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InfoQ_Gremlin 发布原生 Kubernetes 混沌测试功能
« 回复 #7125 于: 一月 17, 2020, 04:02:29 am »
Gremlin 发布原生 Kubernetes 混沌测试功能

混沌工程平台 Gremlin 发布了原生 Kubernetes 支持,可用于识别、定位和测验 Kubernetes 对象,以便主动识别服务弱点。由于自动发现可以跨主机编排容器,所以它可以在 Kubernetes 基础设施上运行实验。


Gremlin 是一个平台服务,它可以为 Kubernetes、云环境、裸机和无服务器(Serverless )提供混沌实验。混沌工程是一种研究复杂系统在压力下是如何运行的测试方法,其目标是在故障发生之前就能识别出故障。Gremlin 提供了一个攻击框架,可将故障注入到系统中,例如限制关键资源或模拟不可靠的网络。攻击可以按场景分组,且这些场景可运行并记录攻击的结果。


Gremlin 的原生 Kubernetes 支持通过 Gremlin 用户界面或 API 提供对 Kubernetes 对象的测试。在此版本之前,要对 Kubernetes 中的服务进行 Gremlin 攻击,需要定位该服务的容器。由于 Kubernetes 对容器编排进行了抽象,并定期销毁和创建容器,因此尝试定位特定服务的容器可能会比较困难。现在 Gremlin 允许在服务级别而不是容器级别对指定的 Kubernetes 应用程序进行混沌测试。Gremlin 首席技术官(CTO)兼联合创始人 Matthew Fornaciari 表示:



我们的目标是为正在构建和部署现代应用程序的 SRE(Site Reliability Engineer ,网站可靠性工程师)和 DevOps 团队提供必要的工具和流程,以帮助他们在故障影响客户和业务之前,就可以了解系统是如何处理故障的。



Gremlin 的 Kubernetes 测试框架自动化了识别并定位 Kubernetes 原语(例如,node和Pod)的过程。配置了网络攻击的用户还可以控制他们想要中断的 Kubernetes 服务流量。


Source: Gremlin 发布原生 Kubernetes 混沌测试功能

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InfoQ_趣头条基于ClickHouse玩转每天1000亿数据量
« 回复 #7126 于: 一月 17, 2020, 04:02:29 am »
趣头条基于ClickHouse玩转每天1000亿数据量

本文由 dbaplus 社群授权转载。


业务背景


随着公司规模越来越大,业务线越来越多,公司的指标规模也在急速增长,现有的基于storm实时计算的指标计算架构的缺点越来越凸显,所以我们急需对现有的架构进行调整。


1、基于storm的指标平台存在的问题



  • 指标口径不够直观

  • 数据无法回溯

  • 稳定性不够


2、什么是我们需要的?


我们需要一个稳定的、基于SQL、方便进行数据回溯、并且要足够快速的引擎,支持我们的实时指标平台。


1)稳定性 是最主要的,基于storm的架构数据都是存储在内存中的,如果指标配置有问题,很容易导致OOM,需要清理全部的数据才能够恢复。


2)基于SQL 是避免像storm架构下离线SQL到storm topology转换的尴尬经历。


3)方便回溯 是数据出现问题以后,我们可以简单的从新刷一下就可以恢复正常,在storm架构下有些场景无法完成。


Source: 趣头条基于ClickHouse玩转每天1000亿数据量

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InfoQ_为何我们用 Go 而非 Python 编写机器学习基础设施平台?
« 回复 #7127 于: 一月 17, 2020, 04:02:29 am »
为何我们用 Go 而非 Python 编写机器学习基础设施平台?


Go 又称 Golang,是 Google 开发的一种静态强类型、编译型、并发型且具有垃圾回收功能的编程语言。Go 语言于 2009 年 11 月正式宣布推出并开放源代码,开始在 Linux 及 Mac OS X 平台上进行了实现,后追加 Windows 系统下的实现。大部分用过 Go 语言的人都认可其是一种非常不错的生产力工具,有人总结其优点如下:部署简单、并发性好、语言设计良好、执行性能好。Cortex Labs 介绍了团队为何用 Go 而非 Python 编写机器学习基础设施。




Python 是机器学习项目中最流行的语言,就这点而言,应该不会有人提出异议。尽管 R、C++ 和 Julia 之类的语言都有自己的拥趸和用例,但 Python 仍然是 最受欢迎的 编程语言,在每个主流的机器学习框架中都能见到它的身影。


最近,我们构建了一个将机器学习模型部署为 API 的开源平台—— Cortex,我们考虑了很久应该如何选择编程语言。最终的结果是代码库中有 87.5% 用的是 Go。经过一番比较,我们认为:Python 适用于机器学习,而 Go 适用于基础设施。



Source: 为何我们用 Go 而非 Python 编写机器学习基础设施平台?

