函数计算FC
阿里云函数计算(Function Compute)是一个事件驱动的全托管计算服务。通过函数计算,您无需管理服务器等基础设施,只需编写代码并上传。函数计算会为您准备好计算资源,以弹性、可靠的方式运行您的代码。更棒的是,您只需要为代码实际运行消耗的资源付费,代码未运行则不产生费用。
新浪微博使用函数计算-无服务器计算,处理每日十亿次个性化图片处理,综合成本下降 35%.世纪联华使用函数计算+表格存储的方式,平滑支撑双 11 大促等突发业务.函数计算FC这种无服务器计算的模式帮助石墨文档有效解决了性能瓶颈,并节省了 58%的服务器成本.语雀使用函数计算处理 CPU 密集型任务,免去了搭建集群的代价....
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视觉AI计算和训练
视觉计算服务VCS是阿里云推出的按实际算力计费的产品,AI计算成本节省可达30%。内置20+常用视觉AI算法,也可运行您指定的视觉AI算法,应用支撑达百万级QPS,体验毫秒级响应。
通过合理的算子编排、力调配与策略选择,极大降低分析成本,让客户用最低的成本计算最有价值的视频和图片.视觉计算服务VCS兼容主流算法框架,支持AI能力快速集成,弹性调度确保资源用在刀刃上.弹性AI计算.训练数据上传及标注.支持自助上传待AI训练的图片数据,并提供便捷的打标工具,以便进行算法自助训练.测试数据上传及...
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云速搭部署弹性加速计算实例EAIS
云速搭部署弹性加速<em>计算</em>实例EAIS
弹性加速计算实例EAIS(Elastic Accelerated Computing Instances)是一款阿里云提供的性能卓越、成本优化、弹性扩展的IaaS(Infrastructure as a Service)级别弹性计算服务。EAIS可以将CPU资源与GPU资源成功解耦,帮助您将GPU资源附加到ECS实例上,构建成您希望得到的GPU实例规格,用于推理场景下的弹性使用,从而提高资源利用率,降低成本。 本文将从架构的角度,对EAIS与ECS结合使用的场景进行整体部署演示。
详见 https://www.aliyun.com/product/ecs 弹性加速计算实例(EAIS):弹性加速计算实例 EAIS(Elastic Accelerated Computing Instances)是一款阿里云提供的性能卓越、成本优化、弹性扩展的 IaaS(Infrastructure as a Service)级 别 弹 性 服 务。详见:https://help.aliyun.com/document_detail/185066.html ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,云速搭CADT,弹性加速计算实例
弹性加速计算
Alibaba Elastic Accelerated Computing Instances (EAIS)是一款弹性加速计算实例,可在Alibaba ECS实例中灵活添加GPU加速资源。您可以针对您的应用程序的整体计算和内存需求在 Alibaba Cloud 中选择最适用的ECS实例,然后再配置所需量级的 GPU 驱动推理加速,有效利用资源,同时火速节约成本。相比运行AI推理、渲染、编解码的GPU实例,使用EAIS实例的成本可以降低超过 50%。EAIS支持 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX 模型。
满足您选择最合适应用的总体计算和内存需求的实例类型。您可以单独指定所需的GPU推理加速量级,将推理成本降低多达50%.将推理成本降低多达50%.可以为您提供灵活的CPU与GPU配比,准确获取您所需的资源.准确为您提供您所需的资源.您可以使用EAIS轻松扩展和缩减推理加速量级,以满足应用程序的需求,这有助于您仅为所需资源...
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工业数字孪生解决方案
工业数字孪生是以人工智能技术为手段,结合了空间地理信息技术,自主研发出了全产业链的数字孪生一站式服务,并通过综合运用大数据和物联网技术为数据赋能,驱动“智能+”在各个细分领域的渗透,为工业4.0和行业客户提供全产业链的数字孪生(DigitalTwin)解决方案。
查询历史时间段的数据,呈现结果...工业数字孪生是以人工智能技术为手段,结合了空间地理信息技术,自主研发出了全产业链的数字孪生一站式服务,并通过综合运用数字技术和物联网技术为数据赋能,驱动“智能+”在各个细分领域的渗透,为工业4.0和行业客户提供全产业链的数字孪生(DigitalTwin)解决方案.工业数字孪生解决方案.
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高性能计算存储解决方案
基于阿里云强大的存储产品能力,助力AI、基因、自动驾驶、天文和能源等行业打造高性能计算平台。
芯片仿真验证是芯片进入产前的重要环节,该企业通过神龙+CPFS 强强联合,解决传统自建 NAS 资源不弹性伸缩、IO 及吞吐性能扩容难等问题,让存储成为 EDA 仿真计算的加速器,以优越的性能组合让仿真在短时间完成,把宝贵的市场竞争时间留给芯片设计环节,缩短产品上市周期.某半导体研发企业.某半导体研发企业.通过混合云...
