近年来,随着互联网和移动互联网的高速发展,企业原有IT基础设施正面临着前所未有的挑战——在海量用户、大数据、实时计算等业务场景的需求刺激下,企业原有IT基础设施及其组织方式的更新换代已势不可逆。在这个过程中,有一些机构探索在了变革的最前沿,积累了丰富、可供其他机构借鉴的宝贵经验,因此也促成了一个昂贵的付费学习时代。

那么,在这个收费会议横行、企业内训比比皆是的时代,阿里云栖社区为什么会搞“开发者技术专场”这个免费的开源技术实践专场?(点击报名:https://promotion.aliyun.com/ntms/yunqi/h5/beijingapply2016.html)

拥抱、回馈、融合、回报,阿里的开源情结

如果你了解过阿里的那段去IOE时光就会发现,阿里一直深耕于开源社区。对于开源,集团成立了开源委员会,旗下各商业部门都有参与,用来决策如何开源,以什么原则,什么节奏去开源。同时,浸淫开源领域多年后,更总结了企业之于开源的四大阶段:

拥抱开源,企业选择开源软件,并通过开源软件迅速提升技术等级。

回馈开源,包括:代码回馈;最佳实践、博客、文档、案例手册建立;发起或成为项目的Committer,更多地参与社区事务;成立社区大学,承担人才培养事务。

融合开源,包括:参与标准定制,和社区共同成长;合力社区,弥补短板;促进产品级别的相互整合,更简单易用。

回报开源,包括:管理公益组织事务,促进工业和学术界合作;和社区一起建立崭新领域;产品级开源,加快创新;阿里集团开源委员会层面决策和投入,确保开源连贯性。

综上所述,云栖社区在2016云栖大会北京峰会上设立开发者技术专场(议程:https://m.aliyun.com/yq/beijing2016/schedule?tAnchor=2#table4)并不稀奇,这也是阿里开源四个阶段中的一个写照。而在本次“云栖社区开发者技术专场” 中,阿里云技术专家唐容还将分享“阿里开源:思考,演进和发展”,供更多希望参与开源社区的同事参考。

大数据、容器、微服务,阿里的大规模实践分享

上文提到,随着接入互联网设备的增多,企业原有IT基础设施将面临严峻的挑战。在本次“云栖开发者技术专场” 中,阿里诸多技术专家将结合微服务架构、持续交付、海量数据处理与存储等方面的实践经验,为大家分享Docker、MongoDB、Spark等开源技术在大规模生产环境中的使用心得。

微服务。谈到微服务,首先想到的可能就是传统的Monolithic Web开发方式,其优点包括:开发简单直接、中式管理;基本不会重复开发;功能都在本地,没有分布式的管理开销和调用开销。然而,随着应用程序功能的增多,Monolithic的缺点也暴露无遗(特别对于互联网公司来说):开发效率低,所有的开发在一个项目改代码,递交代码相互等待,代码冲突不断;代码维护难,代码功能耦合在一起,可能难以下手;部署不灵活,构建时间长,任何小修改必须重新构建整个项目,这个过程往往很长;稳定性不高,一个微不足道的小问题,可以导致整个应用挂掉;扩展性不够,无法满足高并发情况下的业务需求。因此,旨在有效拆分应用,实现敏捷开发和部署的Microservice Architecture也就成为近两年的热点。但是热点归热点,具体怎么落地还有诸多问题亟待解决,比如客户端如何访问这些服务、服务之间如何通信、服务太多如何寻找、服务挂了怎么办等等。为了帮助企业更好地向微服务转型,本次“云栖开发者技术专场”特邀阿里巴巴技术专家肥侠为大家分享智能客服的微服务系统改造实践。

Docker。谈及容器技术,最早可以追溯到LXC,然而就是这不温不火的容器技术,在2013年Docker横空出世后却一直风靡至今。早些时候,Docker其实就是一个基于LXC的高级容器引擎,但是Docker主要定位应用层面,解决应用对运行环境的依赖这个特性让其成为了各个领域当之无愧的宠儿,而通过Docker CEO Ben Golub在DockerCon 2016上的演讲了解到,Docker已是当之无愧的最火容器技术:容器化应用增长3100%、Docker相关项目增长1300%、拉取请求增长720%、镜像下载增长145%、项目贡献者增长530%。时下,在国外, Docker应用领域有着比较先进的经验,但是到了国内,目前真正将Docker应用在生产领域的还很少,其中应用在核心业务的就更少了。因此,在本次“云栖开发者技术专场”,组织者特别邀请了阿里云技术专家瑶靖,为大家分享“从代码到上线,云端Docker化持续交付实践”。

MongoDB。在DB-Engines Ranking中,MongoDB一直是最受欢迎的NoSQL数据库,也是Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server之外最受关注的数据库。对比传统数据库,MongoDB的优势主要在于:Document-oriented,用文档来组织数据(不需要严格的结构)、高性能、高可用、易扩展、Rich query language等。而其类SQL的特性,则让该数据库在大量NoSQL中脱颖而出。然而,就像CAP定理一样,MongoDB在获得了诸多优势的同时,其自身的缺点也无法掩饰,对于大部分机构来说,生产环境使用仍然不是件轻松的事情。在本次开发者专场中,阿里云技术专家林青将就时下的热门行业,分享物联网行业的数据存储实践,带大家畅游MongoDB的技术海洋。

Apache Spark。据Global Cloud Index预计,2017年互联网产生的数据将高达7.7 ZB。随着越来越多设备连入互联网,各个机构都有了将数据变为业务竞争力的可能。在这个需求刺激下,业内涌现出大量优秀的开源大数据技术框架,其中资格最深的无疑就是Hadoop。然而缺少对内存的有效利用和业务对不同类型计算的需求,老将Hadoop的风头逐渐被新贵Spark所掩盖:在Spark 2.0版本中,超过280个贡献者贡献了2000+个patch。时下,Spark是当之无愧最活跃的开源大数据项目,然而对比Hadoop,其成熟度仍然有所欠缺;同时,在与多个专家的沟通中发现,Spark 2.0版本同样存在不少的Bug。有鉴于此,在本次“云栖开发者技术专场”上,阿里云技术专家封神将为大家分享Spark及2.0最近的状况、Spark在业界的最佳实践包括在阿里云的实践,以及Spark在云上性能等问题。

线上+线下,阿里云云栖社区的发展和规划

在满满的技术分享之外,阿里云云栖社区还将解读社区发展规划,尤其是未来极为优质的在线培训计划、在线峰会方向以及线下开发者沙龙等,我们始终坚信:大家一起,技术可以更快地拓展生态的边界。

专场议程:https://m.aliyun.com/yq/beijing2016/schedule?tAnchor=2#table4

免费报名:https://promotion.aliyun.com/ntms/yunqi/h5/beijingapply2016.html

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。