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InfoQ_前端微服务在字节跳动的打磨与应用
« 回复 #7128 于: 一月 17, 2020, 04:02:29 am »
前端微服务在字节跳动的打磨与应用

传统前端业务通常会根据业务线集成在一个站点上,随着业务复杂度上升,包体积会迅速变的过大。为了适应这个变化往往需要更多的开发者、更细粒度的团队组织。分组开发时大家的模块解耦到各自完成,上线时糅合在一起运行,产生出层出不穷的分支合并、代码回滚,都会造成合作效率的骤降。这正是头条号平台在 17 年时面临的问题。


过大的代码集合还会造成发布频繁,每个业务分支和功能点都有一定的更新频率,如果以传统的独石系统开发、验证和上线,每一个业务都会让项目所有一起升级、测试和上线,发布频率的总和会非常高、非常频繁。如果不解除原有的耦合会彻底失去响应能力。


更进一步来看以如此之高的上线频率、版本迭代速度,开发者极难追溯哪个版本对应哪个改动。


字节跳动微服务前端解决方案为应对以上挑战而生。经过几年发展已经成功支持了几十个对内和对外的系统。


问题背景


Monolithic 的问题


Monolith 独石就是一块石头的意思。正常翻译一般是“单体”:单体应用。这个在前端届概念不普及,用独石这个翻译更能体现他是什么意思。一整个建筑(或者什么其他东西)是一整块石头刻出来的。比如石狮子。这就是独石的应用。这样做事情在前端工程环境这个快速变化、快速迭代的领域有很多问题。


上线慢


单体应用的一大问题是发布非常慢。字节跳动的典型业务情况是上一次线需要至少 30 分钟,前端的上线就需要这么长的时间。当然这是我们在 17 年经历的情况,保持我们的发展态势如果不升级技术,现在可能更慢。然后 17 年底我们开始了大改版,开始拼命的拥抱微前端。


Source: 前端微服务在字节跳动的打磨与应用

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InfoQ_腾讯课堂点播上云客户端实践总结
« 回复 #7129 于: 一月 17, 2020, 04:02:29 am »
腾讯课堂点播上云客户端实践总结

一、课堂腾讯云点播 HLS 播放


1. HLS 浅析


(1) HLS 协议


点播业务目前用的是 HLS 协议。HLS协议全称是 HTTP Live Streaming,它是一个由苹果提出的基于HTTP的流媒体网络传输协议。HLS协议规定:



  • 视频的封装格式是TS;

  • 视频编码格式为H264,音频编码格式为MP3、AAC或者AC-3;

  • 除了TS视频文件本身,还定义了用来控制播放的m3u8文件。


HLS的工作流程如下图(来源苹果官网)所示:





  • Server


    Server获取媒体输入流,Media编码 MPEG-4(H.264 video 和 AAC audio),然后打包到 MPEG-2 (MPEG-2 transport stream)的传输流中,传输流会经过Stream segmenter,MPEG-2传输流会被分散为小片段然后保存为一个或多个系列的 .ts 格式的媒体文件。


    Source: 腾讯课堂点播上云客户端实践总结

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InfoQ_国内有哪些值得开发者关注的技术团队?
« 回复 #7130 于: 一月 17, 2020, 04:02:29 am »
国内有哪些值得开发者关注的技术团队?

