尊敬的微认证客户：您好！为帮助您深入了解华为云产品，探索新的技术场景，我们非常高兴地与您分享一个好消息：由华为资深研发团队精心打磨，潜心研发的新微认证《基于分布式文件系统的人才云招聘平台实践》将于2021年7月23日正式上线！届时请进入华为云学院-微认证-软件开发查看产品详情，体验使用，我们非常期待您的宝贵建议。以下为该微认证详情，您可提前了解：产品名称: 《基于分布式文件系统的人才云招聘平台实践》适合人群： 对DevOps开发感兴趣的社会大众和软件开发人员培训方案： 结合文件系统FastDFS，SFS，通过DevCloud完成招聘平台项目云上实践技术能力： 了解DevCloud开发流程，学会分布式文件系统搭建和使用认证价值： 了解分布式文件系统，解决文件共享问题，能够通过DevCloud进行项目的云上实践届时我们还将开展相关微认证上新活动，详情请关注华为云学院论坛-热门活动相关通知。发布日期：2021年7月12日

分布式动态对象分布式命名对象

ACID 原则CAP 理论BASE 理论注意： DNS 原则 不是

可以在各种计算机上平衡计算负载可以把程序放在最合适运行它的计算机

目前，自动驾驶主要应用在一些范围限定、中低速、环境复杂度低的场景中，比如自动驾驶地铁、物流配送、无人BRP公交、环卫作业、港口码头、智慧矿山、无人零售等领域。1.自动驾驶地铁在完全没有司机和乘务人员参与，车辆在控制中心的统一控制下实现全自动运营，自动实现列车休眠、唤醒、准备、自检、自动运行、停车和开关车门，以及在故障情况下实现自动恢复等功能，包括洗车也能在无人操作的情况下完成。例如，2021年1月23日，上海地铁15号线正式运营，它是国内全自动运行等级最高和国内一次性开通里程最长的全地下轨道交通线路。2.物流配送借助自动驾驶技术，装卸、运输、收货、仓储、运送等物流作业流程将逐渐实现无人化和机器化，促使物流配送领域整个产业链降本增效，革新升级。自动驾驶行业起步以来，无人物流一直是各大企业的必争之地，尤其是电商快递企业。国内一汽、东风、重汽等商用车重卡物流车企启动自动驾驶重卡测试，同时阿里菜鸟、百度、美团、京东、图森未来、主线科技、等企业，物流领域的自动驾驶应用也开始布局。3.无人BRP公交在国内和国外，包括Easymile和国内的阿波龙等都处在探索阶段，基本都是在1-3公里的简单环线环境上运行。现在整体来看，整个无人公交的技术和产业链的成熟程度还不够，因为公交车是处在公共安全的范畴，对于技术的要求是非常高的，而且现在来看，它的商业回报率相对于我们讲的出租车、物流、配送来说更低。4.环卫作业环卫领域属于劳动力密集型行业，成本高、过程乱、质量差、风险大、经验缺一直是环卫行业的痛点。自动驾驶清扫车通过自主识别道路环境，规划路线并自动清洁，实现全自动、全工况、精细化、高效率的清洁作业。国内的智行者、酷哇、高仙、智澜科技、仙途智能等企业，已展开对自动驾驶技术环卫领的探索。

