出品| 区块链大本营（ID：blockchain_camp ） 在当下，云原生的火爆不容小觑。随着虚拟化技术的成熟和分布式框架的普及，在容器技术、可持续交付、编排系统等开源社区的推动下，以及微服务等开发理念的带动下，应用上云已经是不可逆转的趋势，云原生（Cloud Native）的概念也应运而生，更是火得一塌糊涂。 Cloud表示应用程序位于云中，而不是传统的数据中心；Native表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境，原生为云而设计，在云上以最佳姿势运行，充分利用和发挥云平台的弹性+分布式优势。 而作为云

二十五年前，国内互联网用户数不足百万，互联网普及率不足 1%。如今，国内网民规模超过 10 亿，互联网普及率高达 73%。互联网重塑了国内经济社会，改变了人们的生活和工作方式。 1 开源驱动中国各行业的数字化高速发展 中国科学院院士王怀民曾提到，开源创新首先在软件技术创新中获得巨大成功，然后进一步影响到更多 IT 领域，比如硬件开源。同时，它也影响到其他类型的知识产品创作。他认为，在云计算、移动计算、大数据，乃至人工智能发展过程中，开源是一个重要的组织模式，发挥了巨大的推动作用。 开源激发技术创新，它能

本文系由“腾讯技术工程官方号”公众号与“InfoQ”公众号合办的“腾讯技术工程”专栏第二篇文章（第一篇回顾：QQ相册后台存储架构重构与跨IDC容灾实践），新的一年，腾讯技术工程专栏将为大家提供更多的腾讯技术干货与落地实践。同时，该专栏欢迎TEGer投递优质稿件，投稿请联系RTX（alvisshao）。

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传统的 Hadoop 生态体系中，数据存储角色与计算角色通常会部署在相同的机器上，一个占据硬盘提供存储，一个利用 CPU 和内存做计算。为此，MapReduce 和 Spark 也适应性的设计了多层级的数据本地化策略，即任务尽可能被分配到存储所需数据的对应节点上做计算，以减少中间数据交互产生的网络开销和额外的存储压力，提升整体的大数据应用效率。

📷 云原生K8s架构分析与最佳实践 ---- 1月20日（周三）    19:30 📷 ▲扫码进入交流群▲ 获取直播链接、PPT及其他福利 直播间地址：https://appqtulvsie4217.

11 月 30 日——12月1日，2022腾讯全球数字生态大会将在深圳举行，大会以“数实创新，产业共进”为主题，聚焦数字技术与实体经济创新发展，将邀请生态合作伙伴、技术开发者、政府及社会组织共话数字技术与实体产业的前沿趋势，探索全真互联时代的数实融合新机遇。 其中，“腾讯云原生安全专场论坛"将于12月1日9:30召开线上直播！本次论坛将以前瞻性的视角，从云原生安全行业趋势洞察、技术探索和产品创新、落地实践等多个角度，深度探讨云原生安全，助力实现云上安全“最优解”。 如何应对互联网新型复杂攻击？如何实现云上安

导语 | AI的价值，要从实践中追寻。从1956年达特茅斯会议上的学术概念，到今天在人脸识别、智能客服、智能家居、医疗诊疗、工业机器人、无人驾驶等领域的多点开花，AI技术跨过了从概念到落地的鸿沟。AI技术商业化的代表是什么？它们是如何跨越的这道鸿沟？产学研一体化将给AI商业化带来怎样的助力？未来AI领域可能的商业化风口是什么？一切问题的答案，都在本次TVP技术闭门里。 AI元年，始于1956年 1956年，达特茅斯会议上，与会科学家们探讨了这样一个主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。这次为期2

作者 ｜ 蔡芳芳 过去几年，数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时，二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构，而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下，2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。InfoQ 希望通过选题的方式对数据湖和数仓融合架构在不同企业的落地情况、实践过程、改进优化方案等内容进行呈现。本文，InfoQ 采访了 OPPO 云数架构部部长鲍永成，请他与我们分享 OPPO 引入数据湖和数

