“ 摘要:本文全面对比了两种U位级资产跟踪技术——传统的EIC技术与创新的MC-RFID技术。 从技术架构、实时性、准确性、可靠性和可用性等多个维度进行分析,详细阐明了MC-RFID技术如何以其领先的性能和免维护优势,全面满足大规模算力资产实时跟踪的需求,并显著超越EIC技术的局限性,成为新一代资产实时跟踪系统的最佳实践 一项突破性创新技术(MC-RFID技术)由深圳数码人技术公司创始人刘全先生发明,该技术已经获得中国和美国发明专利授权,该技术通过磁控+霍尔传感器和RFID电磁耦合传感器等组成,具备U位级定位精度达到99.9999% MC-RFID资产条采用分布式MCU技术架构,由1个MCU+通过双向通信总线监控6个MCU的架构。 (2)MC-RFID传感器,每个U位由4个的高可用智能传感器组成,能够减少单点故障的影响,并提高系统的冗余度,传感器采用非接触式技术,防护等级为IP65,使用寿命10年 以上,具有 高可用,免维护的优势
MC-RFID技术的发明,正在将关键资产实时运营的梦想变成现实。合规需求(如ISO27001信息安全管理体系、国家网络安全法-关键信息基础设施安全标准)等要求对关键资产实现可靠的实时管控能力。 数码人正在通过MC-RFID技术,引领变革。算力资产运营时代的演进U位资产实时跟踪数码人的MC-RFID专利技术解决方案,可提供全球最先进的IT资产实时可视化能力。 免维护:MC-RFID传感器(使用寿命10万小时)。跨区域统一监控:覆盖机房、区域乃至国家的多站点统一管理。 三、资产实时定位技术迭代公认的行业领导力荣誉奖项:荣获2019年中国数据中心科技成果奖-进步奖。落地成果:全球部署传感器超1500万个。
U位定位技术经历了三个发展阶段:最先出现的是基于1-wire 技术的有线电子标签(EIC标签)、基于RFID技术的无线电子标签以及MC-RFID磁定位RFID技术。 EIC属于早期的接触式电子标签定位技术,该定位技术对环境适应能力较差、使用寿命较短和维护成本较高,由于存在较大缺陷,所以在21世纪初基本被RFID技术取代了。 近年来,一项创新的发明MC-RFID技术(RFID技术的改进技术)彻底解决了RFID技术定位不准的问题,完全解决了前两类技术的缺陷。 MC-RFID技术产品的特点是全生命周期100%的定位准确性,还具有高可靠免维护及低成本的特性,而且RFID产业链非常强大,具有可持续性。 基于MC-RFID技术的U位物联产品目前已经在一些大型、中型和小型数据中心中部署上线,获得了客户的高度认可。资产定位服务的重要性主要体现在以下几个方面:实时发现:实时发现资产物理位置。
U位级实时定位,就是对机柜内U位级物理空间数字化、IT设备资产进行实时定位和精细化管控的一项新技术。U位定位技术发展的三个阶段早期探索期:基于EIC单总线(1-wire)技术的接触式电子标签。 EIC单总线(1-wire)技术是上世纪80年代由美国Dallas半导体公司发明的早期的身份认证技术,当时的身份认证技术尚处在萌芽期,EIC技术的原理只是在EEPROM存储芯片上刻了一个不可擦除的ID号 加上EIC技术没有形成国际标准、可扩展性差,所以在RFID(射频卡)技术发明以后,就逐渐被市场淘汰了。中期探索期:基于RFID技术的无线的非接触式电子标签。 成熟期:MC-RFID电子标签,是中国一家创新公司发明的一项新技术,MC即Magnetic Control磁控技术,智能标签是主动的,U位智能模块是被动且静默的。 MC-RFID技术具有可靠性高、定位数据准确、产品使用寿命长,成本优势等多项特点,突破了多年以来困扰行业的感知定位技术瓶颈,所以获得了众多IDC用户的良好评价,并有望引领下一代U位级定位技术趋势。
