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主機配置:DHCP

  DHCP(動態主機配置協議),是在一台主機啟動后,第一個運行的客戶/服務器應用程序。換言之,當一台主機啟動后,如果它認為自己當前應當連接到因特網上,但又不知道自己的IP地址時,DHCP就以引導程序的身份發揮作用。

  每個連接到TCP/IP互聯網的計算機都必須知道自己的IP地址、一個路由器的IP地址、一個名字服務器的IP地址以及自己的子網掩碼這四種信息。

 DHCP分組格式:

 

 

一、曾經使用過的協議

  在DHCP成為正式的主機配置協議之前,還有過一些其他的協議。

1.RARP:

  在因特網時代的初期,人們曾設計了一個稱為逆地址解析協議(Reverse Address Resolution Protocol,RARP)來向被引導的主機提供IP地址。實際上,RARP是ARP的一個版本。ARP將一個IP地址映射為一個物理地址,而RARP則將一個物理地址映射成為一個IP地址。但是RARP已經被淘汰了,原因有兩個:首先,RARP利用了數據鏈路層的廣播服務,這也就表示每個網絡上都必須存在一台RARP服務器。第二,RARP只能提供計算機的IP地址,但如今的計算機需要前面提到的所有四種信息。

2.BOOTP:

  引導程序協議(BOOTstrap Protocol,BOOTP)是DHCP的先驅。它是一個客戶/服務器協議,被設計用來克服RARP協議存在的缺陷。但是BOOTP是一個靜態配置協議,當客戶請求自己的IP地址時,BOOTP服務器就諮詢一張表,將客戶的物理地址映射成相應的IP地址。這就意味着客戶的物理地址和IP地址之間的綁定是已經存在的。這個綁定關係是事先設定好的。

  在某些場合,我們需要的是一個動態配置協議。例如,當一台主機從一個物理網絡移動到另一個物理網絡時,它的物理地址就改變了。再比如,有時候主機需要在某一段時間內使用一個臨時的IP地址。BOOTP無法處理這種狀況,因為物理地址和IP地址之間的綁定是靜態的,是固定存放在一張表中的,除非管理員更改這張表。

  而DHCP的設計就是為了解決這些不足之處。

3. DHCP:

  動態主機配置協議(Dynamic Host Configuration Protocol,DHCP)是一種客戶/服務器協議,設計這個協議是為了將上述四種信息傳遞給無盤計算機或者第一次啟動的計算機。DHCP是BOOTP的繼承者,並且能夠兼容BOOTP。 

二、DHCP操作

  DHCP客戶和DHCP服務器可以在同一個網絡上,也可以位於不同的網絡。

1.DHCP客戶和DHCP服務器在同一個網絡

  雖然這種情況不是很常見,不過管理員可以把客戶和服務器放在同一個網絡中。如圖所示:

 

這種情況的操作如下:

(1)DHCP服務器在UDP端口67發出被動打開命令,等待客戶請求。

(2)被引導的客戶在UDP端口68發出主動打開命令。這個報文被封裝成UDP用戶報,其目的端口是67,源端口號是68。這個UDP用戶數據報在封裝成IP數據包。客戶使用的是全0的源地址和全1的目的地址。

(3)服務器或者用廣播報文,或者用單播報文來響應這個用戶,它使用了UDP源端口號67和目的端口68.這個響應可以是單播的,因為服務器知道客戶的IP地址,同時也知道客戶的物理地址,也就是說它不需要使用ARP的服務進行從邏輯地址到物理地址的映射。但是某些系統不允許旁路掉ARP,結果就要使用廣播地址。

2. DHCP客戶和DHCP服務器在不同的網絡

如圖所示:

 
  像其他應用層的進程一樣,客戶可以在某個網絡上,而服務器可以在相隔好幾個網絡之外的另一網絡上。這就帶來了一個必須要解決的問題。DHCP請求是廣播發送的,因為客戶不知道服務器的IP地址。而廣播的IP數據報不能通過任何路由器。路由器收到這樣的分組就丟棄它。

  要解決這個問題,就需要一个中介物。某台主機(或是一台能夠配置為在應用層工作的路由器)可以用來充當中繼。在這種情況下,該主機就稱為中繼代理。中繼代理知道DHCP服務器的單播地址,並在端口67監聽廣播報文。當它收到這種類型的分組后,就把它封裝成一個單播數據報,並且把此請求發送給DHCP服務器。攜帶了單播目的地址的分組可以被任何一個路由器轉發,最終到達DHCP服務器。DHCP服務器知道這個報文來自中繼代理,因為在請求報文中有一個字段定義了中繼代理的IP地址。中繼代理在收到回答后,再把它發送給DHCP客戶。 

三、配置

  人們設計DHCP是為了提供靜態和動態的地址分配。

1.靜態地址分配

  對於靜態地址分配,DHCP有一個專門的數據庫,可以靜態地吧物理地址綁定到IP地址。

2.動態地址分配

  DHCP還有第二個數據庫,包括一個可用的IP地址池。第二個數據庫使DHCP成為動態的。當DHCP客戶請求臨時的IP地址時,DHCP服務器就從可用(即為使用的)IP地址池中取出一個IP地址進行指派,這個IP地址的使用時間長短可協商。

  當DHCP客戶想DHCP服務器發送請求是,服務器首先檢查它的靜態數據庫。若靜態數據庫中存在所請求物理地址的表項,則返回給這個客戶的永久IP地址。反之,若靜態數據庫中沒有這個表項,服務器就從可用IP地址池中選擇一個IP地址,並把這個地址指派給客戶,然後再把相應的表項加入到動態數據庫中。

