两种方式来实现：纵向扩展和横向扩展。
纵向扩展是指通过增加单个服务器的处理能力来提高系统的可伸缩性。
这种扩展方式相对简单，但是成本较高且有限。
横向扩展则通过增加服务器的数量来提高系统的可伸缩性。
横向扩展的优势在于可以根据需求实时添加或移除服务器，从而灵活地适应变化的负载。
云计算的可伸缩性需要结合纵向和横向扩展的方法，根据不同的需求来进行调整和平衡。
弹性计算架构则是云计算系统灵活性的另一个保证。
在云计算环境中，负载的波动是非常常见的情况。
当用户数量较少或任务简单时，系统可以减少资源的分配以节省成本。
而当用户数量增多或任务复杂时，系统可以增加资源的分配以保持性能。
弹性计算架构通过自动化和实时调整资源的分配来满足负载变化的需求，从而保证系统的高可用性和高性能。
在实际应用中，云计算的可伸缩性和弹性计算架构需要与其他关键技术结合来实现。
首先，分布式计算是云计算可伸缩性的基础，通过将任务和数据分布在多个计算节点上来提高系统的计算能力。
其次，虚拟化技术可以提供灵活的资源管理，使得云计算系统能够更好地适应需求变化。
此外，自动化和智能化的资源调度算法也是实现云计算弹性计算架构的重要手段。
总之，云计算的可伸缩性和弹性计算架构是现代科技领域中不可或缺的一部分。
通过可伸缩性和弹性计算架构，云计算系统能够在大规模用户和复杂任务的背景下灵活地扩展和适应需求变化。
基于概率分布的无服务器计算弹性伸缩算法
基于概率分布的无服务器计算弹性伸缩算法在当今这个数字化时代，云计算技术如同一座巨大的灯塔，照亮了企业和个人探索信息海洋的道路。
其中，无服务器计算作为一种新兴的服务模型，以其高效、灵活的特点，正成为越来越多开发者和企业的宠儿。
然而，如何确保无服务器计算在面对不断变化的负载时能够保持最佳性能，同时又不造成资源的浪费，这成为了一个亟待解决的问题。
此时，基于概率分布的无服务器计算弹性伸缩算法应运而生，它就像一位智慧的指挥官，精准调度着计算资源，以应对各种复杂情况。
首先，让我们来了解一下这位“指挥官”是如何工作的。
传统的伸缩算法往往依赖于固定的阈值或简单的规则来进行资源的分配和释放，这种方式虽然简单易行，但往往缺乏灵活性和适应性。
而基于概率分布的算法则不同，它通过对历史数据和实时监控数据的分析，预测未来一段时间内的负载变化趋势，并据此调整资源的数量。
这种算法就像是一位经验丰富的船长，根据风向和海流的变化来调整航向，而不是简单地跟随一条固定的航线。
那么，这位“指挥官”又是如何做到既快速响应又避免资源浪费的呢？答案就在于它所依赖的概率分布模型。
这个模型就像一张精细的地图，上面标注着各种可能的负载情况及其发生的概率。
当负载发生变化时，算法会迅速计算出最有可能的未来场景，并据此进行资源的调整。
这种基于概率的预测方式不仅提高了响应的速度，还减少了因盲目扩张或收缩资源而导致的浪费。
然而，任何技术都不是完美的，基于概率分布的无服务器计算弹性伸缩算法也有其局限性。
例如，如果历史数据不足或者负载变化过于剧烈，算法的预测准确性就会受到影响。
此外，算法本身的复杂性也可能导致其在处理大规模数据时面临性能瓶颈。
因此，我们需要不断地对算法进行优化和改进，使其更加健壮和高效。
总的来说，基于概率分布的无服务器计算弹性伸缩算法是云计算领域的一项创新技术。
它通过精确的资源调度和管理，为企业和个人提供了更加灵活和经济的计算服务。
随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信，这位“指挥官”将在未来发挥更大的作用，引领无服务器计算走向新的高峰。
数字化转型增进了企业社会责任履行吗？
化转型的社会溢出效应关注较少'
作为一种基于技术进步的发展模式转变#数字化转型不仅仅会带来企业经济效益的提高#而且还会
通过改变企业行为产生相应的社会效益和生态效益' 随着社会的进步#企业的可持续发展不再只取决
于经济价值#尤是其在社会主义市场经济体制下#企业社会价值和生态价值的重要性日益凸现' 因此#
企业的高质量发展绝不能单纯地追求股东收益最大化#而应积极履行社会责任#寻求包括经济效益%社
转型#信息披露质量提高#社会责任履行增进)等# *"+数字化转型对高技术行业'竞争性行业和制造
业企业社会责任履行的增进作用更为显著"企业融资约束的降低和企业价值的提高均会强化数字化转
型对企业社会责任履行的增进作用#
与现有研究相比"本文从企业基于发展战略的行为选择角度进一步深入分析了数字化转型影响企
业社会责任履行的理论机制"同时也拓展了其影响路径和异质性的研究视角"有助于企业在数字化转型
3!