近几年,国内科技公司非常重视在技术研发层面的投入。根据《2019 年欧盟工业研发投资排名》,华为是唯一冲到榜单前十的企业(排名第五),阿里巴巴则冲到了第28位(去年排在51位)。2019 年,互联网百强企业的研发投入达到 1538.7 亿元,同比增长 45.1%,平均研发强度突破 10%,比我国整体研发经费投入强度高出近 8 个百分点。


在这个过程中,科技公司内部涌现了大量优秀的研发人才,并逐渐形成一个个技术团队,这些技术团队乐于对外分享自己的技术实践,通过InfoQ的网站、公众号、技术大会以及沙龙等形式对外输出,希望对广大开发者有所帮助。InfoQ从这些技术团队内容专业度、影响力,读者受欢迎程度等多个维度,梳理了国内值得开发者重点关注的技术团队,我们来看看国内有哪些乐于分享的科技公司。


(以下排名不分先后,按拼音顺序排列)


爱奇艺技术产品团队


团队介绍:爱奇艺于2010年4月22 日正式上线,推崇品质、青春、时尚的品牌内涵,如今已深入人心,网罗了全球广大的年轻用户群体,积极推动产品、技术、内容、营销等全方位创新。2018年3月29日于纳斯达克上市,股票代码IQ。目前,爱奇艺已成功构建了包含电商、游戏、移动直播、漫画、阅读、电影票、短视频等业务在内、连接人与服务的娱乐内容生态,引领视频网站商业模式的多元化发展。


爱奇艺技术产品团队秉持高效、开放、创新的理念,联合业界知名公司、合作伙伴、相关学术和产业研究机构,并通过线下沙龙/线上分享等方式交流,2019年在北京、上海等地举办14场技术沙龙活动,覆盖5G网络、视频人物识别、数据架构、广告算法、数据库选型、移动端技术、云架构等技术领域内容;以科技创新持续打造娱乐新生态,聚焦在智能化,个性化,用户体验。


致力于视频流媒体前沿技术、创新技术等方面的研究,包括但不限于机器学习、数据挖掘、自然语言处理、视频理解、语音识别等方向。同时借助独特的数据资源及平台优势,提高科技创新及前沿技术应用转化,积极推动大学及科研院所之间的深度合作与协同发展,加速培养新经济下的研究人才。期望通过搭建产学研协同交流平台,实现合作共赢,促进产业发展。


Source: 国内有哪些值得开发者关注的技术团队?

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InfoQ_从零开始入门 K8s:GPU 管理和 Device Plugin 工作机制
« 回复 #7131 于: 一月 17, 2020, 04:02:29 am »
从零开始入门 K8s:GPU 管理和 Device Plugin 工作机制


导读:2016 年,随着 AlphaGo 的走红和 TensorFlow 项目的异军突起,一场名为 AI 的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界,所谓 AI 革命从此拉开了帷幕。该热潮的背后推手正是云计算的普及和算力的巨大提升。



需求来源


经过近几年的发展,AI 有了许许多多的落地场景,包括智能客服、人脸识别、机器翻译、以图搜图等功能。其实机器学习或者说是人工智能,并不是什么新鲜的概念。而这次热潮的背后,云计算的普及以及算力的巨大提升,才是真正将人工智能从象牙塔带到工业界的一个重要推手。



与之相对应的,从 2016 年开始,Kubernetes 社区就不断收到来自不同渠道的大量诉求:希望能在 Kubernetes 集群上运行 TensorFlow 等机器学习框架。这些诉求中,除了之前文章所介绍的,像 Job 这些离线任务的管理之外,还有一个巨大的挑战:深度学习所依赖的异构设备及英伟达的 GPU 支持。


我们不禁好奇起来:Kubernetes 管理 GPU 能带来什么好处呢?


本质上是成本和效率的考虑。由于相对 CPU 来说,GPU 的成本偏高。在云上单 CPU 通常是一小时几毛钱,而 GPU 的花费则是从单 GPU 每小时 10 元 ~ 30 元不等,这就要想方设法的提高 GPU 的使用率。


Source: 从零开始入门 K8s:GPU 管理和 Device Plugin 工作机制

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InfoQ_10款最佳移动App安全测试工具
« 回复 #7132 于: 一月 17, 2020, 10:05:44 pm »
10款最佳移动App安全测试工具



移动互联网时代,我们的生活和工作深受App影响。伴随移动App的广泛应用,App安全日益重要。本文介绍了App开发所需的安全测试工具。



TOP 10 移动App安全测试工具列表(排名不分先后)



当今,全球移动用户大约超过37亿。Google Play上大约有220万个App,苹果App Store上大约有20亿或更多的App。同时,根据Flurry统计数据表明,现在,每个人每天会在移动设备上花费近5个小时的时间。


移动App的广泛应用,必然伴随着新的应用安全威胁。这些攻击与以前经典的web app无关。NowSecure的最新研究表明,有25%的App包含高风险漏洞,常见的安全漏洞如下:


Source: 10款最佳移动App安全测试工具

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InfoQ_在数据科学领域,为什么 Python 比 R 更好?
« 回复 #7133 于: 一月 17, 2020, 10:05:44 pm »
在数据科学领域,为什么 Python 比 R 更好?


