***国家机关政府采购中心网上竞价项目——需求公告
公告时间:2019-11-12 16:14:57
项目名称:四川省森林消防总队无人机采购项目
项目编号:GDC-20191112161219068
***国家机关政府采购中心受采购单位 四川省森林消防总队 委托, 对下列货物及服务进行网上电子政府采购,现邀请合格投标人进行网上竞价。
采购项目信息
采购单位:四川省森林消防总队报价截止时间:2019-11-15 16:14:57
联系人:母强送货地点:成都市高新区府城大道东段9号四川森林消防总队
联系电话:02865002196到货时间:合同签订后5个日历日到货
联系邮件:项目预算:60000.0 
剩余时间:1天00小时签约时间:成交公告发布后3个工作日内签署合同
资质要求
售后服务网点:无具体要求销售资质需求:协议供货商
售后上门服务要求:上门服务年限:1年
上门服务时限:接到报修后24小时
电话技术支持服务响应要求:7X24小时
免费维保质保期:1年
踏勘需求
踏勘地点:踏勘时间:
联系人:联系电话:
采购商品信息
商品分类商品名称参考品牌规格型号单位数量产地要求是否要求有现货是否要求承诺原厂全新未拆封***技术指标
无人机无人机数字鹰YM-61602中国无人机带屏遥控版+…
***TOP-1300
大疆Mavic2 enterprise
***国家机关政府采购中心网上竞价项目——需求公告
公告时间:2019-11-11 17:00:01
项目名称:国家能源局四川监管办公室网络设备及配件采购项目
项目编号:GDC-20191031162318510
***国家机关政府采购中心受采购单位 国家能源局四川监管办公室 委托, 对下列货物及服务进行网上电子政府采购,现邀请合格投标人进行网上竞价。
采购项目信息
采购单位:国家能源局四川监管办公室报价截止时间:2019-11-15 17:00:01
联系人:杨丽娜送货地点:成都市武侯区人民南路四段47号华能大厦8002室
联系电话:028-85253343到货时间:合同签订后7个日历日到货
联系邮件:5997782@qq.com项目预算:9800.0 
剩余时间:1天01小时签约时间:成交公告发布后3个工作日内签署合同
资质要求
售后服务网点:要求当地有售后服务网点销售资质需求:协议供货商
售后上门服务要求:上门服务年限:1年
上门服务时限:接到报修后48小时
电话技术支持服务响应要求:7X24小时
免费维保质保期:1年
踏勘需求
踏勘地点:踏勘时间:
联系人:联系电话:
采购商品信息
商品分类商品名称参考品牌规格型号单位数量产地要求是否要求有现货是否要求承诺原厂全新未拆封***技术指标
网络设备及配件企业级网络路由器华三(H3C)ER8300G22中国带机量>=300;…
TP-LINKTL-ER7520G
华为AR2204

Commvault的升级进行时

以下文章来源于数字商业时代DigitalTimes ,作者丁海骜

数字
我们不仅仅是一本杂志,而是一个全新的新媒体传播平台。我们用绵密而轻快的脚步,渗透到企业不为人知的夹心层,注视***初的缘起,体恤成长的阵痛,度量每一个绊脚石的凶险,解构成功的不易。

如果说市场对于传统IT厂商存在低估的现象,那么Commvault很可能就是其中的一个。这是笔者参加年度Commvault GO 2019会议时***直观的感受——这也许就是Sanjay Mirchandani在2019年2月担任Commvault***执行官以来,***希望让感受到的:Commvault正摆脱以往在IT领域中求稳的专业形象,开始变得积***,而且对市场充满了企图心。

真正了解Commvault的人,一定是IT圈的人。作为一家成立了22年的公司,Commvault的关注重点始终是:数据管理。自2000年发布了用于备份和恢复的Commvault Galaxy产品,其解决方案通常都是围绕数据备份和恢复领域展开,因此被业界公认在该领域具有技术和产品优势。但是由于这是一个面向专业用户的企业级技术和产品,加之Commvault的产品往往都是通过其他软硬件厂商合作,经由经销商销售,因此其产品往往都成为企业级数据整体解决方案背后的“隐形”参与者。

Sanjay Mirchandani的到来,实际上正在某种程度上改变这一现状:Commvault开始不再甘心做数据备份和恢复领域的***,其希望做得更多。

“当前的企业级数据大量被存储在公有云、私有云、混合云、数据中心以及各种应用当中,处在一种缺乏秩序的状态,数据碎片化严重。而我们要做的,是通过实现统一的数据和存储管理,为其建立一种新的数据秩序。我们认为这是我们必须要做的事。”

Sanjay Mirchandani在其主题演讲当中,用了大量的篇幅来强调“数据和存储统一管理”的“数据大脑”概念:“对于应用企业来讲,如果说数据管理是右脑,主要用于解决数据索引、智能自动化、数据策略引擎、安全和自助服务,以及对数据无不不在的控制;那么实际存储管理就是左脑,它需要解决对数据的自动配置、存储API自动化、弹性标度位置和透明度,只有将两者进行统一管理,才能真正实现企业级数据应用的安全、合规、治理、简化……各种发挥数据价值的必要条件。”

Sanjay Mirchandani的“数据大脑”理论,一半是基于Commvault在过去22年对数据管理领域的技术积累,另一半,则源自2019年9月初——其上任大约半年后——的一次重要收购:交易总价值2.25亿美元收购软件定义存储(SDS)初创公司Hedvig。“Hedvig 创新的软件定义存储能力与Commvault业界***的数据保护能力的结合,将减少数据碎片化,而这一结合将超越市场上的其他解决方案。”Sanjay Mirchandani在收购时就曾这样表达。

实际上,以往Commvault是通过在使用者和各种不同的云之间搭建一个虚拟化的数据管理层,帮助企业用户实现对企业全部数据的备份和恢复——无论是异构存储环境中的数据,还是虚拟化环境中的数据,或者是存在云端、本地和移动平台的数据,甚至是超融合基础设施环境中的数据。很显然,这样以来,Commvault对数据的管理就相对被动,而且只能对数据的***终结果和状态进行管理和控制,缺乏足够的主动性。而如果利用Hedvig软件实现对跨越位于不同物理位置(包括不同的云环境)的多个数据中心和公有云进行存储管理,就意味着不仅能够对企业数据***终的结果和状态进行管理,而且对于数据从产生到利用的整个过程,也都有了相当的控制能力,这无论是对于企业用户,还是对于Commvault,都将是一件更***的选择。

Sanjay Mirchandani关于“存储与数据统一管理”的说法,得到了用户端高度认可。北京宝利信通科技有限公司副总裁丁海作为Commvault在中国区的***,认为实际上对于企业级用户而言,存储和数据原本就是统一的需求,而且两者的结合本身就***紧。因此将两者进行融合也是近期的一个趋势:“从企业的数据应用层面来看,将两者进行融合和统一的趋势,很大程度上是因为技术发展到现阶段,各个不同分支的界限开始有能力进行模糊处理了。Commvault现在将两者进行统一,对于用户来讲,绝对是一件好事。”