申明浩谭伟杰张文博数字化转型增进了企业社会责任履行吗
一引言
随着大数据%人工智能%云计算等数字技术的发展和应用#数字经济已成为经济增长的新引擎#数字
化转型则成为企业适应数字经济浪潮%实现高质量发展的重要方式和战略选择' 数字化转型是一个动
态演进的过程#在此过程中#企业借助数字信息技术的创新和应用实现生产经营方式和发展模式的变革
#
%
技术基础%金融科技政策等!史宇鹏等#"$".$唐松等#"$""",:<=-' 关于数字化转型对企业发展的影响#
现有研究主要针对经济绩效#如对外负债融资%资本市场表现%企业价值%企业专业化分工%现金持有等
弹性计算：无处不在的算力
《弹性计算：无处不在的算力》是一本非常值得一读的书。通过阅读这本书， 我对弹性计算有了更深入的了解，也对云计算产业的发展前景有了更深刻的理解。 我相信这本书对于想要了解弹性计算和云计算产业的人来说具有重要的参考价值。
目录分析
《弹性计算：无处不在的算力》是一本深入探讨弹性计算技术的书籍，通过 其独特的目录设计，我们可以清晰地看到作者对于弹性计算的理解和阐述。
本书介绍了弹性计算的概念，即根据需求动态调整计算资源的能力。随着云计算、大数据、人工 智能等技术的飞速发展，弹性计算在各行各业的应用越来越广泛。它能够帮助企业更好地应对业 务高峰、优化资源利用、提高运营效率。
本书详细阐述了弹性计算的技术原理，包括虚拟化技术、容器技术、微服务等。这些技术为构建 弹性计算环境提供了坚实的基础。同时，本书还介绍了弹性计算在不同行业的应用场景，如互联 网、金融、医疗、教育等，展示了弹性计算在不同领域的实际应用和价值。
作者简介
这是《弹性计算：无处不在的算力》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
这本书对弹性裸金属、容器、异构、超算、函数计算等新潮技术一一做了介 绍，让我对这些技术有了更全面的了解。这些技术是云计算产业的重要组成部分， 对于推动产业的发展具有重要的作用。通过阅读这本书，我对这些技术有了更深 入的认识，对于未来技术的发展也有了更清晰的认识。
这本书通过数个典型案例展示了弹性计算的用户场景，让我对这些场景有了 更深入的了解。这些案例涉及了不同的行业和领域，展示了弹性计算在不同场景 下的应用。通过阅读这些案例，我对弹性计算的应用前景有了更深刻的理解，也 更加坚信弹性计算将在未来的发展中发挥更大的作用。
阅读感受
《弹性计算：无处不在的算力》是一本非常值得一读的书。通过这本书，我 深入了解了弹性计算的概念、发展历程以及在各个领域的应用。读完这本书，我 不仅对弹性计算有了更全面的认识，还对云计算产业的发展前景有了更深刻的理 解。
集群服务器在混合请求下的负载均衡优化算法
2018，54（18）1引言随着互联网的高速发展，各类网络化信息系统规模越来越大，访问流量呈几何级数增长，为了满足新一代网络要求，实现B/S 网页信息集成发布与交互处理，即提供更丰富的内容、更好的交互性和更高的安全性[1-3]，Web 服务器采用大量的CGI 、java/php/asp 动态生成页面等信息密集型应用，这对服务器的工作性能提出更高要求。
单个Web 服务器在处理大量服务请求时会存在工作负载过大，服务请求响应时间长，反馈延迟大的问题，严重时会出现单点故障，用户体验表现较差。
解决这类问题有两种基本方法：一是硬件扩展，为服务器配置计算处理能力更强大的硬件，其优点是便于服务器系统的部署、备份和恢复，维护操作也相对简单；但是计算机硬件的数据处理能力始终存在瓶颈，且高性能的配置价格昂贵，这种方法仍难以满足Web 应用的需求；二是多服务器并行处理方式[4]，多台服务器通过高速局域网的连集群服务器在混合请求下的负载均衡优化算法申泽星，彭云建，岳喜顺SHEN Zexing,PENG Yunjian,YUE Xishun华南理工大学自动化科学与工程学院，广州510640School of Automation Science and Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640,ChinaSHEN Zexing,PENG Yunjian,YUE Xishun.Algorithm for load-balancing of clustered servers dealing with mixed-pages puter Engineering and Applications,2018,54（18）：99-104.Abstract ：The open-loop load-balancing algorithm is used to deal with the mixed-pages service requests,which leads to higher load of local servers and reduces the system efficiency in the clustered Web-servers.A closed-loop load distribution strategy based on dynamic optimal