       6月22日，在2021ACM SIGMOD国际学术会议技术分论坛，华为GaussDB内核首席架构师任阳发表了《华为自研分布式数据库》主题演讲，分享了华为云新一代自研分布式数据库GaussDB的发展和使用现状，介绍了其5大创新技术，以及解读华为云GaussDB最新研究成果论文。华为GaussDB内核首席架构师任阳现场发表演讲任阳表示，华为从2007年开始进行数据库内核方面的开发，于2011年启动分布式数据库内核研发，2014年发布商用版本的OLAP分布式数据库，2017年发布商用版本的OLTP分布式数据库，2020年发布基于云服务的GaussDB分布式数据库。历经10+年千锤百炼，华为云GaussDB当前广泛应用于金融、政企以及大企业领域，中国头部的六家顶级银行，有四家已经选择了GaussDB分布式数据库。在全国范围内目前已经有1000+企业级客户广泛应用华为自研分布式数据库GaussDB。在华为内部，消费者云、流程IT等业务已经大量使用华为自研分布式数据库GaussDB。华为云GaussDB布局前沿技术，打造5大核心竞争力基于云化和企业2C业务的快速发展，华为将GaussDB分布式数据库的竞争力定义为五个维度，即高性能、高可用、混合负载、高安全以及易运维能力。高性能。华为云GaussDB在充分利用硬件能力基础上，如鲲鹏处理的多线程、原子指令、智能网卡的计算下推、RDMA的短时延高带宽、SCM的字节寻址持久化能力等，在软件技术领域通过动态编译、向量化引擎、SQL By Pass等能力，提供基于鲲鹏2路服务器150万tpmC，鲲鹏4路服务器230万tpmC，32节点全局强一致的1500万tpmC（基于SQL，非存储过程）能力。高可用。华为云GaussDB提供AZ内、跨AZ以及跨Region等各级的高可用能力。在单AZ内，基于无单点故障的设计，提供RPO=0，RTO < 10秒的高可用能力。在跨AZ场景下，提供同城跨AZ能力以及两地三中心能力，分别提供RPO=0，RTO < 60秒以及RPO < 10秒，RTO分钟级能力。对于有超过2000公里跨Region的需求场景，提供基于全球时钟的全球分布式能力，全局提供强一致性及五个九（999%）的可用性。混合负载。对于企业级数据库来说，混合负载是不可或缺的能力。第一，在实际系统中，很难将客户的实际业务负载区分为纯TP负载或者纯AP负载，例如我们在某银行中碰到的业务基本都是这个状况；第二，业界领先的主流商业数据库都具备混合负载能力。在华为云GaussDB分布式数据库中，我们通过全并行架构以及分布式优化器能力，可以很好地支持复杂查询能力，通过轻量级全局一致性事务协议（也叫GTM Lite）使得系统很好地支持短查询能力，同时系统具备极好的线性扩展性。高安全。云化系统需要在数据流转的整个生命周期中保证客户数据的安全性，其中包括数据传输、数据存储、数据查询以及数据正确性。对于数据传输和数据存储，这个是常规特性，可以通过传输加密和存储加密进行解决，但华为云GaussDB解决了数据查询和数据正确性方面的安全问题，通过密态查询，即在查询状态下数据始终处于加密状态解决数据查询的安全性问题。通过使用追踪链的方式，在多方状况下能够识别被篡改的数据，从而解决数据正确性问题。易运维。华为云GaussDB通过将AI能力引入数据库系统从而大幅度提升管理和运维能力，比如通过自调优，极大解放了DBA枯燥的调优工作，使其更聚焦于业务本身；通过引入索引推荐，帮助客户减少83%的索引冗余，索引占用空间减少70%；同时还使用AI技术重构了优化器、自诊断等一系列数据库核心模块。 结合AI技术实现创新，华为云GaussDB研究论文入选SIGMOD顶会在SIGMOD2021上，华为云GaussDB研究论文《Learned Cardinality Estimation for Similarity Queries》提出使用DNN进行基数预测，为了解决DNN训练问题，提出了极具创新的模型分割和数据分割解决方法，同时在此基础上提出了使用该方法进行连接操作结果集预测。该方法在BMS、GloVe300、ImageNetde等数据集上取得了很好的效果。此外，围绕AI-Native数据库主题，华为云GaussDB在SIGMOD 2022、VLDB2022以及ICDE2022上均有对应的投稿论文，基于AI技术，内容覆盖SQL生成、SQL诊断、优化器等方向。通过一系列研究，当前华为云GaussDB已经在该领域进阶到业界领先地位，并在该领域持续创新。值得一提的是，2020年，华为云GaussDB 系列数据库产品入选Gartner数据库魔力象限，其技术实力屡获权威认可。 Ps：618云数据库专场活动火热进行中，全场低至19.9元，欢迎选购>> https://activity.huaweicloud.com/dbs_Promotion/index.html 

【问题来源】海南农信【功能模块】IVR开发【AICC解决方案版本】AICC：8.12ICD：V300R006C90U3SPC715【问题现象描述】【必填】IVR流程关闭分布式资源获取，之后CSR录音事件无法获取到。在实验环境是没有这个问题的，生产环境才有现在生产环境分布式资源获取恢复到打开状态【期望解决时间】尽快【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

