企业级云存储解决方案：深入解析OSS技术与应用

阿里云数据库 ClickHouse 产品和技术解读

摘要：本文深入解析阿里云数据库ClickHouse产品能力与特性，包括同步MySQL库、ODPS库、本地盘及多盘性价比实例，以及自建集群上云的迁移工具。同时，介绍阿里云在云原生ClickHouse的最新进展。

在2023云数据库技术沙龙“MySQL x ClickHouse”专场上，阿里云数据库ClickHouse技术研发刘扬宽，分享了《阿里云数据库ClickHouse产品与技术》的核心内容。

刘扬宽，阿里云内部的“留白”花名持有者，拥有10余年数据存储与数据处理系统研发经验，曾在中科院计算所、中国移动苏州研发中心参与过存储系统研发工作。自2019年加入阿里云，负责内部产品的存储计算分离架构升级，在云原生ClickHouse的研发中，主要负责存储模块，针对计算层特点优化存储系统，显著提升了云原生ClickHouse的性能。

ClickHouse产品自2019年中旬开源，迅速在社区中获得认可，排名上升迅猛，在DB-Engine趋势图中表现亮眼。开源初期虽晚，但其热度排名遥遥领先于其他分布式数据库。

社区版ClickHouse采用Sharding架构，集群实例需要创建分布式表，并定义Sharding key，数据将分布至不同计算节点，通过节点副本、复制同步机制确保高可用性。

分布式查询链路中，用户查询数据时，需使用分布式表，并将查询分发至查询节点。节点解析后，找到对应本地表，确定集群分布式表的下载节点，将查询发送至这些节点。节点进行本地计算，将中间结果返回给Push节点，最终汇总返回给用户。

ClickHouse提供多种表引擎，如Meterialized MySQL使用ReplacingMergeTree进行去重，MergeTree系列为核心表引擎，支持后台合并数据并聚合运算，提高查询效率。

社区生态中，创建外部表引擎有利于数据从其他系统同步至ClickHouse。SQL示例展示如何创建本地表和分布式表，本地表需包含排序键，未指定分区键时，默认为整个表作为分区。用户可指定数据生命周期，告知系统哪些数据移动至冷存储或删除。

ClickHouse的高可用性主要通过设置副本数量实现，内部数据同步通过JK协调，支持多点写入与查询。副本数量适应不同Sharding策略需求。

ClickHouse专为OLAP设计，底层基于MergeTree逻辑二维表存储，每个行对应数据目录下的PART。数据块格式支持高效读取、轻索引及压缩，但点查询性能一般。

性能方面，ClickHouse具有高性能读取、高吞吐量与压缩比高。LSM树结构优化写入效率，P2P架构支持多种Sharding策略。后台异步执行Delete和Update操作，提升效率。

ClickHouse采用纯列存储，支持多种压缩算法，实现数据高效存储与查询。高可用性通过设置任意数量的副本实现，内部复制机制支持多点写入与查询。

在分析场景下，ClickHouse性能高，得益于硬件优化、多线程模型、向量化执行、内存友好的设计与代码重构。支持近似算法、抽样方法、丰富数据类型及窗口函数，具有查询队列与资源隔离特性。

ClickHouse具备预先建模能力，通过创建物化视图进行聚合计算，提升查询速度。数据格式设计细致，适用于不同场景与数据大小。

在不同场景下，ClickHouse提供聚合算子，针对数据类型与大小自适应使用函数处理。内存使用上，使用不同内存分配函数，优化性能。

处理大量数据时，ClickHouse执行UV操作表现出色。性能对比显示，相较于其他分析型数据库，ClickHouse在单表过滤、分组、聚合查询上优势显著。

社区版ClickHouse存在限制，如写入限制、数据一致性保证、事务支持等。计算层次的限制影响join性能，优化器对CPU优化的考虑有限。用户接口复杂，创建表需同时建立本地表与分布式表，增加学习成本。

运维方面，ClickHouse需要手动操作，数据不会自动重平衡，副本失败时需手动重建或恢复。缺乏实时数据迁移工具与备份恢复功能。配置管理不易，部分设置不可持久化。

阿里云数据库ClickHouse主打性能、成本与灵活性，为海量数据分析提供最佳解决方案。主打场景包括大宽表查询、数据hash对齐join等，提供批量更新和删除操作优化。

阿里云数据库ClickHouse与开源版在运维、数据生态与内核研发上有所不同。运维方面提供可视化集群管理，自动处理异常与数据迁移。容灾备份功能齐全，支持日志审计、白名单、RAM授权等安全措施。

水平扩缩容节点自动迁移，数据无需锁写，切换SLB时短暂切换。用户权限管理通过RAM子账号实现，支持从阿里云内部系统同步数据至ClickHouse。

内核优化方面，支持分层存储与可分离MPP架构功能，提供用户友好的设计和优化建议。数据冷热分层提供成本优化方案，用户可根据数据生命周期调整存储。

阿里云ClickHouse支持冷热分层存储策略，数据移动至成本更低的存储层，如云盘、OSS或HDD，降低整体成本。本地盘用作小文件缓存，优化查询性能。

多盘存储方案提供性价比，通过RAID零或LVM构建存储结构，支持多盘聚合带宽。分层存储组合根据业务场景选择，实现冷温热数据的灵活管理。

为方便用户迁移自建ClickHouse集群至云端，阿里云提供迁移工具cksync，解决数据实时同步问题。配合Pass Log功能，实现数据整合与一致性。

云原生ClickHouse技术演进中，存储计算分离架构与多计算组实现资源高效管理，解决节点计算资源扩缩容与多租户资源隔离问题。

数据湖架构及概念简介

阿里云开源大数据专家陈鑫伟在7月17日的交流会上分享了关于数据湖架构及概念的深入解析。本文将概述数据湖的演进历程和云原生架构，以及阿里云在这一领域的具体实践。

1. 数据湖演进历程：

数据湖起源于2010年，初衷是解决数据仓库和集市的孤岛问题以及数据原始信息的丢失。早期，Hadoop是数据湖的代表。随着云计算发展，云厂商如AWS和阿里云开始以云对象存储（如OSS）为核心，提供大规模、低成本的存储，替代HDFS成为主流选择。2019年，Databricks和Uber等公司推出新的数据湖格式，解决了数据可靠性和性能问题，流计算和AI技术也广泛应用。

2. 数据湖架构演进：

早期，用户在IDC机房构建基于Hadoop的集群，存储和计算紧密耦合。随着云化，用户转向云上构建，如使用EMR。主流选择是基于OSS的云原生架构，实现了元数据管理、权限控制和数据治理，同时支持多种计算引擎如Hadoop、Flink和ClickHouse等。

3. 阿里云云原生数据湖架构：

阿里云自2011年发布OSS后，逐步构建数据湖产品矩阵，如DLA、DLF，以及湖仓一体架构。2022年，阿里云成为云原生数据湖测评认证的企业，提供完整的解决方案，包括统一存储、服务化管控、多元计算和数据开发治理层。

4. 数据湖建设挑战与思路：

数据湖建设涉及四个关键阶段：数据入湖、存储与管理、处理分析及数据服务应用。每个阶段都强调数据安全、质量控制和性能优化，同时也强调了与不同分析工具的集成和应用。

通过阿里云提供的数据湖解决方案，企业可以构建安全、高效且成本可控的数据湖系统，适应不断发展的数据处理需求。如需了解更多详细信息，可参考相关链接或加入数据湖交流群获取最新资讯。

一文读懂OSS、NAS、EBS有什么区别?

