9月22日,2017中国移动互联网大会暨中国首席技术官大会在杭州举行。众多业界技术领袖参与了此次盛会,就互联网时代的IT技术研发挑战和应对策略进行了探讨。网易技术委员会资深专家委员徐杭生在会议上发表演讲,认为移动互联网为即时通讯技术的研发带来了压力,网易云将以稳定性和易用性为目标,聚焦用户需求,强化私有云的定制化服务,以网易云通信与视频为依托,帮助用户更好的应对即时通讯技术开发的挑战。
网易技术委员会资深专家委员徐杭生现场发表演讲
伴随着移动互联网深度渗透入人们的日常生活,即时通讯已成为各类应用场景中的必要功能,这为本身不聚焦即时通讯业务的应用平台带来了研发上的挑战。例如,弱网连接、高并发、业务复杂是移动时代的常态,由此带来的连接管理、业务协议规划和高并发应对是极大的技术难点。对应用平台而言,如要完成一整套即时通讯功能的开发和部署,面临技术难度大、开发周期长、业务细节多和维护复杂度高等压力。
云服务平台的兴起为应用平台的即时通讯研发带来了便利。徐杭生介绍说,当下,即时通讯的研发痛点在于稳定性和易用性,而云服务的优势在于网络覆盖广、资源调度灵活、开发便捷等,为应用平台快捷研发即时通讯功能提供了路径。网易深耕即时通讯近二十载,深刻理解行业对即时通讯研发需求的变迁和开发难点,针对稳定和易用性,网易云踏出了一条独有的道路。
在稳定性方面,网易云基于公有云服务模式,通过快速扩容和资源隔离,帮助用户应对 “尖峰时刻”。例如,依托蜂巢容器技术,网易云在监测到容量接近监控水位线时,会根据预案做到分钟级扩容,迅速扩大集群处理能力。资源隔离主要靠业务的分层模式实现,当有资源入侵时,网易云可将入侵资源做隔离性调度,以确保每个业务单云不受干扰。
“多元化、场景化的即时通讯研发需求日渐高涨,私有云定制化的服务模式势在必行,这正是网易云践行即时通讯技术研发便捷性和易用性的重要方向。”徐杭生介绍说。为此,网易云推出了“重量级”和“轻量级”两个解决方案。网易云通过蜂巢一体化的“重量级”解决方案,为用户提供了精简版本的蜂巢、完整的基础设施等,赋予需要一整套即时通讯解决方案的大中型企业强大的定制开发能力。同时,网易云也提供了“轻量级”的轻量开源化解决方案,从节省用户资源和成本角度出发,以更好的适配性,帮助中小企业基于自身的开发环境,做到一键部署、快速开发和标准化交付。
在产品端,网易云通信与视频已实现战略性升级,将为用户提供为用户提供场景化、稳定性、高可用、易扩展和私有云的高等级定制化的即时通讯云服务,从而将网易云坚持的稳定易用的价值观落地。
首先,基于网易云的公有云底层技术,网易云通信与视频从提升用户连接效率入手,使即时性、多元化场景下的沟通稳定性更强。同时,网易云通信与视频将深耕教育、电商、物流等多元化垂直行业,通过易用、高扩展解决方案赋能产业升级。再者,网易云通信与视频业务还将通过高等级的私有云定制化服务模式,为用户提供基于蜂巢的一体化的即时通讯解决方案。对于整体方案布局完成的用户,网易云通信与视频还可以基于用户的需求,给出轻量级的开发解决方案,例如,提供网易公有云没有的接口。
“作为为应用平台即时通讯技术开发和部署提供便捷途径的云平台,网易云聚焦稳定性和易用性,通过强化私有云定制化的服务来满足不同用户的需求,而这正是网易云作为即时通讯领域的老兵的竞争优势所在。”徐杭生说。未来,网易云通信与视频作为网易云即时通讯底层技术的承载产品,将以多场景、稳定性、高可用的E=MC²价值观为服务准则,以“万维计划”为持续耕耘市场和服务用户的行动目标,将稳定性和易用性贯彻到底。
好文章,需要你的鼓励
据报道,苹果公司高管已就收购Perplexity AI展开内部讨论。这家总部位于旧金山的公司运营着一款由人工智能驱动的消费者搜索引擎,能够生成自然语言回复而非传统网页列表。Perplexity在最近融资中获得140亿美元估值,月活跃用户超过1500万,每月查询量增长20%。苹果企业发展副总裁已与多位高管讨论此收购想法。
清华大学团队开发了CAMS智能框架,这是首个将城市知识大模型与智能体技术结合的人类移动模拟系统。该系统仅需用户基本信息就能在真实城市中生成逼真的日常轨迹,通过三个核心模块实现了个体行为模式提取、城市空间知识生成和轨迹优化。实验表明CAMS在多项指标上显著优于现有方法,为城市规划、交通管理等领域提供了强大工具。
数据中心防护涂层正成为应对能耗上升和温室气体排放的关键解决方案。随着行业快速扩张带来环境挑战,这些创新涂层技术为平衡数字化增长与环境责任提供重要工具。专业涂层可延长设施寿命、降低维护成本,同时通过隔热涂层、反射涂层等技术优化能效,减少冷却系统负担。未来涂层将与被动冷却技术结合,支持可持续发展目标实现。
MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法:那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片,竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据,不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录,还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。