最早期的n-gram 模型，是基于统计的语言模型，通过前n个词来预测第n+1个词。分布式理论（Distributional Hypothesis）在20世纪50年代被提出，这也是近10年，从word2vec到BERT 等一系列预训练语言模型的自然语言表示的基础思想。早期的词袋模型，虽然能够方便计算机快速处理，却无法衡量单词间的语义相似度。到了1986 年，分布式表示（Distributed Representation）被提出。虽然分布式理论和分布式表示同样都有“分布式”这个词，但其英文表述是不一样的，含义也不尽相同。分布式理论的核心思想是：上下文相似的词，其语义也相似，是一种统计意义上的分布；而在分布式表示中，并没有统计意义上的分布。分布式表示是指文本的一种表示方式。相比于独热表示，分布式表示将文本在更低的维度进行表示。随着word2vec和GloVe等基于分布式表示的方法被提出，判断语义的相似度成为可能。下图给出了GloVe 词向量的可视化结果。2013 年之后，基于大规模的文本数据训练得到的分布式表示，逐渐成了自然语言表示的主流方法。在这种方式下，每个单词都有了一个固定的词向量表示，语义相近的单词，其向量也是相似的。从图3中可以看出，queen 和king，以及woman 和man 就是以“性别”为基准来对应的单词。有了自然语言的表示，就可以将表示后的词向量送入神经网络进行训练。这就是第一代预训练语言模型。word2vec 的提出时间是2013 年，那么为何在2018 年ELMo出现之后，预训练语言模型才有了突飞猛进的发展呢？最重要的原因就是，之前的词向量表示无法很好地解决一词多义的问题。我们都知道，多义词是自然语言中的常见现象，也体现了语言的灵活性和高效性。例如，单词play 可以表示玩游戏，可以表示播放，可以表示做某项运动，还可以表示演奏某个乐器。但在以word2vec 为代表的第一代预训练语言模型中，一个单词的词向量是固定不变的，也就是说，在对单词play 进行向量表示的过程中，不会区分单词的不同含义，这就导致无法区分多义词的不同语义。美国语言学家Zellig S. Harris 在1954 年的一篇文章[10] 中提到：“在相近上下文中出现的单词是相似的”（words are similar if they appear in similar contexts）。英国语言学家John Rupert Firth 在1957 年的A synopsis of linguistic theory 中提到：“你可以通过单词的上下文知道其含义”（You shall know a word by the company it keeps）。EMLo 论文的原始标题是Deep contextualized word representation，从“contextualized”一词可以看出，ELMo 考虑了上下文的词向量表示方法，以双向LSTM 作为特征提取器，同时考虑了上下文的信息，从而较好地解决了多义词的表示问题。ELMo 开启了第二代预训练语言模型的时代，即“预训练+ 微调”的范式。自ELMo 后，Transformer[11] 作为更强大的特征提取器，被应用到后续的各种预训练语言模型中（如GPT、BERT 等），不断刷新自然语言处理领域任务的SOTA（State Of The Art，当前最优结果）表现。Transformer 是由谷歌在2017 年提出的，其创新性地使用了Self-Attention（自注意力），更善于捕捉长距离的特征，同时其并行能力也非常强大，逐步取代了RNN，成了最主要的自然语言处理特征提取工具。