  如果主機要從一個網絡移動到另一個網絡,或者與一個網絡時連時斷,那麼DHCP的這種動態特性就有了用武之地。DHCP可以在有限時間內提供一個臨時的IP地址。

從地址池指派的地址都是臨時地址。DHCP服務器向客戶授予某一段時間內對該地址池的租用權。當租用時效過期,客戶或者停止使用這個IP地址,或者續租。服務器有權力選擇同意或不同意續租。若服務器不同意,客戶就停止使用這個地址。

3.轉換狀態

  為了提供動態的地址分配,DHCP客戶可以像狀態機那樣從一個狀態轉換到另一個狀態,狀態轉換取決於收到的報文和發送的報文。在這種情況下,報文的類型是由包含在DHCP分組中的標記為53的選項來定義的。標記為53 的選項如圖所示:

 

DHCP的不同狀態:

(1)INIT狀態

  當DHCP客戶首次啟動時,它處於INIT狀態(初始化狀態)。客戶使用端口67廣播DHCPDISCOVER報文(一個帶有DHCPDISCOVER選項的請求報文)。

(2)SELECTING狀態

  在發送DHCPDISCOVER報文後,客戶就進入SELECTING(選擇)狀態。能夠提供這種類型服務的服務器要用DHCPOFFER報文進行相應。在此類報文中,服務器提供了一個IP地址。它們還要提供租用時間長度,其默認值是1小時。在發送DHCPOFFER報文的服務器,把提供的IP地址鎖定,使這個地址不會再提供給任何其他的客戶。客戶選擇所提供的地址中的一個,並向所選擇的服務器發送DHCPREQUEST報文。然後就進入REQUESTING狀態。如果客戶沒有收到DHCPOFFER報文,它還要再嘗試四次,每一次間隔2秒。如果對這些DHCPDISCOVER都沒有收到回答,客戶就睡眠5分鐘后再試。

(3)REQUESTING狀態

  客戶保持在這個REQUESTING(請求)狀態,直至它收到來自服務器的DHCPACK報文為止,這個報文創建了客戶物理地址和它的IP地址之間的綁定。客戶收到DHCPACK報文後進入BOUND狀態。

(4)BOUND狀態

  在這種狀態下,客戶可以使用該IP地址,直到租用時間到期。當到達租用時間的50%時,客戶就再發送一個DHCPREQUEST報文以請求更新。於是,客戶進入RENEWING。在BOUND(綁定)狀態時,客戶也可以取消租用,並進入到初始化狀態。

(5)RENEWING狀態

  客戶保持在RENEWING(更新)狀態,直至下面兩個事件之一發生。客戶可以收到更新租用協定的DHCPACK報文。在這種情況下,客戶把計時器複位,然後回到BOUND狀態。或者,如果沒有收到DHCPACK,同時到達租用時間的87.5%時,客戶就進入REBINDING狀態。

(6)REBINDING狀態

  客戶保持在REBINDING(重新綁定)狀態,直至下面三個事件之一發生。若客戶收到一個DHCPNACK報文或者租用時間到期,則回到初始化狀態,並嘗試得到另一個IP地址。若客戶收到DHCPACK報文,它就進入綁定狀態,並把計時器複位。

DHCP不同狀態的轉換圖:

 

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高性能網絡通訊原理

目錄

高性能網絡通訊原理

前言

本來想對netty的源碼進行學習和探究,但是在寫netty之前許多底層的知識和原理性的東西理解清楚,那麼對學習網絡通訊框架的效果則會事半功倍。

本篇主要探討高性能網絡通訊框架的一些必要知識和底層操作系統相關的原理。在探討如何做之前,我們先討論下為什麼要做。

隨着互聯網的高速發展,用戶量呈指數形式遞增,從原來的PC普及到現在的移動設備普及。用戶量都是千萬甚至億為單位計算,尤其是實時通訊軟件,在線實時互動的應用出現,在線用戶數從原來的幾十上百到後來的上萬甚至上千萬。單台服務的性能瓶頸和網絡通訊瓶頸慢慢呈現。應用架構從單應用到應用數據分離,再到分佈式集群高可用架構。單台服務的性能不足可以通過構建服務集群的方式水平擴展,應用性能瓶頸被很好的解決。但是橫向擴展帶來了直接的經濟成本。

一個高性能的網絡通訊框架從硬件設備到操作系統內核以及用戶模式都需要精心設計。只要有任何地方有疏漏都會出現短板效應。

I/O訪問

當我們在讀取socket數據時,雖然我們在代碼僅僅是調用了一個Read操作,但是實際操作系統層面做了許多事情。首先操作系統需要從用戶模式轉換為內核模式,處理器會通過網卡驅動對網卡控制器進行操作,網卡控制器則控制網卡。