在探索不同行业场景中如何选择合适的存储介质时，了解常用的存储类型及其区别至关重要。本文将深入解析OSS（对象存储）、NAS（网络附加存储）、和EBS（弹性块存储）之间的差异，帮助您在多样化需求和场景下做出明智选择。

**存储类型简介**

存储介质的基础是磁盘，即利用磁记录技术存储大量二进制数据，同时具备断电后数据不丢失的特性。早期磁盘形式为软磁盘（Floppy Disk），现今主流为硬磁盘（Hard Disk）。

**磁盘知识简介**

衡量磁盘性能的三大指标是吞吐量、IOPS（每秒输入输出操作）、和时延。吞吐量表示单位时间内数据传输量，IOPS衡量每秒读写操作次数，时延是读取数据所需时间。

**阿里云存储产品底层原理**

阿里云存储采用虚拟化技术，将物理存储资源汇聚成资源池，通过分布式资源调度系统（盘古系统）提供类似水电煤的按需使用体验。

**存储类型区别**

**存储方式**

文件存储（NAS）：以文件和文件夹结构整理数据，支持多虚拟机高并发访问，适合随机读写、在线修改。

块存储（EBS）：将数据拆分成固定大小的卷，适用于IO密集型应用，支持随机读写，但无法直接访问裸盘，需格式化后使用。

对象存储（OSS）：扁平化数据存储，不支持文件随机读写，适用于互联网架构的海量数据上传、下载和分发。

**接口协议区别**

文件存储（NAS）：使用NFS或SMB协议，支持POSIX接口。

块存储（EBS）：采用阿里云自研协议，封装为iSCSI。

对象存储（OSS）：基于HTTP/HTTPS协议（RESTful API），支持S3接口。

**应用场景区别**

**文件存储（NAS）**：适用于多虚拟机共享、高并发读写场景，提供目录树状结构访问。

**块存储（EBS）**：侧重高性能、低时延应用，适合OLTP数据库、NoSQL数据库等，需格式化为文件系统后使用。

**对象存储（OSS）**：适用于互联网架构的海量数据存储，不支持随机文件读写，主要应用于数据分发、上传下载。

**协议、接口详细区别**

**协议与接口**：协议定义通信规则，接口则为实现这些规则的具体方法。协议涉及多个实体间数据交换，接口则定义了程序实体间的交互方式。

**协议介绍**

NFS协议**：用于文件共享，允许远程访问文件系统，但需要额外的RPC协议支持。

SMB协议**：适用于Windows/Linux系统，提供文件共享功能，但性能与Linux兼容性有影响。

iSCSI协议**：基于TCP/IP，模拟SCSI设备，用于广域网下的存储局域网（SAN）。

**应用场景**

iSCSI**：适合存储集成与灾难恢复需求，实现数据在不同数据中心间的高效迁移。

SMB**：在Windows/Linux环境中提供文件共享，尤其在Windows系统中应用广泛。

NFS**：支持远程文件系统访问，尤其在Linux系统间共享资源时。

通过本文的分析，您应能更加清晰地理解OSS、NAS、EBS在存储方式、接口协议、以及应用场景上的差异，从而在不同需求和场景下做出合适的选择。请参考相关文档和官方资料，以获取最新信息和更详细的指导。

深度解析Delta Lake

在设计分析型数据库时，对存储的需求主要侧重于吞吐量，而非IOPS或延迟。数据通常以压缩的形式存储，倾向于采用out-of-place update策略，这意味着OSS，以其大容量和低成本，成为了理想的存储选择。然而，OSS的一些特性给数据库设计者提出了挑战。

Delta Lake是Databricks在OSS基础上构建的表存储层，我们通过研究其文档和源代码，深入剖析了Delta Lake如何应对这些挑战。首先，Delta Lake在一个表中整合了实际数据和操作日志，所有文件集中存储在一个目录结构下，尽管OSS的文件布局是扁平的。数据以Parquet格式存储，并支持分区，同一分区的文件共享相同的子目录作为前缀。

为解决分区键可能导致的AWS S3写入热点问题，Delta Lake引入了随机文件名前缀。表操作日志存储在_delta_log子目录中，以JSON格式记录，并按递增数字命名，包括数据文件增加、删除和schema修改。定期的checkpoint以Parquet格式保存，便于Spark并行处理。

元数据管理上，Delta Lake利用日志跟踪所有操作，构建实时快照，这在处理大量数据时效率高，避免了Hive元数据存储成为性能瓶颈。通过缓存优化，减少逻辑构造成本。虽然日志方案高效，但初始设计中未考虑high metastore，后来认识到其对全局视图的必要性，但需保持高效，避免成为性能瓶颈。

Delta Lake采用乐观并发控制策略，实现文件级的MVCC。写事务基于快照更新数据并记录操作，读事务基于快照读取。事务处理策略保证了原子性和隔离性，同时设计了容忍最终一致性，确保数据一致性。此外，优化小文件和data skipping策略，以及Z-Ordering机制，提高了数据处理效率。

总结来说，Delta Lake在云对象存储上构建的高效分析型数据库方案，尽管存在一些局限，但对于大数据处理和简化Lambda架构，仍表现出色。深入研究Delta Lake的设计，有助于我们更好地理解和利用这种技术。

2023年需求管理工具大全：12款工具全面解析

在不断变化的软件开发环境中，需求管理工具已成为团队协作和项目管理的关键组成部分。正确使用需求管理工具不仅能帮助团队清晰、有序地管理需求，还能显著提升沟通效率，增强项目成功率。本文旨在帮助您找到最适合您团队的工具，通过对比和分析市面上的12款主流需求管理工具，我们将深入探讨每款工具的核心功能、优势、劣势及其适用场景。

一、需求管理工具对比分析

本文将详细介绍以下12款需求管理系统和工具，帮助您全面了解市场上的选择：

1. **PingCode**

作为国内最受好评的需求管理工具，PingCode在2021年获得36氪企服点评-国内研发管理工具榜单的TOP1，并在2022年入选企服年度口碑产品。其知名客户包括小红书、中国科学院、51社保、中泰证券等。PingCode为需求、风险和测试、缺陷管理提供了一个一体化平台，支持需求收集、建立需求池、优先级排序、需求跟踪、版本管理和基线建立等。它适用于构建复杂产品、系统和软件的团队，通过提高周期时间、提升产品质量、减少返工，促进工作效率和管理变化，同时确保项目合规性。

优势：产品开箱即用，易于上手，无需长期培训和专业系统管理配置即可使用；为25人以下团队提供免费基础版本，价格仅为同类国外产品如Jira的30%-40%；支持国产化，兼容信创、麒麟等系统；提供私有部署、定制化及SAAS购买方式；口碑和服务支持良好。

缺点：目前暂未提供多语言版本。

2. **Worktile**

作为国内市场占有率较高的项目管理工具，Worktile被广泛用于需求管理，尤其适合小团队。它集合了OKR目标管理、项目管理、项目集管理、项目计划、项目风险、项目成本管理、企业网盘、审批、简报等功能，能够帮助企业避免购买多个工具的麻烦。然而，在软件项目管理的专业度上，Worktile可能不如垂直领域的产品。

3. **Jama软件**

Jama是一款专注于软件、系统和产品需求管理的平台，通过实时端到端追踪人员、数据和流程、实时影响分析、团队协作等功能，帮助团队缩短周期时间并确保合规性。它支持需求收集、组织和执行基于需求的测试计划与测试用例，以保障产品质量与合规性。

4. **ReqSuite® RM**

作为OSSENO Software的解决方案，ReqSuite® RM是一款功能强大的需求、测试用例和其他概念性工件管理工具。它具备强大的定制选项，提供需求跟踪、管理、分析、审批、审查、导出、导入和重用功能，同时符合ISO 26262、IEC 60812、ISO 13485、ISO 14971、FDA 820.30和DO176C等标准。通过AI辅助功能，实现自动化质量控制和需求匹配，支持Jira、Azure DevOps等工具的集成。

5. **codebeamer**

Intland Software的codebeamer是一款全栈、端到端的应用生命周期管理平台，特别适用于安全关键或传统软件及系统产品的开发。它提供需求管理功能，支持从需求到发布的整个流程管理，适用于复杂流程，促进团队协作与工作流整合。codebeamer提供无缝可追溯性、灵活的集成选项和定制化的报告，适用于寻求高效需求管理的工程师。

6. **ReQtest**

ReQtest是一款云基础的需求管理工具，以易于实施、访问和学习著称。它提供了一整套需求管理工具，包括测试管理、bug追踪、端到端需求可追溯性、Excel数据导出和协作特性。适用于小型、敏捷团队，以及大型组织，采用“按使用付费”模式。

7. **Xebrio**

IBM Engineering Requirements Management DOORS Next是一款强大的需求管理工具，特别适用于复杂工程项目。它提供全面的需求管理解决方案，包括变更控制、版本控制和工作项跟踪，并支持实时合作、自动化审查和审批，以及深入的报告和分析功能。它与IBM Engineering Lifecycle Management套件中的其他工具和多个第三方工具（如JIRA、Confluence、Microsoft Office等）深度集成。