就在本次会议上,Commvault发布了Hedvig全新功能:“此次发布的全新功能涵盖了许多***的存储、容器和云技术,能够帮助企业实现基础设施人工管理流程的自动化并简化其多云环境。这些功能增加了Commvault能为企业提供的价值,同时也展示了Commvault解决方案产品组合与各种技术的整合将如何在多云世界中为企业提供行业标准的解决方案。”

Commvault***存储战略官Avinash Lakshman还强调,Commvault全新组建的Hedvig领导团队正在将Hedvig技术整合到Commvault数据保护解决方案产品组合中:即通过统一的多云存储与数据管理,减少多云环境中的数据碎片化与复杂性。

如果说收购Hedvig并提出“数据大脑”理论是Commvault在整个技术产品领域的改变,希望在多云环境当中,以数据为核心做更多的事;那么推出Metallic,则是在给中小市场用户提供另外一种“数据保护即服务”的选择,以及将Commvault从幕后带到台前,更多机会直接面对终端用户的机会。

由于Commvault产品的专业性和复杂性——虽然在2018年Commvault通过产品整合清晰了产品线,大大降低了其产品的复杂程度,但是对于缺乏专业人员和专业服务团队的中小型企业用户来讲,应用Commvault依然存在不可逾越的专业门槛。

Metallic,是一款部署在云端的SaaS云原生数据保护服务,整合了Commvault已有产品的逻辑和功能,目前提供包括Metallic核心备份和恢复、MetallicOffice 365备份和恢复和Metallic终端备份和恢复三种服务模式,其中Metallic核心备份和恢复能够备份云中和本地中的文件服务器、SQL Server和虚拟机,支持Linux和Windows文件服务器;Metallic Office 365备份和恢复支持备份Exchange,OneDrive和SharePoint;Metallic终端备份和恢复则支持运行Linux、Windows和MacOS的笔记本电脑和PC。

根据Commvault的说法,现在已经部署在AWS和Azure、并且在美国地区上市的Metallic,企业用户只需要注册Metallic,就可以在15分钟内开始***次备份:将本地数据备份到自己的目标系统、公共云、Metallic的公共云或混合云。当数据面临丢失时,Metallic能够立即将其恢复。

“作为一个企业级产品,Metallic在帮助用户摆脱对IT技术应用的复杂性同时,还能够提供给用户可伸缩的弹性。我们的注意力集中在构建***用户体验上,这才是IT技术能够带来的真正的使用乐趣。”Sanjay Mirchandani在接受采访时如是说。

作为中国用户,由于Hedvig是单独团队单独运营,Metallic又涉及到需要符合各个不同市场区域当地的法规需求,因此何时落地中国,Commvault在此次会议当中并没有给出具体的日程表。因此对于Commvault传统产品的升级就显得关系更为重要。

在此次大会上,Commvault也针对现有的四个产品线——Commvault CompleteTM Backup &Recovery、Commvault HyperScaleTM、Commvault OrchestrateTM 和 Commvault ActivateTM分别给出了新的产品功能。

其中重要更新包括:

在传统核心的Commvault CompleteTM Backup &Recovery产品线中,提供了包括支持云到云的数据备份与迁移、自动化灾难恢复验证、智能弹性存储规划以及强大的工作负载数据保护,这些全新功能将帮助用户简化恢复准备。

而在Commvault ActivateTM产品线中,File Storage Optimization新增文件访问控制,支持用户更好地控制其关键数据或敏感数据,并通过必要的变更来锁定文件访问;以及在Sensitive Data Governance新增编校功能,从而用户可以对文件或电子邮件内发现的敏感数据实体进行选择性编校。

写在***后

从Hedvig到Metallic,再到传统产品线的全新升级,事实上Commvault正在表现出对于产品能力和市场范围越来越明确的企图心:从产品上,实现对企业级数据应用四个过程(保护、控制、管理和应用)的更多覆盖,同时,也能够从用户群体和市场表现上有更多自己的声音——从一个倾向于技术型的IT公司逐渐向商业型IT公司靠拢。这其中,虽然一定蕴藏着更多的机会,但是风险也不容小觑。***主要的一点就是:如何在拓展自身产品、服务和能力的同时,与原有的合作伙伴(云服务商、软硬件厂商,甚至是经销商)保持一如既往的双赢。

就在今年7月,Commvault推出全新的全球合作伙伴计划,全新的合作伙伴优化计划针对四种合作伙伴:分销商、解决方案提供商、全球系统集成商和联盟以及服务提供商,除了一系列新的经济激励以外,新的计划还承诺通过提供更便捷的培训、销售支持、丰富的营销内容和实时支持,以提升合作伙伴体验。就在本次大会上Commvault宣布任命一直在VMware和IBM等公司担任渠道和联盟合作伙伴领导职位的Mercer Rowe,担任全球渠道与联盟合作伙伴副总裁,同时任命为思科创立了渠道部门并担任了14年领导职位的Edison Peres担任战略顾问。

“我们不断通过行业专业知识和战略性思维武装我们的团队,以持续提高我们的运营水平,不断开辟新的市场并提升Commvault与新的和现有合作伙伴的关系。我们拥有能力***的领导团队,而Mercer和Edison的加入将成为我们实现下一阶段增长的关键。”Commvault***营收官Riccardo Di Blasio在新闻稿中如是说。而Mercer Rowe和Edison Peres在云相关市场以往的成功业绩,为Commvault下一步的市场战略,埋下了一个大大的伏笔。

附:采访实录

《数字商业时代》:上任9个月,您先是收购了Hedvig,然后推出Metallic,“统一管理存储和数据”正在一步步实践当中。请问:在您的规划当中,您希望Commvault***终成为一个为用户提供怎样产品和价值的公司?
Sanjay Mirchandani:在我的主题演讲中,我谈到了提供灵活性以帮助客户增强本地化交付的重要性。作为一家公司,我们的目标是简化、创新和执行;我们以能够始终如一地提供创新技术和提供世界一流的客户服务支持而感到自豪,这使我们的客户能够在当今以数据为中心的世界中,做好数据准备并蓬勃发展。这就是我们给客户带来的价值。

《数字商业时代》:我们认为您的到来给Commvault带来很多新的动力,但是这对于Commvault来讲,这种转型也势必存在风险。请问:您认为其中***的风险是什么?您将如何带领Commvault解决此次转型过程中遇到的问题,回避其中的风险?
Sanjay Mirchandani:我相信Commvault是***稳定的。我提到我们公司的目标是简化、创新和执行。在我们的战略实施过程中,我们将继续与我们的客户接触并进行创新,以便我们能够在客户的数据管理过程中简单而成功地为他们提供数据。我们将倾听员工的心声,同时培养激励和创新的文化,将我们推向下一个阶段。我们的重点是帮助客户解决问题。我们必须以***不同的方式考虑存储和数据管理,以真正帮助我们的客户。

具体将从以下几个方面来执行:首先,Commvault会坚持一直以来的做法,使用***广泛的可用平台为客户提供数据的可移植性、抽象性、保护和全面管理。第二,我们认为,Commvault需要从根本上缩小数据和存储之间的差距,我们会将Hedvig的创新存储技术与Commvault久经考验的数据管理产品(包括推出Metallic)结合起来,以实现这一目标。第三,我们将以***的方式进行创新,帮助客户解决各种挑战。第四,我们将帮助客户为下一轮“多云应用”做好准备,因为更多应用程序是在容器中创建的。

