有没有想过亚马逊和谷歌等大型科技公司如何继续为数十亿用户按分钟开发新应用程序并在很少停机的情况下运行它们？这些公司推出的一些技术已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。但这仅意味着增加了为这些应用程序提供燃料的动力。
在大数据时代，金融科技公司通常借助消费数据来综合评估用户的信用和还款能力。这个过程中，某些中介机构会搜集大量的号并进行“养号”工作，即在一年周期里让这些号形成正常的消费、通讯记录，目的是将这些号“培养”得非常健康，然后卖给有欺诈意向的用户。这类用户通过网上信息提交审核，骗到贷款后就“销声匿迹”了。
1一、前言 在大数据时代，金融科技公司通常借助消费数据来综合评估用户的信用和还款能力。这个过程中，某些中介机构会搜集大量的号并进行“养号”工作，即在一年周期里让这些号形成正常的消费、通讯记录，目的是将这些号“培养”得非常健康，然后卖给有欺诈意向的用户。这类用户通过网上信息提交审核，骗到贷款后就“销声匿迹”了。
作者｜ Timothy Prickett Morgan 译者 ｜ 杨雷 策划 ｜ Tina 自 2023 年起，广义意义上的全球的 IT 支出存在一些不确定性，但长期密切关注着云计算细分市场的 Synergy Research，非常看好各种形式的云计算支出。 事实表明，Synergy Research 认为 IT 支出横跨了整个云服务和基础设施行业，云运营商和硬件、软件及服务供应商（即所谓的公共云生态系统）的总收入在 2022 年增长了 21%，达到 5440 亿美元。并在其预测中进一步表示，整个
为了与AWS公司竞争，其他主要的云计算供应商依靠他们自己的专业知识脱颖而出：谷歌公司推出其分析和认知工具，而微软公司则专注于其工作空间。但是，随着超大规模云计算提供商努力投入专业用例，这些公司面临着真
研究表明，根据开放计算项目(OCP)标准规范设计数据中心硬件的业务如今正在蓬勃发展，这种增长不只是来自一些超大规模云计算提供商的需求，还来自其他领域。
目前，数据中心网络正在面临着快速创新，但与此同时，成本问题却成了超大规模和主要的云基础设施服务提供商(后文简称云建设者)面临的一大难题。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.10375.pdf
大数据文摘作品，转载要求见文末 大数据文摘记者 宁云州 在大数据应用场景中，互联网金融一直是一个诱人但危机四伏的领域：实时性高、交易量大、风险性高。而像蚂蚁金服这样一家用户量过6亿的互联网金融机构，更是需要面对“百亿个节点万亿条边的超大规模，并且实时更新的关系图进行高并发低延时的读写”。 “金融的业务场景对于实时性的要求都很高，比如说在转账的时候，我们几乎需要在这一瞬间判断这一笔转账是不是有风险，要求响应速度非常的高，才能把钱在一秒之中转出去。”蚂蚁金服首席数据架构师俞本权这样告诉大数据文摘记者，“但在
图灵写于 1950 年的论述《计算机器与智能》被誉为人工智能的开山之作，他在文中不仅提出了「机器会思考吗？」这一经典问题，还给出了著名的「图灵测试」用以判断一台机器是否拥有「智能」。
11月9日，在CDCC主办的2022年数据中心行业峰会上，腾讯数据中心以“超大规模数据中心集群-智能化运营管理技术”斩获科技成果奖一等奖。科技成果奖素有“IDC行业诺贝尔奖”之称，是为奖励数据中心先进科学技术和创新研发所设置的行业重大奖项。此次的获奖技术是腾讯基于多年运营实践经验提炼出的突破性成果，融合了大量数据中心行业的首创技术和交叉学科知识，不仅实现了超大规模集群的高效、高可靠和低成本管理，也为腾讯的自动化运营道路提供了超强助力。 技术介绍视频 一 趋势：海量与自动化不可逆转 数据中心正朝着海量与大规模
上个月，德勤发布《2021科技、传媒和电信行业预测》（以下简称“报告”），报告针对2021年科技、传媒和电信行业的发展趋势进行预测，并对它们可能会对全球企业和消费者产生的影响进行深入探讨。同时，报告还悉数了由于疫情大背景下社会经济产生变化而引发的若干行业发展趋势，并着重分析了它们在视频、虚拟技术、云技术以及体育传媒等领域带来的加速增长。
