BT

如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

  • 他的粉丝

    腾讯大规模分布式机器学习系统无量是如何进行技术选型的?

    作者 张红林 关注 7 他的粉丝 发布于  2018年7月18日

    在互联网场景中,亿级的用户每天产生着百亿规模的用户数据,形成了超大规模的训练样本。如何利用这些数据训练出更好的模型并用这些模型为用户服务,给机器学习平台带来了巨大的挑战。腾讯开发了一个基于参数服务器架构的机器学习计算框架——无量框架,已经能够完成百亿样本/百亿参数模型的小时级训练能力。无量框架提供多种机器学习算法,不但能进行任务式的离线训练,还能支持以流式样本为输入的 7*24 小时的在线训练。

  • 他的粉丝

    Chaos Engineering的历史、原则以及实践

    作者 Gremlin 关注 0 他的粉丝 ,译者 无明 关注 1 他的粉丝   发布于  2018年4月8日

    来自Gremlin的工程师介绍了混沌工程的历史、原则和实践。

  • 他的粉丝

    如何把全世界的Web浏览器连成一个超级计算机?

    作者 Ben 关注 0 他的粉丝 ,译者 Martin 关注 0 他的粉丝   发布于  2018年3月15日 1

    黑客Ben尝试了一个非常大胆的想法,通过websocket将全世界的Web浏览器连接在一起,组成一个“超级计算机”,并利用这个超级计算机解决分布式问题。

他的粉丝

Ray:面向AI应用的分布式执行框架

作者 马卓奇 关注 5 他的粉丝 发布于  2018年2月27日

下一代人工智能应用程序需要不断地与环境交互,并从这些交互中学习。这些应用程序对系统的性能和灵活性提出了新的要求。伯克利大学的项目组提出了Ray——一个分布式系统来解决这些问题。

他的粉丝

Ray:面向AI应用的分布式执行框架

作者 马卓奇 关注 5 他的粉丝 发布于  2018年1月10日

下一代人工智能应用程序需要不断地与环境交互,并从这些交互中学习。这对系统的性能和灵活性提出了新的要求,而现有的机器学习计算框架大多无法满足这些要求。为此,UC Berkeley项目组开发了一个新的分布式框架Ray,并于近日在Arvix上发表了相关论文:《Ray: A Distributed Framework for Emerging AI Applications》。

他的粉丝

中小型研发团队架构实践:分布式协调服务ZooKeeper

作者 张辉清 关注 124 他的粉丝 , 杨丽 关注 7 他的粉丝 发布于  2017年12月21日

ZooKeeper 是一个开放源代码的分布式协调服务。它具有高性能、高可用的特点,同时也具有严格的顺序访问控制能力(主要是写操作的严格顺序性)。基于对 ZAB 协议(ZooKeeper Atomic Broadcast,ZooKeeper 原子消息广播协议)的实现,它能够很好地保证分布式环境中数据的一致性。也正是基于这样的特性,使得 ZooKeeper 成为了解决分布式数据一致性问题的利器。 1

他的粉丝

开源软件成熟度评测报告-分布式消息中间件

作者 何东杰 关注 0 他的粉丝 , 王琪 关注 0 他的粉丝 , 刘为怀 关注 0 他的粉丝 , 蒋丹妮 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年12月20日

面对诸多的分布式消息中间件,金融企业面临如何选择并确定适合企业长期发展的相应开源软件。金融行业开源软件研究工作组结合金融企业的实际应用场景,针对主流的开源分布式消息中间件建立评测并开展评测实施,以支撑金融企业选择成熟度高、适合企业需求的开源软件。 3

他的粉丝

中小型研发团队架构实践:任务调度Job

作者 张辉清 关注 124 他的粉丝 , 杨丽 关注 7 他的粉丝 发布于  2017年12月6日

Job 类似于数据库中的作业,多用于实现定时执行任务。适用场景主要包括定时轮询数据库同步、定时处理数据、定时邮件通知等。我们的 Job 分为操作系统级别定时任务 WinJob 和 HttpJob,其中,WinJob 使用开源的任务调度框架 Quartz.NET+ ZooKeeper 实现,HttpJob 的服务端是自主开发实现的,可以直接定时调用你的计划任务如微服务。本文分别予以介绍。

他的粉丝

严格一次未必严格一致

作者 Jerry Peng 关注 1 他的粉丝 ,译者 大愚若智 关注 9 他的粉丝   发布于  2017年11月22日

本文将介绍流处理引擎的不同处理语义。同时还将介绍严格一次(Exactly-once)处理语义真正可以提供的保证,以及严格一次处理语义在实现方面的差异。对此,Streamlio将统一称之为“实际一次(Effectively-once)”,本文也将介绍这么做的原因。

他的粉丝

MongoDB的水平扩展,你做对了吗?

作者 赵翼 关注 3 他的粉丝 发布于  2017年11月8日

关于 MongoDB 水平扩展的文章很多,但是我查阅了大部分资料并没有看到行之有效的解决方案。大部分都是泛泛的介绍一些概念性的内容,没有提供具体的实例或者性能方面的考量。经过一段时间的实践和总结,我觉得有必要和大家分享一下数据水平扩展方面的最佳实践,以及需要注意和规避的潜在问题。 1

他的粉丝

模式之服务网格

作者 Phil Calçado 关注 0 他的粉丝 ,译者 薛命灯 关注 24 他的粉丝   发布于  2017年10月31日

服务网格是如何出现的?为什么我们需要服务网格?我们又能对服务网格作何期待?

他的粉丝

面对缓存,有哪些问题需要思考?

作者 邱家榆 关注 2 他的粉丝 发布于  2017年10月30日

缓存可以说是无处不在,比如 PC 电脑中的内存、CPU 中的二级缓存、HTTP 协议中的缓存控制、CDN 加速技术都是使用了缓存的思想来解决性能问题。缓存是用于解决高并发场景下系统的性能及稳定性问题的银弹。本文主要是讨论我们经常使用的分布式缓存 Redis 在开发过程中的相关思考。

登陆InfoQ,与你最关心的话题互动。


找回密码....

Follow

关注你最喜爱的话题和作者

快速浏览网站内你所感兴趣话题的精选内容。

Like

内容自由定制

选择想要阅读的主题和喜爱的作者定制自己的新闻源。

Notifications

获取更新

设置通知机制以获取内容更新对您而言是否重要

BT