本文转自丁海骜,《数字商业时代》

主流全力推K8s,K8s成混合云互通标准
王宏仁

在今年微软奥兰多的Ignite大会上,***重要的发布是新的混合云解决方案Azure Arc。但真正的冲击不是产品本身,而是Azure Arc是一套用K8s打造而成的混合云产品。

微软早在2016年就推出了一套混合云平台Azure Stack,将云端Azure的标准化架构、应用程序模型、工具和界面,打包成一个本地端部署的版本,可部署在企业内部,将Azure云带进了企业,企业用同一套开发方法、架构和流程,就可以开发出公云、私云通用的应用程序。但这是微软自己独有,无法与其他人互动的混合云架构。

不只微软看好混合云,虚拟化龙头VMware,这几年也推出了可上云部署,或支持云端运算资源调度的混合云产品,将软件定义资料中心,延伸到云上,甚至干脆推出VMware云端版,例如颇受传统大型企业青睐的VMware on AWS,直接云上云下都采用同一套虚拟化环境。IBM也是积***拥抱混合云,采用了Pivotal(VMware刚买回)力推的开源PaaS平台Cloud Foundry,发展出了自己的混合云产品架构,甚至,IBM去年大砸340亿美元买下红帽,正是看准混合云市场的需求。

公有云巨头去年也开始纷纷落地,AWS将自家EC2服务打包成一款本地端部署的混合云架构产品Outposts,而是Googley则力推Anthos混合云产品。

几乎公有云、私有云主流大厂,不约而同都抢进了混合云市场的竞争。但是,混合云早就发展多年,过去***的痛点是,业者各自发展自己的混合云环境,彼此很难直接互通,导致,企业只能选择要压宝哪一家的混合云。

但从这两年,新一代的混合云产品发展趋势来看,IBM买下的红帽,主力产品是以K8s为核心的OpenShift平台,甚至IBM决定改用OpenShift来汰换自己原有混合云产品。Google更是直接推出了一款K8s原生混合云产品Anthos,只支持K8s,不支持VM。虚拟化龙头VMware也大胆决定,用K8s重新改造自家主力产品vSphere,将VM部署到K8s环境中,由K8s来主管。

尽管AWS的混合云产品Outposts还是走自己专属环境,但其所提供VMware on AWS环境,未来势必会采用K8s的vSphere版本,而且AWS云端服务早就大力支持K8s,Outposts很容易就可以增加对K8s的支持。

刚亮相的Azure Arc更意味着,连微软都决定向K8s靠拢,甚至微软SQL Server 2019的新大数据丛集功能,就是直接用K8s来调度和存取数据库节点,还不直接支持Windows环境的数据库,只能得透过特殊介接机制来串连Windows版SQL Server。

至此,公云或私云的主流厂商,几乎已经或即将支持K8s。现在终于可以说,K8s就是混合云的主流互通标准了,就像过去的虚拟化技术一样,K8s将成为企业打造新一代IT架构的标准配备。

参考:https://www.ithome.com.tw/voice/134099

惠普可能反对施乐收购的5个理由

高管们说,虽然惠普正在寻找方法来促进其印刷业务,但该公司在个人电脑和3d打印市场也有巨大的***。

据报道,施乐公司对惠普公司的收购报价比本月初惠普公司的股价高出23%,这将使A4和A3的***们走到一起,而此时打印行业的整合时机已经成熟。

然而,作为全球第二大个人电脑制造商和3d打印领域的后起之秀,惠普不仅仅是一家印刷公司。惠普的领导层,包括新上任的***执行官恩里克•洛雷斯,可能不欢迎惠普被其规模较小的竞争对手施乐(Xerox)收购,原因有很多。

据报道,施乐公司对惠普公司的收购报价比本月初惠普公司的股价高出23%,这将使A4和A3的***们走到一起,而此时打印行业的整合时机已经成熟。

然而,作为全球第二大个人电脑制造商和3d打印领域的后起之秀,惠普不仅仅是一家印刷公司。惠普的领导层,包括新上任的***执行官恩里克•洛雷斯,可能不欢迎惠普被其规模较小的竞争对手施乐(Xerox)收购,原因有很多。

个人电脑业务实力

尽管惠普是全球***的印刷硬件制造商,但该公司的个人电脑业务收入来源要大得多。

惠普***近三个季度的个人系统业务收入为282.7亿美元,同比增长2.4%。

相比之下,惠普的印刷业务同期收入为150.8亿美元,同比下降2.7%。

将惠普和施乐的打印和复印业务合并在一起将会有明显的优势,施乐在一份声明中表示,该行业“早就该进行整合了”。

然而,一些解决方案提供商质疑施乐作为惠普庞大且不断增长的个人电脑业务的管理者是否有意义。

纽约州霍尔布鲁克的***执行官鲍勃·维内罗(Bob Venero)说:“个人电脑是进入云端的视角,比以往***时候都更有活力。在CRN的2019年解决方案提供商500榜单上,美国的解决方案提供商Future Tech排在第101位。“个人电脑是云计算的推动者之一。声明该行业早该进行整合,并不代表个人电脑业务的价值。”

Lores上周接受CRN采访时表示,公司领导层”对个人系统业务的未来***乐观”。

“正如你所知道的,我们在过去几个季度里势头很好。我们认为这种势头将继续下去。”

印刷的商业战略

即便是在纸媒上,也有理由认为惠普可能有兴趣继续走自己的路。

该公司已投入大量精力来调整其印刷战略,其高管上月透露,计划***改革该公司长期以来的印刷业务模式。此举在一定程度上是对惠普不断下滑的印刷品供应业务的回应。

他说:“在我们目前的印刷模式中,我们每次出售打印机都会亏损,我们靠供应品赚钱。我们将以这种模式为中心,”Lores上周告诉CRN。

从惠普2020财年(截止2020年10月)快结束时开始,该公司将开始转向一种模式,即只有锁定惠普品牌的供应,才能获得补贴打印机。

该公司表示,仍将提供可使用第三方供应商的打印机,但这些打印机的价格将比过去更高。

“如今,我们大部分的钱都花在了供应上,因为我们对打印机的定价***积***。这将重新平衡这一局面。”“这是我们真正的目标——从利润的角度消除我们对供应的依赖,依赖系统的其他组件,特别是在硬件等领域,我们在这些领域有很强的竞争优势。”我们认为这将帮助我们真正向客户展示硬件的价值,打印机本身的价值。

重大重组正在进行中

11月1日,当Lores接任Dion Weisler担任惠普CEO时,公司也开始推出新的商业组织和重组计划。

惠普高管曾表示,这些举措将提高惠普的效率,使其能够与渠道合作伙伴和客户进行更密切的交易,同时也支持加大对产品创新和服务的投资。

新的商业组织将使公司从3个地区的组织结构转变为10个地区市场,而重组将涉及到到2022年裁员16%,受影响的员工在7000到9000人之间。

从一个角度看,与施乐合并对惠普来说可能是有意义的,因为无论如何,惠普公司已经处于一个转折点。但与此同时,惠普还没有机会看到其新领导层的成果,以及重组和重组的努力——如果成功的话,可以想象这将增加公司的价值