大数据文摘出品 8月26日，金山办公在珠海举办「规模之道」2022年技术开放日活动。金山办公副总裁姚冬、技术委员会执行主席皮霞林、高级研发总监黄传通、私有云专家陈良等嘉宾发表了主题演讲。 有了云，协同办公以指数级规模呈爆发式增长态势。办公软件正在进入云原生时代，软件架构设计和管理方式也正悄然发生着转变。 何为文档云原生？云原生技术本身是一种利用云计算交付模型的优势来构建和运行应用程序的方法。当企业使用云原生架构开发和运维应用程序时，以在线文档、在线表格、在线表单为代表性的办公应用，天然地被设计为在云上以最佳
2021年1月14日，北京市实验室服务保障中心发布《超大规模人工智能模型训练平台项目》招标公告，预算 34637 万元。 项目背景：北京市实验室服务保障中心此次采购的超大规模人工智能模型训练平台项目相关设备部署在北京智源人工智能研究院（以下简称智源研究院），智源研究院是北京市建设的人工智能领域新型研发机构。智源研究院已投入建设包括60台NVIDIA DGX A100计算节点服务器、高速网络交换机、存储设备及管理调度软件系统等在内的300P算力平台，并依托平台训练出世界领先的超大规模人工智能模型。 为保障平台
高性能计算(HPC)是企业获得创新能力、洞察力、商业竞争力的动力，是这个数字时代不可或缺的资源。例如，采用高性能计算(HPC)运行的复杂计算机模型来测量和分析近几十年天气变化，帮助改善预测并模拟气候变化和其他破坏性事件(如飓风)的影响。
机器之心原创 作者：闻菲、陈萍 唐杰认为，超大规模预训练模型的出现，很可能改变信息产业格局，继基于数据的互联网时代、基于算力的云计算时代之后，接下来可能将进入基于模型的 AI 时代。智源研究院致力于成为这样一个时代的引领者，集聚各方资源力量，构建一个超大规模智能模型技术生态和开放平台，供北京乃至全国的研究人员、开发者和企业使用。 自 2018 年谷歌发布 BERT 以来，预训练模型（Pre-trained Models，PTMs）逐渐成为自然语言处理（NLP）领域的主流。 2020 年 5 月，Open
根据《深圳市科技奖励委员会办公室关于公示2015年度深圳市科学技术奖拟奖名单的通知》，腾讯公司联合清华大学申报的“面向社交网络与垂直应用的超大规模在线存储”成果获得深圳市2015年度科技进步奖（技术开发类）一等奖。 在当今的移动互联网时代，互联网社交网络与垂直应用的蓬勃发展，产生了万亿级文件数、万亿级记录数的超大规模用户数据，以及数亿用户同时在线、每天100亿次级别的海量访问，对传统的大规模数据的存储和在线访问技术带来了巨大的挑战。为了应对移动互联网时代社交网络与垂直应用等在数据存储与处理方面带来的新型
随着企业迅速采用混合云和多云基础架构，并将传统工作负载迁移到云端，分布式架构已经成为事实上的标准，但是传统的备份和灾难恢复策略并没有跟上技术前进的步伐。企业需要一种新的云计算数据保护方法。 根据调研机构IDC的调查，70％的企业首席信息官拥有云端策略，而且绝大多数企业都拥有多云基础架构，可以将应用程序部署在最适合云端的情况下，无论是私有云，公共云还是混合云。这种向多云的发展创造了两个变革性的转变，正在破坏基础架构世界的应用层。 首先，云计算中诞生的下一代应用程序正在部署在下一代分布式非关系数据库（如Apac
人类所使用的计算工具是随着生产的发展和社会的进步，有着从简单到复杂、从低级到高级的发展过程，计算工具相继出现了如算盘、计算尺、手摇机械计算机、电动机械计算机等。
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 你听说过的云计算，是不是这样？ 1. 超大规模 AWS在全球拥有超过4 000 000台服务器，分布在全球22个国家和69个可用区。有种服务器连起来都能绕地球一圈的感觉！ 2. 海量数据 2025年全球海量数据预计175ZB，云端存储超过50%。 啥，你只知道MB、GB、TB，都不知道ZB有多大？简单来说，1ZB就是10 000 000 000 000字节！说人话就是10万亿字节。 3. 零秒延迟 从那么多设备上读取那么多数据，还得要求0延迟？ 试问：是
由E企学院主办的“2018年数字中国万里行暨北方区数据中心之旅”，聚焦中国超大规模数据中心，探访腾讯、阿里巴巴、京东、今日头条、抖音、华为、中国联通、中国移动等多家数据中心，将中国互联网、通信、制造业等多个领域的顶尖数据中心展示出来，让更多人了解互联网与云计算高速发展背后的奥秘。
根据市场研究公司Omdia的一份最新报告显示，到2026年企业边缘服务市场价值将飙升至2140亿美元。
