美國FDA通過首款嵌有感應器的數位藥丸

美國FDA通過首款嵌有感應器的數位藥丸 美國FDA通過嵌入數位攝取追蹤系統的藥丸Abilify MyCite,該藥丸嵌入感應器並由食物萃取物組成,當被吞入後與胃液接觸就會觸發訊號,經由貼布接收後,可讓患者就能透過手機app掌握藥丸攝入狀況,或讓第三方通過網站存取相關資訊。 文/陳曉莉 | 2017-11-15發表 示意圖,與新聞事件無關。 圖片來源: Proteus 美國食品暨藥物管理局(Food and Drug Administration,FDA)本周一(11/13)批准了首款嵌有數位攝取追蹤系統的藥丸—Abilify MyCite,該藥丸主要用來治療精神分裂、躁鬱症,或是作為成人憂鬱症的附加治療,可用來追蹤藥品到底被攝入了沒。該追蹤系統是由四大元件所組成,一是嵌有感應器的阿立哌唑藥丸Abilify MyCite,二是MyCite貼布,三是MyCite行動程式,以及一個可供第三方存取的入口網站。藥丸中嵌入的是IEM感應器,它是由食物萃取物所組成,只有砂粒般大小,在與胃液接觸時可被激發,並傳遞資訊予貼布,貼布會紀錄服藥的日期與時間,再將其轉至行動程式上,以讓患者得以從自己的手機上追蹤藥丸的攝入狀況,也能授權醫療機構與物護人員透過入口網站存取相關資訊。FDA精神病學主任Mitchell Mathis表示,能夠追蹤精神疾病的藥物攝入狀況對某些患者來說是有幫助的,FDA支持處方藥的新技術應用與發展,亦承諾與業者以了解技術對患者及處方者所帶來的好處。Abilify MyCite是由日本的大塚製藥與專門研發數位醫藥的Proteus合作打造。大塚製藥表示,此一系統是專為患有嚴重精神疾病的個人所設計,讓他們能紀錄每日的藥物攝取量,亦可授權家人或醫護團隊藉由入口網站存取他們的服藥、心情或活動狀況,患者亦能隨時中止資訊的分享或完全退出該程序。不過,Abilify MyCite目前的追蹤能力並非100%精準,大塚製藥提醒,它通常需要30分鐘至2小時的時間來偵測藥丸的攝入,有時也可能沒有紀錄到,所以若確定已經服藥了,便不應再重複服用。

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百度進軍智慧喇叭市場,首款產品raven H現身

百度進軍智慧喇叭市場,首款產品raven H現身 百度在今年2月買下渡鴉科技,以該公司的人工智慧、語音助理為基礎,本周發表了首款智慧喇叭raven H,外觀就像彩色積木,支援Wi-Fi、藍牙、Zigbee,可喚醒語音助理搜尋網路資訊、播放音樂、叫車或控制家電。 文/陳曉莉 | 2017-11-17發表 raven H採用活潑的色彩,外型就像積木。可透過「小度」喚醒語音助理搜尋資訊、播放音樂。 圖片來源: Globe Newswire 百度於本周三(11/16)發表了在今年2月收購渡鴉科技(Raven Tech)之後所發表的首款硬體產品raven H,此為基於渡鴉DuerOS2.0人工智慧暨語音助理平台的高階智慧喇叭,售價為1699元人民幣(約台幣7825元),預計於12月上市。同一天百度也展示了同樣屬於raven產品線的6軸情緒機器人raven R與家用機器人raven Q。raven H是由瑞典新創消費性電子產品製造商Teenage Engineering協助設計,有別於市場上的智慧喇叭多走雅緻風,raven H的設計顯得更活潑,看起來像是個彩色積木,喚醒它的關鍵字為「小度」,支援Wi-Fi、藍牙、Zigbee與USB Type-C,可用語音要求它搜尋資訊、播放音樂、叫計程車,並可用來控制第三方智慧家電。百度強調DuerOS2.0擁有極為強大的互動能力,例如詢問某場球賽的轉播日期時,raven H講出答案之後會詢問是否要設定鬧鐘,屆時也會自動設定好播放環境。特別的是,raven H最上方的那塊「積木」是個LED顯示觸控控制器,利用磁鐵與主體連結,可方便拆卸,隨身攜帶,按住它就能以語音發號施令。百度最後展示了紅色的6軸情感機器人raven R(下圖),它也能與人類對話,可以跳舞,控制智慧家電,臉部即是上述的LED顯示觸控控制器,用LED燈充當眼睛來顯示不同的表情。明年則計畫推出戰車造型、可行走的家用機器人raven Q,將整合同步定位與地圖構建(simultaneous localization and mapping,SLAM)、電腦視覺、語音辨識及自然語言處理等功能。百度並未公布raven R的售價與上市日期,而raven Q現為仍在開發中的概念性產品。

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【東南亞最大叫車服務Grab揭露三大技術關鍵】億級搜尋平臺如何又快又準又穩定