通道的差异

虽然惠普和施乐都严重依赖间接销售,但惠普更关注解决方案提供商——如果两家公司联手施乐发号施令,可能会导致渠道混乱和冲突,合作伙伴告诉CRN。

惠普某合作伙伴的一位不愿透露姓名的高管表示:“尽管在印刷技术方面可能会有一些调整,但在渠道和前线战略销售方面,方法会有***大的不同。”“施乐的方法传统上是直接的,或者使用代理模型,这种代理类型的模型可能不会被惠普合作的***强大和成熟的IT渠道所采用,在终端用户计算方面,惠普有其他选择。”

三维打印

我们也有理由认为,施乐对惠普的收购要约可能并没有考虑惠普3d打印业务的潜在价值。

近年来,惠普推出了一系列Jet Fusion 3d打印机,旨在以相对较低的成本、高质量、高速的3d打印零部件,颠覆传统的制造业。该公司曾表示,它看到了通过3d打印系统改变价值12万亿美元的制造市场的机会。目前,3d打印系统涵盖了从原型设计到短期运行到塑料零部件批量生产等各个领域。惠普还在开发用于金属部件的3d打印机。

总的来说,“我们正在开始一个新的篇章,”Lores上周在接受CRN采访时说。“这一章的关键元素是我们提升个人系统和印刷业领导地位的雄心,以及我们颠覆一些关键行业的机会。”


11月8日,2019中国协同管理高峰论坛暨致远互联第九届用户大会在北京召开。爱数作为生态伙伴受邀出席此次会议,与其他参会的学者、专家、企业高管、行业大咖等共同探讨“协同”的理念和数字化发展趋势。

大会现场

本次大会主题为“协同·数智运营新动能”,对于协同管理、内容管理、数据智能,爱数有独到的看法。当今世界中,数字经济在GDP所占的比重越来越高,数字化已然成为经济增长的主要驱动力之一。然而数字化转型深入的背后,企业也面临着数据巨量化、多样化、服务化的挑战。爱数的大数据基础设施,可为企业在数字化过程中提供丰富的数据服务,包括数据的可用性管理、内容管理、智能运维等,帮助客户充分释放数据潜能,实现即时、随时、实时的数据服务。

爱数工作人员向参会嘉宾讲解

作为合作伙伴,爱数与致远互联有着许多深度的交流与合作的经验。针对企业对于内容管理的需求,爱数与致远互联一同打造了创新的产品合作方案,将爱数AnyShare企业内容管理平台与致远互联企业协同运营平台相融合,进行集成开发、联合创新。该方案能够为企业打造完整的协同办公场景,提供丰富的数据服务,包括实时杀毒、标签和摘要、全文检索、第三方文档、在线音视频以及水印服务等,并实现业务流程再造。

将来,爱数与致远互联将继续携手前行,共同在技术的联合创新、产品与方案的融合、服务体验等方面共同帮助企业提升组织效率,优化体验,加速数字化转型。因协同,而致远,一起走向更美好的未来。

 

 

如果现在让你阐述一下什么是“分布式系统”,你脑子里***下跳出来的是什么?我想,此时可以用苏东坡先生的一句诗,来形象地描述大家对分布式系统的认识:横看成岭侧成峰,远近高低各不同。
1
“分布式系统”等于 SOA、ESB、微服务这些东西吗?
我觉得每个人脑子里一下子涌现出来的肯定是***具象的东西,就像下面这些:
“分布式系统”等于 SOA、ESB、微服务这些东西吗?
如果你一下子想到的是 XX 中心、XX 服务,意味着你把服务化的模式(SOA、ESB、微服务)和分布式系统错误地划上了等号。
那么,什么是“服务化”呢?服务化就像企业当中将相同岗位的人员划分到同一个部门管理,以此来收敛特定的工作入口,再进行二次分配,以提高人员利用率和劳动成果的复用度。服务化的本质是“分治”,而“分治”的前提是先要拆,然后才谈得上如何治。
这时,高内聚、低耦合的思想在拆分过程中起到了一个***重要的作用,因为这可以尽可能地降低拆分后不同组件间进行协作的复杂度。所以重要的是“怎么拆“,还有如何循序渐进地拆,而这个过程中你究竟是采用了何种服务化模式(比如 SOA、ESB、微服务等)并不是关键。
为什么说“怎么拆”***重要呢?我来举个例子,企业的组织架构包括三种模型:职能型、项目型、矩阵型。你可以把这里的企业理解为一个“分布式系统”,把后面的 3 种模型理解为这个分布式系统的 3 种形态。作为这个“系统”的所有人,你需要考虑如何拆分它,才能使得各功能组件相互之间可以更好地协作。
假设,你要将一个总计 10000 名员工的企业按“职能型”拆分成 20 个部门,得到的结果是每个部门 500 人。
这时,如果工作是流水线式的上下游关系。一个部门完工了再交给下一个部门。

那么这时候是高内聚、低耦合的。因为一个工种只与另一个工种产生了关联,并且仅有一次。
但如果工作需要频繁的由不同职能的人员同时进行,会导致同一个部门可能与多个部门产生联系。