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作者 | 凌敏 2022 年 8 月 11 日，北京大学和腾讯联合发布了《泛在操作系统实践与展望研究报告》（以下简称“报告”）。该报告首次在行业内提出了泛在操作系统的体系框架，并系统化梳理了多个类别泛在操作系统的典型实践案例。 泛在操作系统定义及系统框架 操作系统作为计算机系统中最关键的系统软件，其重要性不言而喻。从操作系统的发展来看，随着互联网向人类社会和物理世界的全方位延伸，以及云计算、大 数据、人工智能等新技术的兴起，各种新型应用模式和新的应用场景的出现，操作系统相关技术面临许多挑战和变革，

👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 项目早期无论是从成本考虑，或者是业务模型考虑，往往难以估量长期的业务变化发展，尤其是数据库的扩容，项目的设计成员往往会单纯得以为，等到数据量膨胀以后，直接扩容数据库的规格，通过堆硬件的方式来解决数据库负载的问题。 在笔者的从业经验来看，这样的思想几乎是行业的“主流思想”，这也无可厚非，从业务角度，底层做得越透明，往往是越成功的。但从数据库的角度来看，单纯的堆硬件扩容依然存在非常大的性能隐患。 如果早期的时候，使用了8C 16G的RDS规格，以支撑1w Q

AI时代下，数据库、大模型及算法、云计算这三大核心技术领域都各自呈现出多样化的发展趋势，这些趋势相互交织、相互影响，共同推动着整个AI生态系统的发展和进步。

一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来，每年都保持着高速增长，业务的增长带来了数据量的剧增。

随着时代的发展，软件设计的理念也在不断发展，从单体服务、面向服务、微服务，发展到云原生以及无服务。其演变的过程是一个能力不断增强，领域边界不断微分细化的过程。比如无服务就是将函数作为服务，就类似dns模式的服务设计。

关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 前    言 英特尔联合腾讯云大学升级课程共建项目，发布2.0版。此次升级面向AI、大数据等核心领域提供了更丰富的资源，同时更加注重强化实践内容，以从通用技术培训到云上实战，更有效赋能开发者，并基于腾讯云TI-ONE平台，以及英特尔提供的更多工具镜像，让学员将通过理论与知识学习所得的技能，直接实现落地应用，进而更全面地支持云生态人才培养，帮助广大开发人员创造无限未来。 戳“阅读原文”预览完整的英特尔专区板块 腾讯云大学是腾讯云面向云生态用户打造的一站式学习成长平台，

来源 | 经授权转载自 百度智能云技术站 公众号   AI 应用对存储系统的挑战是全面的，从离应用最近的数据计算如何加速，到离应用最远的数据存储如何管理，到数据存储和数据计算之间如何高效流通，再到不同应用之间的资源调度如何协调 …… 这其中每一个环节的低效，都有可能拖累最终的 AI 任务的最终完成时间，让 AI 应用在一直等待数据，多个 AI 应用之间无法高效并发。 本次分享，将以存储系统为视角，对 AI 应用加速中的全部流程进行展开，分析其中关键节点和讲解相应技术，并分享百度智能云在 AI IaaS 建设

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采访嘉宾 ｜ 董晓聪 编辑 ｜ Tina 云技术发展了十几年，但就算是到了今天，我们依然无法保证云服务不会发生宕机故障。另外对于成熟企业来说，数据是最宝贵的核心资产， 那么他们必然会担心会被某单一的技术提供商锁定，或担心公有云厂商进入自己的商业领域...... 无论是用于平衡风险还是充分利用各种云平台的优势和用例，很多组织都会有意无意地让工作负载在多个云中运行。别把所有鸡蛋都放同一个篮子里，是放之四海皆准的思想。据统计，目前全球 81% 使用云服务的公司或组织正在使用多云，但不同的企业有不同的实践方法