数字经济时代，作为关键生产要素，数据正在重塑企业/组织的运营、管理和决策，乃是一切创新的基础。
Plato 开源地址：https://github.com/tencent/plato
随着网络、云计算的发展，数据中心市场在以下方面正悄悄变化着：未来市场的所有者是谁、技术创新趋势、以及客户购买和管理数据中心产品的方式。由于新物联网设备和边缘计算需求的激增，数据中心正变得越来越重要，到2020年海量数据需求将达到新的水平。
翻开历史来看，NVMe的发展可谓是非常迅速。2014年，第一批NVMe技术方案还只是服务器上的一个驱动而已，这个驱动负责处理存储访问操作。
Intel公司数据中心集团总裁兼总经理Navin Shenoy称，Intel可寻址市场（TAM） - “以数据为中心”的计算时代瞄准2000亿美元的市场机会，并表示这是公司历史上最大的机遇。
Synergy Research Group的新数据显示，超大规模提供商运营的大型数据中心的总数量在第二季度末增加到了659 个，自2016年年中以来翻了一倍多。 就地区而言：美国和中国继续占主要云和互联网数据中心站点的一半以上；日本、德国、英国、澳大利亚、加拿大、爱尔兰和印度紧随其后，它们合计占总数的25%。 在超大规模运营商当中，亚马逊、微软和谷歌共占数据中心一半以上。 不过就过去四个季度的数据中心增长率而言，三家中国公司脱颖而出：字节跳动、腾讯和阿里巴巴。 考虑到新建数据中心和更新现有数据中心，第二
6月5日，“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”如约而至。5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多个方面对TDSQL-A进行了深入解读。以下带来腾讯云数据库技术总监李跃森老师的在线分享。 1 TDSQL-A产品定位 TDSQL-A是腾讯基于PostgreSQL自主研发的分布式超大规模在线关系型数据仓库，业务场景针对于在线高性能数据分析。 TDSQL-A有四个主要特点： 无共享MP
本周，英伟达与微软联合发布了5300亿参数的“威震天-图灵”（Megatron-Turing），成为迄今为止全球最大AI单体模型。
计算工具的演化经历了由简单到复杂、从低级到高级的不同阶段，从“结绳记事”中的绳结到算筹、算盘、计算尺、机械计算机等，它们在不同的历史时期发挥了各自的历史作用，同时也启发了现代电子计算机的研制思想。
在人工智能这个领域，主流玩家就中美两家。总体上呈现出美国领先，中国追赶的局面。中美都将人工智能作为战略高地，倾注了大量的资源。
开放计算项目（OCP）全球峰会于美国时间10月18日至20日在加州圣何塞举行，这标志着OCP已经成立11周年了，参会人数创下了新高，参会公司既有厨子也有食客。
近日，腾讯量子实验室、腾讯云高性能计算产品团队、北京龙讯旷腾科技有限公司和盐城工学院石林教授团队联合攻关，成功实现了百万硅原子超大规模体系的平面波精度第一性原理计算。该项工作由腾讯量子实验室牵头，基于龙讯旷腾公司的线性标度三维分块算法（LS3DF）以及腾讯云高性能计算集群产品完成。 一直以来，第一性原理计算作为研究材料物化性质的重要手段，对于新材料的发展具有重要意义。第一性原理计算从量子理论的基本原理出发，结合高性能计算系统的强大算力，通过数值迭代方法获取材料的物理或化学性质，为理解材料的性质、预测材
不久前，一群人参加了位于伦敦郊外的一个超大数据中心的开幕仪式。那天天气很冷，尽管大厅周围放着数个加热器，但似乎大部分热量都直接流失在了数据中心那巨大的空间之中，而这些空间也将很快被无数的服务器所充斥。
不久前，一群人参加了位于伦敦郊外的一个超大数据中心的开幕仪式。那天天气很冷，尽管大厅周围放着数个加热器，但似乎大部分热量都直接流失在了数据中心那巨大的空间之中，而这些空间也将很快被无数的服务器所充斥。 一位该数据中心的负责人发现了人们有些微微的发抖，“这个地方并不是给人建造的”，他以道歉的口吻说道。的确，比起人们，服务器以及其中所包含的各种信息与数据才适合存在于这个地方，但是这个看似无懈可击的数据堡垒真的就不会带来一些意外的风险与问题吗？ 当然，首先我们必须承认的是，云已经成为了如今这个时代中主流的计算模式