经常有读者问我们,在数据科学领域里,到底是该选 Python 呢,还是选 R 更好?诚然,对于数据科学家来说,R 和 Python 都很重要。但是对于一个新人数据科学家来说,又该如何取舍呢?同时学习 Python 和 R 也有些不切实际。作者 Tom Waterman 作为过来人,他是先学了 R,后来才学的 Python,他给我们列出了为什么 Python 比 R 更适合数据科学领域的四大理由。InfoQ 中文站翻译并分享给大家。



我认为,在数据科学领域,Python 比 R 更合适的理由主要有四个。


新人数据科学家都面临着一个问题,而这个问题非常重要:我是应该学习 Python 呢,还是学习 R?


问得好!这个问题真的非常重要。因为,“男怕入错行,女怕嫁错郎”,要知道,学习第一门编程语言是需要耗费数百个小时的。试图都学这两门编程语言是不切实际的,特别是当你刚刚开始职业生涯的时候。


那么,你应该做出怎样的选择呢?


根据我的经验,如果你选择了 Python,我相信,你的职业生涯将会因此受益良多。



在我看来,对数据科学这一职业来说,Python 是更好的选择,尤其是如果你刚刚起步的话。


Source: 在数据科学领域,为什么 Python 比 R 更好?

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Q资讯:苹果2亿美元收购AI公司Xnor.ai ;字节跳动回应2020营收目标1800亿-2000亿元:消息不准确;Google 用 AI 模型实现“实时”天气预报


字节跳动回应2020营收目标1800亿-2000亿元:消息不准确;Google 用 AI 模型实现“实时”天气预报;苹果2亿美元收购AI公司Xnor.ai ;微信付费阅读能用支付宝支付,iOS上苹果会抽成30%。




科技公司


字节跳动回应2020营收目标1800亿-2000亿元:消息不准确

1月16日消息,有媒体报道,2020年字节跳动营收目标1800亿-2000亿元。对此,字节跳动方面回应称:消息不准确。


Google 用 AI 模型实现“实时”天气预报

1月16日消息,Google 在官方的博客中分享了一项新的研究,该研究声称 Google 实现了近乎实时的天气预报。不过这项工作还处于早期阶段,目前也尚未集成到任何的商业系统中,但早期的研究结果还是显示出了很大的希望。


苹果2亿美元收购AI公司Xnor.ai

1月16日消息,据熟知内情的消息人士透露,苹果公司以大约2亿美元的价格收购了西雅图初创公司Xnor.ai,后者是一家专业致力于研究设备人工智能(AI)技术的公司。Xnor.ai的技术能让公司在智能手机和其他便携式设备上本地执行深度学习算法,而不是要求这些计算在云服务中执行。Xnor承诺完全保密数据,且内存负载和能量需求较低。鉴于苹果公司对保护个人隐私有着浓厚的兴趣,因此该公司收购Xnor.ai并不令人意外。


Source: Q资讯:苹果2亿美元收购AI公司Xnor.ai ;字节跳动回应2020营收目标1800亿-2000亿元:消息不准确;Google 用 AI 模型实现“实时”天气预报

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InfoQ_如何使Python程序快如闪电,提速30%?
« 回复 #7135 于: 一月 17, 2020, 10:05:44 pm »
如何使Python程序快如闪电,提速30%?

讨厌Python的人总是说,他们不想使用它的原因之一是它很慢。不管使用什么编程语言,程序是快还是慢都在很大程度上取决于编写程序的开发人员,以及他们编写最优化快速程序的技能和能力。在本文中,让我们来证明一下某些人的“误解”,看看如何提高Python程序的性能,使它们变得非常快!


