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Armv9安全新架构
Arm在今年3月份推出了ARmv9.Arm 期望Armv9架构将是未来3000亿颗基于Arm架构芯片的技术先驱，而Armv9架构中，ARM 提供了机密计算Arm Confidential ComputeArchitecture (Arm CCA)的安全新架构。 Arm CCA 是一系列硬件和软件架构创新，这些创新增强了Arm 对机密计算的支持。Arm CCA 是 Armv9-A架构的关键组件。 Arm CCA 提供额外的安全架构，即使在使用中也能保护数据和代码，并能够更好地控制谁可以访问数据和算法。 这项在 Armv9-A 中引入的技术将通过降低与共享数据相关的风险并帮助开发人员实施强大的隐私控制来帮助释放数据的真正力量和潜力。
1.2K20编辑于 2022-05-13 - 来自专栏闲余说
架构设计 9-可扩展架构之分层架构
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第九部分。首先整体介绍可扩展架构的基本思想——“拆”，以及如何拆；随后介绍了面向流程的拆分，即分层架构。 典型架构：SOA & 微服务 面向功能拆分 方案：将系统提供的功能拆分，每个功能作为一部分 优势：对某个功能扩展，或者要增加新的功能时，只需要扩展相关功能即可，无须修改所有的服务 典型架构：微内核架构 分层架构 概念：分层架构是很常见的架构模式，它也叫 N 层架构，通常情况下，N 至少是 2 层。 根据不同的划分维度和对象可分为：C/S 架构&B/S 架构、MVC 架构&MVP 架构、逻辑分层架构。 C/S 架构、B/S 架构 划分的对象是整个业务系统 划分的维度是用户交互，即将和用户交互的部分独立为一层，支撑用户交互的后台作为另外一层 MVC 架构、MVP 架构 划分的对象是单个业务子系统 划分的维度是职责
91110编辑于 2022-08-19 - 来自专栏AI大模型应用开发炼丹房
一文读懂AI智能体架构设计的9大核心技术
今天我们来系统梳理AI智能体架构设计的九大核心技术，这些技术构成了现代AI应用开发的核心框架，涵盖从基础推理到多智能体协作、从数据处理到人机交互的关键层面。欢迎各位指正交流。 这种结构使AI智能体兼具高效性、灵活性和适应性。二、Agentic AIAgentic AI 代表多智能体协作的系统架构。 其采用客户端-服务器架构，包括：MCP主机（如IDE或AI工具）；MCP客户端（管理连接）；MCP服务器（提供标准化功能）；数据源（本地或远程）。该协议提升了大模型的安全性、灵活性和生态兼容性。 最后总结以上九大技术构成了AI智能体架构的核心体系，覆盖了智能体基础、多智能体协作、知识增强、模型优化、工具调用、协议标准化及人机交互等关键维度。 随着技术演进，这些组件将继续推动AI应用向更智能、更协同、更易用的方向发展。如果您对AI大模型架构设计与落地实践感兴趣，欢迎关注我的后续分享。
3.9K41编辑于 2025-09-11 - 来自专栏ADAS性能优化
AI Weekly | Nov. 9, 2019
Researchers tout AI that can predict 25 video frames into the future In a preprint paper, researchers propose an AI model that can predict up to 25 video frames into the future given only two to five starting Applause targets AI bias by sourcing training data at scale Software-testing company Applause wants to reinvent AI testing with a service that detects AI bias by crowdsourcing larger training data sets. Remember that scary AI text-generator that was too dangerous to release?