adjustment is proposed to solve the problem.It establishes a load model for dealing with mixed-pages containing static pages and dynamic pages according to the characteristic of the service dealing with type of Web request pages and forms an internal dynamic mapping relationship between different service requests and load-balancing to optimize the way of caching and calling static pages.The method based on dynamic prediction of server load rate and equilibrium index adopts an optimal assignment model for task weights with minimum deviation between load rates to calculate optimal task weights for server cluster and achieve load-balancing allocation strategy and algorithm for server cluster dealing with mixed-pages service requests.The simulation experiment results verify the correctness and effective-ness of the load-balancing algorithm proposed in this paper and show that the algorithm can achieve a better load balancing.Key words ：clustered Web-servers;mixed-pages service requests;load-balancing;optimized weigh摘要：针对Web 集群服务器在处理分配混合页面访问任务时开环负载均衡算法导致局部服务器负载偏高而降低系统效率的问题，建立了一类基于动态调节的闭环负载分配策略。
一种提高在线服务质量和集群资源利用率的在线离线混合调度系统[
专利名称：一种提高在线服务质量和集群资源利用率的在线离线混合调度系统
专利类型：发明专利
发明人：胡春明,肖俊青,朱建勇,邵凯阳,屈曦明
申请号：CN201811366342.X
申请日：20181116
公开号：CN109347974A
公开日：
20190215
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提出一种提高在线服务质量和集群资源利用率的在线离线混合调度系统，包括信息采集模块，在线AM模块，离线AM模块，客户端模块，调度器模块；所述信息采集模块收集系统中各在线服务之间的调用关系，并存储到Redis中；当用户提交在线应用时，所述在线AM模块解析每个组件的依赖关系，并将所述组件按照所述依赖关系依次部署在集群中；当用户提交离线作业时，所述离线AM模块向RM申请资源，并将离线作业调度到集群中运行；所述客户端模块解析处理用户提交的作业，将所述作业转化为对应的请求向RM申请资源，并负责拉起所述在线AM模块向客户展示应用运行情况；所述调度器模块位于RM中，所述调度器模块会定时根据所述在线AM模块汇报的各容器关键度计算各服务器节点的关键度，并在调度离线作业时根据所述计算出的服务器关键度进行调度。
申请人：北京航空航天大学
地址：100191 北京市海淀区学院路37号
国籍：CN
代理机构：北京中创阳光知识产权代理有限责任公司
代理人：尹振启
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一种基于redis改善邮件发送的方法[发明专利]
![一种基于redis改善邮件发送的方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/cfe09687b84ae45c3a358cda.png)
专利名称：一种基于redis改善邮件发送的方法专利类型：发明专利
发明人：尚永强
申请号：CN201910706193.5
申请日：20190801
公开号：CN110417645A
公开日：
20191105
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于redis改善邮件发送的方法，属于redis消息队列技术领域。
本发明的基于redis改善邮件发送的方法包括以下方面：1)将邮件实时发送改为异步发送；2)控制邮件发送频率：通过定时任务实现定时发送邮件及多个邮箱轮训发送邮件；3)根据邮件类型选择性发送。