【東南亞最大叫車服務Grab揭露三大技術關鍵】億級搜尋平臺如何又快又準又穩定 東南亞最大的叫車服務平臺Grab,服務的範圍涵蓋全東南亞地區的國家,在2012年才創立,在短短的幾年內,目前一年已經超過10億次的搭乘次數,不過,業務突然增長也為Grab帶來挑戰,平臺每天大約需處理數億多個地理位置查詢請求,要如何提供毫秒級的查詢服務,還要兼顧搜尋結果的準確性,是Grab服務爆紅後最大的難題 文/何維涓 | 2017-11-11發表 東南亞最大叫車服務平臺Grab每年超過10億的搭乘次數,叫車App每天需要處理數億筆的地理位置查詢請求,近日Grab資深工程師吳煒彬在臺揭露,如何讓搜尋平臺又快又準又穩定的背後技術關鍵。 (攝影/何維涓) 東南亞最大的叫車服務平臺Grab,和Uber、滴滴打車類似,主要的業務都是處理叫車服務,服務的範圍涵蓋全東南亞地區的國家,包含緬甸、泰國、越南、馬來西亞、新加坡和菲律賓等國的132個城市,共有180萬個司機。Grab在2012年才創立,在短短的幾年內,目前一年已經超過10億次的搭乘次數,不過,業務突然增長也為Grab帶來挑戰。Grab資深工程師吳煒彬表示,由於叫車平臺需要用戶輸入起始點和終點的地理位置資訊,平臺每天大約需處理數億多個地理位置查詢請求,要如何提供毫秒級的查詢服務,還要兼顧搜尋結果的準確性,是Grab服務爆紅後最大的難題。Grab在2013年時決定導入這個知名的開源搜尋工具Elasticsearch,來因應多種資料查詢和Log追蹤的需求。在Grab團隊中,一手包辦所有Elasticsearch叢集管理工作的吳煒彬,他解釋,當時為了方便保存和搜尋MySQL的稽核Log日誌檔。原本所有MySQL資料庫中的變動都儲存在文字格式的Log檔中,管理不易,更難以追蹤。於是,Grab改將Log記錄寫入Elasticsearch中儲存,透過Elasticsearch,可以搜尋MySQL的每一次存取,每個欄位的任一項數值異動。Elasticsearch是荷蘭一位開發者Shay Banon在2010年推出的的開源分散式搜尋分析系統,使用Apache Lucene來儲存JSON文件,也可提供全文搜尋的功能。因為Elasticsearch具有高可擴充性(Scalability)與可用性(Availability)的特質,再加上資料處理效能高,許多企業都採用了Elasticsearch,就連維基百科、GitHub、英國衛報、Stackoverflow等網站,都用Elasticsearch來處理內容搜尋與資料處理分析的工作。吳煒彬表示,保存Log記錄是Elasticsearch常見的應用方式,透過Elasticsearch來儲存Log檔,有助於用可視化的形式來呈現Log搜尋的結果,不過,Grab不僅用Elasticsearch來儲存Log檔,後來,更進一步透過Elasticsearch來搜尋叫車服務的熱門地點(POI,Point of interest)。這是叫車服務中,影響車輛調度效率,最關鍵的參考資訊。在叫車服務中,設定路線是影響用戶體驗的第一個關鍵,用戶打開Grab叫車App後,需輸入用戶姓名、地址和附近建築物的類型等,再透過搜尋欄位來輸入上下車的位置。Grab提供了3種搜尋方式,第一種是就近搜尋,也就是當用戶打開App後,會自動偵測用戶所在位置,透過詢問的方式與用戶確認上車位置,第二種則是以用戶地理位置為基礎的文字搜尋,透過用戶輸入的地址來搜尋出發地和目的地。第三種搜尋方式比較特別,若用戶不知道自己所在的位置,可以透過逆向搜尋的方式來搜尋上車地址,舉例來說,用戶可以輸入附近的商店、鄰近的街道名稱,並透過地圖將自己的位置定位出來,就能找到用戶目前所在的位置。來自132國的Grab用戶,每天透過App查詢地點來叫車的地理資料查詢次數,累計多達數億次,這是叫車App中最常用的第一項功能。為了簡化用戶輸入過程,不論用哪一種搜尋方式,叫車App都會提供相關地點選單,推薦10~30個地址或地點的清單,讓用戶點選,來簡化輸入過程,也能減少對後端系統的負擔。根據不同業務場景,訂製出合適的搜尋策略由於Grab叫車服務遍及東南亞各國,吳煒彬指出,用戶所用語言和地址資訊也有很大的差異,因此,Grab得根據不同國家的用語特色和慣用地址描述方式,來客製每個國家的搜尋機制。尤其,「語言的分詞機制會影響了龐大地理位置搜尋任務的效率,」吳煒彬表示,東南亞的語言,每個單詞都是連在一起的,不像英文每個單詞中間會有空格,因此,系統必須分析整個句子,才能根據語法,正確解析每一句的意思,Grab為了解決語言的問題,創造多個不同的語言分析器,將索引的方式分成不同的版本。不過,「Elasticsearch跟一般資料庫不同的是,Elasticsearch使用逆向索引(Inverted index)的機制!」吳煒彬解釋,一般的正向索引每一行就是一筆資料,每一列就是該筆資料不同的屬性,Elasticsearch則是完全相反,每一行是屬性,而每一列是一個Host,Host中有單筆資料的編號(Document id),簡單來說,Elasticsearch在寫入3筆地址資料時,會先根據分詞萃取出文字(Term),在合併(Merge)之後,比對出每個文字重複出現在那些資料編號中,並將該資訊記錄下來。舉例來說,編號1的資料只有Grab辦公室的名稱,編號2資料則是Grab辦公室的地址,編號3資料包含Grab辦公室名稱和經緯度,因此 3筆資料同時被寫入Elasticsearch時,Elasticsearch會先合併,將相同的關鍵字提出來,因此,用戶搜尋Grab時,Elasticsearch就能快速搜尋到與Grab關鍵字相關的資料編號,並將搜尋到的結果提供給用戶。也因此,Elasticsearch逆向索引的特性,讓Grab每天面對數億筆查詢的服務量,可以提供用戶毫秒級的查詢服務,但是,只有速度還不夠,Grab還要解決另一個挑戰是查詢結果的準確性。提高搜尋準確度的關鍵:評分系統搭配權重機制為了因應不同的業務場景,Grab在用戶搜尋地理位置的過程中,加入權重的機制,將不同的搜尋關鍵字,依照業務場景來調整,透過該評分系統,提供更準確的搜尋結果。