27210编辑于 2022-05-13 - 来自专栏白话互联
【Ai Agent】Ai Agent News | 9月11日速递
今天是9月11日星期四，让我们一起来看看今天 Ai Agent 带来的 AI 领域的重要动态吧！ ❤ Indeed Unveils AI Agents for Job Seekers and Recruiters 求职招聘领域迎来AI助手新时代 Indeed推出了两款AI Agents，分别面向求职者和招聘方 *攻击面扩大*：AI Agent的自主性创造了难以追踪的复杂攻击路径 *安全需求迫切*：传统安全措施难以应对Agent特有的风险 *协作风险*：多Agent交互可能导致意外行为和安全漏洞 企业需要重新评估其安全架构 ❤ Secure AI Agents at Runtime with Docker Docker推出AI Agent运行时安全解决方案 Docker发布了关于如何在运行时保护AI Agent的新方法， AI Agent时嵌入运行时安全，为AI原生开发提供更可靠的安全保障。
33210编辑于 2025-09-17 - 来自专栏超级架构师
【服务网格架构】Envoy架构概览(9):访问日志,MongoDB,DynamoDB,Redis
异步IO刷新架构。访问日志记录不会阻塞主要的网络处理线程。 可定制的访问日志格式使用预定义的字段以及任意的HTTP请求和响应头。 alpha" 2) "bravo" 3) (error) upstream failure 4) (error) upstream failure 5) "echo" 微信公众号 关注微信公众号【首席架构师智库 】 微信小号 希望加入的群：架构，云计算，大数据，数据科学，物联网，人工智能，安全，全栈开发，DevOps，数字化，产品转型。 点击加入知识星球【首席架构师圈】 微信圈子 志趣相投的同好交流。 点击加入微信圈子【首席架构师圈】 喜马拉雅 路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。 点击，收听【智能时刻，架构君和你聊黑科技】 知识星球 认识更多朋友，职场和技术闲聊。 点击加入知识星球【知识和技术】
1.9K20发布于 2020-07-20 - 来自专栏月色的自留地
从锅炉工到AI专家(9)
Epoch 8 Step 1207755: lr = 0.015 words/sec = 401 Eval 4965/17827 accuracy = 27.9% Epoch 9
79160发布于 2018-06-20 - 来自专栏圣杰的专栏
.NET+AI | Agent | 人机协作（9）
通过 ApprovalRequiredAIFunction 为敏感工具加上人工审批环节，快速构建符合企业合规要求的 MAF 人机协作智能体。
19910编辑于 2025-12-28 深入解析MySQL(9)——主从复制架构详解
把接收到的内容写入Relay Log Slave的SQL Thread读取Relay Log的内容 Slave的SQL Thread解析日志并转为SQL进行回放操作，把数据写入Databases 1.4 高性能架构 The following signatures couldn't be verified because the public key is not available: NO_PUBKEY 7EA0A9C3F273FCD8 简单来说，这个错误的意思是：“阿里云给了我Docker的软件列表，并且说这是用7EA0A9C3F273FCD8这个钥匙签名的，但是我的钥匙串里没有这把钥匙，所以我无法确认这是不是真的Docker官方列表 解决方法： 把Docker官方的公钥添加到你的系统中 apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 7EA0A9C3F273FCD8 > start replica; # 查看从服务器状态 mysql> show replica status\G; 4.下节预告 深入解析MySQL(10)——基于ShardingSphere的高性能架构详解
25010编辑于 2026-01-13- 来自专栏AI系统
【AI系统】AI系统架构的组成
AI 编译与计算架构AI 框架充分赋能深度学习领域，为 AI 算法的开发者提供了极大便利。 为了实现硬件的多样性，需要将神经网络模型计算映射到不同架构的硬件中执行。在通用硬件上，高度优化的线性代数库为神经网络模型计算提供了基础加速库。 DSA 芯片架构支持：AI 训练和推理对性能和时延都非常敏感，所以大量使用专用的 AI 加速芯片进行计算，而 AI 编译器其实是以 DSA 架构的 AI 加速芯片作为为中心的编译器，这也是区别于通用编译器的一个特征 AI 编译与计算架构负责 AI 模型在真正运行前的编译和系统运行时的动态调度与优化。 神经网络编译架构及优化：在编译期，通过静态分析与优化的方法，提供更优化的编译支持，提升模型的性能，正确性等。类似传统编译器，网络模型的计算图可以通过融合等手段优化，算子内可以应用大量循环优化。