那么,这时是低内聚、高耦合的。因为一个工种需要和其他多个工种产生关联并且远不止一次。
可以看到服务化体现了“分治”的效果,这也是分布式系统的核心思想,因此从“分治”这个本质上来看,服务化的确是分布式系统,但分布式系统不仅仅停留在那些服务化的模式上。
我相信,你在工作中参与开发的***软件系统,到处都存在着需要拆分的地方,除非它的功能***简到只需要计算一个 1+1。比如,当我们在电商平台点击“提交订单”的时候,会涉及生成订单、扣除积分、扣除库存等等动作。
电商系统初期所有的功能可能都在一个系统里面,那么这些操作可以写在一个方法体里吗?我想只要代码能够成功运行,大部分人是不会管你怎么写的。但是如果这时需要增加一个红包功能呢?相信你或多或少遇到过在几百上千行代码中去增改功能的事情,其中的痛苦应该深有体会。
要解决这个问题就是要做拆分,通过梳理、归类,将不同的紧密相关的部分收敛到一个独立的逻辑体中,这个逻辑体可以是函数、类以及命名空间,等等。所以,从这个角度来说“分治”的问题其实早就存在我们的工作中,就看我们是否有去关注它了。因此,这并不只是我们在进行服务化时才需要考虑的问题。
那么如何才能做好这个事情,更好的拆分能力正是我们需要掌握的。如果只是因为看到其他人这么拆,我也这么拆,根据“二八原则”,或许“依样画葫芦”可以达到 80% 的契合度,但是往往那剩下的 20% 会是耗费我们 80% 精力的“大麻烦”。要知道,只有掌握了核心主旨,才能更快地找到***理想的高内聚、低耦合方案。
2
“分布式系统”是各种中间件吗?
又或许,听到分布式系统,你想到了某某 MQ 框架、某某 RPC 框架、某某 DAL 框架,把运用中间件和分布式系统错误地划上了等号。
这里需要搞清楚的是,中间件起到的是标准化的作用。中间件只是承载这些标准化想法的介质、工具,可以起到引导和约束的效果,以此起到大大降低系统复杂度和协作成本的作用。我们来分别看一下:
MQ 框架标准化了不同应用程序间非实时异步通信的方式。
RPC 框架标准化了不同应用程序间实时通讯的方式。
DAL(Data Access Layer,数据访问层)框架标准化了应用程序和数据库之间通讯的方式。
所以,虽然分布式系统中会运用中间件,但分布式系统却不仅仅停留在用了什么中间件上。你需要清楚每一类中间件背后是对什么进行了标准化,它的目的是什么,带来了哪些副作用,等等。只有如此,你才能真正识别不同技术框架之间的区别,找到真正适合当前系统的技术框架。
那么标准是拍脑袋决定的吗?肯定不是,正如前面所说每一次标准化都是有目的的,需要产生价值。比如,大部分中间件都具备这样一个价值:为了在软件系统的迭代过程中,避免将精力过多地花费在某个子功能下众多差异不大的选项中。
在现实中,这点更多时候出现在技术层面的中间件里,比如,数据库访问框架的作用是为了标准化操作不同数据库的差异,使得上层应用程序不用纠结于该怎么与 mysql 交互或者该怎么与 SQL SERVER 交互。因为与业务相比,技术层面“稳定”多了,所以做标准化更有价值,更能获得长期收益。但“稳定”是相对的,哪怕单纯在业务层面也存在相对稳定的部分。
比如,你可以想象一下“盛饭”的场景,在大多数情况下其中相对稳定的是什么,不稳定的是什么。想完之后看下面的示例。
…基类:人 继承基类的子类:男人、女人基类:
碗 继承基类的子类:大碗、小碗、汤碗基类:
勺子 继承基类的子类:铁勺、陶瓷勺、
塑料勺function 盛饭(参数 人,参数 碗,
参数 勺子){ do 人拿起碗
do 人拿起勺子 do 人用勺子舀起饭
do 人把勺子放到碗的上方并倒下} …
从这个示例里我们发现,不稳定的部分都已经成为变量了,那么剩下的这个方法体起到的作用和前面提到的中间件是一样的,它标准化,标准化了盛饭的过程。所以识别相对稳定的部分是什么,如何把它们提炼出来,并且围绕这些点进行标准化,才是我们需要掌握的能力。而锻炼这个能力和需要这个能力的地方同样并不局限于分布式系统。
列举这些现象只是想说,我们在认知一个分布式系统的时候,内在胜于表象,掌握一个扎实的理论基本功更为重要。而且,这些训练场无处不在。
3
海市蜃楼般的“分布式系统”
我相信,自从进入移动时代以来,各种高大上的系统架构图越来越频繁地出现,你的眼前充斥着各种主流、非主流的眼花缭乱的技术框架。你不由得肃然起敬一番,心中呐喊着:“对,这就是我想去的地方,我想参与甚至实现一个这样牛逼的分布式系统,再也不想每天只是增删改查了。”
得不到的事物总是美好的,但往往我们也会过度地高估它的美好。与此类似,高大上的架构图背后呈现的系统的确也是一个成熟分布式系统的样貌,但我们要清楚一点:罗马不是一日建成的。
而且,“分布式”这个词只是意味着形态上是散列状的,而“一分为二”和“一分为 N”本质上并没有区别。所以,很多小项目或者大型项目的初期所搭配的基础套餐“单程序 + 单数据库”,同样可以理解为分布式系统,其中遇到的问题很多同样也存在于成熟的分布式系统中。
想象一下,下面的场景是否在“单程序 + 单数据库”项目中出现过?
log 记录执行成功,但是数据库的数据没发生变化;
进程内的缓存数据更新了,但是数据库更新失败了。
这里我们停顿 30 秒,思考一下为什么会出现这些问题?
这里需要我们先思考一下“软件”是什么。 软件的本质是一套代码,而代码只是一段文字,除了提供文字所表述的信息之外,本身无法“动”起来。但是,想让它“动”起来,使其能够完成一件我们指定的事情,前提是需要一个宿主来给予它生命。这个宿主就是计算机,它可以让代码变成一连串可执行的“动作”,然后通过数据这个“燃料”的触发,“动”起来。这个持续的活动过程,又被描述为一个运行中的“进程”。
那么除了我们开发的系统是软件,数据库也是软件,前者负责运算,后者负责存储运算后的结果(也可称为“状态”),分工协作。
所以,“单程序 + 单数据库”为什么也是分布式系统这个问题就很明白了。因为我们所编写的程序运行时所在的进程,和程序中使用到的数据库所在的进程,并不是同一个。也因此导致了,让这两个进程(系统)完成各自的部分,而后***终完成一件完整的事,变得不再像由单个个体独自完成这件事那么简单。这就如“两人三足”游戏一样,如何尽可能地让外部看起来像是一个整体、自然地前进。
所以,我们可以这么理解,涉及多个进程协作才能提供一个完整功能的系统就是“分布式系统”。
那么再回到上面举例的两个场景,我们在思考“单程序 + 单数据库”项目中遇到的这些问题背后的原因和解决它的过程时,与我们在一个成熟的分布式系统中的遭遇是一样的,例如数据一致性。当然,这只是分布式系统核心概念的冰山一角。
维基百科对“分布式系统”的宏观定义是这样的:分布式系统是一种其组件位于不同的联网计算机上的系统,然后通过互相传递消息来进行通信和协调。为了达到共同的目标,这些组件会相互作用。
我们可以再以大小关系来解释它:把需要进行大量计算的工程数据分割成小块,由多台计算机分别计算,然后将结果统一合并得出数据结论的科学。这本质上就是“分治”。而“单程序 + 单数据库”组合的系统也包含了至少两个进程,“麻雀虽小五脏俱全”,这也是“分布式系统”。
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总结
现在,我们搞清楚了,看待一个“分布式系统”的时候,内在胜于表象。以及,只要涉及多个进程协作才能提供一个完整功能的系统,就是“分布式系统”。
我相信还有很多其他景象出现你的脑海中,但这大多数都是分布式系统的本质产生的“化学反应”,进而形成的结果。如果停留在这些表象上,那么我们***终将无法寻找到“分布式系统”的本质,也就无法得到真正的“道”,更不会真正具备驾驭这些形态各异的“分布式系统”的能力。
所以,希望你在学习分布式系统的时候,不要因追逐“术”而丢了“道”。没有“道”只有“术”是空壳,***终会走火入魔,学得越多,会越混乱,到处都是矛盾和疑惑。
因此,我们这个系列除了教给你在具体场景下的***实践,还会和你讲解为什么这样做,以及该如何去权衡不同方案。不会过多的讲述具体的技术框架,大部分内容围绕理论展开,欲使每个人能够掌握好这些分布式中的基础理论和思路,修炼好自己的内功。
我将在后续的文章中,以一个项目的初期到成熟期作为路线图,带领你循序渐进地深入到分布式系统中,层层递进地去剥开它的本质,并且围绕这个本质去思考(是什么问题,有哪些方式可以解决,什么时候该用何种种方式等等),让你知其然且知其所以然,形成一套完整的知识体系,完成核心“骨架”的塑造。
而在此之后,你自己在课外学习时,就可以去填充“血肉”部分,逐渐丰满自己。未来,大家的区别就在于胖一点和瘦一点,但只要能很好地完成工作,胖瘦又有何影响?***后,你心目中的分布式系统是怎么样的一个“外形”呢?欢迎在评论区留言一起讨论。
作者:张帆(Zachary),目前任职于上海可得网络科技(集团)***架构师。专注大型系统架构、分布式系统。

