1.choerodon猪齿鱼好用吗?源源
2.国内开源镜像站地址汇总
3.基于Web的开源监控软件ZoneMinder应用
4.IDC定义数据
5.AI基础软件GOPS开源，助力工业控制的码开智能化升级
6.IDC业务IDC定义大数据四大特征

choerodon猪齿鱼好用吗?

       在项目开源初期，我对Choerodon项目（猪齿鱼）就产生了浓厚兴趣，源源成为较早一批在生产环境中广泛运用Choerodon平台的码开用户。不同使用者的源源体验千差万别，基于我团队的码开红旗帜源码亲身体验，我将分享使用猪齿鱼后对我们的源源改变。

       首先，码开我们从传统的源源基于虚拟机的单体应用架构转向了面向容器的微服务云原生应用架构。我们以开放的码开心态接纳容器等新技术，但使用前需经过严谨的源源论证，最后在生产环境中实施。码开数字化转型的源源公司越来越倾向于开源社区与软件，而受限于自身技术能力，码开他们需要数字化平台的源源支持。Choerodon平台基于Kubernetes、Spring Cloud和Spring Boot，通过深度封装Kubernetes和利用helm charts，降低了应用从虚拟机迁移至容器的难度，为开发人员提供了便捷。

       作为数字服务平台，Choerodon提供了微服务开发框架、传统MVC框架以及运行时PaaS环境。这些框架为企业级应用提供了良好的支持与封装，几乎实现开箱即用。其框架源码的开源，为学习微服务与领域驱动设计提供了途径。在业务系统自主开发过程中，交源码是什么统一规范、平台与框架的一致性为项目带来了极大便捷，开发人员专注于业务，运维团队则负责容器与平台运维，技术培训与指导。

       其次，我们从传统的IDC机房迁移到了多机房高可用的混合云架构。Choerodon将环境分为开发区与部署区，为开发者提供工具、平台与资源，而部署区才是应用运行时环境。平台提供了完善的混合云部署方案，实现了应用在阿里云、腾讯云与自建IDC机房之间的灵活部署，显著提升了容灾与高可用性。在使用Choerodon之前，项目组与IT部门之间的沟通频繁、资源评估不合理，导致效率低下、开发部署流程长且资源利用率低。引入Choerodon平台后，资源被视作共享池，项目组在界面上输入资源需求，可实现秒级弹性扩容，而以往的扩容工作至少需要三天。

       接着，我们从传统的彩虹防黑源码研发方式转变为敏捷高效的DevOps流水线。Choerodon提供了微服务开发框架与领域驱动设计指导，以及成熟的PaaS解决方案与敏捷研发平台。平台基于精益敏捷思想，采用STORY+SCRUM+XP+KANBAN+DEVOPS的实践，推崇用户故事地图、故事驱动开发、测试驱动开发、持续集成部署等，为敏捷团队提供了完整的平台支持。我们从使用Excel与SVN管理需求，转变为使用UserStory、版本发布与冲刺Sprint进行需求分析、产品规划与研发过程管理，追求每个冲刺阶段有实质产出。沟通与交互驱动的需求响应更为灵活，需求分为史诗、故事、故障与任务，统一在平台上规划，利用测试管理进行测试用例管理，目前自动化测试部分依赖于Eggplant。知识文档管理则逐渐从SVN转向平台的wiki，多种方式结合使用。

       最后，Choerodon持续迭代更新产品特性，活跃的开源社区提供了有力支撑。作为面向企业级市场的电商分析源码解决方案，Choerodon解决企业从信息化向数字化转型的痛点。社区驱动的产品开发，使得每月一大版本特性，每周都有小的尝鲜特性和bug修复，积极吸纳社区意见规划版本更新。我们团队在使用过程中提出的意见得到了适当的考虑与应用，每个版本都给我们带来惊喜。

       Choerodon在我们公司的数字化转型过程中提供了巨大帮助，我们将继续使用该平台。同时，我期望社区能够保持积极的迭代与更新，以适应不断发展的需求与技术趋势。

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基于Web的开源监控软件ZoneMinder应用

       ZoneMinder, 一款开源的网络摄像机监控软件，基于Linux，专为多台摄像机监控和移动侦测设计。要充分利用其功能，需要在Linux环境中配置PHP和MySQL，并确保至少一台摄像机稳定运行。ZoneMinder的核心优势在于其动态图像识别能力，能实时监控并记录异常活动。

       ZoneMinder的实现主要依赖开源工具mjpg-streamer，通过HTTP访问Linux兼容摄像头。mjpg-streamer以插件形式处理输入和输出，如input_uvc用于摄像头数据采集，output_/course/...