處理器不會直接操控硬件。

為了提高CPU利用率,I/O訪問方式也發生了很大變化。

  1. 早期的CPU直接控制外圍設備,後來增加了控制器或I/O模塊。處理器開始將I/O操作從外部設備接口分離出來。處理器通過向I/O模塊發送命令執行I/O指令。然而當I/O操作完成時並不會通知處理器I/O,因此處理器需要定時檢查I/O模塊的狀態,它會進行忙等待,因此效率並不高。
  2. 後來CPU支持了中斷方式,處理器無需等待執行I/O操作,通過中斷控制器產生中斷信號通知I/O操作完成,大大的提高了處理器利用效率。這時的I/O操作使用特定的in/out(I/O端口)指令或直接讀寫內存的方式(內存映射I/O)。但是這些方式都需要處理器使用I/O寄存器逐個內存單元進行訪問,效率並不高,在I/O操作時需要消耗的CPU時鐘周期。
  3. 為了提高效率,後來增加了DMA控制器,它可以模擬處理起獲得內存總線控制權,進行I/O的讀寫。當處理器將控制權交給DMA控制器之後,DMA處理器會先讓I/O硬件設備將數據放到I/O硬件的緩衝區中,然後DMA控制器就可以開始傳輸數據了。在此過程中處理器無需消耗時鐘周期。當DMA操作完成時,會通過中斷操作通知處理器。

I/O訪問的發展趨勢是盡可能減少處理器干涉I/O操作,讓CPU從I/O任務中解脫出來,讓處理器可以去做其他事情,從而提高性能。

對於I/O訪問感興趣的同學可以看《操作系統精髓與設計原理(第5版)》第十一章I/O管理相關內容和《WINDOWS內核原理與實現》第六章I/O論述相關內容

I/O模型

在討論I/O模型之前,首先引出一個叫做C10K的問題。在早期的I/O模型使用的是同步阻塞模型,當接收到一個新的TCP連接時,就需要分配一個線程。因此隨着連接增加線程增多,頻繁的內存複製,上下文切換帶來的性能損耗導致性能不佳。因此如何使得單機網絡併發連接數達到10K成為通訊開發者熱門的討論話題。

同步阻塞

前面提到,在最原始的I/O模型中,對文件設備數據的讀寫需要同步等待操作系統內核,即使文件設備並沒有數據可讀,線程也會被阻塞住,雖然阻塞時不佔用CPU始終周期,但是若需要支持併發連接,則必須啟用大量的線程,即每個連接一個線程。這樣必不可少的會造成線程大量的上下文切換,隨着併發量的增高,性能越來越差。

select模型/poll模型

為了解決同步阻塞帶來線程過多導致的性能問題,同步非阻塞方案產生。通過一個線程不斷的判斷文件句柄數組是否有準備就緒的文件設備,這樣就不需要每個線程同步等待,減少了大量線程,降低了線程上下文切換帶來的性能損失,提高了線程利用率。這種方式也稱為I/O多路復用技術。但是由於數組是有數組長度上限的(linux默認是1024),而且select模型需要對數組進行遍歷,因此時間複雜度是\(O_{(n)}\)因此當高併發量的時候,select模型性能會越來越差。

poll模型和select模型類似,但是它使用鏈表存儲而非數組存儲,解決了併發上限的限制,但是並沒有解決select模型的高併發性能底下的根本問題。

epoll模型

在linux2.6支持了epoll模型,epoll模型解決了select模型的性能瓶頸問題。它通過註冊回調事件的方式,當數據可讀寫時,將其加入到通過回調方式,將其加入到一個可讀寫事件的隊列中。這樣每次用戶獲取時不需要遍歷所有句柄,時間複雜度降低為\(O_{(1)}\)。因此epoll不會隨着併發量的增加而性能降低。隨着epoll模型的出現C10K的問題已經完美解決。

異步I/O模型

前面講的幾種模型都是同步I/O模型,異步I/O模型指的是發生數據讀寫時完全不同步阻塞等待,換句話來說就是數據從網卡傳輸到用戶空間的過程時完全異步的,不用阻塞CPU。為了更詳細的說明同步I/O與異步I/O的區別,接下來舉一個實際例子。

當應用程序需要從網卡讀取數據時,首先需要分配一個用戶內存空間用來保存需要讀取的數據。操作系統內核會調用網卡緩衝區讀取數據到內核空間的緩衝區,然後再複製到用戶空間。在這個過程中,同步阻塞I/O在數據讀取到用戶空間之前都會被阻塞,同步非阻塞I/O只知道數據已就緒,但是從內核空間緩衝區拷貝到用戶空間時,線程依然會被阻塞。而異步I/O模型在接收到I/O完成通知時,數據已經傳輸到用戶空間。因此整個I/O操作都是完全異步的,因此異步I/O模型的性能是最佳的。

在我的另一篇文章對windows操作系統I/O原理做了簡要的敘述,感興趣的同學可以看下。

I/O線程模型

從線程模型上常見的線程模型有Reactor模型和Proactor模型,無論是哪種線程模型都使用I/O多路復用技術,使用一個線程將I/O讀寫操作轉變為讀寫事件,我們將這個線程稱之為多路分離器。

對應上I/O模型,Reacor模型屬於同步I/O模型,Proactor模型屬於異步I/O模型。

Reactor模型

在Reactor中,需要先註冊事件就緒事件,網卡接收到數據時,DMA將數據從網卡緩衝區傳輸到內核緩衝區時,就會通知多路分離器讀事件就緒,此時我們需要從內核空間讀取到用戶空間。

同步I/O採用緩衝I/O的方式,首先內核會從申請一個內存空間用於存放輸入或輸出緩衝區,數據都會先緩存在該緩衝區。

Proactor模型

Proactor模型,需要先註冊I/O完成事件,同時申請一片用戶空間用於存儲待接收的數據。調用讀操作,當網卡接收到數據時,DMA將數據從網卡緩衝區直接傳輸到用戶緩衝區,然後產生完成通知,讀操作即完成。

