文章目录低成本安全规模小结关于复杂度来源，前面的专栏已经讲了高性能、高可用和可扩展性，今天我们来聊聊复杂度另外三个来源低成本、安全和规模。低成本当我们的架构方案只涉及几台或者十几台服务器时，一般情况下成本并不是我们重点关注的目标，但如果架构方案涉及几百上千甚至上万台服务器，成本就会变成一个非常重要的架构设计考虑点。例如，A方案需要10000台机器，B方案只需要8000台机器，单从比例来看，也就节省了20%的成本，但从数量来看，B方案能节省2000台机器，1台机器成本预算每年大约2万元，这样一年下来就能节省4000万元，4000万元成本不是小数目，给100人的团队发奖金每人可以发40万元了，这可

1.背景介绍云计算是一种基于互联网的计算资源分配和共享模式，它允许用户在需要时从任何地方访问计算能力、存储、应用软件和其他资源。云计算的核心优势在于它可以帮助企业降低成本、提高效率、提高灵活性和提高可靠性。在本文中，我们将探讨云计算的优势以及如何实现这些优势。1.1云计算的历史和发展云计算的历史可以追溯到1960年代，当时的大型计算机通过电话线路进行远程访问。然而，直到2000年代，云计算开始变得更加实用和可行，主要是由于互联网的发展和技术进步。2008年，亚马逊公布了其亚马逊网络服务(AWS)计划，这是一个基于云计算的平台，为企业提供计算资源、存储和应用软件。这一举动催生了云计算行业的快速发

目录01滴滴大数据成本治理总体框架1. 滴滴数据体系2. 滴滴大数据资产管理平台3. 滴滴大数据成本治理总体框架02Hadoop 成本治理实践03ES 成本治理实践04一些心得01滴滴大数据成本治理总体框架1. 滴滴数据体系在介绍滴滴成本治理之前，首先来简单介绍一下滴滴的数据体系。最底层是以数据引擎为基础的数据存储，分为离线计算、实时计算、OLAP、noSQL、日志检索和数据通道六个部分。在数据计算层，滴滴自研了一站式数据开发平台——“数据梦工厂”，主要包含离线开发、实时开发、任务调度、同步中心等一系列开发组件。数仓的同学和数据分析同学利用数据梦工厂进行数据的清洗与加工，构建其各自业务线的数据

行业专家表示，随着科技公司优先投资于AI并大举招聘，其他细分市场的裁员可能会持续到2024年。根据追踪机构blayoffs.fyi的数据，到目前为止，2024年已经有超过2万名科技员工失去了工作。“谷歌和其他大型科技公司在AI上下了很大赌注，同时削减了非战略领域。”韦德布什证券公司的董事总经理DanIves告诉记者，“在某些领域，大型科技公司将继续裁员，而AI领域的招聘狂潮将是史无前例的，因为整个科技界的军备竞赛仍在继续。”谷歌首席执行官SundarPichai上周警告员工，随着公司继续将投资转向AI，今年将有更多裁员。Pichai在1月17日给员工的一份备忘录中写道：“我们有雄心勃勃的目标，

「大模型的API是个亏本买卖吗？」随着大语言模型技术的逐渐实用化，越来越多的科技公司提出了大模型API供开发者们使用。但前有OpenAI「每天烧掉70万美元」，我们也有理由怀疑以大模型为基础的业务到底能不能持续。本周四，AI创业公司Martian为我们仔细盘算了一下。排行榜链接：https://leaderboard.withmartian.com/TheLLMInferenceProviderLeaderboard是一个开源的大模型API推理产品排行榜。对于每个供应商的Mixtral-8x7B和Llama-2-70B-Chat公共端点，该榜单对成本、速率限制、吞吐量和TTFT的P50和P90

摘要    一直想实现内网穿透从而达到随时随地可以连接到自己电脑的目的。尝试过使用一些付费的现成方案，但是价格偏高，而流量少得可怜，只能开放几个固定端口。    实现内网穿透的最大难点就在于拥有一个公网IP，但是目前各家运营商IPv4的公网IP都很难申请到了（前几年打个电话还是有机会的），就想到不妨用IPv6将主机暴露在公网上。当然这么做有一定的风险，虽然IPv6地址不容易被扫描且会动态改变，但是当我们绑定域名之后也是存在一些安全问题。本文章只提供实现内网穿透的方案，并不对其造成的安全隐患进行处理。    另外，校园网等特殊网络的用户是否能开启IPv6并从外部访问请自行探索。因为即使关闭光猫、

人工智能会抢走我们的工作吗？如果你每天都看硅谷高管谈论着当今尖端的AI技术，可能会觉得答案是肯定的，并且会很快发生。不过，刚刚MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）最近的一项研究，可以让我们可以松一口气了：至少视觉AI还无法替代太多人类。论文地址：https://futuretech-site.s3.us-east-2.amazonaws.com/2024-01-18+Beyond_AI_Exposure.pdf研究表明，劳动力自动化的速度，可能会比我们想象得慢很多。因为——它们实在太贵了！视觉任务，AI比人工贵多了MIT的研究者们不仅研究了AI是否能执行任务，还研究了在更广泛的劳动力

在数字化时代的前沿，边缘计算作为一项颠覆性技术，正以其独特的分布式架构和强大的本地处理能力深刻改变着数据处理与分析的方式。然而，这一技术革新也带来了复杂的安全防护需求、网络稳定性问题，同时也为各行业带来了前所未有的实时响应能力和经济效率提升。一、挑战篇：数据安全与隐私保护与网络稳定性难题数据安全与隐私保护边缘计算环境中，数据在设备端生成并进行初步处理，这无疑增加了数据泄露的风险点。一方面，分布广泛的边缘设备可能存在硬件层面的安全漏洞，易受恶意攻击；另一方面，数据在传输过程中可能遭遇中间人攻击或非法截取，因此需要构建严密的数据加密机制以确保数据安全。此外，由于数据在边缘节点处理时可能涉及个人隐私

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