宇宙湾

基本概念

概述

　Apache Druid™ 是目前非常流行的、高性能的、分布式列存储的 OLAP 引擎（准确来说是 MOLAP）。它是一款可以快速（实时）访问大量的、很少变化的数据的系统。并被设计为，在面对代码部署、机器故障和生产系统的其他可能性问题时，依旧能 100％ 地正常提供服务

（图片来源：Vadim Ogievetsky 在万圣节的个人作品，已获得授权）

特性

分析事件流

　Druid 支持对 event-driven 数据进行快速地高并发查询。还可以实时地摄入流式数据，并提供亚秒级查询能力，以支持强大的 UI 交互

创新的架构设计

　Druid 是一种新型数据库，它结合了 OLAP 分析数据库、时间序列数据库 和 全文检索 的思想，以支持流式体系架构下的大部分应用场景

构建事件驱动的数据栈

　Druid 天然集成了消息队列（如 Kafka、AWS Kinesis 等）和数据湖（如 HDFS、AWS S3 等），使得其非常适用于流式总线和流处理器的查询层

解锁新的工作流

　Druid 旨在对实时数据和历史数据进行快速地即时分析。使用可快速更替的查询，进行趋势解释，数据探索，以响应各种分析诉求

多环境部署

　Druid 可以部署在任何的 *NIX 商用硬件上，无论是在云端还是内部部署。Druid 是 Cloud Native 的，这意味着集群扩容和缩容，就像添加和删除进程一样简单

多数据源摄入

　Druid 支持将多种外部数据系统作为数据源，进行数据摄入，包括 Hadoop、Spark、Storm 和 Kafka 等

多版本并发控制

　多版本并发控制（MVCC，Multi-Version Concurrent Control），主要是为了解决多用户操作同一条记录时的并发问题。MVCC 设计思路是，在并发访问数据库时，不使用粗暴的行锁，而是在事务型操作更新数据时，生成一个新版本的数据。如此，可以保证读写分离，避免了读写操作互相阻塞，以提高并发性能。另外，约束任意时刻只有最新版本的记录是有效的，即也保证了数据的一致性

　而 Druid 中是使用数据更新时间来区分版本，历史节点只加载最新版本的数据。同时，实时数据索引与离线数据批量覆盖同时进行的 Lambda 架构设计，既满足了实时响应的需求，又确保了数据的准确性

易于运维

　Druid 集群可以做到 Self-healing 和 Self-balancing。如果 Druid 服务器发生故障，系统将会自动绕过损坏的路由，直到这些机器恢复或被替换掉。在扩缩容集群的时候，只需要增加或下线服务器，集群本身会在后台自动 re-balance。Druid 在设计上保证了可以全天候工作，不会因为任何原因而停机，包括配置更改和集群升级

Git 相关的使用技巧、常见的坑 和 Github 社区中高频的缩写。

什么是人工智能

　人工智能（Artificial Intelligence, AI）亦称机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。 — wikipedia.org

　从深蓝到 AlphaZero，再到 StyleGAN 和 GPT，人工智能的智力水平、学习能力和普适性，正在以爆炸式地速度快速发展；
　从棋类到医学，再到绘画和聊天，人工智能开始在各类应用领域大展身手；
　从 CPU 到 GPU，再到 TPU 和 IPU，人工智能的计算能力正向着无法穷举的极限不断逼近 …

　但是，我们并不浮躁，踏踏实实地点亮 AI 知识树的每个枝叶，才是我们每位富有科学精神的人所应该做的

关于本文

　我们将分为三块对 AI 进行诠释

　首先，将介绍人工智能的主流思想和实用技巧，通过一些耳熟能详的有趣定理，我们可以对人工智能有些直观、初步的认识；随后，言归正传，我们将开始接触 AI 领域的几大理论支柱，由浅入深地学习 统计学、微积分、线性代数、概率论 等知识体系；最后，落地到实践，我们需要紧跟人工智能的技术发展前沿，对重大的突破性项目进行了解、学习，以及运用。如此，对人工智能领域进行横向分层，可以很方便地找到我们学习的突破点

　不过，出于文章编排的考虑，可能部分编码就要放在其他博文中了，如有不便，还望见谅（Python、Prolog、R、Java）。本文持续更新中，若有不妥之处，还请不吝赐教哈 (^o^)/

主流思想

演绎法 & 溯因法 & 归纳法

（利用 Axure™ 绘制而成）

实用技巧

Occam 剃刀原理

　奥卡姆剃刀（Occam´s Razor），意为简约之法，是由 14 世纪逻辑学家、圣方济各会修士奥卡姆的威廉提出的一个解决问题的法则，即"切勿浪费较多资源，去做'用较少的资源，同样可以做好'的事情"，相同思想见于郑板桥的删繁就简三秋树

Serverless 是什么？

Serverless computing is a cloud computing execution model in which the cloud provider runs the server, and dynamically manages the allocation of machine resources. Pricing is based on the actual amount of resources consumed by an application, rather than on pre-purchased units of capacity. It can be a form of utility computing. — wikipedia.org

Serverless architectures are application designs that incorporate third-party “Backend as a Service” (BaaS) services, and/or that include custom code run in managed, ephemeral containers on a “Functions as a Service” (FaaS) platform. — 《Serverless Architectures》

无服务器架构是基于互联网的系统，其中应用开发不使用常规的服务进程。相反，它们仅依赖于第三方服务（例如 AWS Lambda 服务），客户端逻辑和服务托管远程过程调用的组合。 — 亚马逊 AWS 官方博客

Serverless（无服务器架构）是指服务端逻辑由开发者实现，运行在无状态的计算容器中，由事件触发，完全被第三方管理，其业务层面的状态则存储在数据库或其他介质中。 — 《无服务架构实践手册》

If your PaaS can efficiently start instances in 20ms that run for half a second, then call it serverless. — Adrian Cockroft

优缺点

优势

低成本

运维成本

　服务器、中间件、数据库等均托管于 BaaS/FaaS 平台，用户无需再参与基础设施及软件的维护，省去了集群的运维成本

开发成本

　对比 IaaS 或者 PaaS 平台的服务器或者操作系统，Serverless 的架构中，用户操作的是服务化的组件，比如存储服务、授权服务等，可以缩短开发周期，节约时间成本

按需计费

　Serverless/FaaS 区别于 IaaS/PaaS 预先分配计算资源的计费方式，其计费方式通常是按请求次数及运行时间。如此一来，不仅可以最大程度地利用资源，还能实现真正的按需计费，以降低用户的使用成本

（使用 iPad™ 手绘而成）

高扩展

　自动进行横向扩展（毫秒级部署，秒级生命周期）

高资源利用率

　提供细粒度的计算能力，最大限度满足实时需求，使得资源利用率大幅度提升

NoOps

　运维的发展经历了，人肉运维、自动化运维、DevOps、AiOps 等。而 Serverless 模式下，用户只需要关心业务编码，真正实现了零运维成本

本文主要介绍了 Redis 的环境搭建、实战技巧、技术内幕 和 Jedis 客户端相关内容。