ACID 原则CAP 理论BASE 理论注意： DNS 原则 不是

77.分布式计算比其他算法的优点:可以在各种计算机上平衡计算负载可以把程序放在最合适运行它的计算机

记得华为曾经有HTAP项目，后被取消，现在是否有新的计划？

　6月4日，由中国信息通信研究院主办，云边协同产业方阵、云计算开源产业联盟承办，中国IDC圈协办的“2021云边协同大会”在京召开。会上，中国信息通信研究院联合多家企事业单位共同成立“云边协同产业方阵”，并发布国内首个分布式云与云边协同标准体系。　　工业和信息化部信息技术发展司信息服务业处二级调研员李琰李琰在致辞中表示，经过多年的发展，云计算已从概念导入期进入广泛普及、应用繁荣的新阶段，云计算整体产业和生态日趋成熟。同时，边缘计算愈加备受关注，随着国家在5G、工业互联网等领域的支持力度不断加深，预计未来边缘计算的使用率将快速增长。云计算与边缘计算通过紧密协同的方式，可以满足各种数字化新时代场景的算力需求，能够最大化体现云计算与边缘计算的应用价值。李琰表示，在今后工作中，工信部**司将从以下几方面持续提升云计算、边缘计算发展创新动力和活力，助力云边协同产业发展：一是努力营造良好发展环境，完善政策体系，打造产业生态；二是着力突破关键核心技术，强化云边、云网、云管能力，推动企业提升技术服务水平；三是促进云计算与新基建融合发展，依托云计算平台培育融合大数据、人工智能、区块链技术的新产品、新业务、新服务；四是深入推动企业上云，通过丰富产品服务供给、改善上云服务体验等，引导企业深度上云用云。　　大会现场举行了云边协同产业方阵成立仪式，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长栗蔚、北京航空航天大学教授任磊、招商局集团外运创新科技有限公司总经理祝建军，以及中车四方所、海尔工业智能研究院、阿里云、华为云、浪潮云、腾讯云、中国移动云能力中心、优刻得、谐云科技等企业代表，共同出席成立仪式。未来，“方阵”将联动云边协同领域内的政、产、学、研、用等多方角色，进一步凝聚产业共识，整合优质资源，搭建测试环境，开展技术攻关，完善标准体系，扩大合作范围，提升产业总体竞争力，建立健康产业生态。　　对于国内首发的分布式云与云边协同标准体系，中国信通院云大所副所长栗蔚进行了解读。栗蔚表示，当前，越来越多的企业不断开展数字化转型，基于云边协同的数字基础设施一体化平台可以实现数字基础设施能力的组件化、模块化封装，将云计算的能力延伸至边缘，为上层业务应用提供更加全局化的弹性算力资源，为企业业务创新提供高效、低成本的一体化服务支撑。针对各行业用户对于云边协同多维度、多场景的个性化需求，中国信通院联合产业各方，从关键技术、基础服务、软件与解决方案、硬件设备、行业应用五个维度，构建完整全面的分布式云与云边协同标准体系，为助力各行业依托云边协同场景开展数字化转型提供专业参考，为推动云边协同产业生态发展贡献力量。　　大会还公布了业界关注的2021可信云·云边协同类评估结果、2021分布式云与云边协同十佳实践案例结果、2021云边协同应用创新大赛结果等重磅成果，并全面解读了《云边协同关键技术态势研究报告》。这份报告由中国信通院联合云边协同产业各方共同撰写，涉及云边协同管理、边缘容器、边缘数据处理、边缘智能、MEC、边缘安全体系、边缘物理设备、开源边缘计算平台等八大技术方向。