该发明的基于redis改善邮件发送的方法能够大大节省业务逻辑执行时间，提高系统的并发能力，并能节省服务器资源，解决因邮件服务器的频率限制，导致邮箱不能发送的问题，具有很好的推广应用价值。
申请人：浪潮软件股份有限公司
地址：250100 山东省济南市高新区浪潮路1036号
国籍：CN
代理机构：济南信达专利事务所有限公司
代理人：姜明
更多信息请下载全文后查看。
分布式存储系统的扩展性与弹性
分布式存储系统的扩展性与弹性引言在当今信息时代，海量的数据存储和管理成为许多企业和组织面临的重要问题。
传统的集中式存储系统难以应对巨大数据量的挑战，而分布式存储系统因其出色的扩展性和弹性受到广泛关注。
本文将就分布式存储系统的扩展性和弹性进行探讨。
一、分布式存储系统的扩展性1. 数据量快速增长的挑战面对信息爆炸时代的海量数据，传统的存储系统很难满足存储和处理的需求。
此时，分布式存储系统的扩展性变得尤为重要。
分布式存储系统通过将数据分割存储在多个节点上，可以方便地进行水平扩展，即添加更多的节点来增加存储容量。
2. 水平扩展带来的优势水平扩展不仅可以提供更大的存储容量，还可以提高系统的性能和可用性。
通过将数据分布在多个节点上，系统可以并行处理大量数据，提高处理速度。
同时，当某个节点故障或离线时，系统可以自动切换到其他可用的节点，保证数据的可用性。
3. 异构硬件的适配性分布式存储系统的另一个扩展性优势在于对不同类型硬件的适配性。
在传统的集中式存储系统中，硬件的统一性是很重要的，因为不同硬件之间可能存在兼容性问题。
而分布式存储系统可以通过在不同节点上使用适合的硬件来优化系统的性能和资源利用率。
二、分布式存储系统的弹性1. 异地冗余备份为了保证数据的安全性和可靠性，分布式存储系统通常会采用异地冗余备份的策略。
即将数据复制存储在不同的地理位置上，以防止数据丢失。
当某个节点发生故障时，系统可以快速切换到备份节点，无需中断操作。
2. 自动扩容和负载均衡分布式存储系统的另一个弹性方面在于其自动扩容和负载均衡的能力。
当系统的存储容量接近极限时，系统可以自动添加新的节点来扩容。
同时，分布式存储系统还可以根据负载情况自动调整数据的分布，确保系统的负载均衡。
3. 增量式数据迁移分布式存储系统的弹性还体现在其能够支持增量式数据迁移。
即当系统需要进行扩容或升级时，只需将新增的数据迁移到新节点上，而不必对整个系统进行迁移。
这种增量式的迁移方式可以减少系统的停机时间和对现有数据的影响。
分布式系统中的弹性计算与自动扩展
分布式系统中的弹性计算与自动扩展弹性计算和自动扩展是分布式系统中的重要概念和技术，它们能够实现系统资源的动态调整和扩展，从而更好地适应不断变化的业务需求。
本文将介绍分布式系统中的弹性计算和自动扩展的概念、原理、实现方法以及应用场景。
一、弹性计算的概念与原理弹性计算是指系统能够根据负载情况对系统资源进行动态调整，以满足业务需求。
弹性计算能够根据实际需求自动增加或减少计算资源，从而提高系统的可用性、灵活性和性能。
弹性计算的原理是基于系统监控和负载预测。
系统监控可以通过收集系统运行时的参数和指标，如CPU利用率、内存使用量、网络带宽等来实现。
而负载预测则是通过分析历史负载数据和趋势，结合业务需求来确定系统未来的负载情况。
基于这些信息，系统可以根据负载情况动态调整资源。
二、自动扩展的概念与原理自动扩展是指系统能够根据负载情况自动增加或减少计算节点，以满足业务需求。
自动扩展能够根据负载情况自动添加新的计算节点，从而提高系统的容量和性能。
自动扩展的原理是基于资源调度和负载均衡。
系统根据负载情况自动添加或移除计算节点，从而实现负载均衡和资源调度的目标。
三、实现方法1. 弹性计算的实现方法：- 基于云计算平台：云计算平台提供了弹性计算的基础设施，用户可以根据实际需求动态调整资源。
例如，Amazon EC2的弹性计算云服务可以根据负载情况自动调整计算资源。
- 基于容器技术：容器技术可以实现资源隔离和虚拟化，使得系统可以根据负载情况动态调整容器的数量和规模。
例如，Kubernetes可以根据负载情况自动扩展容器。
- 基于虚拟化技术：虚拟化技术可以实现虚拟机的动态迁移和调整，使得系统可以根据负载情况动态调整虚拟机的数量和规模。
例如，VMware的虚拟化技术可以根据负载情况自动迁移虚拟机。
2. 自动扩展的实现方法：- 基于负载均衡器：负载均衡器可以根据负载情况自动调整请求的分发策略，从而实现负载均衡和资源调度。
例如，Nginx可以根据负载情况自动调整请求的转发规则。
分布式存储系统的扩展性与弹性(四)
分布式存储系统的扩展性与弹性一、引言在当今信息时代，数据量呈指数级增长，传统的存储系统已经无法满足海量数据的存储和处理需求。
为了解决这个问题，分布式存储系统应运而生。
分布式存储系统以其高可用性、高可扩展性和高容错性成为大规模数据存储的首选方案。
本文将探讨分布式存储系统的扩展性与弹性，并分析相关技术。
二、分布式存储系统的扩展性1. 概念解释扩展性是指系统能够在需求增长时，通过添加新的硬件或软件资源，持续提供性能和容量的增长。