8. **Modern Requirements**

作为Azure DevOps的集成解决方案，Modern Requirements提供了一体化的需求管理工具，直接从Azure DevOps项目创建、自动化、管理和报告需求。它简化了重复工作、需求重用，并将需求直接连接到资产，支持实时更新和审批过程，以及项目生命周期的完全可追溯性。

9. **Visure Requirements**

Visure提供了一个灵活且可定制的需求、风险和测试管理平台，特别适用于构建复杂产品、系统和软件。它支持从概念到测试和部署的端到端追溯性，确保合规性，并降低开发成本和周期时间。Visure与IBM DOORS、JIRA、Sparx EA、TFS、MATLAB等工具无缝集成，支持多种项目类型和方法论。

10. **IBM Engineering Requirements Management DOORS Next**

作为IBM生态系统的一部分，IBM工程需求管理DOORS Next提供了一个高度可定制的解决方案，适合大规模企业，提供粒度和配置的灵活性。它与其他工具的互操作性是其主要优势之一，支持与生命周期管理、团队协作和系统/软件工程工具（如MagicDraw）的集成。

11. **Perforce Helix RM**

Perforce的Helix RM软件提供了一个可扩展的平台，适用于处理大文件的大型、分布式团队。它以响应迅速和支持而著称，并提供图形工具、协作特性、影响分析和测试用例管理等功能。Helix RM与Jira的双向同步以及与多种Microsoft产品、Slack、Eclipse、GitHub等工具的集成使其脱颖而出。

12. **Caliber**

Caliber（前身为Borland Caliber）是一款具有出色需求建模视觉特性的需求管理工具，提供可追溯的需求和影响分析工具，以及故事板和模拟功能，支持需求的拖放重排序和图像/电子表格附件。Caliber易于使用，但可能缺乏与其他工具的预构建集成。

二、如何选择需求管理工具

在选择需求管理工具时，考虑因素包括需求复杂性、团队规模、预算和技术能力。选择最适合您团队的工具，有助于提高需求管理效率，推动项目成功。

总结

通过本文的详细对比和分析，您可以了解市场上12款主流需求管理工具的特性和优势，以便根据您的团队需求、规模、预算和技术能力做出最佳选择。正确的需求管理工具能够显著提升团队协作、沟通效率和项目成功率。

深度解析 | 基于DAG的分布式任务调度平台：Maat

深度洞察：Maat——分布式任务调度平台的新里程碑

在当今项目开发中，高效的任务调度是至关重要的。Maat，这个基于Airflow的创新平台，以其独特的设计和改进，解决了传统Airflow在分布式部署和场景适应性上的局限。Maat不仅继承了Airflow的解耦、定时支持和可视化优势，还针对实际业务需求进行了定制化增强。

Maat的核心是其分布式执行架构，通过Hippo分布式运行节点，配合Drogo调度，实现了资源隔离，让用户能够灵活配置执行环境和副本数。这在确保任务稳定执行的同时，也提升了性能和可扩展性。特别是对于发布和分析任务这类场景，Maat提供了用户友好的编辑界面，无需深入理解Airflow底层，就能轻松管理。

在技术选型上，Maat权衡了D2的高效数据驱动和集团工作流的审批优势，以及Quartz的全面功能。Airflow作为原型，虽然在解耦和可视化上有出色表现，但Maat对其进行优化，解决了依赖本地状态的问题，使其更加适合业务需求。

Maat架构经过精心设计，分为业务层（如可视化编辑和API）、管控层（Maat Console的封装）、模板管理（任务模板和变量）等模块，以实现高效监控、报警和资源管理。它采用FaaS（函数即服务）架构，通过Celery+RabbitMQ的组合，解决了无状态限制的问题，确保任务分发、状态管理和资源调整的动态性。

基础组件如DB、OSS、Kmon和Drogo的整合，确保了数据的存储、日志管理、监控报警和容器化部署的稳定。Maat的Bash、Http、带资源Bash和分支节点等通用节点类型，让任务处理更加灵活多变。

Drogo部署的优势在于其低成本、快速扩容，能够有效应对机器迁移带来的挑战。服务中断时，Maat的自动恢复机制确保了服务的连续性，同时支持集群管理和并发控制，提高了系统的可靠性。

Maat已经在多个集团内部和云上场景中得到广泛应用，如搜索、监控和容量预估等，日均执行任务量庞大。未来，Maat将继续与Airflow深度整合，增强报警选项，优化调度流程，并引入FaaS服务，以进一步提升资源利用效率。

总结来说，Maat是Airflow的升级版，它以其强大的功能、易用的界面和出色的性能，为分布式任务调度提供了一种新的解决方案。无论是企业内部还是云环境，Maat都展现出了强大的适应性和扩展潜力，是现代项目管理和自动化流程的理想选择。

java培训主要学什么？

像这样的问题，我已经回答了很多次，现在很多新手，特别是刚刚入行想学java的同学，不知道该从哪里入手，我是在成都课工场学java入的行，现在已变成老司机，我整理了一些java的知识点，一共分为六个阶段，273个技能点，第一阶段、第二阶段、第三阶段、第四阶段是必须要掌握的，很多机构忽悠人，就只学到第四阶段，第五阶段和第六阶段就是高薪、高职的保障，就说说想高薪必须得把后面两个阶段的给掌握了，老铁，觉得合适采纳下啊。

第一阶段：java基本功修炼

1. è®¤è¯†è®¡ç®—机硬件

2. è®¡ç®—机组成原理

3. è®¡ç®—机软件知识

4. è®¡ç®—机网络知识

5. å¸¸ç”¨ç½‘络应用操作

6. è®¤è¯†è®¡ç®—机病毒

7. é€»è¾‘训练

8. åˆè¯†Java

9. å˜é‡å’Œæ•°æ®ç±»åž‹

10. é€‰æ‹©ç»“æž„

11. å¾ªçŽ¯ç»“æž„for

12. å¾ªçŽ¯ç»“æž„do-while

13. å¾ªçŽ¯ç»“æž„while

14. å¤šé‡å¾ªçŽ¯åŠç¨‹åºè°ƒè¯•

15. å¾ªçŽ¯è¿›é˜¶

16. ä¸€ç»´æ•°ç»„及经典应用

17. äºŒç»´æ•°ç»„

18. è®¤è¯†ç±»ä¸Žå¯¹è±¡

19. æ–¹æ³•åŠæ–¹æ³•é‡è½½

20. å°è£…与继承

21. æ–¹æ³•é‡å†™ä¸Žå¤šæ€

22. é¡¹ç›®å®žæˆ˜-汽车租赁系统

23. æŠ½è±¡ç±»å’ŒæŽ¥å£

24. å¼‚常

25. é¡¹ç›®å®žæˆ˜-QuickHit

26. Java ä¸­çš„集合类型

27. List é›†åˆ

28. Set é›†åˆ

29. HashMap é›†åˆ

30. Iterator

31. Collections ç®—法类及常用方法

32. enum

33. åŒ…装类及装箱拆箱

34. String、StringBuffer ç±»å¸¸ç”¨æ–¹æ³•æ“ä½œå­—符串

35. Date、Calendar

36. Math ç±»å¸¸ç”¨æ–¹æ³•

37. IO/NIO

38. å­—节输入流(InputStream、FileInputStream、BufferedInputStream)

39. å­—节输出流(OutputStream、FileOutputStream、BufferedOutputStream)

40. å­—符输入流(Reader、InputStreamReader、FileReader BufferedReader)

41. å­—节输出流(Writer、OutputStreamWriter、FileWriter、BufferedWriter)

42. æ–‡ä»¶å¤åˆ¶

43. Serialize、Deserialize

44. èŒåœºæ™‹å‡åŠ›ï¼šå››è±¡é™æ—¶é—´ç®¡ç†ä¸Žç²¾åŠ›ç®¡ç†

45. å¤šçº¿ç¨‹(Thread、Runnable)