異步I/O採用直接輸入I/O或直接輸出I/O,用戶緩存地址會傳遞給設備驅動程序,數據會直接從用戶緩衝區讀取或直接寫入用戶緩衝區,相比緩衝I/O減少內存複製。

總結

本文通過I/O訪問方式,I/O模型,線程模型三個方面解釋了操作系統為實現高性能I/O做了哪些事情,通過提高CPU使用效率,減少內存複製是提高性能的關鍵點。

參考文檔

  1. 《操作系統精髓與設計原理(第5版)》
  2. 《WINDOWS內核原理與實現》

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出處:
作者:傑哥很忙
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馬斯克遇程咬金,第一台電動卡車不姓特斯拉

馬斯克近日才剛在推特上表示,近期將推出全電動的半掛式卡車,令市場相當的看好,然而如今第一個達成創舉的廠商,卻不是特斯拉。

特斯拉將在9 月發表載貨用的全電動半掛卡車(Tesla Semi)原型,雖然業界一直在質疑其負載及續航力,不過若成功的話也等於是對市場投下一個震撼彈。畢竟相較汽柴油車的引擎,電動車的維護成本較低,假如電池成本也持續降低,在配合環保法規的情況下,相當的有市場。

不過如今一家原本專做柴油及天然氣發動機的龍頭廠商康明斯(Cummins)推出了相當於第7 級重型卡車的電動車,其配備了先進的140 kWh 的電池組,並預計將於2019 年開始交付給客戶。這台卡車被命名為AEOS,應該是取意於希臘神話中替太陽神阿波羅拉車的火焰飛馬。

 

AEOS in motion: Raw footage of our first fully electric heavy duty demonstration Urban Hauler Tractor.

— Cummins Inc. (@Cummins)

 

且Cummins 也能僅提供動力系統總成,將可應用於電動巴士等其他車型。電動巴士製造商 Proterra 的總裁Ryan Popple 指出,這是相當令人震驚的消息,是邁向完全電氣化交通的一大步,隨著各國正積極修訂法規鼓勵電動車,目前這方面的市場相當大,巴士及校車等訂單幾乎滿載。

據Cummins 表示,這輛電動卡車動力總成與一般柴油車相當,可牽引4,4000 磅的重量,近20 噸,單次充電可行駛約100 英里,並可加掛額外的電池組將行程擴展到300 英里,還可安裝太陽能電池板,還有再生制軔(Regenerative brake)及低阻力輪胎的研發將可望進一步提昇其行駛距離。目前的充電站設計,將可在1 小時內充滿,而Cummins 的目標是希望,能夠在2020 年以前,將充電時間縮短到20 分鐘。

不過Cummins 的執行長Thomas Linebarger 也坦言,依目前電池科技的進展,第7 級重型卡車的應用已是極限,第8 級的重型拖車目前仍遙遙無期。所以也將推出同型的高效率柴油引擎及混合動力車款。儘管有所突破,但目前電動系統仍較適用於商用卡車,Cummins 一舉超越特斯拉也同樣宣示了將進軍此市場的意圖。

當然特斯拉就算被搶得頭籌,也不代表無法反擊,據之前透露的消息,其產品可能將定位於行程達200-300 英里的運輸範圍,性能可能比AEOS 還強。但Cummins 此舉或許更大意義在於強調,他們這些傳統龍頭,儘管受到挑戰,仍有相當強的底蘊,在不同動力系統的研發上,有超乎市場想像的潛力。

(合作媒體:。圖片出處:)

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電動車需求高、鋰價漲,澳洲Orocobre擴產

澳洲礦商Orocobre Limited聲稱鋰礦需求強、報價攀高,將擴產碳酸鋰,消息傳來激勵股價在8月31日飆高。

Barron’s.com、The Australian報導,Orocobre公布的全年度財報首度轉虧為盈,淨利來到1,940萬美元、遠優於去年的淨損2,200萬美元,而用於電池等工業產品的碳酸鋰,也將擴充產能。

Orocobre估計,2018會計年度的碳酸鋰產出,將從2017年度的11,862公噸擴充到14,000公噸,而2018年度的碳酸鋰均價,每噸則有望超過1萬美元。該公司在2017年度共計售出12,296公噸的碳酸鋰,每噸均價為9,763美元,4-6月當季的均價則是10,696美元,生產成本為3,710美元。

執行長Richard Seville說,全球鋰礦市場的基本面依舊穩健,不但需求強勁、供給吃緊,報價也相當具有吸引力。為了滿足特定電池夥伴的需求,Orocobre會分階段擴充Olaroz鋰礦廠的產能。

依據Orocobre計畫,位於阿根廷的Olaroz鋰礦廠,產能料將倍增。另外,該公司還會跟豐田通商(Toyota Tsusho Corporation)一同打造一座廠房,預計將年產10,000公噸的氫氧化鋰(lithium hydroxide)。

採用鋰電池的電動車需求日增、電池榮景全無降溫跡象,隨著鋰礦供給愈來愈難尋、未來恐有短缺之虞。

OilPrice.com 8月22日報導,特斯拉(Tesla Inc.)內華達州的Gigafactory超級電池廠,估計一年要生產50萬顆車用電池,另外還有諸多車用鋰電池廠也在加緊趕工,顯示未來鋰礦的需求將只增不減,且大部分將來自中國。全球如今有51%的鋰電池是在中國生產,僅10%產自美國。據統計,大陸業者規劃中的車用電池廠,產能預料會在2021年底前達到120億瓦小時(GW hours),是特斯拉內華達州電池廠的三倍之多。