当前，新一轮产业变革和科技革命正加速到来，以数字技术为核心动力的生产方式蓬勃兴起，正推动人类社会进入到数字经济时代。作为数字技术的关键组成部分，云计算已经成为数字经济发展的关键支撑。近年来，伴随着数据存储和计算规模呈现爆发式增长，人们对网络传输、存储成本、数据安全有了更高的要求，这给中心化云计算带来了极大的挑战。Web3.0 的来临，带来了与区块链天然契合的分布式云计算，其凭借着低成本、高可靠、灵活性高等特点，成为云计算未来发展的重要方向。在 " 十四五 " 规划纲要中，云计算被列为数字经济重点产业。规划纲要指出，加快云操作系统迭代升级，推动超大规模分布式存储、弹性计算、数据虚拟隔离等技术创新，提高云安全水平。可以说，去中心化云计算正迎来风口期。5 月 28 日，由中关村数智人工智能产业联盟指导，51CTO 主办的 " 云响力 Web3.0 新一代云计算大会 " 在北京举行，安迈云作为去中心化云计算企业代表受邀参会，安迈云首席战略官于晓晖发表主题为 " 去中心化云计算构建 Web3.0 世界 " 的主题演讲，介绍了去中心化云计算的优势以及对 Web3.0 时代应用场景的创新。有专家预测，十年后人类社会将进入智能时代，各种智能设备不断涌现。然而，目前主流的互联网基础设施，是由各种各样中心化控制的公有云计算平台来支撑，即 Web2.0 阶段。由于各个平台的规则、制度等方面的限制，可能会导致数据丢失。可以想象，当我们周围全部是智能设备、智能机器的时候，数据不可得、404 中断，必将会使整个智能机器都无法很好地工作。在这一背景下，Web3.0 的概念被提出。" 在这种情况下，我们看到这种新的、下一代的互联网设施，是相对去中心化的。它对数据的保护、数据的安全和隐私要求更高。我们认为，这是一个非常大的机会，就进入到了我们希望推动的去中心化云计算时代。" 于晓晖说道。根据相关市场机构的调查显示，中心化云计算占据了非常大的市场空间。但在于晓晖看来，去中心化云计算的发展潜力类似于十年前刚刚推出的智能手机。对手机来说，最核心的功能是打电话、发短信，但这种功能在智能手机时代已变成基础功能。现在，推进去中心化云计算，是服务于 Web3.0 的需要，服务于智能时代的需要。虽然中心化云计算占据了主要的市场位置，但从发展速度来看，去中心化云计算会进入到快速爆发的时间点。数据显示，2019 年，去中心化云计算和云存储市场规模虽然仅为 100 亿美元和 30 亿美元，但是年复合增长率超过 35%，按照这个态势，在未来 5 年内，去中心化云计算将超过中心化云计算的发展速度，其发展潜力不容小觑。作为全球去中心化云计算一站式服务商，安迈云在全产业链生态上均有布局。例如：构建专注于分布式存储的冰河实验室，联合国内众多的科研机构、知名厂商一起推进社区发展 ; 针对下游客户的分布式存储工具集，以及企业级分布式 PaaS 服务等。其中，矩阵存储是最具代表性的产品，它基于 IPFS 分布式存储网络，为用户提供简单易用的 PaaS 服务、存储工具集套件等，帮助用户有效使用基于去中心化网络的企业级存储服务。那么，矩阵存储的特点是什么呢？于晓晖介绍说：" 通过底层构建 IPFS 存储，保障了整个数据的安全性、可得性、可靠性，并且通过区块链发展，可以大大降低成本，能够更好地将 Web2.0 存储需求和 Web3.0 的创新性应用，整合到矩阵存储中。同时可以随时扩容。"目前，矩阵存储已在广电视频、基因大数据、健康大数据、司法存证、AI 智能体领域展开应用。并且，在提供基础存储服务之上，矩阵存储面向未来，将为 Web3.0 创新性需求与应用提出更多解决方案。矩阵存储面向未来，将为 Web3.0 创新性需求与应用提出更多解决方案。即将推出的 EASY NFT 中间件，即是第一款面向 Web3.0 的中间件产品。将为 NFT 开发者与存储用户，带来全新的使用体验。" 我们深信，未来会快速进入智能时代，各种各样的创新应用会层出不穷地出现，" 于晓晖表示，" 安迈云希望更好地服务于未来，在提供好基础数据存储服务的同时，还能够在 Web3.0 时代，通过努力与服务，更好地为这些应用提供存储价值和计算价值。"值得一提的是，为推动分布式技术在各行各业中应用落地，由 51CTO 发起的分布式智囊团在会上成立，安迈云、浪潮信息、Datenlord 等企业共同加入 " 分布式智囊团 "。该智囊团将整合各方资源，密切关注云计算技术前沿，探索分布式计算更广阔的应用场景，为产业链上下游企业提供决策参考，促进分布式技术更快助力实体经济发展。写在最后：毫无疑问，作为新的基础设施，去中心化云计算已成为不可或缺的存在。就像于晓晖所强调的，如果不做去中心化，在创新路上，很难有大的突破 ; 在技术上，也不足以支持越来越庞大的需求 ; 在市场上，也很难做到开放，兼容并蓄地去进行多样化的发展。

标题：立省万元，HUAWEI DevEco Studio 分布式模拟器体验链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/277040

Redis 分布式锁不能解决超时的问题，分布式锁有一个超时时间，程序的执行如果超出了锁的超时时间就会出现问题。