46. Thread LifeCycle

47. çº¿ç¨‹çš„调度

48. çº¿ç¨‹çš„同步和死锁

49. Thread Pool

50. èŒåœºæ™‹å‡åŠ›ï¼šå›¢é˜Ÿåˆä½œ

51. Socket(TCP、UDP)

52. XML æ¦‚念、优势、规范

53. XML ä¸­ç‰¹æ®Šå­—符的处理

54. ä½¿ç”¨DOM è¯»å–、添加、删除、解析 XML æ•°æ®

第二阶段：javaweb开发

55. æ­å»ºå’Œé…ç½®MySQL æ•°æ®åº“

56. æ•°æ®åº“增、删、查、改语句

57. äº‹åŠ¡

58. è§†å›¾

59. æ•°æ®åº“备份与恢复

60. æ•°æ®åº“用户管理

61. æ•°æ®åº“设计

62. é¡¹ç›®å®žæˆ˜-银行ATM å­˜å–款机系统

63. èµ°è¿› HTML å’ŒCSS

64. åˆ—表表格及表单美化

65. CSS 高级操作

66. Bootstrap

67. CSS 组件

68. JavaScript é¢å‘对象

69. JavaScript åˆ¤æ–­ã€å¾ªçŽ¯

70. JavaScript é—­åŒ…

71. JavaScript è¯­æ³•

72. Bootstrap ç»¼åˆæ¡ˆä¾‹

73. HTML5、CSS3

74. jQuery åŸºç¡€

75. jQuery åŸºæœ¬æ“ä½œ

76. jQuery äº‹ä»¶ä¸Žç‰¹æ•ˆ

77. jQuery Ajax

78. jQuery æ’件

79. æ­å»ºWeb 环境初识JSP

80. JSP ä¹å¤§å†…置对象

81. JSP å®žçŽ°æ•°æ®ä¼ é€’和保存

82. JDBC

83. å•ä¾‹æ¨¡å¼ã€å·¥åŽ‚模式

84. MVC、三层模式

85. Commons-fileupload、CKEditor

86. åˆ†é¡µæŸ¥è¯¢

87. EL 与 JSTL

88. Servlet ä¸ŽFilter

89. Listener ä¸ŽMVC

90. Ajax 与 jQuery

91. jQuery çš„Ajax äº¤äº’扩展

92. é¡¹ç›®å®žæˆ˜â€”使用Ajax æŠ€æœ¯æ”¹è¿›æ–°é—»å‘布系统

93. åå°„

94. Linux ç³»ç»Ÿçš„安装

95. åœ¨Linux ä¸­ç®¡ç†ç›®å½•å’Œæ–‡ä»¶

96. åœ¨Linux ä¸­ç®¡ç†ç”¨æˆ·å’Œæƒé™

97. åœ¨Linux æœåŠ¡å™¨çŽ¯å¢ƒä¸‹å®‰è£…软件和部署项目

98. èŒåœºæ™‹å‡åŠ›ï¼šèŒåœºæ²Ÿé€š

第三阶段： 企业级框架开发

99. MyBatis 环境搭建

100. SQL 映射文件

101. 动态SQL

102. MyBatis 框架原理

103. Spring IOC

104. æž„造注入、依赖注入、注解

105. Spring 整合MyBatis(SqlSessionTemplate、MapperFactoryBean、事务  

处理)