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边缘计算云原生架构解决方案
边缘计算云原生架构解决方案,旨在通过云原生架构构建边缘计算(物联网、CDN、混合云等)云边一体化协同基础设施。通过云端托管边缘资源/应用,无缝对接丰富云产品能力,提供边缘计算业务的自动化运维、高可靠性保障,降低边缘应用的运维工作量,提升边缘计算业务创新效率。
通过云端托管边缘资源/应用,无缝对接丰富云产品能力,提供边缘计算业务的自动化运维、高可靠性保障,降低边缘应用的运维工作,提升边缘计算业务创新效率.边缘计算云原生架构解决方案\\u00A0.【边缘应用管理一体机】是一种新的边缘应用交付方式,它以开箱即用的方式,运行于边缘现场.【边缘智能视觉一体机】提供边缘应用...
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数字农业解决方案
AIoT技术赋能农业的多产业融合,面向现代农业园区、合作社提供数字农业解决方案,实现智能化生产,数据化运营,帮助政府洞察农业产业现状,实现全链路产业监管和精准扶贫。
IoT赋能农业生产主体,完成生产要素的数字化建档,贯穿农业生产的全流程,助力规模化种养基地,降低生产成本,提升经营管理效率.基地数字化升级,贯穿产前-产中-产后.集合IoT采集的农田环境、种养殖、生产加工,利用区块链建立节点间的信任共识机制,建立原产地品牌效应,提升商业价值.基于IoT+区块链的原产地溯源.落实...
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数字社区平台首页
创新社区管理、服务和决策的智能化管理模式, 辅助政府完善社区治理,构建IoT时代智慧、平安和幸福的社区。
我们所为您提供的.1个数字社区平台+1个综治算法系统+N个社区服务,实现社区治理与社区服务的融合.基础设施数字化.云边AI协同分析能力.社区治理数字应用.阿里生态资源整合.提升小区数字化管理水平,提升住宅物业的管理效率.完善社区服务,创造便民、高效、平安的社区氛围.提升小区服务治理水平,化解社区矛盾.数字社区平台...
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基因计算工作流
基因<em>计算</em>工作流
场景描述 适合利用容器服务Kubernetes版上的工作流 引擎进行大规模基因测序的场景。阿里云工作流 引擎基于开源项目Argo实现,支持并发、循环、 重试等多种执行策略。典型的基因计算过程会把 数据分批进行计算,按照规定好的步骤依次完成 计算,这符合工作流的特点:多层次,有向无环 图。 解决问题 1.基因计算如何构建工作流 2.容器服务Kubernetes版结合 共享文件存储NAS提供数据 服务 3.构建单POD工作流 产品列表 容器服务Kubernetes版 文件存储NAS
兼容 POSIX 文件接口,可支持千台计算节点共享访问,可以挂载到 弹性计算 ECS、神龙裸金属、容器服务 ACK、弹性容器 ECI、批量计算 BCS、高 文档版本:20191127 III 基因计算工作流最佳实践 前言 性能计算 EHPC,AI训练 PAI等计算业务上提供高性能的共享存储,用户无需修 改应用程序,即可无缝迁移业务系统上云。...
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云原生大数据计算服务MaxCompute
阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute是面向分析的企业级云数仓,作为一体化大数据智能计算平台ODPS的大规模批量计算引擎,MaxCompute以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,使您经济高效的分析处理海量数据,进行敏捷的业务洞察。
分布式计算框架MaxFrame发布,高效、一站式完成Data+AI开发.MaxCompute发布按付费闲时版,计算成本至高节省66.66%.MaxCompute 物化视图智能推荐发布,CU力节省14%.MaxCompute 跨地域灾备邀测发布,提升数据安全性.MaxCompute 架构升级及开放性解读.阿里云大数据智能计算平台ODPS入选2022世界互联网领先科技成果.TPCx-BB...
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蚂蚁链摩斯多方安全计算平台解决方案
蚂蚁链摩斯多方安全计算平台解决方案利用多方安全计算、隐私保护、区块链技术,打造数据安全共享的基础设施。解决企业之间数据合作过程中的数据安全和隐私保护问题,打通数据孤岛,将计算移动到数据端,达成数据可用不可见,安全促进业务创新。
蚂蚁链摩斯多方安全计算平台采用去中心分布式架构,数据合作各通过本地安装的摩斯计算节点完成安全计算,保证原始数据不出域,仅输出计算结果。并可将查询调用记录存证在区块链上,防止数据造假,保障数据质量。可应用于联合风控、联合营销场景.数据安全与隐私保护.去中心分布式架构.轻部署自主迭代.一站式数据合作服务...