在传统的集中式存储系统中，扩展性存在困难，因为其资源是集中管理的。
而在分布式存储系统中，数据分布在多个节点上，可以通过添加节点来扩展系统。
2. 数据分片分布式存储系统通过将数据分割成多个块或片段，并将这些片段分散存储到不同的节点上，实现数据的分布式存储。
这种方式使得系统能够并行处理多个请求，并减轻单个节点的负载压力。
3. 负载均衡为了实现系统的高可用性和高性能，分布式存储系统需要进行负载均衡。
负载均衡算法可以根据节点的负载情况，自动将数据块映射到最合适的节点上，以实现数据的均衡存储和处理。
常见的负载均衡算法包括轮询、随机和哈希等。
三、分布式存储系统的弹性1. 异地备份为了保证数据的安全性和容错性，分布式存储系统通常需要进行数据备份。
数据备份可以在远程节点上创建副本，并实时同步数据的更新。
当某个节点发生故障时，系统可以自动切换到备份节点，保证业务的连续性。
2. 自动恢复分布式存储系统应具备自动恢复的能力，即当节点失效时，系统能够自动检测并恢复故障节点。
这种自动恢复机制可以减少管理员的工作量，并提高系统的可用性和容错性。
3. 数据一致性在分布式存储系统中，由于数据分布在多个节点上，节点之间的数据一致性成为一个重要的问题。
为了保证数据的一致性，系统需要采用相关的一致性协议，如Paxos和Raft等。
这些协议能够保证在节点故障或网络分区的情况下，数据仍然保持一致性。
四、分布式存储系统的应用1. 云存储随着云计算的兴起，云存储成为分布式存储系统的重要应用之一。
考虑隐私保护的微电网多目标调度方法研究
电力技术应用考虑隐私保护的微电网多目标调度方法研究边秋生（中邮通建设咨询有限公司，江苏南京随着智能电网技术的不断发展，微电网作为其核心组成部分，在优化能源消耗、提高供电可靠性和能源利用效率等方面发挥着重要作用。
详细阐述了微电网和多目标调度的相关概念，通过引入图论和矩阵理论，形式化地描述了微电网中的能源流动和调度决策过程，明确了在微电网调度过程中存在的隐私泄露问题，并通过添加噪声隐私保护；微电网；多目标调度Research on Multi-objective Scheduling Method for MicrogridsConsidering Privacy ProtectionBIAN Qiusheng(China Post Construction Consulting Co., Ltd., NanjingAbstract: With the continuous development of smart grid technology, microgrid, as its core component, plays an important role in optimizing energy consumption, improving power supply reliability and energy utilization efficiency.管理、储能控制以及可再生能源的渗透管理，这些都需要在考虑预测不确定性和设备灵活性的情况下开展。
为解决多目标优化问题，研究者采用了多种进Multi-Objective Particle）、非支配排序遗传算法-IINSGA-II）Multi-Objective Differential Evolution，），以寻求不同目标之间的最佳权衡。
在隐私保护方面，引入差分隐私、同态加密和区块链技术，以在数据共享和能源交易中确保用户隐私不被侵犯。
在微电网系统设计与多目标调度领域，图论和矩阵理论的应用成为关键的理论基础。
AIGC在传统人工智能系统中的应用研究
运营与应用DOI:10.3969/j.issn.1006-6403.2023.12.003AIGC在传统人工智能系统中的应用研究［严益强 赵颖］自2022年底问世的基于AIGC（人工智能内容生成）的GPTChat，因其颠覆性的智能能力而引发了业界的广泛关注。
为了更好地推广和应用AIGC，首先介绍了AIGC的基本原理和技术，分析了其优劣势。
在此基础上，提出了将AIGC与传统人工智能相结合的4种解决方案，并详细阐述了AIGC在人工智能系统中的应用。
随后，介绍了全球范围内从事智能化研发的30家著名公司。
这些公司在人工智能领域拥有丰富的经验和卓越的技术实力，对AIGC的发展和应用起到了积极的推动作用。
通过将AIGC与传统人工智能相结合，可以提供多种解决方案，改善人们的生产生活条件。
然而，我们仍然面临着许多挑战和困难。
尽管如此，我们坚信，在不久的将来，这些困难将被克服，AIGC的前途将一片光明。
严益强广东省电信规划设计院有限公司，高级工程师，AIGC工作坊负责人。
研究方向：网络与交换，人工智能。
赵颖广东省电信规划设计院有限公司，优秀设计师，研究方向：元宇宙，数字展示。
关键词：AIGC 人工智能深度学习计算机视觉摘要1 引言人工智能内容生成（AIGC）技术，以其强大的多媒体生成能力，正在引领AI领域的新一轮革命。
AIGC集成了深度学习、大数据和计算机视觉等技术，能够在各种维度上自动化生成文本、图像、音视频等多媒体内容。
本文将详细探讨AIGC在人工智能系统中的应用，包括其基本原理、技术路线、应用领域以及未来发展前景。