106. Spring 数据源(属性文件、JNDI)、Bean 作用域

107. Spring 框架的运行原理

108. SpringMVC 体系概念

109. SpringMVC 之数据绑定、数据效验、

110. SpringMVC 之视图及视图解析

111. SpringMVC 之文件上传、本地化解析

112. SpringMVC 之静态资源处理、请求拦截器、异常处理

113. Oracle æ•°æ®åº“环境搭建、安装

114. Oracle æ•°æ®åº“ SQL、分页、备份、还原

115. Hibernate 概念、依赖

116. HQL æŸ¥è¯¢è¯­è¨€

117. Hibernate 中配置关联映射

118. HQL è¿žæŽ¥æŸ¥è¯¢ä¸Ž Hibernate æ³¨è§£

119. Struts 2 æ¦‚念、依赖

120. Struts 2 é…ç½®

121. OGNL è¡¨è¾¾å¼

122. Struts 2 æ‹¦æˆªå™¨

123. SSH æ¡†æž¶æ•´åˆ

124. ä½¿ç”¨Maven æž„建项目

125. ä½¿ç”¨Struts 2 å®žçŽ°Ajax

126. Jsoup ç½‘络爬虫

127. å¤šçº¿ç¨‹ç½‘络爬虫

128. åçˆ¬åŠååçˆ¬ç­–ç•¥

129. é€šç”¨çˆ¬è™«è®¾è®¡

130. Echart å›¾è¡¨åˆ†æž

131. IKAnalyzer åˆ†è¯

132. ä¼ä¸šæ¡†æž¶é¡¹ç›®å®žæˆ˜-代理商管理系统

133. ä¼ä¸šæ¡†æž¶é¡¹ç›®å®žæˆ˜-SL 会员商城

134. ä¼ä¸šæ¡†æž¶é¡¹ç›®å®žæˆ˜-会员管理系统

135.企业框架项目实战-互联网招聘信息采集分析平台

第四阶段： 前后端分离开发

136. GitHub

137. Git åŸºç¡€(checkout、pull、commit、push、merge ç­‰)

138. Git è¿›é˜¶(多分支协作)

139. GitLab

140. IDEA çš„使用

141. Maven ä»‹ç»(概念、仓库、构建、命令)

142. ä½¿ç”¨Maven æž„建WEB é¡¹ç›®

143. ä½¿ç”¨Maven æž„建多模块项目

144. ä½¿ç”¨Maven æ­å»ºç§æœä»“库

145. Scrum æ¡†æž¶ä»‹ç»(三个角色、三个工件、四个会议)

146. Scrum Team ç»„建团队

147. äº§å“éœ€æ±‚和用户故事

148. æ¯æ—¥ç«‹ä¼š

149. ä½¿ç”¨æ•æ·-Scrum æ–¹å¼å¼€å‘管理实战

150. å‰åŽç«¯åˆ†ç¦»ã€åˆ†å¸ƒå¼é›†ç¾¤æž¶æž„、垂直架构

151. SSM（SpringMVC+Spring+MyBatis）整合实战

152. Git、Maven ç§æœNexus

153. ç¬¬ä¸‰æ–¹æŽ¥å…¥æŠ€æœ¯ï¼ˆå¾®ä¿¡ã€é˜¿é‡Œï¼‰

154. MySQL ç”µå•†å®žæˆ˜

155. Redis（缓存服务）

156. æœç´¢å¼•æ“Ž-Solr

157. é›†æˆAPI Doc å·¥å…·-Swagger

158. å›¾ç‰‡è‡ªåŠ¨åŒ–处理：Tengine+LUA+GraphicsMagic

159. æ‰‹æœºã€é‚®ç®±æ³¨å†Œ

160. å•ç‚¹ç™»å½• Token

161. OAuth2.0 è®¤è¯

162. Jsoup ç½‘络爬虫(多线程爬虫/代理 IP çˆ¬è™«)

163. ExecutorService çº¿ç¨‹æ± 

164. IK ä¸­æ–‡åˆ†è¯

165. Postman

166. ReactJS

167. webpack

168. èŒåœºæ™‹å‡åŠ›ï¼šç®€åŽ†æ’°å†™

169. ç¨‹åºçŒ¿é¢è¯•å®å…¸ä¹‹é¡¹ç›®é¢è¯•

170.大型互联网旅游电商项目实战-爱旅行

第五阶段： 分布式微服架构开发

171. Spring Boot çŽ¯å¢ƒæ­å»º

172. Spring Boot å¸¸ç”¨æŠ€èƒ½

173. Spring Boot æ•´åˆRedis

174. Spring Boot æ•´åˆMybatis

175. å¾®æœåŠ¡æž¶æž„及架构设计

176. æ¶ˆæ¯é˜Ÿåˆ—

ActiveMQRabbitMQ

177. åˆ†å¸ƒå¼äº‹åŠ¡

178. åˆ†å¸ƒå¼é” Redis-setnx

179. Zookeeper æ³¨å†Œä¸­å¿ƒ

180. åŸºäºŽ ActiveMQ å®žçŽ°é«˜å¹¶å‘

181. Docker çŽ¯å¢ƒæ­å»º

182. Docker é•œåƒåŠ é€Ÿ

183. Docker å®¹å™¨ç®¡ç†

184. Docker é•œåƒç®¡ç†

185. Docker å®¹å™¨æ–‡ä»¶å¤‡ä»½

186. Dockerfile

187. Docker ç§æœä»“库

188. çœŸå®žäº’联网高并发电商项目实战-双十一抢购

189. å¯è§†åŒ–监控 Portainer

190. Docker Compose 容器编排

191. Docker Compose æ‰©å®¹ã€ç¼©å®¹

192. Docker Swarm é›†ç¾¤ç¼–排

193. Jenkins å®‰è£…、插件配置

194. Jenkins é…ç½®æ™®é€šä»»åŠ¡

195. Jenkins é…ç½®ç®¡é“任务

196. Jenkins è‡ªåŠ¨å‘布服务

197. Spring Cloud Eureka

198. Spring Cloud Feign

199. Spring Cloud Ribbon

200. Spring Cloud Zuul

201. Spring Cloud Config

202. Spring Cloud Hystrix

203. Spring Cloud Sleuth

204. Spring Boot Admin

205.Eureka æ³¨å†ŒåŽŸç†æŽ¢ç§˜

206. Spring Cloud 大坑解读

207. Zipkin

208. Zipkin æ•´åˆRabbitMQ

209. Zipkin æ•´åˆMySQL

210. ELK æ—¥å¿—收集

211.Kafka

212. Elasticsearch æ˜ å°„管理

213. Elasticsearch æŸ¥è¯¢/复合查询

214. Elasticsearch é›†ç¾¤/集群规划

215. Elasticsearch èšåˆ

216. Elasticsearch é›†ç¾¤ç›‘控

217. Elasticsearch æ’件

(Head/BigDesk)

218. Mycat è¯»å†™åˆ†ç¦»

219. Mycat ä¸€ä¸»å¤šä»Ž

220. Mycat å¤šä¸»å¤šä»Ž

221. Mycat æ•°æ®åˆ†ç‰‡

222. Redis

223. Redis-Redlock

224. Elasticsearch çŽ¯å¢ƒæ­å»º

225. Elasticsearch å®¢æˆ·ç«¯

226. Elasticsearch ç´¢å¼•ç®¡ç†

227. Elasticsearch æ–‡æ¡£ç®¡ç†

228. Mycat é›†ç¾¤

229. Jmeter 并发测试

230. Jmeter 生成测试报告

231. å¾®ä¿¡ç™»å½•

232. å¾®ä¿¡æ”¯ä»˜

233. æ”¯ä»˜å®æ”¯ä»˜

234. ç™¾åº¦åœ°å›¾

235. Sonar æœ¬åœ°æ£€æµ‹

236. Sonar +Jenkins çº¿ä¸Šæ£€æµ‹

237. CI/CD

238. Spring Boot æ”¹é€ çˆ±æ—…行项目实战

239. å¤§åž‹äº’联网票务类电商项目实战-大觅网

240. ES6 æ¦‚念(les、const)

241. ES6 å¯¹è±¡å’Œæ•°ç»„

242. ES6 å‡½æ•°æ‰©å±•

243. VUE çŽ¯å¢ƒæ­å»º

244. VUE.JS æŒ‡ä»¤

245.VUE 交互

246. VUE 实例生命周期

247. VUE 组件

248. VUE é¡¹ç›®çŽ¯å¢ƒé…ç½®åŠå•æ–‡ä»¶ç»„件

249.VUE 路由

第六阶段：cc服务

250. Spring Cloud Gateway

251. Consul

252. Nacos

253. Eureka、Consu、lNacos、Zookeeper 对比分析

254. Prometheus + Grafana

255. ES 分布式存储原理

256. NoSQL 数据库解决方案(Redis、MongoDB)

257. OAuth2.0 认证( authorization code 模式)

258. OAuth2.0 认证( implicit 模式)

259. OAuth2.0 认证( resource owner password credentials 模式)

260. OAuth2.0 è®¤è¯( client credentials æ¨¡å¼)

261. NAS/FastDFS åˆ†å¸ƒå¼æ–‡ä»¶å­˜å‚¨

262. Python åŸºç¡€

263. Python çˆ¬è™«

264. 大数据及 Hadoop 概述

265. 分布式文件系统 HDFS 

266. 分布式计算框架MapReduce

267. 分布式列式数据库 HBase

268. Hadoop 综合应用

269. 面试大局观

270. 职业规划  

271. 项目面试

272. 具体业务场景化解决方案

273. 更多技术专题持续增加中

我估计能把你看晕，有不清楚的可以私信我

一文读懂 Fabarta ArcGraph 图数据库丨技术解读

本文深入探讨了图数据库的发展历程、Fabarta自研图数据库ArcGraph的产品优势，以及ArcGraph如何充分利用图和向量数据库的融合优势，为AI技术的发展提供强大支持。

图数据库最早起源于上世纪六七十年代，针对复杂网络结构的理解和处理需求。随着社交网络、知识图谱、推荐系统等领域的蓬勃发展，传统关系型数据库在处理大规模、复杂网络结构数据时面临挑战。图数据库技术从1.0的小规模图存储时代快速演进到2.0的分布式时代。其独特的数据模型和查询优势，在各种复杂分析场景中展现出强大的实力。近年来，AI技术的快速发展对新时代AI数据基础设施提出了更高要求，图数据库以其强大的关联分析能力满足了AI对复杂关系处理的需求。图和向量的融合技术实现了多模态的数据处理，为AI发展提供了新的可能性。

接下来，我们将深入探讨图数据库的发展历程、Fabarta自研图数据库ArcGraph的产品优势，以及如何充分利用图和向量数据库的融合优势，为AI技术的发展提供强大支持。

图数据库架构演进

常用图数据库架构对比，图表显示了当前几种主流图数据库技术架构的对比。图数据库架构发展趋势与关系数据库相似，每种架构都有其诞生背景及优缺点。

单机架构：采用单机计算和存储，如Neo4J，架构简单且便于企业快速部署应用。但无法快速横向扩展算力和存储资源，适合小数据量、科研项目或单一场景图应用。

单机查询&分布式存储架构：实现数据的分布式存储，如JanusGraph和HugeGraph，但查询和简单计算需单一查询节点，面临大数据量、多跳和重计算分析等场景的挑战。主要用户为互联网客户，适合搜索、广告、推荐场景，侧重一跳和二跳支持，三跳外关系价值不大。

分布式查询和存储&MPP架构：解决前架构的大部分缺陷，性能提高，图数据库和图计算一体化。但计算和存储耦合，无法动态决定计算和存储节点数目与调度机制，不是真正云原生和存算分离。

云原生分布式&存算分离架构：实现分布式查询、存储和云原生存算分离，适合大数据量、多跳和查询计算一体化需求。特别适用于大数据量、多跳和查询计算一体化需求，支持云上存储，如OSS、S3等。

ArcGraph产品架构

ArcGraph是Fabarta自主研发的分布式、云原生高性能图HTAP数据库，同时也是AI时代的图数据库引擎。它全面兼容OpenCypher语言，多跳性能显著提升，支持单机、主备高可用或分布式多种部署方式。通过融合向量引擎和低代码化AI计算平台，构建大模型时代的AI基础设施，帮助企业快速构建AI应用。

查询引擎

查询引擎作为ArcGraph的大脑，采用无状态的Cypher Query Compiler引擎。通过Logos库和Nom库解析Cypher语言并生成AST。Planner进行转换，自研具备自上而下和自下而上优化框架，结合点和边统计信息、历史Plan信息，通过RBO、CBO和HBO多轮优化，生成高效执行计划。

计算引擎

高性能计算引擎作为ArcGraph的发动机，采用MPP架构。承担执行计划的DAG切割、DAG在分布式计算节点间的分发，以及执行计划的启动、暂停、恢复和删除等任务。计算引擎缓存计算结果，通过gRPC按批发送给客户端。

存储引擎

存储引擎采用share-nothing架构，提供ArcGraph持久层服务。存储层采用多级存储系统，包括高性能数据访问的内存引擎、本地SSD固态存储和异步写入的远端存储。可灵活对接单机RocksDB、分布式TiKV或云对象存储（OSS）。

