至今为止我们完成了SQL Server备份还原专题系列六篇月报分享：三种常见的数据库备份、备份策略的制定、查找备份链、数据库的三种恢复模式与备份之间的关系、利用文件组实现冷热数据隔离备份方案以及如何监控备份还原进度，本期我们分享阿里云是如何基于SQL Server备份还原理论来设计RDS SQL自动化迁移上云方案的。

如果经常使用 docker，你会发现 docker 占用的资源膨胀很快，其中最明显也最容易被察觉的应该是对磁盘空间的占用。本文将介绍如何快速的清理 docker 占用的系统资源，具体点说就是删除那些无用的镜像、容器、网络和数据卷。

本次挑战赛提供海量的刑事法律文书数据作为数据集，旨在为研究者提供学术交流平台，推动语言理解和人工智能领域技术在法律领域的应用，促进法律人工智能事业的发展。

对于“分片”的理解，相信大家已经不陌生了。此处的分片从两个维度上来定义：其一，是对GPU在时间片段上的划分，与CPU的进程调度类似，一个物理GPU的计算engine在几个vGPU之间共享，而调度时间片一般都在1ms-10ms左右，其二，是对GPU资源的划分，主要是指对GPU显存的划分，以NVIDIA为例，一个物理GPU带有16GB的显存，那么按照16个vGPU来划分，每个vGPU得到1GB的显存。

此节为第三章上节GPU SRIOV及VDI的一个补充，简短介绍一下。

在每个Kubernetes节点的最底层都有一个程序负责具体的容器创建删除工作，Kubernetes会对其接口进行调用，从而完成容器的编排调度。我们将这一层软件称之为容器运行时(Container Runtime)，大名鼎鼎的Docker就是其中的代表。

Docker旨在提供一种应用程序的自动化部署解决方案，在 Linux 系统上迅速创建一个容器(轻量级虚拟机)并部署和运行应用程序，并通过配置文件可以轻松实现应用程序的自动化安装、部署和升级，非常方便。因为使用了容器，所以可以很方便的把生产环境和开发环境分开，互不影响，这是 docker 最普遍的一个玩法。更多的玩法还有大规模 web 应用、数据库部署、持续部署、集群、测试环境、面向服务的云计算、虚拟桌面 VDI 等等。

华青融天开始将AI方法拓展到异常分析的领域，正在与清华大学AIOps实验室的教授专家们在探讨模型，试图延伸和串联起异常发现、异常分析到异常定位完整异常诊断流程，后续会把这些功能加入到产品中。

为了更好的满足行业云的需求，云途腾逐渐确立了自己独有的商务模式：技术+运营。

基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发、部署、运维管理、持续开发持续集成的流程。平台提供基础设施、中间件、数据服务、云服务器等资源，开发人员只需要开发业务代码并提交到平台代码库，做一些必要的配置，系统会自动构建、部署，实现应用的敏捷开发、快速迭代。在系统架构上，PaaS云平台主要分为微服务架构、Docker容器技术、DveOps三部分。

本文根据井诚老师于第九届中国数据库技术大会(DTCC 2018)的现场演讲《把大象装进冰箱 企业级大数据轻量云的实践》内容整理而成。

在云计算时代，存在平台与用户锁定的情况，而如果大家都采用开源的软件，迁移将变得容易。以虚拟化应用为例，OpenStack支持Xen、KVM、VMware和QEMU等虚拟机，并通过统一的虚拟层来调用，实现底层对用户透明。

Kubernetes目前看来已经成为了docker的应用最多的编排工具，所以学习使用docker容器的话，就免不了使用Kubernetes，但是其网络原理还是比较晦涩难懂，所以还是有必要专门解析关于Kubernetes的网络原理。

从2016年到2017年，微软以每年2-3的节奏发布区块链相关产品及技术解决方案。今年2月，微软发布智能合约技术白皮书，宣布BaaS战略的下一步将引入企业智能合约(ESC)。

docker 镜像是一个只读的 docker 容器模板，含有启动 docker 容器所需的文件系统结构及其内容，因此是启动一个 docker 容器的基础。docker 镜像的文件内容以及一些运行 docker 容器的配置文件组成了 docker 容器的静态文件系统运行环境：rootfs。可以这么理解，docker 镜像是 docker 容器的静态视角，docker 容器是 docker 镜像的运行状态。

AIOps又有三个技术门槛。第一是定义海量数据;第二是数据的采集和传输能力;第三是切实有效真正能够在高精度的算法能力。

当前，以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术日新月异，给各国经济社会发展、国家管理、社会治理、人民生活带来重大而深远的影响。把握好大数据发展的重要机遇

云计算的崛起，就像任何IT的进化趋势一样，都有它的炒作的份额--以及随之而来的噪音，这会导致混乱和神话。

本文根据实测数据，初步探讨了在弹性GPU云服务器上深度学习的性能模型，可帮助科学选择GPU实例的规格。

虽然多云战略提供了许多好处，但也为企业带来了一些挑战。