 

张波 Docker 今天

相比文字和图片,直播提供了人与人之间更丰富的沟通形式,其对平台稳定性的考验很大,那么倡导“以技术驱动娱乐”的虎牙直播(以下简称“虎牙”)是如何在技术上赋能娱乐,本文将为您介绍虎牙在DNS、服务注册、CMDB和服务配置中心等方面的实践。


为什么选用Nacos

虎牙关注Nacos是从v0.2开始的(***版本:Pre-GA v0.8),我们也参与了社区的建设,可以说是比较早期的企业用户。
Nacos是一个更易于帮助构建云原生应用的动态服务发现、配置和服务管理平台,提供「注册中心」、「配置中心」和「动态DNS服务」三大功能。公众号对话框发送“Nacos”,进一步了解什么是Nacos。
首先,在虎牙的微服务场景中,起初有多个注册中心,每一个注册中心服务于某一部分微服务,缺少一个能融合多个注册中心,并把他们逐一打通,然后实现一个能管理整个微服务体系的大的注册中心。

以下内容摘自我们考虑引入Nacos时,在服务注册中心方案上的选型对比:

Nacos提供DNS-F功能, 可以与Kubernetes、Spring Cloud和Dubbo等多个开源产品进行集成,实现服务的注册功能。

其次,在服务配置中心方案的选型过程中,我们希望配置中心和注册中心能够打通,这样可以省去我们在微服务治理方面的一些投入。因此,我们也同步比较了一些服务配置中心的开源方案:

例如Spring Cloud Config Server、ZooKeeper和etcd,总体评估下来,基于我们微服务体系现状以及业务场景,我们决定使用Nacos作为我们的服务注册和服务发现的方案。使用过程中,我们发现,随着社区版本的不断更新和虎牙的深入实践,Nacos的优势远比我们调研过程中发现的更多,接下来,我将围绕DNS-F、Nacos-Sync、 CMDB和负载均衡4方面来分享虎牙的实践。

DNS – F的技术价值

Nacos提供的DNS-F功能的***个技术价值在于,弥补了我们内部微服务没有一个全局动态调度能力的空白。刚才提到,虎牙有多个微服务体系,但并没有一个微服务具备全局动态调度的能力,因为它们各自都是独立的。目前,我们通过Nacos已经融合了四个微服务体系的注册中心,***终目标是把所有的微服务都融合在一起,实现全局动态调动的能力。

第二,DNS-F解决了服务端端到端面临的挑战,即延时大、解析不准、故障牵引慢的问题。

如何去理解呢?

当内部有多个微服务体系的时候,每一个体系的成熟度是不同的。例如,有一些微服务框架对同机房或CMDB路由是不支持的,当一个服务注册到了多个IDC中心,去调用它的服务的时候,即便是同机房,也可能调用到一个不是同机房的节点。这样就会无端的造成服务的延时和解析不准。

即使我们基于DNS做一些解析的优化,但仍然无法***解决服务的延时和解析不准。这是因为DNS都是IP策略的就近解析,无法根据服务的物理状态、物理信息进行路由。此外,当一个核心服务出现问题,如果缺少一个融合了多个调用方和被调用方的信息的统一的注册中心,就很难去准确判断如何去牵引,从而导致故障牵引慢。有了Nacos后,就可以接入一个统一的注册中心以及配置中心,去解决这些问题。(目前,虎牙还在微服务体系的改造过程中,未***实现统一的注册中心)

第三,提供专线流量牵引能力。虎牙的核心机房的流量互通,是使用专线来实现的。专线的特性就是物理建设的,而且我们的专线建设可能不像BAT那么大,例如我们专线容量的冗余只有50%,假设某个直播异常火爆,突发流量高于平常的两百倍,超过了专线的建设能力,这时候一个服务就有可能会导致全网故障。但是,通过全局的注册中心和调动能力,我们就可以把流量牵引到其他地方,例如迁移到公网,甚至牵引到一个不存在的地址,来平衡一下。即便某个服务出现问题,也不会影响我们的全局服务。

第四,支持服务端的多种调度需求,包括同机房路由、同机器路由,以及同机架路由,Nacos都可以去做适配。此外,基于Nacos 的DNS-F功能,我们还实现了加速外部域名解析和服务故障牵引秒级生效。

DNS – F的应用场景

这张图是Nacos DNS-F的一个具体实现,实际上是拦截了OS层的DNS请求。如果经过DNS的域名是内部服务,它就会从Nacos Server 获取结果,如果不是,就会转发到其它的LocalDNS进行解析。

以数据库高可用的应用场景为例,我们的数据库切换效率比较低,依赖业务方修改配置,时效不确定,通常需要10分钟以上(备注:我们的数据库实际上已经实现了主备的功能,但当一个主服务出现问题的时候,总是要去切换IP。)切换IP的过程中,依赖运维和开发的协作,这是一个比较长的过程。

引入DNS后,当主出现问题的时候,就可以很快的用另外一个主的IP来进行替换,屏蔽故障,而且节点的故障检测和故障切换都可以自动完成,并不依赖运维和开发的协作,节省了时间。当然,这个场景的解法有很多,比如说使用MySQL – Proxy也可以去解这个问题,但我们的MySQL – Proxy还在建设中,想尽快的把这个问题解决,所以采用了DNS的方式。

下面我们再着重分享下基于DNS-F对LocalDNS的优化。虎牙还没有去建设自己的LocalDNS,大部分使用的是一些公共的DNS,大致有以下这些组成。

这种组成方式会存在一个问题。假设服务突然一下崩溃后,之后服务又马上正常了,这种情况我们无法重现去找到崩溃原因。因为很多场景下,是一个公共DNS的请求超时导致的,甚至一个解析失败导致的,在那一刻,因为无法保留现场的,所以就发现不了问题。

以我们的监测数据来看,DNS解析错误的比例达到1‰左右,超时比例将更高。意思是在使用公共DNS的情况下,服务有1‰的几率是会超时或失败,如果服务没有做好容错,就会出现异常。同时,一些公共DNS解析的延时都是不定的,比如在亚马逊上一些比较不好的节点,它的延时会比较高,平均超过三四十毫秒。

然后我们基于DNS-F对LocalDNS做了一些优化。优化结果如下:

平均解析时间从之前的超过两百毫秒降低到两毫秒以下;
缓存命中率从92%提升到了99%以上;
解析失败率之前是1‰,现在基本上没有了。

优化的效果也体现在我们的风控服务上,平均延迟下降10ms,服务超时比例下降25%,降低了因延迟或服务超时导致的用户上传的图片或文字违规但未被审核到的风险。

服务注册的实践

虎牙的核心业务是跑在Tars上的。
Tars:腾讯开源的一款微服务框架。
Tars主要是支持C++,但对Java、PHP等开发语言的支持力度比较差,这就使得我们非C++的业务方去调用它就会很别扭。引入Nacos以后,我们通过Nacos支持的DNS协议来实现服务发现过程中对全语言的支持。