在用戶輸入搜尋的文字後,系統會透過比對關鍵字與資料庫裡的每筆資料的相對應程度,像是10個字元中,有幾個字元相同,或是這個關鍵字出現的次數,綜合以上結果,算出一個分數再乘以不同的權重,最後,每個鍵值(Key-value)的資料欄位都會有一個分數,系統再選擇前10或是20得分高的結果,提供給用戶。而不同國家的地址資訊也會有不同的特色,吳煒彬指出,郵遞區號在越南不太明確也較少人使用,但是,在新加坡每棟建築物都有不同的郵遞區號,因此,根據郵遞區號就能找到非常準確的地理位置。由於不同國家地址資訊的差異,Grab調整搜尋的策略,加入了權重的機制,若用戶在越南用郵遞區號搜尋,系統則會忽略該欄位,將郵遞區號搜尋的權重調整到最低,但是在新加坡,系統就會將郵遞區號的搜尋權重調整到最高。吳煒彬認為,加入權重的機制,還能夠讓大範圍的搜尋也不會出錯,他舉例,用戶搜尋臺北時,臺北101和一家位於九份名為臺北牛肉麵商店,相關度的分數會相同,但是加入權重機制,可以考慮其他資料欄位的得分,因為臺北101的地址欄位也會含有臺北的字元,因此綜合計算分數後,臺北101的得分會比九份的臺北牛肉麵高。另外,Grab也採用邊緣語言模型Edge NGRAM分析器,來預測用戶輸入的行為,在用戶輸入的過程中,當用戶輸入兩個字元,系統就會提供用戶相關的字。以「Cecil office」為例,Grab將最小邊緣和最大邊緣定義為2和8個位元,也就是說,從2個位元到8個位元先總共儲存了7個索引,因此,在用戶輸入「Ce」兩個字元時,系統就會開始出現相關的索引結果, 若使用者輸入的字元越多,得到的結果也會越正確。建立資料庫的監控和警示系統,確保服務不中斷除了查詢地理位置速度要快,搜尋結果又要準確之外,Grab億級搜尋平臺的第三個挑戰是,服務更不能中斷,吳煒彬表示,開源版本的Elasticsearch並沒有提供監控和警示的功能,於是,Grab用Go語言開發一套Elasticsearch Proxy系統,來擷取所有https的請求資訊,包括來源IP位址、回應時間、查詢內容等,將這些Log檔儲存下來後,可加入其他Log分析系統,像是Scalyr,或是用Elasticsearch 提供的Log收集分析平臺Elk(Elasticsearch、Logstash、Kibana的簡稱)。但是,擁有監控的機制還不夠,由於Elasticsearch去中心化叢集的特性,會造成當程式指定接收查詢的伺服器不能運作,服務就會有癱瘓的風險,在Elasticsearch運作機制中,每一個伺服器是一個節點,由多個伺服器組成叢集,每一臺伺服器同時有3個角色:Masternode、Datanode和用來解析Log的Ingestnode,每臺伺服器都可以接受查詢請求,接收到查詢請求的伺服器,會透過搜尋叢集的資訊,將需要查詢的資訊發送到相對應的伺服器上,每一臺伺服器都會將查詢執行一遍,得到結果後,再將結果回傳給接收請求的伺服器,最後,由接收請求的伺服器將所有查詢結果排序後,回送給用戶查詢結果。為了避開指定伺服器運作影響服務的風險,Grab採用輪替式DNS(DNS round robin)的機制,透過DNS主機設定多組IP,來分散風險之外,還能達到負載平衡,讓每臺伺服器都能輪流接收查詢請求,因為整合查詢結果的工作,需要消耗CPU資源,輪替的方式可以確保資源消耗不會集中在單一一臺伺服器上。不過,吳煒彬坦言,這個作法會衍生一個問題,若其中有一臺伺服器當機了,DNS主機不會得知,仍舊會將查詢請求送至這臺當機的伺服器,就無法回傳查詢結果,他推算,約80%的查詢可以成功,但有20%失效的風險。為了解決這個問題,Grab用AWS 的Elasticsearch服務所提供的心跳查詢功能,檢測每一臺伺服器的健康程度,若與某一臺伺服器的心跳查詢失敗,DNS主機就不會將請求發送至該伺服器。心跳查詢解決了2成失效的風險,但又產生了另一個問題,吳煒彬補充,由於Elasticsearch去中心化叢集的特性,一臺伺服器同時是Master和Slave,若某一臺伺服器的Datanode查詢,占了大部分的CPU和記憶體資源,就會影響到Masternode 的使用,Masternode無法執行心跳查詢,確保伺服器的健康狀況,可能導致服務中斷。後來,Grab決定將Masternode獨立出來,作為Masternode的伺服器不 需要太多儲存空間,也不需要高效能的CPU和記憶體,只需要管理叢集的資訊,並即時反饋ELB心跳查詢的結果,而Datanode因為要處理查詢請求,需要比較高效能的CPU和記憶體,以及儲存資源。Grab在Elasticsearch的部署上,一開始自行用開源的程式建立部署,後來因為監控和警示的功能,採用了AWS提供的Elasticsearch服務,監控的功能整合到Cloudwatch上,較方便監控。不過,吳煒彬指出,AWS的Elasticsearch服務為了方便管理,禁用了Endpoint,且用戶權限管理系統也不完善,若企業要在叢集中加入新的用戶權限,假設整個叢集有10個節點,AWS的作法是先建立10個新節點,並將原來10個節點的數據,發送到新的節點上,但是,「數據遷移時,容易對原來的叢集產生性能上的影響。」他說。Grab最終採用了Elasticsearch的企業版本,原因是Elasticsearch的企業版本涵蓋了AWS上所提供的功能,也提供商業化的插件(Plug-in),像是監控和警示的功能,另外,企業版提供用戶權限管理系統,增加新的用戶權限,不需要經過數據遷移。「以前是透過查詢找數據,現在可以透過數據來找查詢!」吳煒彬表示,未來,Grab還預計透過真實數據來驗證每一條查詢規則的關係,進而分析更複雜的用戶行為,針對個人推出客製化的銷售策略,舉例來說,若某一個時段的一個路線有許多查詢,代表這些查詢之間是競爭的關係,因此,Grab就能在叫車的尖峰時段提供收費,或是也能透過用戶查詢搭車路線的規則,將用戶分類成通勤族、遊客等不同類別的用戶,推出適合用戶行為的優惠方案。Grab為了解決同一臺伺服器可能因為查詢占用大部分的資源,而影響心跳查詢效能,決定將Masternode獨立出來,由Masternode負責管理叢集的資訊,並即時反饋ELB心跳查詢的結果。攝影/何維涓 