ArcGraph产品优势

作为云原生图数据库，ArcGraph沿袭了当前云原生关系数据库的日志即数据思想，实现存储和计算分离的架构，提高了系统可用性和并发查询性能。通过创新的计算层缓存WAL日志方案，采用multi-raft协议确保高可用性和计算节点间一致性。高性能计算节点包括无状态的QueryEngine（QE）和半状态的ComputingEngine（CE），无缝扩展支持大图查询。基于查询热度和灵活分区策略，将大图切分为多个小图，每个小图由专门计算节点服务。对于分布性扩展，采用一致性Hash分区策略，实现负载均衡和热点抑制。计算节点配置存储介质大小以存储图的点和边数据，避免频繁下探存储节点。ArcGraph实现分布式查询，计算层采用MPP架构，每个计算节点采用基于Push模式的向量化执行引擎。存储层基于数据温度实现热、温、冷三级存储结构，提供KV存储引擎接口。采用Semi-Stateful架构，计算层增加本地高性能SSD日志Store，存储DML的WAL日志，定期进行Checkpoint，并将Checkponit数据写入底层存储引擎。

图HTAP与多模态能力

ArcGraph具备强大的图HTAP计算能力，支持低延迟、高并发和复杂事实计算，同时支持T+1场景。TP（事务处理）引擎和AP（分析处理）引擎共享CypherQuery前端，TP场景由TP引擎分布式并发执行，针对图算法类AP算子（如SSSP、PageRank）则由AP引擎负责处理。AP计算节点实现Serverless能力，根据用户请求负载差异，动态扩缩容。ArcGraph将向量、JSON和图深度融合，实现半结构化和向量能力。通过JSON和向量字段支持，实现图结构和向量数据的整合处理。采用“One Query”设计哲学，提供统一的查询接口，用户可以同时检索向量数据、JSON数据和图数据。查询语句结合向量索引扫描和图算子，简化用户业务研发复杂度。

总之，ArcGraph作为云原生架构、存查分析一体化（图HTAP）的分布式图数据库，采用Multi-Raft协议实现分布式一致性和高可用性，支持存储节点和计算节点无缝扩缩容，分布式事务和分布式查询功能。原图内存引擎提供高性能图查询和Serverless图计算能力，融合向量、JSON和图的多模态能力，构建出AI时代的多模态引擎。ArcGraph将积极拥抱GQL图语言标准，优化系统性能和产品易用性，构建大模型时代的AI基础设施，帮助企业快速构建AI应用。

如对产品或技术感兴趣，欢迎通过business@fabarta.com与我们联系，了解更多产品与解决方案信息。

什么是阿里云计算有限公司

阿里云创立于2009年，是中国的云计算平台，服务范围覆盖全球200多个国家和地区。阿里云致力于为企业、政府等组织机构，提供最安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算成为普惠科技和公共服务，为万物互联的DT世界，提供源源不断的新能源。

阿里云的服务群体中，活跃着微博、知乎、魅族、锤子科技、小咖秀等一大批明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。此外，阿里云广泛在金融、交通、基因、医疗、气象等领域输出一站式的大数据解决方案。

2014年，阿里云曾帮助用户抵御全球互联网史上最大的DDoS攻击，峰值流量达到每秒453.8Gb。 在Sort Benchmark 2015世界排序竞赛中，阿里云利用自研的分布式计算平台ODPS，377秒完成100TB数据排序，刷新了Apache Spark 1406秒的世界纪录 。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算支持不同的互联网应用。目前，阿里云在杭州、北京、青岛、深圳、上海、千岛湖、内蒙古、香港、新加坡、美国硅谷、俄罗斯、日本等地域设有数据中心，未来还将在欧洲、中东等地设立新的数据中心。

品牌口号

为了无法计算的价值

在2015云栖大会上，阿里云发布全新品牌口号及品牌广告——“为了无法计算的价值”（Creating value beyond computing. ），深入地阐释阿里云的品牌定位及品牌价值。

在传统认知中，“计算”一词对于大多数人而言太过遥远和冰冷，那是必须去花费力气破解的代码世界，与日常生活的交集看起来是那么微乎其微。然而，阿里云认为，计算的终极意义是发挥数字的力量，去解决问题、创造价值，让数字不止于数字，赋予数字以人的喜怒哀乐。六年的光阴更见证了计算对生活、对社会、对每一个普通人产生的潜移默化的影响，那是科技理性与人文感性的精彩碰撞，在和谐之中共享无法被衡量的价值。

每一次当你在社交网站上发出一张照片；

每一次当你的手机钱包多盈余一块钱；

每一次当你和朋友在电脑前观赛发出一声欢呼；

每一次当世界又迎来一个健康的婴儿；

每一次当风、阳光带来一度最清洁的能源……

这都是无法计算的价值。

阿里云LOGO

阿里云的新LOGO是从计算出发。“”来自代码中常用的符号，代表计算；中间的“-”代表流动的数据。作为现代社会基础设施的计算和数据，是随时随地在运行的。

云计算价值

阿里巴巴集团技术委员会主席王坚，曾系统性地概括了云计算对于未来世界的价值

1、互联网是基础设施

互联网是基础设施。作为一种通用技术，互联网和100年前的电力技术，200年前的蒸汽机技术一样，将对人类社会产生巨大、深远而广泛的影响。互联网作为国家信息基础设施，就像公路、港口、水、电、煤等一样，越来越成为国民经济各项事业发展的基础，越来越成为国民经济发展新的引擎，也越来越成为企业创业创新、发展壮大的关键前提。

2、数据成为新时代的生产资料。

互联网的普及，使得数据以更低的成本被自然沉淀，数据成为生产资料，人类从IT时代进入DT时代。海量的文本、、音视频等数据，通过有效分析和开发，产生新的价值。正如石油的价值体现在炼油厂的加工水平，要让海量的数据产生价值，关键就在计算的能力。计算经济将接棒"石油经济"，成为新经济时代引擎。

3、计算就是公共服务

云计算改变了用户对计算资源的获取方式，从购买产品独立构建计算设施转为寻求社会化公共服务。云计算使计算能力不再封装于具体的软硬件产品中，而以社会化服务的形式呈现，创新了商业模式。小公司可以与大公司站在同一个起跑线上，拥有和大公司一样的能力，去做他们想做的创新。

阿里云总裁胡晓明：计算将成为DT世界的引擎。

1、人类走过农业、工业时代，正迎来互联网时代的计算革命，在这个过程，阿里云的梦想是让计算成为DT世界的引擎。我们要做的，就是把计算变得更简单，未来，我们只需要一台计算机，这台超级计算机上可以跑任何应用。

2、互联网+”的大背景下，各个领域会涌现出大量视频数据、音频数据、图像数据、身体数据等，如何让这些数据算得快、算得准、算得起，是检验云计算技术创新能力的试金石。

3、中国的云计算技术开始服务于全球客户。阿里云的国际站点在新加坡上线，触角正在加速伸向最大竞争对手AWS所覆盖的地区，除了已在美国开通两个大型数据中心外，其在欧洲、东南亚、中东等地均有布局，将与亚马逊在全球竞争。

云计算发展综述

2009年9月10日，阿里巴巴十周年庆典上，阿里巴巴云计算团队以独立身份出现，命名为“阿里云”的子公司正式成立。

从2010年开始，阿里云正式对外提供云计算商业服务，希望能够帮助更多的中小企业、金融、科研机构、政府部门，实现计算资源的“互联网化”。

针对不同行业的特点，阿里云提供了政务、游戏、金融、电商、移动、医疗、多媒体、物联网、O2O等行业解决方案。其中，金融云是为金融行业量身定制的云计算服务，具备低成本、高弹性、高可用、安全合规的特性，帮助金融客户实现从传统IT向云计算的转型，助力金融客户业务创新。

电商云又名“聚石塔”，其价值在于把“电商”和“云”的价值结合，基于阿里云强大的云计算产品技术，结合淘宝开放平台的电商数据及服务，为电子商务生态中的服务商、商家提供安全、弹性、高效、稳定的基础运行环境。

2013年8月，阿里云成为世界上第一个对外提供5K云计算服务能力的公司。飞天5K单点服务器集群，拥有超过10万核计算的能力、100PB存储空间，可处理15万并发任务数，承载亿级别文件数目。