当然,Nacos不只是一个注册中心,它具备了融合多个数据中心的能力,支持多数据源的同步,例如,我们目前已经支持了Taf(虎牙内部的一个重要微服务体系)、Nacos自身、ZooKeeper、以及Kubernetes上一些服务注册的同步。

同时,基于Nacos集群的双向同步功能(Nacos-Sync),我们实现了国内的两个可用区,以及国外的多个可用区之间的数据值同步,***终实现了一处注册、多地可读。

Nacos-Sync是事件机制,即同步任务通过事件触发,可以灵活地开启和关闭你要同步的任务,然后根据服务变化事件触发监听,***实时性,***后通过定时的全量突发同步事件,***服务数据的***终一致。同时,Nacos-Sync也支持服务心跳维持,即多个数据中心的心跳,可以使用Nacos-Sync代理要来实现远端同步。此外,也支持心跳与同步任务绑定,便于灵活控制。

由于Taf上有数万个注册服务,同步的量特别大,所以我们在Nacos-Sync做了一些改造,通过任务分片来实现数万服务同步的可用性保障。改造步骤是先以服务为粒度定义任务,然后在多个分片上分散任务负载,***后以单分片多副本来***任务可用性。

对接 CMDB,实现就近访问

在服务进行多机房或者多地域部署时,跨地域的服务访问往往延迟较高,一个城市内的机房间的典型网络延迟在1ms左右,而跨城市的网络延迟,例如上海到北京大概为30ms。此时自然而然的一个想法就是能不能让服务消费者和服务提供者进行同地域访问。

Nacos定义了一个SPI接口,里面包含了与第三方CMDB约定的一些方法。用户依照约定实现了相应的SPI接口后,将实现打成Jar包放置到Nacos安装目录下,重启Nacos即可让Nacos与CMDB的数据打通。

在实际的落地过程中,我们是在DNS-F接入Taf,在DNS-F上实现Taf的中控接口,无缝对接Taf的SDK。DNS-F提供缓存负载均衡和实例信息,Nacos则提供负载均衡信息的查询接口。

服务配置的实践

虎牙的域名(www.huya.com)会接入华南、华中、华北多个IDC机房,每个机房都会建设一个Nginx去做负载均衡,经过负载均衡的流量会通过专线返回到我们的后端服务器上。在这个过程中,如果我们去修改一个在中间的配置,需要下发到多个机房的上百个负责负载均衡的机器上,如果出现配置下发不及时,或下发配置失败,***大可能会出现故障,同时,负责均衡服务的机器对弹性能力的要求较高,在业务高峰如果不能快速扩容,容易出现全网故障。

传统的配置下发方式是通过服务端下发文件更新配置,更新配置生效时间长,由于需要预先知道负责均衡集群的机器信息,扩缩容需要等元信息同步以后才能接入流量,扩容流量的接入时间较长。

引入Nacos后,我们采用了配置中心监听方式,通过客户端主动监听配置更新,配置便可秒级生效,新扩容服务主动拉取全量配置,流量接入时长缩短3分钟+。

虎牙对 Nacos 改造和升级的总结

引入Nacos的过程中,我们所做的改造和升级总结如下。

一是在DNS-F上,我们增加了对外部域名的预缓存的支持,Agent的监控数据对接到公司的内部监控,日志输出也对接到内部的日志服务,然后和公司的CMDB对接,并实现了DNS-F Cluster集群。我们之所以去构建一个DNS-FCluster集群,是为了避免内存、硬盘或版本问题导致的DNS服务无效,有了DNS-F Cluster集群,当本地Agent出现问题的时候,就可以通过集群去代理和解析DNS请求。

二是在Nacos-Sync上,我们对接了TAF注册服务和Kubernetes注册服务,以及解决了多数据中心环形同步的问题。

三是在Nacos CMDB上,我们对Nacos CMDB进行了扩展,对接了虎牙自己的CMDB,并对接了内部的负载均衡策略。

 

由光环新网运营的 AWS 中国(北京)区域和由西云数据运营的 AWS 中国 (宁夏)区域发布新的实例类型,新的实例类型包括 C5、C5d、R5、R5d。这些实例有个共同的特点,都是基于 Nitro 系统的实例。在具体介绍每个实例之前,我们有必要先来了解一下什么是 Nitro 系统。

1. 什么是 Nitro 系统?
AWS 几年前开始努力用我们称之为 Nitro 系统的方式***重新构想我们的虚拟化基础架构。传统的 Hypervisor 必须做很多事情 – 它必须保护物理硬件和 BIOS,它必须虚拟化 CPU,虚拟化存储,虚拟化网络,并提供丰富的管理功能。

Nitro 系统将存储、网络和安全功能移动到专用的硬件(Nitro卡)上,带来的好处是虚拟化实例几乎可以为 Guest 操作系统提供主机的所有 CPU 和内存,Hypervisor 的功能也因此大大减弱。

AWS Nitro 系统是模块化组件的集合,可以使用广泛的计算、存储、内存和网络选项来设计 EC2 实例。

Nitro Hypervisor – 一款轻量 Hypervisor 程序,可管理内存和 CPU 分配,在大多数工作负载中能提供接近裸机的性能。

本地 NVMe 存储 – 新的 C5d 实例具有我们的 Nitro 本地 NVMe 存储构建块,该构建块可通过 PCI 接口直接访问高速本地存储,并使用专用硬件透明地加密所有数据。 它还在存储设备和 EC2 实例之间提供硬件级隔离,以便裸机实例可以从本地 NVMe 存储中受益。

弹性块存储 – 处理 EBS 的硬件,包括 CPU 密集型加密操作。

网络 – 为 VPC 中的增强型网络和弹性网络适配器内的软件定义网络提供硬件支持。

Nitro Security Chip – 可以持续监控和保护硬件资源,并在每次系统启动时独立验证固件。

Nitro 系统将所有这些功能分解为单独的组件,为客户提供更好的性能、更好的安全性,并且能够通过向客户提供服务器的所有资源来减少我们的成本。

2. Nitro 系统的演进
其实,AWS 早在 2013 年推出的 C3 实例,就是采用了 Nitro 系统,当时 Nitro 系统***先实现的就是网络硬件功能,这也正是 C3 实例***的特色。

2015 年发布的 C4 实例,是下一个采用 Nitro 系统的 EC2 服务,这款实例的特色是存储优化,进一步将储存处理机制放入了 Nitro 系统中。

C5 实例是***个***将 EC2 软件层功能放入 Nitro 硬件层的实例,因此,原本在 EC2 主机上的 Hypervisor 可以更为轻量化,采用了新的 Nitro Hypervisor 软件。这个超轻量化的虚拟层软件,可以让 C5 实例在大多数工作负载中能提供接近裸机的性能。