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微軟發表開源韌體計畫Cerberus專案,致力於改善OCP伺服器韌體安全

微軟發表開源韌體計畫Cerberus專案,致力於改善OCP伺服器韌體安全 伺服器硬體一直缺乏資料的安全保護,而Cerberus即是個用來保護、偵測與恢復針對韌體攻擊的專案 文/陳曉莉 | 2017-11-11發表 微軟本周發表了Cerberus專案(Project Cerberus)來改善硬體裝置的韌體安全,這也是微軟繼2016年10月所推出的Olympus專案(Project Olympus)之後,另一項將貢獻給開放運算計畫(Open Compute Project,OCP)的作品。Olympus專案是微軟的超大型雲端硬體設計,屬於開源硬體開發的新模式,就像開源碼軟體的分支一樣,它同樣允許開發人員根據需求變更其硬體設計。目前Olympus專案已完成硬體設計並藉由OCP開源,同時也已部署在Azure上的Fv2虛擬機器家族,是Azure上首個產品化的Olympus專案設計。至於Cerberus專案即是Olympus專案的下一步。若說Olympus專案是個開源的硬體專案,那麼Cerberus就是個開源的韌體安全專案。Azure硬體架構總經理Kushagra Vaid指出,伺服器硬體一直缺乏資料的安全保護,而Cerberus即是個用來保護、偵測與恢復針對韌體攻擊的專案,當人們於雲端處理資料時,得以信賴它們是在採用安全韌體的硬體上執行。Cerberus專案符合NIST 800-193《平台韌體防災準則》的草案規範,它針對主機板與輸入/輸出設備上的各種韌體提供一個硬體可信任架構,自硬體預先啟動到運作之間執行嚴格的存取控制與完整性驗證,將得以防範擁有管理權限的內賊,也能杜絕開採作業系統、應用程式或hypervisor漏洞的惡意程式與駭客,預防韌體遭到竄改,或是來自供應鏈的攻擊。Cerberus專案含有一個執行安全程式碼的加密微控制器,它能監聽自主機經由SPI bus(存有韌體)到Flash裝置的存取,因此能持續藉由衡量與驗證這些存取來確保韌體的完整性,以防範未經授權的存取或惡意更新。由於該專案的規格並未鎖定任何CPU或I/O架構,因此適用範圍極廣,規模可從大型的資料中心到小型的IoT裝置,其平台安全性亦可延伸到所有基於同樣架構原則的I/O設備。微軟亦與Intel合作以探索平台韌體安全性的最佳導入模式,亦計畫將Cerberus專案貢獻給OCP。目前Cerberus專案的規格草案僅涵蓋主機板上的韌體,如UEFI BIOS、BMC與Options ROMs,未來將與社群合作將該規格延伸到各種I/O元件,包括傳統硬碟、固態硬碟、網路卡、可程式邏輯裝置(FPGA)或GPU等。

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Apple Watch熱賣,蘋果重登穿戴裝置市場寶座

Apple Watch熱賣,蘋果重登穿戴裝置市場寶座 根據Canalys的第三季穿戴裝置市場報告,穿戴裝置出貨量因健康腕帶逐漸退燒,市場出貨量較同期衰退2%,但智慧型手錶在蘋果Apple Watch 3拉抬下表現亮眼,使蘋果拿下穿戴裝置市場寶座,小米、Fitbit則分居二、三名。 文/林妍溱 | 2017-11-15發表 示意圖,與新聞事件無關。 圖片來源: Apple 市調機構Canalys周二發佈第3季全球穿戴式裝置市場報告,蘋果在Apple Watch 3銷售暢旺帶動下,上季出貨390萬支創下全年最高,也讓蘋果重返寶座。  根據研究數據,全球穿戴式裝置出貨1730萬隻,主要原因在於僅具基本功能的健康腕帶逐漸退燒,拖累整個穿戴裝置市場較去年同期衰退2%。 然而智慧型手錶卻表現亮眼。蘋果拿下市佔23%,具備LTE連網支援的Apple Watch 3居功厥偉。Canalys分析師Jason Low指出,LTE-based Apple Watch 3本季出貨80萬支為行動連網機種,強勁需求粉碎了服務供應商對消費者信心的疑慮。 但他認為上一季Apple Watch 3雖然出貨亮眼,但仍未發揮其全部潛能,原因在於主要市場,供應商低估Apple Watch的需求而供貨不及。例如中國電信業者不支援Apple Watch 3,迫使消費者延後或不願購買,因此第4季電信業者除了積極備貨外,也應強化遠端服務調度系統的能力。 其他業者方面,第3季小米和Fitbit分別以360萬(21%)及350萬(20%)的出貨量緊追在後。華為及三星則以6%及5%拿下4、5名。華為、三星和蘋果作為全球三大智慧型手機業者,皆發揮手機拉抬銷售智慧型手錶銷售的策略。除了健康量測功能之外,業者也積極強化穿戴裝置的設計及其他主要功能,以增加用戶黏性及品牌忠誠度。 這也是第4季的發展重點,分析師並表示Google的Android Wear必須再更加把勁,協助硬體業者改善產品使用體驗,並壯大app生態體系,否則市場將被蘋果、三星及Fitbit加速整併。 

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【深度剖析企業級K8s服務】Google雲端平臺容器引擎GKE總是最快支援新版K8s,要讓海量容器管理更簡單