然而,採集鋰礦在技術上其實有相當難度,成本不但高昂,且由於採礦過程牽涉到蒸餾法,產出也頗難預估。Orocobre在阿根廷北部設立的新礦場,鋰礦產出就比預期少逾20%。

假如鋰礦產能無法順利擴充、或是新開礦場產出不如預期,那麼電動車的榮景可能因而受阻。Electrek報導,福斯汽車(Volkswagen)研發部主管Ulrich Eichhorn 6月底就曾預估,業界需要多達40座規模跟特斯拉Gigafactory類似的超大電池廠,才能滿足電動車需求,假如新建礦場、工廠無法如期上線,那麼市場恐陷入短缺。

(本文內容由授權使用。圖片出處:public domain CC0)

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孫宇晨回顧區塊鏈歷程:不走熱點走心

  10 月 26 日上午,波場創始人孫宇晨發布微博回顧其投身區塊鏈過程,在經歷了王小川口水仗、巴菲特天價午餐之後,孫宇晨稱不走熱點說些走心的話,“2013 年回國推廣區塊鏈,那時慘到連區塊鏈這個詞都不存在,六年了,我們沒成先烈,還活着。對於區塊鏈造福每个中國人的未來,即便在公司即將倒閉的夜晚,我都從未懷疑。”

  在孫宇晨看來,區塊鏈是互聯網的 2.0 形態,互聯網的 1.0 形態是信息網絡,而 2.0 形態是價值網絡。互聯網第一步傳播信息,就如同今天的互聯網,第二步傳播價值,價值包括通證:貨幣、股票、債券等所有人類的價值所有物。

  在長文最後,孫宇晨表示:“互聯網已經到了下半場,區塊鏈卻還沒開始預備賽。對於即將打響的預備賽,我想說,我準備好了!”

  以下為孫宇晨微博全文:

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首發!Apache Flink乾貨合集打包好了,速來下載

  最近的一份市場調查報告显示,Apache Flink 是 2018 年開源大數據生態中發展“最快”的引擎,和 2017 年相比增長了 125% 。為了讓大家更為全面地了解 Flink,我們製作了一本电子乾貨合集:《不僅僅是流計算:Apache Flink 實踐》,融合了 Apache Flink 在國內各大頂級互聯網公司的大規模實踐,希望對大家有所幫助。

  在這本合集里,你可以了解到:

  Flink 如何為整個阿里集團平穩度過雙十一立下汗馬功勞?

  如何為滿足滴滴極為複雜的業務需求提供簡單直觀的 API 支持?

  如何在字節跳動逐步取代原有的 JStorm 引擎,成為公司內部流式數據處理的唯一標準?

《不僅僅是流計算:Apache Flink 實踐》目錄一覽

  下載地址:

  https://102.alibaba.com/downloadFile.do?file=1543409877893%2fApache+Flink.pdf

  Apache Flink 已經被業界公認是最好的流計算引擎。然而 Flink 的計算能力不僅僅局限於做流處理。Apache Flink 的定位是一套兼具流、批、機器學習等多種計算功能的大數據引擎。在最近的一段時間,Flink 在批處理以及機器學習等諸多大數據場景都有長足的突破。此次專刊,旨在對 Flink 在大數據智能計算方面做一些簡要的介紹。後續我們還將發布更多關於 Flink 在新場景的應用乾貨。

  下面,我們邀請阿里資深技術專家、Apache Flink Committer 王紹翾老師(花名“大沙”),帶領大家走進 Flink 的世界。

  在全面介紹 Flink 的新進展之前,我先來介紹一些大數據和人工智能計算的背景。大數據計算的種類非常多,比較典型的,且被大規模使用的主要是 3 種類型:

  • 批計算

  • 流計算

  • 交互式分析計算

  批計算的特點是要計算的數據量比較大,但是往往對延遲不是特別敏感。流計算對延遲的要求非常高,這些作業的查詢 query 往往是固定的。因此流計算作業往往需要提前調度起來,一旦數據到來就可以做快速的處理,節省了調度的開銷。

  最後一種是交互式分析,這種類型的大數據計算的特點是用戶的查詢 query 是不固定的,這些 query 往往是由用戶隨機的發出的。雖然查詢不固定,在這種場景下,用戶對查詢的返回時間是有一定的要求的,這個時間介於批處理和流處理之間,越快越好,最好能做到秒級。

  人工智能計算的種類很多,但是整體架構大多和上圖所描述的類似。一個常見的 ML pipeline 通常涉及一系列的數據預處理、特徵提取和轉換、模型訓練以及驗證。如果驗證后的效果符合預期,就可以將模型推到線上服務。如果不符合預期,算法工程師就需要調整算法模型或者參數,然後再做一次模型的訓練和驗證,直到對結果滿意后,再將訓練好的模型推上線服務。整個計算過程可以是對一個確定大小的數據按照批計算模式計算,也可以接入實時數據按照流計算模式進行計算。上面這個 pipeline 是人工智能計算最基礎的流程,如果算法工程師對數據以及業務特點非常熟悉,他們就能設計出合理的算法模型和參數。但是往往更常見的情況是,算法工程師需要分析工具幫助他們理解數據。只有在很好地理解了數據特點之後,才能提取出更有用的特徵,設計出更好的模型。因此,如下圖所示,做好人工智能計算,不可或缺的一部分就是交互式分析。有了交互式分析,算法工程師可以對數據做各種 ad-hoc query,從而幫助他們更好地理解數據。