3. C5 和 C5d 实例
Amazon EC2 C5 实例是新一代 Amazon EC2 计算优化实例系列,***适合运行***计算密集型工作负载。这包括高性能 Web 服务器、高性能计算 (HPC)、批处理、广告投放、高度可扩展的多人游戏、视频编码、科学建模、分布式分析和机器/深度学习推理等工作负载。

高计算性能
C5 实例配备 Intel Xeon Platinum 8000 系列 (Skylake-SP) 处理器,具有高达 3.4GHz 的稳定全核 Turbo CPU 时钟速度,并使用 Intel Turbo Boost Technology 来允许单个核心睿频高达 3.5GHz。与 C4 实例相比,C5 实例提供了更高的内存与 vCPU 比率,并且性价比提高了 25%,某些应用程序提高了 50% 以上。C5 实例为新的 Intel ***矢量扩展 512 (AVX-512) 指令集提供了支持,与上一代 C4 实例相比,每个内核每个周期的 FLOPS 提升至 2 倍。

由新的管理程序提供支持
C5 实例由新的轻量硬件加速管理程序提供支持,该管理程序几乎将主机硬件的所有计算和内存资源都提供给了客户的实例。

高性能联网和存储
新一代 Elastic Network Adapter (ENA) 和 NVM Express (NVMe) 技术为 C5 实例提供了高吞吐量、低延迟的联网接口和 Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)。C5 实例提供了高达 25 Gbps 的网络带宽和高达 14 Gbps 的专用 Amazon EBS 带宽。C5 实例在较小实例上的联网和 Amazon EBS 性能明显更高。 对于新 C5d 实例,基于本地 NVMe 的 SSD 将被物理连接到主机服务器,提供与 C5 实例的生命周期相耦合的块级存储。

更大的实例大小
C5 实例推出了一种新的更大的实例 c5.18xlarge。它们提供了 72 个 vCPU 和 144 GiB 内存并提供了 25 Gbps 的网络带宽。它使客户能够有效整合工作负载。

4. R5 和 R5d 实例
Amazon EC2 R5 实例是新一代适用于 Amazon Elastic Compute Cloud 的内存优化型实例。R5 实例***适合内存密集型应用程序,如高性能数据库、分布式 Web 级内存缓存、中型内存数据库、实时大数据分析和其他企业级应用程序。此外,R5d 实例具有本地存储,可提供高达 3.6TB 的基于 NVMe 的 SSD。

更大的实例大小
R5 实例具备 1:8 的 vCPU 内存比,***的实例可提供高达 768GiB 的内存,允许应用程序在更少的实例上扩展。这使得 R5 实例***适用于高性能数据库、分布式内存缓存、内存数据库和大数据分析等应用程序。

依托 AWS Nitro 系统构建
R5 实例构建在 AWS Nitro 系统上,这是一套功能丰富的构建块集合,可将许多传统虚拟化功能分载到专用硬件上。通过这种分载,AWS Nitro 系统实现了高性能、高可用性和高安全性,同时减少了虚拟化开销。

提供实例存储
希望进一步提升工作负载(如内存存储库)性能的客户可利用 R5d 实例以及实例存储来提升内存交换性能。R5d 实例提供高达 3.6TB 的基于 NVMe 的 SSD,并且大小与 R5 实例相同。

来源: siliconANGLE

IBM本周在美国旧金山举行的IBM Think技术大会吸引了近30000名参会者,周二中午所有参会者都走进会议大厅,IBM***执行官罗睿兰(Ginni Rometty)在这里做了重要的主题演讲。

Ginni Rometty IBM***执行官

Rometty走上舞台后立即宣布:“这是我感觉***像发布iPhone的一次大会。”这句话引起了大厅内所有参与者的热烈欢笑,他们知道,IBM的营销力度和苹果不是一个层面上的,但这也传达了一个恰当的信息。IBM的大会可能无法热烈到像苹果发布会那样引发混乱的局面,但从另一方面来看,很明显IBM所代表的企业计算正在云时代变得越来越重要。

Rometty 说:“我们都站在数字化重构第二阶段的开始。我认为第二阶段将是企业驱动的。”

走进多云时代

对于IBM来说,这项重构开始于去年10月IBM收购开源软件和技术公司Red Hat付出的340亿美元。一些观察人士认为,IBM系统借助这次收购通过合作伙伴关系在多云世界站稳脚跟,但是关于两家公司如何整合投资组合以及未来进展的详细信息还是很粗略的。上个月,股东为这次收购放行,但交易可能要到今年下半年才会正式完成。

Rometty在Red Hat***执行官Jim Whitehurst主题演讲中登台,两人在对话中透露了一些信息,但没有做***重大的公布。

Red Hat在开源世界举足轻重,用于处理和传输边缘数据的工具都是由开源生态系统开发的。因此,IBM可以充分利用向边缘计算的发展和在容器领域的增长机会。

Whitehurst在他简短的对话中谈到了这一***,谈到了Linux和容器化服务的兴起。“这将酝酿大量的创新,双方可以共同做的事情***令人兴奋。”

他相信,有Red Hat开源工具驱动的技术,将为未来企业计算提供巨大的***。“真正的价值在于你拥有的数据和流程可以利用这一整套技术。我们努力做的,是为企业提供开放式的创新消费品。”

重点关注AI

Rometty没有透露太多关于IBM整合Red Hat业务的计划,但她谈到了很多关于人工智能的话题。就在Think大会的前两天,IBM刚刚发布了几个与人工智能相关的公告,其中***重要的是Watson现在***云上都可供使用了。

“这是我们对于你关于数据反馈的回应,”这里Rometty指的是客户关于需要不同云平台之间移动信息的灵活性的反馈。“这将成为全球业务中***开放、***扩展性的人工智能。”

上周,IBM还宣布计划开设一个致力于开发下一代人工智能硬件的研究中心。

她说:“我们正在努力的***重要的一件事,就是如何让人工智能以更少的数据进行学习,”她还暗示说接下来还会有更多与研究相关的人工智能新进展公布。

可信、可扩展

Rometty还阐述了她对人工智能行业的总体看法。除了IBM正在进行中的人工智能工具改进核心研究之外,IBM还专注于Rometty所描述的“可信人工智能”和“可扩展人工智能”。

考虑到人工智能领域***近因为用户数据丢失和滥用而受到的冲击,IBM推出了一项软件服务,用于扫描使用人工智能进行偏差检测的系统。

IBM本周还宣布将把PowerAI服务器产品线与Watson合并,以加速机器学习训练。IBM宣布通过这一举措实现了46倍的加速,但IBM有更大的未来发展计划。

Rometty说:“这是用AI来自动化AI,我们的目标是让AI的效率提高一千倍。

新AI工具的推出以及Red Hat开源技术重塑企业的承诺,标志着IBM有望成为未来几年企业计算领域的一个重要参与者。

但这也要面对诸多挑战,不仅仅是来自AWS和微软等巨头的竞争。很多企业仍然在努力应对云计算的复杂性,而Rometty正是把IBM的未来押注在这一点上。Kaiser Permanente公司董事长兼***执行官Bernard Tyson本周二在与Rometty的对话中说:“我觉得我现在对云***了解,但仍然有我不太明白的地方。”