【深度剖析企業級K8s服務】Google雲端平臺容器引擎GKE總是最快支援新版K8s,要讓海量容器管理更簡單 企業在GCP上使用Kubernetes服務,除了可以快速嘗鮮Kubernetes新功能,還可以跟GCP上的大數據分析工具、無伺服器應用結合 文/王立恒 | 2017-11-15發表 Google今年不斷強化GKE管理介面,可以將大量容器組成的叢集,視為一個管理單位(稱為Pod),還能從Workload、網路、儲存等角度來管理資源運用,要讓多叢集、大量容器、多應用的複雜管理像是已經相當成熟的大量VM管理方式一樣。 Google雲端平臺容器引擎GKE重點策略1. 主導Kubernetes平臺技術發展,搶先卡位容器市場至高點2. 以應用叢集為管理核心,簡化大量容器節點管理的複雜度早在10前就開始使用容器技術的Google,以原先自家內用的容器調度工具Borg為基礎,重新在2014年打造了一個開源的容器調度平臺,這就是Kubernetes專案的起源。Google也是率先將容器服務推上雲端的公有雲供應商,早在2014年11月時,就在自家公有雲平臺GCP上,以Kubernetes為核心調度引擎,推出了Google容器引擎(Google Container Engine,GKE)測試版,支援Docker容器的調度工作,2015年時,正式上線。在Google開出第一槍,為搶占Docker容器調度的市場需求,各廠商也紛以各種形式支援Kubernetes,像是很早開始押寶的紅帽,在OpenShift 3.0版就已經完成整併。而微軟則在Azure上推行容器服務,除Kubernetes外,也相容DC/OS及Swarm。而今年則連IBM、甲骨文也在旗下雲端服務支援Kubernetes。這波熱潮,或許也是Google一開始未能料想的火紅。Kubernetes自動化程度再升級,連節點修復都能自動化雖然各家廠商支援Kubernetes的特色都有所差異,不過仍不脫離以此工具的核心調度功能為主,而已Kubernetes為核心的Google容器引擎也不例外。在9月底時,Google也宣布,已經開始支援部分企業用戶導入最新的Kubernetes 1.8版本。目前運作在Google雲端平臺的GKE,主要鎖定了Docker容器調度需求,開發者可以直接宣告容器環境的組態,在JSON設定檔中,宣告CPU、記憶體以及容器複本數量。完成宣告後,Google容器引擎便會根據該組態設定,建置出容器基礎架構。而因應容器時代,Google也有推出自家的容器作業系統Container-Optimized OS,不僅內建了Docker runtime,也預先安裝Kubernetes執行所需要的元件。在近日,Google也加強了Google容器引擎的自動化功能。首先是節點自我修復功能,目前是Beta版本。利用此功能,Google容器引擎可以透過Kubernetes內建的節點探測功能,定期檢查叢集內節點的運作狀況,若發現異常狀況,Google容器引擎便會啟動修復程序。第二個自動化功能則是自動升級功能,現在已經是正式功能,系統可以自動將Kubernetes叢集升級至最新版。而想要在同一叢集內,建立出異質組態設定虛擬機,也可以利用Google所推出節點池(node pools)功能,在架設叢集時,單一叢集內可以使用不同規格(如CPU數、記憶體容量不同)的虛擬機器。因此,叢集內的節點,可以擁有不一樣的硬體規格,彈性滿足企業不同的需求。支援SAP、微軟等商用大廠解決方案,增強GCP豐富度除容器引擎外,現階段GCP支援容器功能為主的產品,包含了私密的Google容器儲存庫,以及加強CI/CD自動化流程的Google容器建置工具。而Google的使用者,在GCP平臺上,同時也能根據自己需求,介接Google公有雲服務上其他不同種類型的服務,滿足不同的容器應用情境。例如,GCP平臺上所提供的紀錄監控功能,就包含了Stackdriver Logging、Stackdriver Monitoring,監控容器應用程式的運作狀況。而先搶先一步開始使用無伺服器架構的企業,現在也有Beta版本的Google Cloud Functions。不僅如此,Google GCP上也支援了其他大廠的商用軟體解決方案。例如,Google也與SAP合作,現在GCP上可以原生使用SAP HAHA以及SAP商用軟體套件。同時,GCP也跨平臺支援微軟常見的商用軟體,包含SQL Server、Windows Sever及PowerShell等。

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【深度剖析企業級K8s服務】微軟Azure Container Service多方管道支援K8s,雙吃Windows和Linux企業需求

【深度剖析企業級K8s服務】微軟Azure Container Service多方管道支援K8s,雙吃Windows和Linux企業需求 在Kubernetes 1.5版同時支援調度Linux容器及Windows容器後,公有雲Azure可以一起通吃Linux及微軟環境的開發者 文/王立恒 | 2017-11-15發表 起初,Azure容器服務最先整合的調度工具是Docker Swarm,後來除了整併Mesosphere的DC/OS外,今年2月也正式支援了Kubernetes,目前已經更新至Kubernetes 1.8.1版,提供開發者多方選擇。(圖片來源/微軟) 微軟Azure Container Service重點策略1. 單一平臺可管理Windows和Linux的容器叢集2. 開發工具深度整合容器部署,挾開發工具生態系優勢搶攻企業市場在微軟執行長Satya Nadella上任之後,近年微軟無論是擁抱Linux或是走向開源的可說成效有目共睹,其公有雲平臺Azure也依循著微軟擬定的戰略,一併支援Linux及Windows容器,根據微軟統計,在Azure上使用Linux容器才是主流。起初,Azure容器服務最先整合的調度工具是Docker Swarm,後來除了整併Mesosphere的DC/OS外,今年2月也正式支援了Kubernetes,目前已經更新至Kubernetes 1.8.1版。在2016年7月加入微軟的Kubernetes共同創辦人Brendan Burns,也背負帶領Azure容器服務團隊的重任,找來這名大將,對微軟無疑是打上了一劑強心針。現在Azure同時提供建置容器、VM基礎架構的服務,不過建置起這些基礎架構僅是第一步,後面的管理工作才是真的挑戰,像是開啟、關閉容器,或是隨需進行水平擴充。同時,容器環境的管理也要拉高自動化程度,讓開發者可透過工具調整基礎架構,不須介入底層機器的管理。因此,Azure容器服務的目的,便是方便企業架設容器應用程式運作的環境,透過容器調度工具,便可以控制容器叢集。除了容器服務外,企業還可以在公有雲環境的Azure Container Instances,或是混合雲解決方案Azure Stack環境使用Kubernetes,執行容器調度的工作。另外,微軟也在GitHub上開源釋出的Azure容器服務引擎(ACS Engine),讓企業自行建立私有的容器服務,不過,這個引擎預設自動產生符合Azure容器環境的配置檔案,最大可以支援到1,200個節點的叢集規模,日後可以將自家容器環境直接轉移到Azure上部署,但沒有提供其他雲端供應商的環境配置範本,使用者得自行手動客製,這也是微軟用來吸引那群還不想上雲,又想試用容器的企業,讓他們成為日後Azure的顧客的綁定手法。不過,現今微軟內部開發團隊也不閉門造車,在開發Azure容器服務引擎時,也在GitHub上與多方開源社群討論,顛覆過往內部主導專案進行方向的作法,扭轉為以社群、使用者為主要驅力。Azure環境讓開發工具與容器大幅整合,開發容器應用更方便而微軟除了Azure可以透過多元環境支援Kubernetes的優勢之外,其開發工具廣大的使用者,或是既有IT架構與微軟深入整合的企業,也都是這家公司可以搶占的市場。例如,Linux作業系統廠商Canonical在9月時與微軟合作,為Azure環境推出專用版本的Ubuntu Kernel,可支援最新版本的Hyper-V。開發工具Visual Studio Code也內建了Docker工具列,開發者可以在統一環境內開發,不須切換至終端機環境,就可完成Docker容器的建置、部署作業。Windows環境強力支援Linux,讓Hyper-V也能跑Linux容器而近年則有兩個關鍵事件,讓微軟平臺與Kubernetes的整合程度加分許多。首先,去年釋出的Kubernetes 1.5版,居然可以一併調度Linux容器以及Windows Server容器,還能相容Windows Server 2016平臺。再者,今年4月的DockerCon中,微軟也宣布,使用者可以在Hyper-V環境,利用Windows Server中原生執行Linux容器。如此,不僅弭平微軟環境與容器技術的隔閡、擴大Windows Server的應用範圍,也替依賴微軟環境的企業做了解套,降低導入Kubernetes的難度。