  綜上所述,可以看出人工智能計算和大數據計算是密不可分的。雖然人工智能計算變得越來越炙手可熱,人們越來越多的提及人工智能而不是大數據,但是我們不能忘記,人工智能計算的基礎是大數據計算,沒有大數據計算提供算力和功能,人工智能計算只能停留在紙上談兵的階段。接下來,我把基於大數據計算的人工智能計算簡稱為“大數據智能計算”。

  大數據和 AI 全景–2018(來源:http://mattturck.com/bigdata2018/)

  那麼怎麼來搭建一套大數據智能計算系統呢?http://mattturck.com 收集了所有大數據和 AI 的軟件和平台。上面提到的每一種大數據計算場景都有好幾種軟件的選擇,調研和選型這些軟件本身就是一項巨大的工程。即使最後為每一套場景都選型了一種軟件,那麼後期的開發迭代和運維也難做到高效。因為每一套軟件都需要專門的開發和運維團隊負責,無論是在人力還是機器資源上都不能橫向打通,勢必會造成浪費。

  因此,阿里巴巴一直在思考是否可能有一套計算引擎解決如上的所有問題。經過仔細的選型,我們選擇了 Apache Flink,並圍繞着 Flink 在打造一款通用計算引擎。Flink 已經被業界公認是最好的流計算引擎。

  它所具有的低延遲、高吞吐、保障 Exactly-once 的計算模式,使得它具有金融級的大數據處理能力。在批處理方面,基於流式的 flow 來處理批數據有着潛在的優勢和擴展性。阿里巴巴利用 Flink 的天然特性,做了若干批計算方面的優化,使得 Flink 也成為了一款性能卓越的批計算引擎。在人工智能和交互式分析方面,我們也在逐步地完善 Flink 的易用性,生態,以及性能。另外,不得不提的是,Flink 的流處理架構還天然的適合於正在快速崛起的本質更像流計算的 IoT 的場景。

  Flink 的社區和生態一直在壯大。在流計算和批計算等場景慢慢使用 Flink 成為主流的同時,我們期望設計和推廣出更多更完善的批流融合的場景。所有對 Lamda 架構有訴求的應用應該都可以用 Flink 完美的解決。早期的 Lamda 架構的設計也許很快會成為歷史。

  在易用性和生態方面,我們一方面幫助 Flink 社區在 tableAPI,Python,以及 ML 等諸多領域發力,持續提升用戶做 Data science 和 AI 計算的體驗。另一方面,我們也在努力完善 Flink 和其他開源軟件的融合,包括 Hive,以及 Notebook(Zeppelin, Jupyter)等等。這些諸多的努力,都是為了最終實現我們“一套引擎完美解決大數據智能計算”的初衷。Apache Flink 自 2014 年開源至今也才 4 年,我們期待更多的企業和開發者們和我們一起參與到 Apache Flink 的社區和生態建設中來,共同把它打造成為全球最一流的開源大數據引擎。

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谷歌打擊流氓索權APP:限制第三方移動軟件訪問用戶數據

  騰訊科技訊,手機軟件的“流氓索權”行為遭到了全球輿論的炮轟,媒體譴責流氓軟件大肆採集用戶的隱私信息,侵犯消費者權益。據外媒最新消息,谷歌最近宣布了一項新政策,對於違規採集手機短信和通話記錄的軟件,將做出撤架的懲罰。谷歌也將允許通話有關的軟件,繼續訪問用戶數據。

  據國外媒體報道,為了應對谷歌社交網絡 Google+ 之前爆出的隱私漏洞,該公司宣布了“閘門計劃”,準備限制第三方移動軟件訪問用戶數據,保護消費者隱私權已。

  谷歌規定,在安卓操作系統中,只有特定的客戶端軟件才能夠訪問用戶的短信和通話記錄。據報告,谷歌日前正式對外宣布,該公司將很快開始刪除發現違反規定的 Play 軟件商店中的應用程序。

  在很大程度上,谷歌希望將安卓手機上的短信記錄和通話歷史訪問權限限定於特定的安卓軟件,其中包括短信工具和撥號軟件。谷歌準備限制其他和通信功能無關的應用軟件採集用戶的通信歷史。

  谷歌公司表示:“我們的新政策旨在確保請求這些權限的應用程序對敏感數據進行全面和持續的訪問,以完成應用程序的主要使用功能,並確保用戶理解為什麼應用程序需要這些數據才能運行。”

  自去年 10 月以來,谷歌一直通過电子郵件與安卓應用軟件開發者聯繫,給他們 90 天的時間讓他們的應用程序符合最新規定的要求,或者請求谷歌破例待遇。谷歌規定允許開發人員在 3 月 9 日之前進行軟件更新,調整採集用戶數據的權限。

  該公司日前分享了在法規遵循方面的一些進展,包括最近幾個月如何根據開發人員的反饋擴展批準的應用軟件清單。“數以萬計的開發人員”要麼更新了應用程序以遵循新的政策,要麼請求擴展。谷歌還指出,它自己的應用程序也遵循同樣的標準。據悉,對破例情況進行審查的過程如下:

  ——普通用戶可能會理解為什麼這類應用程序需要完全訪問數據。

  ——該功能的用戶優勢。

  ——與應用程序的核心功能相關的權限的重要性。

  ——使用此用例的所有應用程序都存在訪問此敏感數據的風險。

  ——啟用該功能的備選方案的可用性。

  雖然某些使用功能不再被允許,但谷歌公司指出,該公司審核的許多安卓應用軟件,可以通過一個範圍更窄的軟件開發接口(API)來實現軟件的某些功能,而不是要求獲得訪問用戶隱私的權限。