       但请注意，初次使用时应在局域网且无安全设备的环境下尝试。

IDC定义数据

       在英特尔大数据论坛上，族谱家谱网站源码IDC中国企业级系统与软件研究部的高级研究经理周震刚对大数据进行了深入的定义。他强调，IDC认为大数据具有四个关键特性：海量的数据规模（volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）以及巨大的数据价值（value）。周震刚指出，大数据的价值在于通过处理和分析，为用户揭示商业和社会价值，这是最为重要的。

       据IDC预测，从年的亿美元市场增长到年超过亿美元，大数据及相关硬件、软件和服务市场的年复合增长率将超过%，显示出强劲的发展势头。未来两三年，随着Hadoop的商业化进程加速，尽管它是开源的，但其背后的基础设施软件、系统管理软件、开发应用软件，如数据库和开发工具等，市场增长迅速，表明并非所有相关服务都是免费的。

       大数据的发展也预示着软件行业的并购潮。传统的关联数据库厂商，以及专注于多维数据分析的软件公司，可能会面临被大公司并购的可能，因为这些公司在Hadoop分析和管理领域还不为大众所熟知。在应用领域，大数据正从互联网和电信行业逐步扩展到更多行业，预计在未来几年内将有更广泛的行业应用。

扩展资料

       IDC（Internet Data Center)，即互联网数据中心，可以为用户提供包括：申请域名、租用虚拟主机空间、主机托管等服务。此外，还有国际数据公司、初始直接费用等多种含义。

AI基础软件GOPS开源，助力工业控制的智能化升级

       面向数据驱动的智能控制发展趋势，清华大学智能驾驶课题组（iDLab）研发了GOPS（General Optimal control Problem Solver）基础软件。GOPS作为拥有自主知识产权的人工智能核心软件，以强化学习和近似动态规划为核心理论，支持复杂工业控制对象的最优控制策略求解，具备高精度策略求解、实时性好的在线应用，以及兼容第三方或自建环境、串行训练/并行训练、支持高动态跟踪和状态约束处理等功能。现有应用表明，GOPS在工业控制领域具有显著优势，提供了一款全新的工具支持。

       为了提高易用性和二次开发效率，GOPS采用高度模块化设计，包括训练器（Trainer）、算法（Algorithm）、环境（Environment）以及近似函数（Approximate function）等核心模块。训练器模块支持多种训练模式，算法模块集成高性能强化学习和近似动态规划算法，环境模块内置典型工业控制问题，近似函数模块提供策略和值函数常用网络结构。GOPS还支持将Simulink仿真模型转换为标准环境，并能将训练后的最优策略导入Simulink模型，进行闭环仿真验证或快速控制器原型开发。

       得益于模块化设计体系，GOPS具有优异的兼容性，有效降低全新算法设计难度，加速性能测试迭代。例如，智能驾驶课题组开发的DSAC算法，在典型MuJoCo基准任务中取得最佳表现，相较于UC Berkeley提出的SAC算法，在Humanoid、Walker2d、Ant和Halfcheetah任务分别提升了显著性能。同时，GOPS的代码开放性为解决特殊功能需求提供了便利，如自研的不依赖策略梯度信息的零阶优化强化学习算法（ZOAC），相比静态优化方法提升控制器参数调优速度.5倍。

       GOPS以服务于工业控制的智能化升级为目标，通过策略先离线求解，再在线部署应用的模式，兼顾策略最优性和应用实时性。已用于火箭回收控制、汽车自动驾驶等复杂工业控制任务。例如，在火箭落地之前的制动回收控制任务中，GOPS成功克服了稀疏奖励难题，将回收成功率提升至%以上。在自动驾驶过程中，通过集成式决策与控制（IDC）架构整合决策与控制任务，利用GOPS求解最优策略，获得适用于城市道路混杂交通流的自动驾驶策略，荣获-年度滴滴盖亚杰出项目奖。

       GOPS开源，面向全球用户进行开源，为高等院校科研工作提供支持，加速性能测试迭代。为宣传推广GOPS并建立用户交流社区，iDLab建立了"GOPS用户交流群"，邀请所有感兴趣的GOPS用户加入，提供使用疑问解答，并根据用户反馈进行问题修复和改进，确保新版本发布及时通知群内用户。

IDC业务IDC定义大数据四大特征

       IDC定义了大数据的四大特征，即海量数据规模（volume）、快速数据流转和动态数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。大数据处理和分析的价值在于发掘出无论是商业价值还是社会价值。IDC预计，从年全球大数据及相关的硬件、软件和服务市场的亿美元增长到年的亿美元，年增长速度超过%。在未来两三年内，Hadoop商业化进程明显，尽管其是完全开源市场，但并非完全免费，Linux市场增长缓慢，而基础架构、系统管理、开发应用软件等增长迅速。大数据推动软件公司之间的收购，未来可能有许多不被业界熟知的公司被大公司并购。大数据的应用场景正从传统的互联网和电信行业向更多行业扩展。大数据推动基础架构向Scale-out发展，因为处理大数据需要通过分布式处理方式，将应用复杂分散到分布式系统的各个节点上，而传统的数据处理方式则是利用运算能力非常强、CPU主频高的单一机器。中国成为全球最重要的大数据市场之一，人口数量、互联网用户数量和移动互联网用户数量均位居全球首位，创造的数据规模远超全球其他国家。大数据市场为全球带来广泛机会，中国在大数据领域前景广阔。各行业客户和开发者应抓住大数据市场机会，利用自身优势创造更多价值。

idc机房运维能学到东西吗

       idc机房运维能学到东西，IDC机房托管设备进行日常巡检、故障记录等工作；IDC机房设备做网络线路布线调试等工作；协助客户及工程师对IDC机房设备进行维护，管理及技术支撑。运维所涉及的知识面、专业点比较广，对从业人员要求也比较高，所以，网络基础知识，编程语言，操作系统，常用数据结构和算法，TCP/IP、HTTP等网络协议，开源的监控平台，分布式计算、存储系统等方面的知识，都要多学、多请教，能学的都学起来，技术牛了，前景也就好了。