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数字化旅游服务平台小程序解决方案
数字化旅游服务平台小程序解决方案以小程序为载体,以智能管理后台为依托,重构“吃住行游购娱” 旅行场景,为游客提供“游前-游中-游后”的一站式旅游服务,为景区提供“服务-营销-管理”三大体系升级,提高景区获客能力和运营效率。
支持快速对接阿里生态的多种应用能力,包括蚂蚁巢大数据、芝麻信用风控、阿里人脸支付、飞猪票务、高德地图底层地图、蚂蚁金服AI客服、支付宝支付等.快速接入多种阿里生态应用能力.依托小程序具备的先天流量优势,打造小程序流量矩阵,基于旅游场景设计的票务二级分销、会员系统、电子年卡、优惠券、景区联动、地图派券等...
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知位-停车空间数字化解决方案
知位-停车空间数字化解决方案通过停车场数字化建设,降低人力管理成本,提高停车场整体运营效率,为车主提供便捷舒适的停车体验。
面向停车场经营主体提供全面、规范的停车场管理功能,实现实时联网与停车场数字化管理,打造“无人收费+全流程诱导”的停车场运营管理新模式,解决停车场行业管理效率低、车场分散、信息化水平低、跑冒滴漏、维保成本高、人员成本高等问题.以相机为核心的嵌入式停车场解决方案,超强稳定性,支持断网脱机计费.极简系统架构...
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消控宝—数字消防监控解决方案
打通消防“生命通道”。人工智能算法加持普通摄像头,智能识别消防通道占用、消控室人员离岗/睡岗等行为,通过钉钉15秒通知到责任人,杜绝隐患。
消防通道占用造成的人身和财产损失的事件时有发生,河南、浙江、江苏等多地出台专项整治方案,以下场景可利用消控宝轻级套装快速解决消防隐患大问题.隐患产生、隐患持续、隐患解除全过程实时消息推送,第一时间跟踪隐患处置情况.管理人员可在钉钉端实时查看现场视频,了解现场情况,及时调度响应.隐患实况直播.隐患持续...
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阿里云最佳实践离线大数据workshop
阿里云最佳实践离线大数据workshop
本最佳实践,首先搭建一个简化的电商 demo 系统,然后为此 demo 系统构建一套离 线大数据分析系统。 实践目标 1. 学习搭建一个离线大数据分析系统,学习从数据采集到数据存储和业务分析的业 务流程。 2. 整个离线大数据分析系统全部基于阿里云产品进行搭建,学习掌运用各个服务组 件及各个组件之间如何联动。 背景知识要求 熟练掌握 SQL 语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
MaxCompute向用户提供了完善的数据导入 案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决用户海量数据计算问题,有 效 降 低 企 业 成 本,并 保 障 据 安 全。详 见:https://help.aliyun.com/product/27797.html  Dataworks:DataWorks基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引 文档版本:20210802(发布...
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金融专属大数据workshop
金融专属大数据workshop
实践目标 学习搭建一个实时数据仓库,掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建,用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
3.理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用 。前置知识要求  熟练掌握SQL语法  对大数据体系系统知识有一定的了解 2.2.项目需求及架构设计 2.2.1.项目需求分析 1.实时采集埋点日志数据 2.实时采集业务数据库中数据 3.对数据进行清洗和处理 4.保存数据到分析型数据库 5.对结果进行...
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Function Compute构建高弹性大数据采集系统
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中,对数据进行处理、分析,形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营,产互行业中的数字营销,物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点,给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中,有三个关键的环节,数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉
Funcraft Funcraft 是一个用于支持 Serverless 应用部署的命令行工具,帮助我们便捷地管 理函数计算、API 网关、日志服务等资源。它通过一个资源配置文件(template.yml),协助我们进行开发、构建、部署操作。所以第二个函数我们需要使用 Fun来进行操作,整个操作分为四个步骤:1.安装 fun工具 2.编写 template.yml模板...
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基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象,Hive元数据存储在DLF,外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通,实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo,演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
基于统一的元数据管 理能力,在完全兼容HDFS文件系统接口的同时,提供充分的POSIX能力支持,更 好地满足大数据和AI等领域的数据湖计算场景。基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测 1.4.检查EMR集群 本示例使用CADT架构模式创建了EMR集群,配置Hive元数据存储到数据湖构建。步骤1 快速登录到EMR控制台:点击...
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