本文最初发布于martinheinz.dev博客,经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享。


计时和性能分析


在我们开始优化任何东西之前,我们首先需要找出到底是代码的哪些部分减慢了整个程序。有时候,程序的瓶颈可能是显而易见的,但如果你不知道它在哪里,那么以下选项可以帮你找出来。


这是我将用于演示的程序,它计算e的X次方(摘自Python文档):


# slow_program.py
from decimal import *
def exp(x):
    getcontext().prec += 2
    i, lasts, s, fact, num = 0, 0, 1, 1, 1
    while s != lasts:
        lasts = s
        i += 1
        fact *= i
        num *= x
        s += num / fact
    getcontext().prec -= 2
    return +s
exp(Decimal(150))
exp(Decimal(400))
exp(Decimal(3000))

最懒的“性能分析”


首先是最简单同时又非常懒惰的解决方案——Unix time命令:


~ $ time python3.8 slow_program.py
real 0m11,058s
user 0m11,050s
sys 0m0,008s

如果你只是想计算整个程序的运行时间,这就行了,但这通常不能满足需求……


Source: 如何使Python程序快如闪电,提速30%?

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InfoQ_沃尔玛如何使用React Native开发iOS和Android应用
« 回复 #7136 于: 一月 17, 2020, 10:05:44 pm »
沃尔玛如何使用React Native开发iOS和Android应用

在过去的两年里,沃尔玛(Walmart)的工程师们一直在稳步地将 React Native 集成到他们的移动开发工具箱中。他们并没有选择纯粹的 React Native 应用程序,而是选择了一款充分利用原生和 React 最佳特性的混合应用程序。


为 iOS 和 Android 构建移动应用程序有好几种方法。我们可以选择采用两个完全独立的原生实现,完全不共享任何代码;我们也可以使用 Flutter、 React NativeIonicXamarin 来进行跨平台开发,实现只有一个代码库的目的;或者,我们可以构建一个混合应用程序,其中一部分是原生的,另一部分是使用跨平台开发框架构建的。每种方法都可以在成本和收益之间取得平衡,不存在某种解决方案对所有情况来说都是最佳的。


虽然采用混合应用程序的方法看起来是最明智的,但是如果我们选择了错误的技术,那么构建一个共享公共代码库的混合应用程序可能会产生隐性成本,这甚至会比构建两个独立的原生应用程序还要昂贵。相反,巧妙地将原生与跨平台技术混合使用可以帮助我们取得适当的平衡,并获得良好的开发性能。


这正是沃尔玛采用 React Native 为 Android 和 iOS 重写部分现有应用程序时遇到的情况。沃尔玛的工程师表示,正是因为采用了这种方法,他们将开发速度提高了一倍;不仅可以在移动应用程序之间共享业务逻辑,而且还可以与他们的 React/Redux Web 应用程序共享业务逻辑;可以利用开发人员在 Web 技术方面的经验来构建移动功能;并利用即时页面重新加载和空中(OTA)代码推送来修复关键问题。


沃尔玛方法的一个关键组成部分是它自己的 Electrode 平台,以及它的“同胞兄弟” Electrode Native。


Source: 沃尔玛如何使用React Native开发iOS和Android应用

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InfoQ_微信扫物上线,全面揭秘扫一扫背后的识物技术!
« 回复 #7137 于: 一月 17, 2020, 10:05:44 pm »
微信扫物上线,全面揭秘扫一扫背后的识物技术!

一. 扫一扫识物概述


1.1 扫一扫识物是做什么的?


扫一扫识物是指以图片或者视频(商品图:鞋子/箱包/美妆/服装/家电/玩具/图书/食品/珠宝/家具/其他商品)作为输入媒介来挖掘微信内容生态中有价值的信息(电商+百科+资讯,如图 1 所示),并展示给用户。这里我们基本覆盖了微信全量优质小程序电商涵盖上亿商品 SKU,可以支持用户货比 N 家并直接下单购买,百科和资讯则是聚合了微信内的搜一搜、搜狗、百度等头部媒体,向用户展示和分享与该拍摄商品相关的资讯内容。



图1 扫一扫识物功能示意图

百闻不如一试,欢迎大家更新 iOS 新版本微信 → 扫一扫 → 识物自行体验,也欢迎大家通过识物界面中的反馈按键向我们提交体验反馈。图 2 即为扫物实拍展示。



图 2 扫一扫识物实拍展示

1.2 扫一扫识物落地哪些场景?