1.4K11编辑于 2024-11-26 - 来自专栏Python
(9) MySQL主主复制架构使用方法
从数据库和主数据库的数据最终会是一致的 之所以说是最终一致，因为mysql复制是异步的，正常情况下主从复制数据之间会有一个微小的延迟 通过这个数据库副本看似解决了数据库单点问题，但并不完美 因为这种架构下 引入vip后的数据库架构 最简单的方式就是给数据库复制集群上增加一个虚拟ip 虚拟IP(vip): 就是一个未分配给真实主机的ip，也就是说对外提供服务器的主机除了有一个真实IP外还有一个虚拟IP 而前端应用程序使用虚拟 master(也就是老的slave)进行同步，就不得不重新配置主从复制了，特别是在基于日志点的复制情况下，这时候如果我们数据库的数据量非常大，在这种情况下，重新初始化数据也是比较耗时的 所以我们要对主从复制的架构进行一些更改 从哪个值开始 这样修改后，id将会变成2,4,6,8...的形式 Keepalived简介 Keepalived基于ARRP网络协议，ARRP可以将2台设备虚拟成一个设备，可对外提供一个虚拟IP，也就是我们架构中的 目前架构存在的问题 目前架构： 一台主服务器，一台从服务器，加入了keepalived服务来监控主从服务器的运行健康状态，并通过keepalived服务器生成了一个虚拟IP，前端应用是通过虚拟IP来进行数据库的访问
1.1K20发布于 2019-05-25 - 来自专栏平凡文摘
高可用高并发的 9 种技术架构！
1、分层 分层是企业应用系统中最常见的一种架构模式，将系统在横向维度上切分成几个部分，每个部分负责一部分相对简单并比较单一的职责，然后通过上层对下层的依赖和调度组成一个完整的系统。 在网站的分层架构中，常见的为3层，即应用层、服务层、数据层。应用层具体负责业务和视图的展示；服务层为应用层提供服务支持；数据库提供数据存储访问服务，如数据库、缓存、文件、搜索引擎等。 分层架构是逻辑上的，在物理部署上，三层架构可以部署在同一个物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，即三层结构分别部署在不同的服务器上，是网站拥有更多的计算资源以应对越来越多的用户访问 所以虽然分层架构模式最初的目的是规划软件清晰的逻辑结构以便于开发维护，但在网站的发展过程中，分层结构对网站支持高并发向分布式方向的发展至关重要。 ? 9、缓存 缓存目的就是减轻服务器的计算，使数据直接返回给用户。在现在的软件设计中，缓存已经无处不在。具体实现有CDN、反向代理、本地缓存、分布式缓存等。
76750发布于 2018-07-03 - 来自专栏Java课堂
9 张图总结一下 MySQL 架构
所以解析与优化的职责如下： 缓存 SQL语法解析验证 SQL优化并生成执行计划 根据执行计划调用存储引擎接口 其中连接管理与解析与优化处于MySQL架构中的Server层。 MySql架构分为Servce层与存储引擎层。 连接管理、解析与优化这些并不涉及读写表数据的组件划分到Servce层，读写表数据而是交给存储引擎层来做。 通过这种架构设计，我们发现Servce层其实就是公用层，存储引擎层就是多态层，按需选择具体的存储引擎。 阿星最后以一张MySQL简化版的架构图结束本文，我们下期再见~ 我是小富～，如果对你有用在看、关注支持下，咱们下期见~ 非常感谢各位小哥哥小姐姐们能看到这里，原创不易，文章有帮助可以关注、点个赞、
6K41发布于 2021-09-24 - 来自专栏Java技术栈
高可用高并发的 9 种技术架构！
在网站的分层架构中，常见的为3层，即应用层、服务层、数据层。应用层具体负责业务和视图的展示；服务层为应用层提供服务支持；数据库提供数据存储访问服务，如数据库、缓存、文件、搜索引擎等。 分层架构是逻辑上的，在物理部署上，三层架构可以部署在同一个物理机器上，但是随着网站业务的发展，必然需要对已经分层的模块分离部署，即三层结构分别部署在不同的服务器上，是网站拥有更多的计算资源以应对越来越多的用户访问 所以虽然分层架构模式最初的目的是规划软件清晰的逻辑结构以便于开发维护，但在网站的发展过程中，分层结构对网站支持高并发向分布式方向的发展至关重要。 ? 9、缓存 缓存目的就是减轻服务器的计算，使数据直接返回给用户。在现在的软件设计中，缓存已经无处不在。具体实现有CDN、反向代理、本地缓存、分布式缓存等。 -END- 不错，转发分享一下吧 往期推荐 【1】京东购物车的 Java 架构实现及原理 【2】分布式作业 Elastic-Job 从理论到实战 【3】《阿里技术参考图册》发布，速度收藏 【4】最新后端架构师技术图谱
66050发布于 2018-07-31 - 来自专栏超级架构师
Envoy架构概览(9):访问日志,MongoDB,DynamoDB,Redis