2014年7月，阿里云计算最重要的产品ODPS，正式开放商用。ODPS可在6小时内处理100PB数据。通过ODPS在线服务，小型公司花几百元即可分析海量数据。

2014年8月，阿里云发布“云合计划”，希望能够与合作伙伴一起构建适应DT（data technology）时代的云生态体系。阿里云在这个生态圈里的定位非常清楚——生态圈的最底层，提供云计算的基础服务，如弹性计算，存储服务，大规模计算等。

2014年11月，运行在阿里云计算上的“中国药品电子监管网”，正式通过国家信息安全等级保护三级测评。这是全国首例部署在“云端”的部委级应用系统。

2014年12月，阿里云抵御了全球互联网史上最大DDoS的攻击。攻击时间长达14个小时，攻击峰值流量达到每秒453.8Gb。

2015年，阿里云加快了全球化步伐，陆续启用新加坡数据中心、美国硅谷两个大型数据中心、扩建香港数据中心。5月，迪拜领军企业Meraas控股集团和阿里云正式签署合作协议，合资成立全新的技术型企业，为中东、北非地区的企业以及政府机构提供服务。6月，阿里云启动全球合作伙伴计划（MAP），在世界范围内寻找顶尖的合作伙伴，一同构建适应DT时代的云生态体系。英特尔、新加坡电信，迪拜Meraas控股集团等首批加入。11月，阿里云完成香港数据中心的规模扩大，正式启用该数据中心第二个可用区（Availability Zone）。此外，阿里云国际站也同步上线。截止11月阿里云在杭州、北京、青岛、深圳、上海、千岛湖、香港、新加坡、硅谷9个地域设有数据中心，未来还会在日本、欧洲、中东等地设立新的数据中心。

2015年7月29日，阿里巴巴集团宣布对阿里云战略增资60亿，用于国际业务拓展，云计算、大数据领域基础和技术的研发，以及DT生态体系的建设。阿里巴巴集团CEO张勇表示，“阿里巴巴集团对云计算的投入放在最高战略优先级”；同一天，阿里巴巴集团与用友网络科技股份有限公司在北京签署全面战略合作协议。

阿里巴巴集团发布2015年财报显示，阿里云保持着高增长，前三个季度分别获得了82%、106%、128%的增速，超越亚马逊和微软的云计算业务增速，成为全球增速最快的云计算服务商。

2015年云计算在成为各个领域基础设施的同时，计算的力量被进一步发挥，数据成为新的能源。4月，中石化与阿里云共同宣布展开技术合作，借助云计算和大数据，部分传统石油化工业务将进行升级，新的商业服务模式将会展开；5月，华夏保险决定采用云和分布式技术重构其电商业务系统，新的电商系统将基于阿里金融云进行建设，华夏保险成为国内首家将关键业务部署到公共云平台的人寿保险机构。7月，阿里云宣布联合中科院成立全新的实验室，共同开展在量子信息科学领域的前瞻性研究，研制量子计算机。10月，阿里云与英特尔、华大基因合作，共建中国乃至亚太地区首个定位精准医疗应用云平台，促进精准医疗的发展。

2015年10月，阿里云2015杭州云栖大会吸引了全球2万多名开发者参加，阿里云及其合作伙伴在大会上展示了量子计算、人工智能等前沿科技，同时发布15款新品。同时，阿里云新的品牌口号——为了无法计算的价值曝光。

2015年天猫双11，阿里云用技术支撑912亿交易额，每秒交易创建峰值达14万笔。全球最大规模混合云架构、全球首个核心交易系统上云、1000公里外交易支付“异地多活”、全球首个金融级数据库Oceanbase等世界级的技术，通过阿里云向外输出。

大数据时代，云计算成为了经济社会发展的基础设施。政府成为了云计算最为积极的实践者之一。目前，全国引入阿里云计算的省份和直辖市包括：海南、浙江、贵州、广西、河南、河北、宁夏、新疆、甘肃、广东、吉林、天津、云南、福建、上海等。

各地政府希望借助云计算推动电子政务、政府网络采购、交通、医疗、旅游、商圈服务等政府公共服务的电商化、无线化、智慧化应用，同时推动传统工业、金融业、服务业的转型升级，催生带动一批本地创新创业企业发展。浙江省水利厅将台风路径实时发布系统搬上阿里云，以应对台风天突增的上百倍访问量； 2014年5月，中国气象局与阿里云达成合作，共同挖掘气象大数据的价值；2015年5月，中国交通通信信息中心研发、运营的宝船网2.0系统与阿里云合作，让公众可以查询全球超过30万艘船舶的实时位置和历史轨迹。

截至2014年6月,阿里云服务的政府、企业客户超过140万。涵盖电子商务、数字娱乐、金融服务、医疗健康、气象、政府管理等多个领域。

云计算主要产品

阿里云的产品致力于提升运维效率，降低IT成本，令使用者更专注于核心业务发展。

底层技术平台

阿里云独立研发的飞天开放平台（Apsara），负责管理数据中心Linux集群的物理资源，控制分布式程序运行，隐藏下层故障恢复和数据冗余等细节，从而将数以千计甚至万计的服务器联成一台“超级计算机”，并且将这台超级计算机的存储资源和计算资源，以公共服务的方式提供给互联网上的用户。

弹性计算

云服务器ECS

一种简单高效，处理能力可弹性伸缩的计算服务。助您快速构建更稳定、安全的应用。提升运维效率，降低IT成本，使您更专注于核心业务创新。

云引擎ACE

一种弹性、分布式的应用托管环境，支持Java、PHP、Python、Node.js等多种语言环境。帮助开发者快速开发和部署服务端应用程序，并简化系统维护工作。搭载了丰富的分布式扩展服务，为应用程序提供强大助力。

弹性伸缩

根据用户的业务需求和策略，自动调整其弹性计算资源的管理服务。其能够在业务增长时自动增加ECS实例，并在业务下降时自动减少ECS实例。　

云数据库RDS

一种即开即用、稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于飞天分布式系统和高性能存储，RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和PPAS（高度兼容Oracle)引擎，并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案。

开放结构化数据服务OTS

构建在阿里云飞天分布式系统之上的 NoSQL数据库服务，提供海量结构化数据的存储和实时访问。OTS 以实例和表的形式组织数据，通过数据分片和负载均衡技术，实现规模上的无缝扩展。应用通过调用 OTS API / SDK 或者操作管理控制台来使用 OTS 服务。

开放缓存服务OCS

在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应。

键值存储KVStore for Redis

兼容开源Redis协议的Key-Value类型在线存储服务。KVStore支持字符串、链表、集合、有序集合、哈希表等多种数据类型，及事务（Transactions）、消息订阅与发布（Pub/Sub）等高级功能。通过内存+硬盘的存储方式，KVStore在提供高速数据读写能力的同时满足数据持久化需求。

数据传输

支持以数据库为核心的结构化存储产品之间的数据传输。 它是一种集数据迁移、数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。 数据传输的底层数据流基础设施为阿里双11异地双活基础架构， 为数千下游应用提供实时数据流，已在线上稳定运行3年之久。

存储与CDN

对象存储OSS

阿里云对外提供的海量、安全和高可靠的云存储服务。RESTFul API的平台无关性，容量和处理能力的弹性扩展，按实际容量付费真正使您专注于核心业务。

归档存储

作为阿里云数据存储产品体系的重要组成部分，致力于提供低成本、高可靠的数据归档服务，适合于海量数据的长期归档、备份。

消息服务

一种高效、可靠、安全、便捷、可弹性扩展的分布式消息与通知服务。消息服务能够帮助应用开发者在他们应用的分布式组件上自由的传递数据，构建松耦合系统。

CDN

内容分发网络将源站内容分发至全国所有的节点，缩短用户查看对象的延迟，提高用户访问网站的响应速度与网站的可用性，解决网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题。

网络

负载均衡

对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务。负载均衡可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。

专有网络VPC

帮助基于阿里云构建出一个隔离的网络环境。可以完全掌控自己的虚拟网络，包括选择自有 IP 地址范围、划分网段、配置路由表和网关等。也可以通过专线/***等连接方式将VPC与传统数据中心组成一个按需定制的网络环境，实现应用的平滑迁移上云。

大规模计算

开放数据处理服务ODPS

由阿里云自主研发，提供针对TB/PB级数据、实时性要求不高的分布式处理能力，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。阿里巴巴的离线数据业务都运行在ODPS上。