2 AIGC的基本原理和技术AIGC的核心理念是利用人工智能和机器学习算法，模拟人类创作过程，自动化地生成与真实数据类似的新样本。
其最关键网络架构〔1〕：深度学习网络、变分自编码器（V AE）和生成对抗网络（GAN）等。
AIGC的生成过程通常包括3个阶段：初始化阶段，通过随机噪声输入，初始化网络权重；生成阶段，逐步生成样本；优化阶段，通过反馈环路，根据生成的样本调整网络权重，进一步提高生成质量。
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4. 切分基本流程
2 C C A S
7 1 0
增量迁移数据
Distributed storage optimization
分布式存储优化
5. 二级目录拆分 (现实却往往不理想)
Blocks : 1亿
Blocks : 2亿
2 C C A S
7 1 0
Blocks : 3000W
Distributed storage optimization
Recovery
Elastic computing platform —Pythagoras
弹性计算平台—Pythagoras
2. C/S业务弹性计算—总体流程
• Driver精细的资源控制 • Docker环境隔离 • YARN自动化资源控制
• 基于时间/负载的资源调度
2 C C A S
7 1 0
• 地域特性，就近原则
2 C C • 增量更新需要的Jar A S
• 版本控制 • 更新conf本地优先 • 支持conf强制更新
7 1 0
Distributed storage optimization
分布式存储优化
优化后的性能
•NameNode的响应时间由平均秒级降低到毫秒
2 C C A S
7 1 0
分布式存储优化
Distributed storage optimization
600000
500000 400000
优化后的性能
• Master的性能和吞吐提升3倍
• 计算性能提升12%以上 • SLA水平到达99.99%
2 C C A S
300000 200000 100000 0
7 1 0
4
集群规模达到瓶颈 集群性能达到瓶颈
2 C C A S
2
技术选型
Technology selection
7 1 0
考察业内的选择
• 国外主流企业
• 国内互联网企业
技术选型
Technology selection
2 C C A S
目的实现集群的无限扩容，提高性能 最终选择
7 1 0
借鉴和自研的垂直扩展Hadoop元信息的技 术，即社区的Fedration方案，将集群的管理能 力扩展到理论无上限，且保持高性能，稳定性 达到99.99%
对用户是透明的
Elastic computing platform —Pythagoras
弹性计算平台—Pythagoras
1. Hadoop任务弹性计算
HDFS
HDFS
计算 框架
2 C C A S
Online Client
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计算 框架
任务的类型 集群的负载
Pythagoras Proxy
Elastic computing platform —Pythagoras
弹性计算平台—Pythagoras
2. C/S业务弹性计算—总体流程
2 C C A S
7 1 0
Elastic computing platform —Pythagoras
弹性计算平台—Pythagoras
2.C/S业务弹性计算—基于负载的调度
7 1 分布式存储与离线混部弹性 0 2 C 计算平台 C A S
Sogou 申贤强
About us
• 来自搜狗大数据平台部 • 基于Apache Hadoop生态，建设搜狗海量
2 C C A S
• 提供稳定高效的数据分析系统，为搜狗各 类型大数据应用，提供一站式数据处理服 务
7 1 0
数据存储和计算平台
分布式存储优化
5. 二级目录拆分 https:///jira/browse/HDFS-12555
Blocks : 1亿
Blocks : 1.3亿
2 C C A S
7 1 0
Distributed storage optimization
分布式存储优化
6. 自更新Client Mount table
2 C C A S
弹性计算 平台背景
Elastic computing platform background
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Elastic computing platform background
弹性计算平台背景
矛盾
预算
2 C C A S
7 1 0
利用率
持续在增加
整体利用率却在降低
资源需求在增加，但资源的整体利用率却不高
分布式存储优化
3. FastCopy https:///jira/browse/HDFS-2139
2 C C A S
7 1 0
Distributed storage optimization
分布式存储优化
不停服务全量拷贝