扫一扫识物的目的是开辟一个用户直达微信内部生态内容的一个新窗口,该窗口以用户扫图片的形式作为输入,以微信生态内容中的百科、资讯、电商作为展示页提供给用户。除了用户非常熟悉的扫操作,后续我们会进一步拓展长按识图操作,将扫一扫识物打造成用户更加触手可及的运用。扫一扫识物的落地场景主要涵盖 三大部分:


Source: 微信扫物上线,全面揭秘扫一扫背后的识物技术!

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InfoQ_对话 Oracle 吴承杨:我们是如何思考数据库这件事儿的
« 回复 #7138 于: 一月 17, 2020, 10:05:44 pm »
对话 Oracle 吴承杨:我们是如何思考数据库这件事儿的

很多人都知道Oracle的中文译名是“甲骨文”,但其实Oracle的中文含义是“智慧之源”,Oracle创始人在命名时也是取的这个含义。当然,Oracle数据库也没有辜负这个名字,在其发展的四十多年中,一直保持着在数据库领域的技术领先性。


作为数据库领域的排头兵,相信很多人都很想知道Oracle是如何规划数据库发展的?对于数据库的未来趋势又是如何看待的…近日,我们采访了 Oracle 公司副总裁及中国区云平台总经理吴承杨,从他的回答中也许可以获得一些答案。



Oracle 公司副总裁及中国区云平台总经理吴承杨

Oracle数据库的设计思路


“数据库能够完成增、删、改、查的功能,但增删改查不是数据库的全部。”那么,数据库的全部是什么呢?也许我们可以从Oracle数据库在近三年的发展历程中,找到一些答案。


我们看看近三年来,Oracle数据库在功能方面有哪些变化。



  • 2017年,Oracle 12c Release2版本中,比较突出的功能是支持PDB(可插拔数据库)和CDB (多租户容器数据库),即在一个根数据库上可以支持4000个可插拔数据库,每个可插拔数据库可以管理一个应用或者客户。在云时代,这是IaaS层面非常通用的架构。

  • 2018年,Oracle 18c版本中,也有几个比较突出的功能,例如与Active Directory的集成、分片RAC、PDB快照转盘、内存访问优化、私有临时表等等。

  • 2019年,Oracle 19c版本中的新功能也很多,我们举几个比较典型的。首先是索引自动化,大多数数据库运行慢的问题都是索引做的不好导致的,而在Oracle 19c可以自动帮使用者做索引;其次是针对IoT的快速、批量插入,每秒钟可以支持10万数据的插入;第三是Active Data Guard,没有选件的数据库不叫数据库,这个功能不仅可以让使用者在主节点写入,在备份节点也可以写入,甚至可以在整个loading不重的情况下支持双活。


纵观近三年,Oracle数据库的发展历程,我们可以发现Oracle的设计原则是让数据库越做越简单,而越做越复杂!基于这样的原则,当时间行进到2020年,Oracle数据库又会有哪些新变化呢?


Source: 对话 Oracle 吴承杨:我们是如何思考数据库这件事儿的

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“国家级矿池”入场!矿工在乌兹别克斯坦不再“地下”,政府批准交易所下周上线


最近,建设“国家级矿池”突然成为乌兹别克斯坦政府的重点项目。该国的加密货币行业监管部门宣布,加入国家级矿池的矿工可享受更高的电价优惠。除了矿池开发,乌兹别克斯坦还将启动加密货币交易平台持证经营政策,为矿工的加密货币交易活动提供便利。


挖矿算力要加强


本周,乌兹别克斯坦总统直属的国家项目管理署公布了政府2020年加密货币交易和区块链技术发展规划。在周一举行的新闻发布会上,管理署表示,政府计划新建的矿池,从国家层面加强国内外矿工的挖矿算力。


当地媒体Spot报道,政府突然宣布这个决定,背后的主要动机无疑是经济效益,同时希望提高加密货币开采的透明性和安全性。国家项目管理署称,国家级矿池的建立可提高行业的资源利用率,同时吸引更多投资商到这里投资。


此外,政府建立国家级矿池措施还有另一个目的:让加密货币矿工告别“地下经济”状态,正大光明地进入国家的税收监管体系。除了国家级矿池,乌兹别克斯坦下周还将批准全国首个持证经营的加密资产交易平台,为加密货币采矿公司的数字货币交易活动提供合法交易渠道。


Source: “国家级矿池”入场!矿工在乌兹别克斯坦不再“地下”,政府批准交易所下周上线

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