在MC-RFID技术应用之前,U位资产数字化走过了一个漫长的历程,而实现U位资产定位精准和实时性之后,U位资产3D可视化也迎来了爆发。 3D可视化是一个成熟的技术,从其他科技领域应用到数据中心基础设施的数字化管理,需要做大量的基础工作,在这个普及的过程中,U位资产将会从先期的应用实践经验中获益,比数据中心前期的3D可视化应用模块更快部署于用户的运维管理系统中
AI技术及超级计算机在医疗领域的应用,在武汉新型冠状病毒基因测试系列和药品筛查方面,发挥了非常重要的作用。 作为这些前沿技术和设备的支撑中心,数据中心基础设施的安全、有序、可控的运维和管理工作至关重要。 位资产将加强数字化管控 在更细分的关键运维领域,作为数据中心的灵魂,U位资产是承载了计算、存储、网络等功能的服务器,为了将规模庞大的服务器通过数字化手段,自动有序管理起来,数据中心运营管理者们,需要继续探讨以最新的物联网MC-RFID 技术为主的数字化管控方案,结合2D/3D可视化技术,温湿度传感技术等,在RFID资产管理平台上提高U位资产的追踪定位能力,最终目标是实现U位资产运维管控效率的提升,提高资产的可用性和投资回报率。 《2018中国数据中心行业发展调研报告》的数据显示,包括数据中心在内的信息通信技术(ICT)基础设施投资对国家经济起着重要的拉动作用。
在服务器的丛林里,热点无处不在,如何采用安全的RFID新技术方案,从每个服务器真实的物理温度监控开始,准确得出机房的热点云图,是跨越传统技术方案,让运维人员轻松应对日常工作,有效保障用户资产安全的新课题 从技术角度看,这个锅不能由IT管理或运维人员来背。当前的技术环境,人员发现机房热点的方式,通常有以下三种方式: 1.在机房内来回观察,用手亲测服务器或机柜的温度。 三、U位物联结合CFD技术方案 U位物联定位技术是解决服务器定位和数据读取准确率的安全高效的技术方案。 数据中心运营者通过业内广泛应用的MC-RFID技术,可以实现了机柜U位资源、容量、位置、状态、信息变更、温湿度的数字化管理,IT管理者通过后端的可视化平台,可以全局掌控U位资产的实时信息。 因此,如何通过技术和产品创新,实现机器替代人类多承担工作,减少人为失误导致的损失,已经成为数据中心运营节省成本支出的重要方法。
MC-RFID磁控制无源主动定位识别技术通过安装U位监测模块在机柜侧面,实现机柜数字化;安装U位标签在IT资产表面,实现IT资产数字化;将U位标签磁吸附在U位监测模块上面,实现价值:1) 自动定位识别IT
此类技术以数码人自主发明的MC-RFID无源主动式技术为代表,下面以此技术进行介绍。 采用这种技术时,读卡器一般不会主动发射信号。 目前国内U位资产管理产品采用的技术主要有上述三种,前两种因技术难度低、出现年代早,目前相关产品较多,但因实际使用效果不佳,未能大规模普及。第三种技术虽然出现较晚,但性能优异,目前发展较快。 3、技术方案选择 l 整体技术方案:如上所述,目前U位资产管理的电子标签主要有三种技术,综合考虑下应选择第三代改进型的RFID技术,避免采用高故障率、准确率低、抗干扰能力差的技术; l 通讯传输方案:通常每个机柜会部署一套资产管理硬件 l 技术专利:数据中心行业发展迅速,各种新技术层出不穷,难免有技术侵权、仿冒产品的存在。而用户大多是知名企事业单位,一旦采用仿冒产品可能会引发一系列的法律纠纷,同时影响自身声誉。 第一代接触式/第二代RFID/第三代MC-RFID 建议采用第三代技术 模块化设计 固定长度/模块化组装方式 建议模块化组装方式 指示灯 指示灯有几种色彩