采云间DPC

基于开放数据处理服务（ODPS）的DW/BI的工具解决方案。DPC提供全链路的易于上手的数据处理工具，包括ODPS IDE、任务调度、数据分析、报表制作和元数据管理等，可以大大降低用户在数据仓库和商业智能上的实施成本，加快实施进度。天弘基金、高德地图的数据团队基于DPC完成他们的大数据处理需求。

批量计算

一种适用于大规模并行批处理作业的分布式云服务。批量计算可支持海量作业并发规模，系统自动完成资源管理，作业调度和数据加载，并按实际使用量计费。批量计算广泛应用于**动画渲染，生物数据分析，多媒体转码，金融保险分析等领域。

数据集成

阿里集团对外提供的稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台，为阿里云大数据计算引擎(包括ODPS、分析型数据库、OSPS)提供离线(批量)、实时(流式)的数据进出通道。

云盾

DDoS防护服务

针对阿里云服务器在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠。免费为阿里云上客户提供最高5G的DDoS防护能力。

安骑士

阿里云推出的一款免费云服务器安全管理软件，主要提供木马文件查杀、防密码暴力破解、高危漏洞修复等安全防护功能。

阿里绿网

基于深度学习技术及阿里巴巴多年的海量数据支撑， 提供多样化的内容识别服务，能有效帮助用户降低违规风险。

安全网络

一款集安全、加速和个性化负载均衡为一体的网络接入产品。用户通过接入安全网络，可以缓解业务被各种网络攻击造成的影响，提供就近访问的动态加速功能。

DDoS高防IP

针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠。

网络安全专家服务

在云盾DDoS高防IP服务的基础上，推出的安全代维托管服务。该服务由阿里云云盾的DDoS专家团队，为企业客户提供私家定制的DDoS防护策略优化、重大活动保障、人工值守等服务，让企业客户在日益严重的DDoS攻击下高枕无忧。

服务器安全托管

为云服务器提供定制化的安全防护策略、木马文件检测和高危漏洞检测与修复工作。当发生安全事件时，阿里云安全团队提供安全事件分析、响应，并进行系统防护策略的优化。

渗透测试服务

针对用户的网站或业务系统，通过模拟黑客攻击的方式，进行专业性的入侵尝试，评估出重大安全漏洞或隐患的增值服务。

态势感知

专为企业安全运维团队打造，结合云主机和全网的威胁情报，利用机器学习，进行安全大数据分析的威胁检测平台。可让客户全面、快速、准确地感知过去、现在、未来的安全威胁。

管理与监控

云监控

一个开放性的监控平台，可实时监控您的站点和服务器，并提供多种告警方式（短信，旺旺，邮件）以保证及时预警，为您的站点和服务器的正常运行保驾护航。

访问控制

一个稳定可靠的集中式访问控制服务。您可以通过访问控制将阿里云资源的访问及管理权限分配给您的企业成员或合作伙伴。

应用服务

日志服务

针对日志收集、存储、查询和分析的服务。日志服务可收集云服务和应用程序生成的日志数据并编制索引，提供实时查询海量日志的能力。

开放搜索

解决用户结构化数据搜索需求的托管服务，支持数据结构、搜索排序、数据处理自由定制。 开放搜索为您的网站或应用程序提供简单、低成本、稳定、高效的搜索解决方案。

媒体转码

为多媒体数据提供的转码计算服务。它以经济、弹性和高可扩展的音视频转换方法，将多媒体数据转码成适合在PC、TV以及移动终端上播放的格式。

性能测试

全球领先的SaaS性能测试平台，具有强大的分布式压测能力，可模拟海量用户真实的业务场景，让应用性能问题无所遁形。性能测试包含两个版本，Lite版适合于业务场景简单的系统，免费使用；企业版适合于承受大规模压力的系统，同时每月提供免费额度，可以满足大部分企业客户。

移动数据分析

一款移动App数据统计分析产品，提供通用的多维度用户行为分析，支持日志自主分析，助力移动开发者实现基于大数据技术的精细化运营、提升产品质量和体验、增强用户黏性。

万网服务

阿里云旗下万网域名，连续19年蝉联域名市场NO.1，近1000万个域名在万网注册！除域名外，提供云服务器、云虚拟主机、企业邮箱、建站市场、云解析等服务。2015年7月，阿里云官网与万网网站合二为一，万网旗下的域名、云虚拟主机、企业邮箱和建站市场等业务深度整合到阿里云官网，用户可以网站上完成网络创业的第一步。

云计算行业解决方案

多媒体解决方案

使用阿里多媒体云服务，坐享阿里领先的海量存储集群、国内海外多节点部署的CDN网络、强大的转码、渲染、处理服务等。共享淘宝天猫一样专业及响应迅速的技术保障和运维能力。同时阿里云资深架构师和官方认证的上云服务提供商也为您提供专业的架构咨询和服务。

物联网解决方案

基于高性能、低成本、灵活扩展的阿里云计算定制的物联网解决方案，助力传统硬件厂商和中小平台服务商快速搭建稳定可靠、安全可控的物联网平台，实现顺利转型、升级。

网站解决方案

阿里云依据网站不同的发展阶段，提供更合适的架构方案，有效降低网站的开发运维难度和整体IT成本，并保障网站的安全性和稳定性，节约大量的人力和资金投入。

金融解决方案

阿里金融云现在面向金融机构和微金融机构开放, 为金融行业量身定制的云计算服务，具备低成本、高弹性、高可用、安全合规的特性，帮助金融客户实现从传统IT向云计算的转型，并为客户实现与支付宝、淘宝、天猫的直接对接，助力金融客户业务创新，提升竞争力。

游戏解决方案

阿里云为游戏客户量身打造更低虚拟比更高稳定性的游戏专属集群、多场景多类型的架构部署方案、海量游戏数据分析解决方案、VIP护航服务等专业游戏解决方案，满足各种游戏类型客户快速部署、稳定运行、精细运营的需求。

医疗解决方案

融合云计算、大数据优势，连接用户、医疗设备、医疗机构以及医疗ISV，致力于构建医疗行业云生态。云计算弹性可扩展，帮助医疗健康行业创新应用更“轻”更高效。大数据解决方案，让医疗数据压力变为数据优势。海量存储、专有网络，构建医学影像平台，实现远程医疗。

政务解决方案

立足于对政务信息化的深刻理解，在信息和通讯技术上持续创新，构筑开放共享、敏捷高效、安全可信的政务云基础架构，并通过与政府行业的集成商和ISV密切合作，具备全面的政务云服务能力，能够为政府部门提供共享的基础资源、开放的数据支撑平台、丰富的智慧政务应用、立体的安全保障及高效的运维服务保障。

渲染解决方案

使用阿里云和瑞云科技（Rayvision）联合推出的渲染云服务， 您可以在短短几秒钟内调用数以千计的云服务器进行并行渲染，且按照渲染量计费。瑞云科技的技术团队拥有超过十年的**级项目渲染经验，随时提供专业技术支持。

O2O解决方案

结合各类型O2O场景（如酒店、餐饮、在线旅行服务、POS支付、WIFI接入、生鲜快送、汽车服务、房产装修等），为O2O行业客户提供高质量低成本的网络、计算、存储、大数据等基础资源。帮助行业客户快速拓展O2O业务，提升用户使用体验，助力O2O客户走进互联网的“场景时代”。

“OSS”是“Oqibo Site Server”的缩写，那么它在互联网领域中的应用广泛吗？

OSS作为"Oqibo Site Server"的缩写，在中文中被译为"Oqibo站点服务器"。这篇文章将深入解析这一英文缩写，包括其英文原词、中文拼音（zhàn diǎn fú wù qì），以及在英语中的广泛使用程度，大约为985。此外，还将讨论OSS的分类、适用领域以及相关示例应用。

OSS的中文含义明确，它代表了"Oqibo站点服务器"的概念。在技术领域，尤其是互联网行业，OSS作为一种常见的缩写词，被广泛应用于网站管理和数据存储。其应用示例如在构建网站时，OSS用于托管静态文件，如、视频等，提高网站的加载速度和用户体验。

总的来说，OSS是一个专门用于网络站点服务的术语，它的存在旨在简化术语并提高效率。不过，请注意，尽管信息来源于网络，但仅为学习和交流使用，版权归属于原作者，使用时请自行核实，以确保准确性和安全性。