目前，每年都会产生数十亿的数据，企业需要管理海量数据以保持竞争力、为客户提供最佳服务并带来创新。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 提到WPS，相信很多家人们并不陌生。 但你知道它现在“坐拥”的上云文档数量有多少吗？ 答案是： 超1500亿！ 这是什么概念？ 如果把它们换成一张张的A4纸，据说可绕地球9800圈。 不仅如此，WPS的“大”，还在于它的代码量，达到了5000万行之多，是世界最大单体软件之一。 那么如此大规模的体量，WPS又是如何做到“运筹帷幄之中”的呢？ 在今年的金山办公技术活动日中，所有的谜底逐一被揭示开来。 一切尽在云原生 云原生，原本是云计算发展过程中的一种新型
在 Kubernetes 采用的早期阶段，单集群部署是常态，为管理应用程序和服务提供了简单直接的方法。随着 Kubernetes 的采用扩大，单集群模型的局限性显现出来。对 Kubernetes 集群的需求不断增加，需要转向多集群部署，并采用创新的托管控制平面架构。
人类正在进入移动加大数据加大网络加云计算的“移、大、云”时代，数据已成为国家战略。海量数据的挖掘、分析、应用，预示着新一波改革的浪潮即将席卷而来。 为了更好地迎战此次大数据浪潮的冲击，不断提升大数据应
Barefoot Networks过去几年一直致力于通过其Tofino以太网ASIC和P4可编程语言将可编程性推向网络，以满足人们对带宽、功能不断增长的需求和解决人工智能、机器学习等新工作负载问题。
在混合云时代，越来越多的首席信息官开始关注企业内部部署设施。一些企业希望在内部部署环境中利用公有云的优势。
自 2018 年谷歌发布 BERT 以来，预训练模型（Pre-trained Models, PTMs）逐渐成为自然语言处理领域的主流。2020 年 5 月，OpenAI 发布了拥有 1750 亿参数量的预训练模型 GPT-3。作为一个语言生成模型，GPT-3 不仅能够生成流畅自然的文本，还能完成问答、翻译、创作小说等一系列 NLP 任务，甚至进行简单的算术运算，并且其性能在很多任务上都超越相关领域的专有模型，达到 SOTA 水平。
亚马逊S3存储服务最近在美国东海岸的可用区域经历了五个小时的中断。而许多消费者和商业应用程序都依赖云存储服务，因此S3存储服务的中断迅速级联，并且Netflix，Slack等组织的服务出现暂时瘫痪。
为了充分发挥云计算的潜力，许多企业正在转向云计算中最近的一项创新：不受特定位置或地区限制的分布式云。
英伟达异常低迷的股价似乎并没有影响黄教主的心情。在刚刚结束的最新GTC 2018中国峰会上，英伟达创始人黄仁勋依然一身皮衣，激情四射地完成了长达两个小时的主题演讲。过程中，黄教主生怕现场中国听众听不懂英文没有办法互动，多次转换中文解释，“很便宜”、“太重了”、“你们听得懂吗”。
随着 AWS Lambda 即将于今年迎来十周年，无服务器计算已不再局限于功能即服务（FaaS）。如今，无服务器是指无需手动配置、按需自动提供扩展，以及采用按用量计费的云服务。这种转变只是云计算广阔发展的一部分，而无服务器技术也在不断变革。本文中关注无服务器技术之外的未来，探索云计算的格局将如何超越目前的超大规模模式，以及其对开发者和运营团队的影响。作者将探讨这一演变下的三大趋势。
前言 现代信息化社会的背后是由百万、千万级的服务器支撑起来的，服务器之间的流量交互需要网络设备来构造联通路径，巨量的服务器需要海量的网络设备做底层支撑，网络设备需要进行有序编排，提供具有高质量高效率的互联网络。为此形成一系列编排手段，如不同的网络架构，4-post架构、clos架构等，根据互联方式有full-mesh、分平面等，不同的管控方式有分布式、SDN集中控制等，网络设备之间传递路由的协议有静态、ospf、isis、bgp等。高质量的网络环境意味着网络能够按照我们的设计意图稳定可靠运行，网络设
随着数据流量的不断增长，特别是大数据时代到来后，各行业业务产生的流量激增，数据中心面临着来自应用和数据的网络压力也在“狂飙”。数据中心亟待解决数据中心之间的海量数据高速迁移问题，消除数据中心间的带宽瓶颈，大幅提升数据中心间的带宽利用率等问题。大数据的时代来临，数据中心网络重要性日益显现。
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