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【深度剖析企業級K8s平臺】IBM Cloud Private以K8s為調度核心,主攻私有容器雲平臺市場

【深度剖析企業級K8s平臺】IBM Cloud Private以K8s為調度核心,主攻私有容器雲平臺市場 IBM不單是將Kubernetes視為容器調度工具,而是讓Kubernetes成為PaaS管理平臺的核心,要提供企業一套可以快速自建的私有容器雲平臺 文/王立恒 | 2017-11-15發表 IBM Cloud Private可作為企業的私有容器雲管理平臺,而以容器為基礎發展,也為企業使用者帶來更多自由度,例如,可以自由加入開源工具如Elasticsearch、Kibana或是Grafana等。(圖片來源/IBM) IBM Cloud Private重點策略1. 主打PaaS應用管理需求,強調快速自建的私有容器雲2. 兼顧傳統IT需求,能同步管理容器及VM上有AWS、GCP以及Azure,下有甲骨文競爭對手的IBM,在今年3月時宣布,正式在Bluemix容器服務上支援Kubernetes。目前這家公司支援Kubernetes的方式共有兩種。第一種是以公有雲平臺IBM Cloud Public的容器服務為基礎,支援容器調度功能。第二種則是在私有容器平臺IBM Cloud Private中,以Kubernetes為核心引擎,目前兩個平臺都已經支援至Kubernetes 1.7.3版。而IBM調度工具架構的演進,總共可分為3階段。最初,IBM推出自家版本的Docker,並以Docker Swarm為基礎,自主開發了一套調度工具。第二階段中,則在單一平臺上同步整合Mesos及Kubernetes,使用Mesos管理系統資源,Kubernetes則專注在容器調度。而到了現今,則是全力押寶Kubernetes,透過它掌控容器調度、資源配置的任務。公有雲平臺以Cloud Foundry為主要底層架構現在IBM Cloud Public及IBM Cloud Private這兩個平臺上皆支援Kubernetes,但是平臺特色的定位,也影響該門技術的支援程度及實作功能。目前IBM Cloud Public是以開源PaaS Cloud Foundry為基礎,許多服務仍要靠既有Buildpack,打包應用程式執行所需要的組態設定、環境。而容器調度任務則主要靠Cloud Foundry的Diego框架完成。以PaaS為基礎的優點在於,開發者只須關注程式碼開發,不須介入底層Docker容器的運作,但是其平臺僵固性也更高。私有容器平臺用Kubernetes為核心,還能搭配其他開源工具雖然目前IBM Cloud Public、IBM Cloud Private皆能作為容器執行平臺,但私有環境的目標是讓Kubernetes跟Cloud Foundry並存。IBM Cloud Private雖支援Cloud Foundry,不過底層則是選擇Kubernetes為核心,整合了開源網路虛擬化工具Calico、Kubernetes打包工具Helm,以及IBM自家的行動應用程式管理工具Application Center。而IBM Cloud Private除了有Kubernetes作為調度核心外,還得提供其他相關容器功能。例如,在此平臺也有提供容器漏洞掃描功能,想要部署在該平臺運作的容器,均得通過此程序,藉此確保既有Kubernetes環境中執行的容器不會受到影響。以私有容器平臺而言,IBM不單把Kubernetes視為容器調度工具,如果將平臺上的Docker容器視為各自獨立執行的服務,此時Kubernetes便可以被視作PaaS,而IBM Cloud Private則成為企業內部的私有容器雲管理平臺。以容器為基礎發展,也為企業使用者帶來更多自由度,例如,可以自由加入開源工具如Elasticsearch、Kibana或是Grafana等。此外,現階段IBM Cloud Private也已經整合微服務管理工具Istio,主要用途為補強Kubernetes的網路功能。Istio現階段在此平臺主要滿足兩大需求。第一需求是支援路由功能,透過此工具管理、追蹤出入叢集的網路流量。而第二個功能則是資安監控功能,根據系統管理所定義的網路管理政策,限制系統服務的存取權限。Istio團隊表示,想要開發穩定、鬆散耦合,又能進入正式環境的微服務相當具有挑戰性。隨著單體式(Monolithic)應用程式分解成微服務,軟體團隊必須考慮分散式系統如何整合各種服務,像是服務搜尋、負載平衡、容錯、監控。而Istio提供的是「服務網」(Service Mesh)的概念,讓服務及網路之間擁有透明的架構層,提供營運商所需的控制能力,開發人員也可以專注開發程式碼,讓營運商脫離應用程式的功能開發與發布過程。而Istio的角色即是系統化地嵌入代理人,將各種不同的微服務變成單一的整合服務網路。而近日所推出的0.2版,除了加強穩定性、表現效能之外,也加入一些企業所需的支援,像是TLS認證機制、TCP服務。同時,Istio開始支援多種開源工具,像是HashiCorp的叢集管理調度工具Nomad、服務探查工具Consul,還有Netflix開源釋出的雲端負載平衡工具Eureka。Kubernetes操作介面仍有可繼續加強,增進易用性不過,現在許多企業系統仍以VM環境為主力,還不能一次到位地邁入容器環境。因此,IBM以基礎架構管理工具Terraform,開發了IBM Cloud Automation Manager,即使只有Kubernetes,也能同步管理容器及VM。目前Kubernetes最新的版本為1.8,而IBM已經開始支援1.7.3版,支援步調算是快。不過部分既有服務、產品還未能與容器平臺進行深度整合。例如,現在企業用戶使用Kubernetes必須透過傳統的命令程式介面操作,對部分非工程背景使用者可能較不便。而IBM現在也已經計畫,要推出更友善的Kubernetes操作介面。同時,IBM也希望把Kubernetes變成新一代的PaaS平臺,並且將產品、服務容器化,透過Docker映像檔形式提供並收取授權費用,也能減低企業部署、安裝的難度。