BPF,及伯克利包过滤器Berkeley Packet Filter,最初构想提出于 1992 年,其目的是为了提供一种过滤包的方法,并且要避免从内核空间到用户空间的无用的数据包复制行为。它最初是由从用户空间注入到内核的一个简单的字节码构成,它在那个位置利用一个校验器进行检查 —— 以避免内核崩溃或者安全问题 —— 并附着到一个套接字上,接着在每个接收到的包上运行。几年后它被移植到 Linux 上,并且应用于一小部分应用程序上(例如,tcpdump)。其简化的语言以及存在于内核中的即时编译器(JIT),使 BPF 成为一个性能卓越的工具。
前两种手势识别技术,完全是基于二维层面的,它们只需要不含深度信息的二维信息作为输入即可。 “静态”是这种二维手势识别技术的重要特征,这种技术只能识别手势的“状态”,而不能感知手势的“持续变化”。举个例子来说,如果将这种技术用在猜拳上的话,它可以识别出石头、剪刀和布的手势状态。 所以这种技术说到底是一种模式匹配技术,通过计算机视觉算法分析图像,和预设的图像模式进行比对,从而理解这种手势的含义。 以Kinect一代的结构光技术来说,因为依赖于激光折射后产生的落点位移,所以在太近的距离上,折射导致的位移尚不明显,使用该技术就不能太精确的计算出深度信息,所以1米到4米是其最佳应用范围。 同时,这一硬件技术也是微软新一代Kinect所使用的。这种技术的基本原理是加载一个发光元件,发光元件发出的光子在碰到物体表面后会反射回来。
有些领域技术变化很快,两三年可能迭代了好几轮,在深度、广度上有了质的飞跃,而你该怎么办,削足适履追求新技术吗? 回顾自己技术实力时,脱离了这些基础设施,还有多少生产力? 所思 有人说技术人就像丢在大海里的漂流瓶,努力漂泊,孤傲不羁,却怎么也不能融入大海,装不满自己空空如也的肚腩,因为他们不知道身体倾斜一点,才是最佳姿势,才有最快的装水速度 也许真是远离技术看技术,才有更大的格局 早些年总是抱怨,为什么我们技术这么好,为什么游戏总是死呢? ,但技术外的世界更大 是该放下手中的技术,抬头看看外面的世界 功夫在诗外,也许再回头看技术时,别有一番天 当然千万别一时亢奋放弃技术,远离技术是在追求技术无法再提升格局的时候,跳出来,回头看 是从简入繁完成后 ,由繁化简的过程中的技法;无法打开一把锁时,不能只盯着锁看,因为钥匙可能在远离锁的地方 那么如何远离技术呢?
技术分享和技术博客 上篇内容聊了一些技术社群相关的事情,本篇聊聊内外部技术分享、技术博客相关的事情。 写在前面 提到技术分享,一个绕不开的话题是为什么要做技术分享? 前些年技术博客基本是技术人、技术团队、技术发家公司的标配,最近几年不论是从数量上,还是从质量上,好像都没有那么好了,那么在这个大环境下,是否还要继续做技术分享呢? 当前招聘市场对于技术人员的各种苛刻要求,很多时候会在招聘的时候转嫁到技术团队身上,是否有技术深度不光是对候选人的考察,也是候选人对于技术团队的诉求,技术团队如果对技术人员的吸引力持续下降,很多时候会促使优秀人员流失 1+1大于2”的价值,技术团队的口碑也会有比较明显的改观,参考“2015年前后”美团正式开始运营技术团队博客、技术沙龙等技术相关事务后,整个技术团队口碑的变化。 执行技术博客单就从锻炼技术同学总结归纳能力来看,也是值得一试的举措,更何况还有开放文化形成的额外加成,有利于技术人员招聘。 “相比较那些没有技术分享,不够开放的团队,我们值得你的加入”,不是吗?