异步IO刷新架构。 访问日志记录不会阻塞主要的网络处理线程。 可定制的访问日志格式使用预定义的字段以及任意的HTTP请求和响应头。
2.7K30发布于 2018-04-09 - 来自专栏Java编程指南
大型Web网站架构演变之9大阶段
应用服务器与数据库分开后的架构如下图所示： ? 阶段三、应用服务器集群 随着访问量继续增加，单台应用服务器已经无法满足需求了。 9)、LBLC基于局部性最少连接算法 负载均衡器根据请求的目的IP地址，找出该IP地址最近被使用的服务器，把请求转发之。若该服务器超载，最采用最少连接数算法。 只有认真的分析和不断地探究，才能发现适合自己网站的架构。
77220发布于 2019-08-05 转载：【AI系统】AI系统架构的组成
AI 编译与计算架构 AI 框架充分赋能深度学习领域，为 AI 算法的开发者提供了极大便利。 为了实现硬件的多样性，需要将神经网络模型计算映射到不同架构的硬件中执行。在通用硬件上，高度优化的线性代数库为神经网络模型计算提供了基础加速库。 DSA 芯片架构支持：AI 训练和推理对性能和时延都非常敏感，所以大量使用专用的 AI 加速芯片进行计算，而 AI 编译器其实是以 DSA 架构的 AI 加速芯片作为为中心的编译器，这也是区别于通用编译器的一个特征 AI 编译与计算架构负责 AI 模型在真正运行前的编译和系统运行时的动态调度与优化。 神经网络编译架构及优化：在编译期，通过静态分析与优化的方法，提供更优化的编译支持，提升模型的性能，正确性等。类似传统编译器，网络模型的计算图可以通过融合等手段优化，算子内可以应用大量循环优化。
2.1K10编辑于 2024-12-11- 来自专栏嵌入式ARM和Linux
ARMv9-机密计算架构(CCA)深入理解
1 概述 2 背景知识 3 什么是机密计算 4 ARM CCA扩展 5 CCA硬件架构 6 CCA软件架构 7 问题 1 概述 在本文中，我们看一下现代计算系统中机密计算的角色，以及实现原理。 这时候，就需要考虑ARM CCA架构了。 ARM CCA架构允许安全架构师将工作负载安全地部署到云服务器上，而无需考虑底层代码的可信度。底层代码包括hypervisor或运行在安全空间的代码。 ARM CCA架构是通过硬件扩展和特殊固件达到的这种隔离。 在ARM CCA架构中，这种硬件扩展成为Realm 管理扩展(RME)。 CCA架构作为ARMv9-A的一部分，引入RME（Realm管理扩展）。该扩展引入了两个额外的空间，Realm空间和root空间。 Root空间是Root安全状态和Root物理地址空间的组合。 6 CCA软件架构 ARM的CCA架构带来了组件的增加，比如RME，再比如固件，尤其是Monitor和RMM。本段介绍CCA架构的软件栈。
5.7K20编辑于 2022-08-15 JBoltAI：事件驱动 AI 架构，重构 Java AI
企业级 AI 应用开发中，多模块耦合、高并发响应延迟、流程异常难以排查等问题，成为 Java 团队落地 AI 能力的核心阻碍。而事件驱动架构，正是解决这些痛点的关键思路。 JBoltAI 将事件驱动机制深度融入 AI 应用开发的全流程，打造了 “操作抽象为事件、统一调度为核心、全生命周期管控为保障” 的事件驱动 AI 架构，不仅让复杂 AI 工作流的编排更灵活，更从根本上提升了企业级 事件生命周期管理，是 JBoltAI 事件驱动 AI 架构保障企业级稳定性的核心抓手，让 AI 流程彻底摆脱 “黑箱” 状态。 作为 AIGS 范式的核心实践者，JBoltAI 的事件驱动 AI 架构，重新定义了企业级 Java AI 开发的模式。 从智能报销、智能问数到 AI Agent 复杂任务执行，从老系统 AI 改造到 AI 原生应用开发，JBoltAI 的事件驱动 AI 架构正在赋能千行百业的 Java 企业，让 AI 能力真正融入业务流程
12310编辑于 2026-03-13- 来自专栏AI系统
【AI系统】推理系统架构
推理系统架构是 AI 领域中的一个关键组成部分，它负责将训练好的模型应用于实际问题，从而实现智能决策和自动化。 在本文中，我们将主要以 NVIDIA Triton Inference Server 为基础深入探讨推理系统架构的各个方面。 多框架支持：兼容 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等主流 AI 框架。模型优化：集成 TensorRT 等优化工具，进一步提升模型推理性能。 作为一个强大的推理框架，Triton 能够满足多样化的 AI 应用需求，帮助企业和开发者构建高效、可靠的推理服务。 资源高效利用：多后端架构使得 Triton 能够根据模型特性和硬件资源情况智能选择最合适的推理引擎。
1.6K10编辑于 2024-12-02
腾讯云开发者
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