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iPhone X的Face ID夠安全嗎?10歲兒臉孔竟可解鎖母親的手機

iPhone X的Face ID夠安全嗎?10歲兒臉孔竟可解鎖母親的手機 一名婦女Sana Sherwani分享影片,她的十歲兒子可輕易地通過她所使用的iPhone X的Face ID臉部辨識,而且這名十歲孩童也可以相同方式解鎖父親的手機,但只成功過一次。 文/林妍溱 | 2017-11-15發表 圖片來源: 翻攝自YouTube:Attaullah Malik 日前才傳出被以一張150美元面具騙過的iPhone X 人臉辨識功能Face ID,周二又有一名10歲男孩成功解鎖母親iPhone的Face ID。 周二Wired引用一名婦女Sana Sherwani分享的一段影片,顯示她的iPhone X上鎖後,她10歲的兒子Ammar輕易突破Face ID的辨識解鎖手機,而且成功了2次。Ammar也試圖以類似方式解鎖父親的手機,不過只成功一次。 影片:(來源Attaullah Malik) 在Wired建議下,Sherwani重新註冊並設定Face ID,這次兒子就無法再解鎖。不過在她重新以夜間室內拍攝的相片再註冊Face ID後,10歲兒子又成功解鎖。隨後這對父母發現,iPhone的人工智慧功能似乎已經記住兒子的臉部特徵,之後屢次順利存取母親的iPhone X。 蘋果並未針對此次事件回應。但此事可能讓外界對iPhone X最大賣點Face ID產生質疑。在此之前,雖然蘋果曾經坦承Face ID可能被雙胞胎甚至家人騙過,不過Face ID仍發揮一定的把關效果,至少本周安全人員是大費周章,花了150美元以3D列印及化妝技術,才複製出可騙過Face ID的面具。 9to5 Mac報導,其實為了預防Face ID封鎖真正的持有人,蘋果還提供了一個技巧,只要相片及本人相像程度達一定門檻以上,只要在驗證失敗後立即輸入正確密碼,Face ID就會再學習使用者臉部特徵,並加入它的臉部資料庫。 若蘋果想強化Face ID的嚴謹度,防止被家人解鎖的話,拉高「相像」的門檻就好,只是這樣一來,辨識解鎖時間就會拉長。 iThome Security

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【靠分散架構實現每秒20萬筆交易】中國支付龍頭142億次海量紅包派送關鍵大剖析