  谷歌舉例說,使用短信功能進行用戶身份認證的開發人員可以選擇使用 SMS Shareever API,而希望使用短信功能共享內容的應用程序可以預先填充一條消息,並觸發默認的 SMS 應用程序加以显示。

  谷歌也表示,與此同時,未請求功能擴展的安卓應用程序將在“未來幾周內”從谷歌 Play 軟件商店中刪除。

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發燒車訊

波蘭宣誓加入電動車革命,目標八年100萬量

 

波蘭發展電動車嚴重落後其它歐洲國家,儘管如此,波蘭政府仍決定加入全球電動車革命,並將電動車列為重要政策推動,希望引領相關產業發展。

官方數據顯示,波蘭去年進口新車與中古車共145萬輛,其中電動動車僅有556輛。不過波蘭政府計畫在2025年,將路上行駛的電動車提高至一百萬輛。

波蘭鄰近德國,有很強汽車零件製造能力,但截至目前為止還沒生產過整輛汽車,這對波蘭是項挑戰,更何況是生產電動車。波蘭政府現打算透過設計比賽,希望設計出具波蘭血統且成本比外國車廠便宜的純電動車。

政府政策引導產業的力量極大,波蘭不無追上其它國家的可能。以中國為例,中國工信部副部長辛國斌日前透露,傳統內燃機汽車將設退場時間表,福斯汽車周四隨即宣布,2025年將在中國賣出150萬輛電動車。

(本文內容由授權使用。圖片出處:public domain CC0)

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發燒車訊

Slack賬面資金充裕 或將繞開IPO直接掛牌上市

  騰訊科技訊,據外媒報道,消息人士周二透露,職場協作應用開發公司 Slack 賬面上擁有充足的現金,足以確保這家公司在上市時繞開傳統的首次公開募股(IPO)募集資金,選擇直接掛牌上市。上周末有消息稱,Slack 將效仿 Spotify,選擇直接掛牌上市,繞開傳統的 IPO。

  該消息當時稱,Slack 之所以選擇這種不同尋常的上市方式,是因為其並不需要通過 IPO 來獲得資金或宣傳。據悉,截至 2018 年 10 月,Slack 賬面上擁有約 9 億美元現金。根據這家公司高管在 2018 年年初參加會議時使用的文件,Slack 的虧損幅度已經大幅降低,因此在可預見的未來內已不需要再募集資金。

  最新公布的數據表明,Slack 有能力繞開傳統的 IPO 機制,通過直接掛牌上市。效仿音樂流媒體服務提供商 Spotify 在去年採用的直接掛牌方式上市,Slack 不需要在上市時發行新股募集資金。報道稱,按照 Slack 的規劃,該公司將在截至 2020 年 1 月之前的一年中實現正自由現金流。

  市場普遍的觀點是 Spotify 的直接上市取得了巨大的成功。在上市之前,紐約證券交易所為 Spotify 給出的指導價格每股為 132 美元。該公司上市時以 165.90 美元開盤,較該指導價格上漲 25.7%。Slack 希望取得同樣的成功。《華爾街日報》報道稱,Slack 正與高盛、摩根士丹利和 Allen & Co 就此交易進行合作,上述三家投行也是 Spotify 直接上市的顧問。

  消息人士透露,在截至 2018 年 1 月的上一財年,Slack 的營收為 2.21 億美元。預計在截至 2019 年 1 月的財年中,Slack 的營收將增長 76%,達到 3.89 億美元;預計下一財年將增長 64%,達到 6.40 億美元。截至目前,Slack 方面對此報道未予置評。

  據悉,Slack 計劃在今年第二季度上市。如果能夠成功的完成直接上市,Slack 也將是自 Spotify 之後第二家採用這種上市方式的大型科技初創公司。包括 Airbnb 等計劃在今年上市的科技獨角獸是否會直接掛牌,仍有待於觀察。

  Slack 去年 8 月剛獲得 4.27 億美元H輪融資,估值超過 71 億美元。加上該輪融資募集到的資金,Slack 已累計募集到 12.7 億美元。Slack 擁有眾多的投資人,包括軟銀、Accel、KPCB、GV、DST、Index、安德森-霍洛維茨基金(Andreessen Horowitz)、Social Capital、T. Rowe Price Associates 、Baillie Gifford and Sands Capital、Dragoneer Investment Group 和通用大西洋等。

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格力董事會今天換屆:董明珠能否連任 隱憂利好共存

  成都商報

  今天,格力電器(000651.SZ)2019 年第一次臨時股東大會即將召開,拖延了 7 個月的董事會換屆將至。在這 7 個月里,董明珠遇到了銀隆新能源的“黑天鵝”,也贏得了與雷軍的“5 年之賭”,隱憂與利好同在。

  董明珠能否在臨時股東大會拿下董事會董事資格,將直接影響她能否連任董事長職務。

  格力電器現任(第十屆)董事會原本應於 2018 年 5 月 31 日任期屆滿。當時,格力電器公告稱,鑒於公司新一屆董事會、監事會的董事、監事候選人提名工作仍在進行中,公司董事會、監事會換屆選舉工作將適當延期。

