由 AscentStream 谙流科技和腾讯云中间件联合主办的 Pulsar Meetup 深圳 2024 将于 2024年04月27日 14:00-18:00 在深圳腾讯大厦 2 楼多功能厅，精彩呈现，期待大家多多报名！

JP摩根的机器学习工程师Maxime Labonne测试后也表示，DeepSeek MoE的chat版本表现要略胜于微软的“小模型”Phi-2。

我们的大脑由大约860亿个神经元构成，这些神经元之间通过有约150 兆个“突触”结构来互相联系，这巨量的神经元及其之间的突触，犹如宇宙中灿烂的星辰一般繁密。如何解密如此海量的神经元及其所产生的认知能力，在过去的近百年中，神经科学家们提出了许多不同的脑模型，并在不同尺度上对大脑进行了仿真，也取得许多重要的突破。不过由于大脑的高度复杂性及当前技术现状，我们对大脑运行的核心机制还缺乏有效的理解。

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。

无服务时代（Serverless） 如果说微服务架构是分布式系统这条路的极致，那无服务架构，也许就是“不分布式”的云端系统这条路的起点。 无服务初现 人们研究分布式架构，最初是由于单台机器的性能无法满足系统的运行需要，尽管后来架构演进过程中，容错能力、技术异构、职责划分等各方面因素都成为架构需要考虑的问题，但其中获得更好性能的需求在架构设计中依然占很大的比重。对软件研发而言，不去做分布式无疑才是最简单的，如果单台服务器的性能可以是无限的，那架构演进的结果肯定会与今天有很大的差别，分布式也好，容器化也好，微

随着云计算和容器化技术的快速发展，微服务架构已成为现代应用程序开发的主要范式。本文将探讨微服务架构的现状，以及服务网格和云原生技术在未来的发展趋势。

随着云计算和容器化技术的快速发展，微服务架构已成为现代应用程序开发的主要范式。本文将探讨微服务架构的现状，以及服务网格和云原生技术在未来的发展趋势。

想要在数字化竞争中抢占先机？云原生是绕不开的话题。现在越来越多的企业已经不再满足于传统的竞争模式，纷纷开始采用新的方式——上云、拥抱云，通过一系列原则和设计模式，实现应用的高效、稳定和安全运行。

随着云计算和容器化技术的快速发展，微服务架构已成为现代应用程序开发的主要范式。本文将探讨微服务架构的现状，以及服务网格和云原生技术在未来的发展趋势。

随着云计算和容器化技术的快速发展，微服务架构已成为现代应用程序开发的主要范式。本文将探讨微服务架构的现状，以及服务网格和云原生技术在未来的发展趋势。

想要在数字化竞争中抢占先机？云原生是绕不开的话题。现在越来越多的企业已经不再满足于传统的竞争模式，纷纷开始采用新的方式——上云、拥抱云，通过一系列原则和设计模式，实现应用的高效、稳定和安全运行。

📷 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.

---- 新智元报道   编辑：Aeneas 【新智元导读】我们已经开始体验到，硅计算体验到达上限的感觉。未来10年，将出现严重的算力差距，而无论是现有的技术公司还是政府，都没能解决这一问题。 现在，我们已经习惯了计算会变得越来越便宜，以至于我们从来不曾怀疑过，也许有一天我们会用不起它。 现在，Rodolfo Rosini，一家初创公司的CEO提出了一个令我们震惊的问题：如果我们正在达到经典计算模型的基本物理极限，就像我们的经济依赖廉价的计算一样，那该怎么办？ 大型计算的停滞 现在，由于缺乏技术创新，

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

📷 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.

云原生架构是指在云环境中构建和运行应用程序的方法论，它依赖于云计算的灵活性、可伸缩性和管理效率。云原生架构的设计原则旨在提升应用的可靠性、效率和安全性。下面是这些原则的解释：

---- 新智元报道   编辑：Aeneas 【新智元导读】我们已经开始体验到，硅计算体验到达上限的感觉。未来10年，将出现严重的算力差距，而无论是现有的技术公司还是政府，都没能解决这一问题。 现在，我们已经习惯了计算会变得越来越便宜，以至于我们从来不曾怀疑过，也许有一天我们会用不起它。 现在，Rodolfo Rosini，一家初创公司的CEO提出了一个令我们震惊的问题：如果我们正在达到经典计算模型的基本物理极限，就像我们的经济依赖廉价的计算一样，那该怎么办？ 大型计算的停滞 现在，由于缺乏技术创新，

👆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

共同创造最好的 OS，openEuler Developer Day 报名通道开启 过去十年，全球计算产业掀起了一场变革。云计算作为“云 - 边 - 端”协同的根本，带来了从底层算力分配到上层应用的快速更迭。随着移动计算的兴起，智能手机为主的设备取代 PC 成为个人计算市场的主流，ARM 芯片的出货量将 x86 等对手远远抛在后头。无论是 HPC 高性能计算、云端服务器还是个人 PC，都不再由 x86 架构牢牢把持，而是有了更多芯片架构的选择。面向未来的变化，我们需要一个支持多体系架构的操作系统，以适应云边

作者 | 中国工商银行金融科技研究院云计算实验室 工商银行早在 2018 年便启动了 Serverless 技术的研究，通过将业界主流 Serverless 技术栈与行内“云计算 + 分布式”体系融合，建设了具备极致弹性伸缩能力的全托管 Serverless 平台，并在 AI 模型、批量任务、接口聚合等多个场景落地，有效提升了云上资源利用率和业务迭代效率。我们在这篇文章里分享了工商银行 Serverless 实践至今的经过、效果和经验，希望对大家有所帮助。 1 Serverless 的发展历程和业界现状