【靠分散架構實現每秒20萬筆交易】中國支付龍頭142億次海量紅包派送關鍵大剖析 騰訊7年前就開始朝分散式架構邁進,並逐步導入SET化的思維,用「拆分」手法來實現每秒20萬筆交易以及不間斷的服務 文/沈庭安 | 2017-11-16發表 騰訊支付基礎平台與金融應用線的平臺研發部技術營運總監程偉指出,為了應付高頻次的交易量,騰訊近年導入分散式架構,以及SET化的思維。(攝影/沈庭安) 從創立後,每逢正月初八,過完年假的第一個開工日,騰訊高層總會站在廣東總部門口派發紅包,這個每年慣例,到了騰訊員工數千人時,還是如此,光是包紅包,秘書們就包到手軟。為此,騰訊旗下負責支付業務的財付通,乾脆開發一套電子紅包系統,先在騰訊內部使用,發現效果不錯。2014年除夕時,更結合社交支付,推出微信紅包服務,一上線就火紅,第一年就收發了2千萬次紅包,今年的除夕夜更是創下歷史新高,春節期間一共累計達到142億次紅包的收發量。9億多用戶的微信支付和8億多用戶的QQ錢包,是中國4大入口網站的騰訊旗下最知名的支付工具,也是驅動騰訊的兩架馬車。先前騰訊揭露了2017年春節微信支付發送紅包的數據,收發總量是驚人的142億次。而且,光是在除夕夜跨初一的凌晨,瞬間交易量就達到每秒20.8萬筆。跟紅包服務初次上線的2014年春節時期相比之下,當時利用微信發送紅包的總量只有2,000萬次,短短3年間,紅包收發總量整整翻了700倍!電子紅包發送的玩法很多,不只是1對1的送紅包,還可以分搶,例如有人發出100元紅包到一個群組,能設定最先點擊的5個人,每人都能分道20元。而且這不是先記帳再事後撥款,而是搶到後立即入帳,可以用來發紅包給別人的即時金流撥款。對支付系統更大的挑戰是「擴大效應,而且大約是1比5的倍率。」騰訊支付基礎平臺與金融應用線(FiT)平臺研發部技術營運總監程偉解釋,平均是1筆交易,參與的帳號數是5倍。這意味著,每秒完成20.8萬筆交易的同時,在微信支付和QQ錢包背後的支付平臺FiT,得每秒處理100萬個帳戶的付款、扣款處理。程偉日前來臺分享騰訊支付架構設計經驗時,透露了這個令人難以想像的爆量難題。3年內從千萬筆膨脹到百億筆的爆炸性成長程偉表示,2005年成立的財付通,在2015年升級為FiT,並且可大致將其發展的歷程分成3個階段。2005年至2008年為初創時期,團隊規模還很小,在當時的支付性能約是最高每秒數百筆;2009至2012年則是快速發展期,技術或業務方面都是並駕齊驅的在成長,這是這時候程偉加入當時仍稱作財付通的FiT。他透露,這段期間內,騰訊推出了「QQ農場」的手機遊戲。當時在中國大陸是一款很熱門的遊戲,他們也順勢在QQ農場推出了「充話費送化肥」的活動,吸引更多人加入,將騰訊推向了高速成長的時期。「在當時,全國移動支付的應用量,不會有上百、上千筆,更不可能是上萬人同時在做支付的事情。」程偉更說,QQ農場火熱時期,每秒30筆交易對系統來說已經是很高的負荷量了。也是那時候開始,騰訊開始從集中式的架構轉型為分散式架構,應付逐漸升高的支付需求。2013年微信支付上線,成為騰訊蓬勃起飛的關鍵分水嶺。微信支付推出至今,每年的支付交易量呈倍數成長。以紅包發送量最高的春節期間來看,2014年紅包發送量2,000萬次;2015年直接翻5倍,來到10.1億次;2016年又成長了8倍,總量來到80.8億次;最後一次是2017年的142億次。「技術層面來看,非常有挑戰性。」爆炸性的支付量成長,加上涉及金流、即時地交易,程偉指出,系統的性能、安全、穩定,是騰訊支付的三個關鍵。系統必須可以應付瞬間的高流量,而且當用戶對支付服務的依賴性越來越高時,穩定性的需求就越來越高。「系統的穩定性不能出現任何地抖動。」他舉例,去超商買東西,用戶排隊結帳,結果系統支付不了;或是,搭計程車,系統從用戶端扣款了,但是卻沒有發送通知給司機,雙方就會因為支付而陷入膠著。面對即時性要求極高的支付場景,超過10億用戶的消費權益都掌握在騰訊支付手中,因此他們必須具備快速應變的處理能力,否則失去的不僅是用戶的信任,更是企業的社會價值、國際商譽。更甚者,騰訊支付也不僅有社交性的支付交易,商業支付也在他們支援的範疇中,更凸顯出金融交易安全的嚴肅性。他指出,商業支付跟發紅包雖然都是支付交易,但兩者的維護等級與影響是完全不同層級的事,程偉表示,企業付款有可能單筆交易金額有可能動輒上億元。系統出錯,可能會導致企業用戶的支票無法兌現,影響很大。對支付平臺而言,各種快速擴充縮編容量的能力、提高穩定性的能力、可以因應各種金融技術或新興場景的業務與技術能力等,這類確保穩定、安全和連續性的種種技術或能力,「都要在用戶按下Pay鍵時,像汽車潤滑油一樣,充斥到每一個零件上,讓高度複雜的支付系統,可以提供非常便捷的體驗。」他說。紓緩騰訊支付的高速公路:分散式架構、多SET化騰訊支付早期採取單一機房單機運作策略,就是在一臺大型伺服器設備來承載所有業務,包含用戶、訂單、商戶、交易單、充值單、提現單等都集中到單機上。不過,一旦用戶量需求增加,就無法擴充容量,毫無彈性可言。等到QQ農場崛起,甚至是紅包發送服務的爆紅後,騰訊支付需要開始培養「快速擴縮容」的能力,程偉解釋,要有能力在一個月內從1萬臺擴充到20萬臺的擴充能耐,反之亦然。此外,應用場景也越來越多元,基金、證券、保險等,都是由FiT作為系統的支撐者。因此,騰訊從2010年起,逐步轉型到分散式架構。可以單機房內無限擴容,把原本單機承擔的服務水平拆分到多臺機器上,也讓服務疊加可以相對容易。「當時從每秒幾十筆的能力,提升到上百、上千的每秒交易。」程偉說。騰訊為了撐起超大流量交易,在支付平臺架構上分成四層,除了與用戶端AP或手機App串接的支付Gateway層外,採無狀態服務設計,其上就是訂單系統層,這屬於業務邏輯層,包括了用戶註冊、卡號、姓名身分證等資訊都在這一層進行驗證。或像是交易限額這類業務邏輯,也在這訂單系統層控管。最後一塊則可說是核心層,分為兩個部分:帳戶系統,以及串接全中國260多家銀行的銀行界接系統。不僅如此,騰訊還有一套自己的解決思路:SET化。每一層系統,都會進行多SET化的部署,將一套系統分散部署到不同的SET實體群組上。SET是一套標準化的實體伺服器群組的作法,不是一種電腦叢集的概念。一個SET就是建立一個可以用來滿足執行一套應用系統所需的全部伺服器的標準化群組。實際部署時,就按SET群組的數量來建置,如支付平臺,負責對外串連「支付Gateway」CGI介面層,就有不同用途SET群組,例如微信GGI/CAE介面的SET1和SET2(兩套),或是手機版QQ錢包的CGI/CAE介面也有2套SET。不同用戶的流量,就分散到不同的SET實體群組來處理。確保服務的連續性,引入第三方伺服器做災難備援即便已經做了各種防範措施,但仍會有不可抗的因素,能造成機房災難,例如大規模停電等。因此,程偉表示,為了確保服務的持續可用性,光是A機房與B機房間彼此的災備還不夠。他們引入了第三方的仲裁伺服器(Third Server)。簡單來說,A機房與B機房是同時運作,各自承載了50%的用戶數,彼此間還有半同步的複製機制。而A、B兩邊機房的交易都會優先在C機房記上一筆。在C機房內則會有一份所有交易Log的壓縮檔。當A機房出現問題時,B機房可以隨時備援,若是一旦連B機房備援都救不了火時,就可以啟動C機房所保存的數據。而且當A出現問題,B救援時,也可以從C進行查核,確認斷點資訊的完整性。程偉特別指出,傳統銀行發生問題時,會瞬間凍結所有服務。但是他們利用這樣的方式,可以把影響的用戶數降到非常低。「A出現問題時,B是不受影響的,而且重新啟用A機房系統時,還大約有15分鐘的決策過程。」程偉解釋,為了將風險降到最低,系統不會馬上就恢復A機房的運作,而是在最短的時間內(平均15分鐘)先進行平行作業,並且再確認從對帳、會計、結算作業都能順利執行無誤,才會重新啟用A機房的系統。而這一連串作業都全面自動化,任何機器發生問題,系統也都能透過自動化維運機制自行修復或回復。程偉強調,巨量的數據處理需要強大的維運平臺,而一套越好的維運平臺,一定會越來越邁向自動化、智能化,以及可視化的發展樣貌,一要減少人為介入,其次是能自動辨識所有問題也能自動處理,最後一項可視化就是要做到,讓一切部署、業務流程、指示與資源都透過視覺化的方式一覽無遺。

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