  7 個月後,今年 1 月 2 日,格力才公布候選董事的名單,並公告稱 1 月 16 日召開公司 2019 年第一次臨時股東大會,就上述董事提名人選進行表決。

  根據格力電器《公司章程》,董事由出席股東大會的半數股東投票通過;公司董事會設董事長一人,副董事長一人,董事長和副董事長由董事會以全體董事的過半數選舉產生。

  也就是說,如果想要連任董事長,董明珠需要在 1 月 16 日拿下董事會董事資格,再拿下新一屆董事會一半的票數。

  新一屆格力電器候選董事 9 人,比上屆增加兩人。其中,獨立董事仍為 3 人;非獨立董事從 4 人增至 6 人。

  成都商報-紅星新聞記者梳理髮現,這六名候選非獨立董事幾乎都來自格力電器的高管層,或是有格力電器背景的格力集團高管或一致行動人。其中,格力電器的大股東格力集團推薦了四位,分別是董明珠、黃輝、望靖東和張偉。

  黃輝是格力電器執行總裁,望靖東是格力電器副總裁、財務負責人和董事會秘書,張偉現任格力集團常務副總裁。另外,京海擔保提名的兩個格力電器非獨立候選董事張軍督與郭書戰,也都是董明珠一手搭建的格力電器經銷商體系的中堅力量。

  而三位格力電器獨立董事候選人,分別是中央財經大學中國企業研究中心主任、萬科獨立董事劉姝威,西安交通大學流體机械及壓縮機國家工程中心副主任、教授邢子文,以及廣東廣信君達律師事務所主任王曉華。

  三大隱憂

  銀隆內鬥、分紅危機、芯片困局

  從 2018 年 5 月 31 日任期屆滿至今,已過去 7 個多月。為何換屆董事會遲遲未開?有說法稱,董明珠當時自認無連任把握,延期是為了爭取時間創造連任條件。也有說法稱,董明珠作為銀隆新能源的大股東,與格力掌門人的身份有衝突,對連任不利。

  記者梳理髮現,銀隆新能源確為董明珠連任路上的隱憂。

  2016 年 8 月,格力電器曾宣布擬以 130 億元的價格收購珠海銀隆(后更名為“銀隆新能源”)100% 股權。但方案引起部分中小股東強烈反對,最終被否決。

  此後,董明珠以個人名義投資銀隆新能源,天眼查显示,董明珠實際出資為 1.92 億元,是銀隆新能源的第二大股東。隨後,多名“格力系”員工接手了銀隆新能源核心業務的分管副總裁。

  兩年過去了,成都已有多輛帶有“銀隆新能源”標誌的公交車穿行,董明珠卻陷入了銀隆新能源的困局之中。在 2018 年年初,珠海銀隆就被曝出拖欠供應商貨款至少 12 億元。此後,騙補、欠款、停工、裁員、資金鏈斷裂等負面消息不斷出現。

  近期,董明珠又被爆出與銀隆大股東的內鬥羅生門。2018 年 11 月 6 日,銀隆新能源第一大股東銀隆集團向北京西城區法院申請,對拓金資本管理有限公司、董明珠名下價值 1436.2329 萬元的財產採取保全措施;2019 年 1 月 9 日,銀隆新能源又在微信公眾號曬出魏銀倉等大股東冒領補償、職務侵佔等“七宗罪”。

  除了造車,做芯片也成了董明珠連任路上的“刺”。

  2016 年 4 月,董明珠表示,格力正在研究芯片。2016 年年報中,格力首次披露要研發自主知識產權的芯片。在此後的多個場合,董明珠堅稱,即使股票下跌,格力也是真的要“搞芯片”。

  一邊,董明珠對造車和做芯片都有放不下的執念;另一邊,諸多投資者並不買賬。在格力電器宣布 2017 年度將加大集成電路的資本開支后,股價大跌。

  因為要加大投入“搞芯片”,2017 年的年度股東大會上,董明珠宣布,在連續分紅十年後,格力將首次不分紅,引起市場一片嘩然。

  三大利好

  閨蜜護航、員工漲薪、訴諸法律

  成都商報-紅星新聞記者注意到,從 1 月 2 日公布董事候選名單至今,董明珠與格力的新聞不斷。

  實際上,候選董事的名單公布的本身,就被認為是對於董明珠連任的“利好”消息。在外界看來,黃輝、望靖東、張偉、張軍督、郭書戰等人均不足以對董明珠連任構成競爭,作為格力的“老同事”,他們更有可能表達對董明珠的支持。

  此外,獨立董事候選人之一的劉姝威更是自稱董明珠的好“閨蜜”,多次在公開場合力挺董明珠。不過,劉姝威被提名格力電器獨立董事後,也有市場人士質疑,她能否真正站在獨立董事“獨立”的立場?“作為董明珠的閨蜜,劉姝威作為格力電器的獨立董事,能否保持獨立性是一個現實問題。”著名財經評論人皮海洲稱。

  另外,“格力漲薪”的新聞也不斷霸佔各大網站的頭條。1 月 8 日,格力電器下發內部文件,宣布全員從 2019 年 1 月開始漲薪,總增加薪酬在 10 億元以內。加薪幅度在人均 1000 元左右。

  除了這些好消息,面對“一攤渾水”的銀隆新能源,董明珠還向大股東魏銀倉等人出招——1 月 9 日,銀隆新能源在官方公眾號公布魏銀倉等人涉嫌冒領補償、職務侵佔等“七宗罪”,稱相關刑事案件已於 2018 年 11 月 8 日正式立案,四起民事案件正等待排期開庭,涉及侵佔公司利益總額超過 12 億元。“以上案件,公司已經掌握並提供確鑿證據。目前,公司仍在繼續核查除上述案件外的大股東、原董事長魏銀倉及原總經理孫國華等侵佔公司利益事項,將通過法律手段挽回損失。”銀隆新能源稱。

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