但是当你使用云或者其他虚拟化技术的时候,这种方式却不再适用。 精益创业的技术,如观察需求的 A/B 测试(martinfowler.com/bliki/ObservedRequirement.html),进一步削弱了这种心态。 威胁建模(Thread modeling)(owasp.org/index.php/ Category:Threat_Modeling)是一组技术,主要从防御的角度出发,帮助理解和识别潜在的威胁。
本地存储同步(local storage sync)就是一种我们曾经成功运用过的重要实现技术。 使用这种技术,面向用户的代码将不再发送请求到后端系统,而是仅仅从本地存储(local storage)中获取数据。 团队不应在项目一开始就制定一个完美的像素级设计规范,而是要开始拥抱持续设计(Continuous Design):把设计师加入到交付团队中,使用低保真技术来做原型设计,并使用目标产品实际用到的UI技术( 依据团队边界分隔基础设施 我们的很多客户与负责构建、部署、支持他们的应用和服务的交付团队合作,在组织中实现了DevOps(技术运维)。 如果你正在构建的系统需要在去中心化的网络中建立信任,那么Blockchain是一项值得尝试的技术。
DHCP(dynamic host configuration protocol)动态主机配置协议是一个局域网的网络协议,使用UDP协议工作。
随着近年无人驾驶、增强现实、虚拟现实等应用的兴起,作为实现这些应用的SLAM技术也越发引人注目。SLAM技术主要完成两项任务:自身定位与环境建图,也是让机器知道自己在哪里,已经周围的环境是啥。 目前在SLAM领域中的关键问题: 1、数据关联:SLAM技术在未来的发展过程中必然会有一个方向是将SLAM系统中集成多传感器,进行多传感器的融合任务。 3、 高清晰度、信息量丰富的地图:SLAM技术作为机器人领域的一项底层基础技术,需要根据上层应用程序需要提供一张具有丰富信息的地图,其中比较具有代表性的地图形式就是拓扑地图,语义地图,以及点云地图等等; 3、目前SLAM技术仍然面对着更强适应性、鲁棒性、可扩展性的要求。 4、适合的SLAM应用:目前SLAM技术具有广泛的应用场景,但是许多SLAM系统依然处在实验室研究阶段,缺乏合适的工程工具进行封装,需要我们继续完善SLAM的应用生态。 二.
Docker——容器虚拟化技术 第一章 Docker介绍 诞生背景 Docker 介绍 虚拟机技术与容器虚拟化技术 虚拟机技术 容器虚拟化技术 官方网址 第二章 Docker安装 前提条件 Linux 容器技术的出现就解决了这样一个问题,而 Docker 就是在它的基础上发展过来的。 只需要一次配置好环境,换到别的机子上就可以一键部署好, 大大简化了操作 总结: Docker是解决运行环境和配置问题的软件容器 , 方便做持续集中并有助于整体发布的容器虚拟化技术 ? 虚拟机技术与容器虚拟化技术 虚拟机技术 虚拟机(virtual machine)就是带环境安装的一种解决方案。 容器虚拟化技术 Linux 容器(Linux Containers,缩写为 LXC)。 Linux 容器不是模拟一个完整的操作系统,而是对进程进行隔离。
重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术,大数据的网络传输与压缩技术,大数据隐私保护技术等。 开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术,异构数据的数据融合技术,数据组织技术,研究大数据建模技术 ;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。 例如:商业智能技术,政府决策技术,电信数据信息处理与挖掘技术,电网数据信息处理与挖掘技术,气象信息分析技术,环境监测技术,警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统 ),大规模基因序列分析比对技术,Web信息挖掘技术,多媒体数据并行化处理技术,影视制作渲染技术,其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。
当然JVM不是唯一决定技术能力好坏的面试问题,但是可以佐证Java开发能力的高低。 在JVM这个大类中,我认为需要掌握的知识有: 1. 以上也只是简单介绍了Java基本知识点和技术点的一些看法和介绍, 这些内容都源自于动力节点Java学院的老师这些年来使用Java的一些总结, 希望给刚刚接触Java, 或者打算从Java开发的人一些经验