• 关闭HDFS Balancer • Split，将输入目录进行切分，建议粒度比 如为500 • distribute fastcp，启动分布式fastcp，建 议低并发 • 权限管理，目录chown/chmod管理 • Checksum校验，结果进行校验，防止出 错
支持合理的资源隔离策略
支持Yarn Fedration
17
TODO
TODO
2 C C A S
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• Driver收集CPU/Mem/Net/Disk负载
• 负载超过阈值Driver Kill Service • Driver将负载信息上报给LocateServer • NodeManager将负载上报给RM • RM根据负载进行资源调度
• LocateServer根据负载返回Service Client • 不影响集群原有服务
• 任务间的影响造成高优先级业务SLA无法得到保证
弹性计算平台—Pythagoras
Elastic computing platform—Pythagoras
集群按重要性划分多个
1. Hadoop任务弹性计算
2 C C A S
• online重要业务集群 • offline离线业务集群
7 1 0
集群间HDFS不共享 根据offline集群的资源负载弹性计算
背景
Background
背景
100G内存管理约3.5亿inode 集群规模上限约1000台
HDFS集群 规模
SLA水平只有60%
SLA水平
2 C C A S
7 1 0
稳定性 扩展性
服务恢复时间8个小时以上 读写压力大namenode切换 删除千万block导致HDFS崩溃 Full gc time平均是5s以上
Elastic computing platform background
弹性计算平台背景
业务1
预算还没到位
造船过河不如借船过河
平台
解决实际业务 资源不足问题
集群
晚上CPU等资源利用率低
0 2 C C A S
整合闲散资源以提 高资源整体利用率
17
集群
业务2
需要更多资源
白天CPU等资源利用率低
Hadoop资源隔离性差
分布式存储优化
2. NameService拆分
业务原则建议
• 数据盘：原始日志 • 业务盘：/user目录 • 其他：如mr_history,logs等
• Online：重要业务，HDFS稳定性要 求比较高 • Offline：离线处理业务
2 C C 重要性原则 A S
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Distributed storage optimization
2 C C A S
3
分布式存储 优化
Distributed storage optimization
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Distributed storage optimization
分布式存储优化
1. HDFS Fedration
2 C C A S
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Distributed storage optimization
• 每天数十亿的数据增量，数以万计的数据
计算流程，使数据的价值得到充分利用
• 最前沿技术落地及推进开源技术的发展
Cataห้องสมุดไป่ตู้ogue
目录
背景 技术选型
1 3
分布式存储优化
5
弹性计算平台
2 4 C C A S
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6
2
弹性计算平台背景
TODO
7 1 0 1 Background 2 C C A S
2 C C A S
集群1
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集群2
• 提高集群的利用率
Elastic computing platform —Pythagoras
弹性计算平台—Pythagoras
3.集群管理
2 C C A S
集群1 集群2
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Online Hadoop
Offline Hadoop
提高并均衡集群利用率
弹性计算平台—Pythagoras
Elastic computing platform—Pythagoras
2 C C A S 集群统一管理优势
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解决业务方资源不足的问题
节约成本 提高online业务的SLA水平
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0 2 C C A S
TODO
TODO 17
Docker支持核心搜索服务
0 2 C 支持更加合理的基于负载调度策略 C A S