以下是6 拜登部探明 229日 121年4月擬的正文
而京東在美股的股價也一路飆升，達到了上市以來的最高點，是2014年上市時市值的3倍多。（1）農產品走進城市的上行問題。此前就有媒體報道指出，目前村鎮物流布點成本高，出于利潤考慮，一些物流、快遞公司不愿涉足村鎮網點建設，難以滿足客戶需求。
農產品上行就面臨著農村物流基礎設施薄弱、成本居高不下、缺乏專業人才、農村物流企業資金不足等問題。發展農村電商的前提是商品化，必須跨過農產品商品化這道坎，必須要有標準化的農產品，才能提升農產品的附加值，從而提高市場占有率，真正讓農產品上行成為一種現實和可能。應充分利用計算機網絡的優勢，結合其它通訊手段，大力實施遠程教育，不斷提高勞動者素質，強化農民信息意識，培養高素質的新型農民。正如媒體指出，近年來，農村電商整體處于高速發展階段，在助推當地經濟增長、帶動當地就業等方面發揮著積極作用。（3）農村電商生態體系亟須完善。
發展策略（1）商品化、品牌化發展策略。我國農村電商發展還處于起步階段，存在著農村電商人才難找、難留和成本過高等難題，嚴重困擾著我國農村電商的發展。隨著經濟的發展，農村電商平臺如何實現本地化？公眾號：思南魅力名珠作者：鶼鰈??2020-08-0810:52近些年隨著經濟的發展，互聯網與農村的相互結合，農村電商平臺誕生，很大程度上帶動了農村經濟的發展，促進了農產品的外銷。
雖然面臨很多困難與挑戰，但從大的發展形勢來看，本地化是農村電商發展的必行之舉同時也不能在收集端進行日志清洗和分析操作，而應該集中收集到一個地方后再處理。我們使用Redis數據庫記錄每條消息的MessageKey用于冪等性，在消費時如果發現有重復投遞的消息會丟棄掉，避免消息被重復消費執行。本文將和大家分享如何從零開始搭建一個GPU加速的分布式機器學習系統，介紹在搭建過程中遇到的問題和解決方法。
在大規模的線上預測時我們又發現，SLS根本無法滿足高并發、低延遲的預測數據的拉取，常常因為排隊拉不到數據或者拉取速度太慢導致大幅增加預測延遲，在經過評估測試后，我們選擇了ECS數據中臺提供的Cstore數倉存放聚合后的數據，從Cstore拉取預測需要的數據，從而解決了高并發、低延遲預測數據的拉取問題。多維度和多數據源是另一個要考慮的問題。
目前線上運行的小諸葛實現了自動化的在線實時預測，但是模型的評估、更新及發布還未完全實現自動化，這也是目前正在補充和完善的工作。就我們使用的數據倉庫而言，初期選擇的是ODPS（即MaxCompute，類似于開源的Hadoop系統）和SLS（阿里云的日志服務）。與此相適應的消息隊列也設計了相應的消息Topic，WebServer也設計了相應的統一的HTTP報文格式。還可以實現高并發：使得系統支持百萬以上規模的高并發讀寫。
顧名思義，RAPIDS是一個針對數據科學和機器學習的GPU加速庫。我們在數據倉庫的選擇上做了很多評估和相應的優化設計工作，MaxComputer因其實時性較差用于離線訓練數據倉庫，SLS實時性不錯但不適合大規模并發訪問，對于實時預測其數據讀取性能也無法滿足需求，所以實時預測選擇了性能和并發規模更好的Cstore（HybridDBforMySQL，現已升級為AnalyticDB）。消息隊列的使用需要考慮以下幾個問題：1）消息冪等用于解決投遞時消息重復的問題。消息隊列的消費者可以是多套計算系統，而且多套系統可以做輪轉升級，不影響前端業務，實現了高擴展。
三總結云原生背景下，越來越多的業務系統選擇在云上構建自己的業務平臺，借助于公有云完善的技術生態，使得搭建一個可用于生產環境的企業級平臺變得不再那么困難。除了數據存儲的問題，實時數據的采集也很重要。
可以看到DASK框架的架構和執行流程跟Spark是很像的，只不過Dask更輕量級一些，且是Python語言生態的框架，適合集成RAPIDS。但是數據太多了又會出現信息過載的情況，所以往往需要對數據做聚合后再使用（比如我們CPU利用率的預測是對原始的分鐘級采樣數據分別做了5分鐘平均和1小時平均的聚合）。
為了保證消息至少被消費一次，消息隊列RocketMQ的服務端將在網絡恢復后再次嘗試投遞之前已被處理過的消息，消費者后續會收到兩條內容相同并且MessageID也相同的消息。于是我們開始探索如何用機器學習算法預測ECS虛擬機的負載以及熱遷移的停機時間，但是機器學習算法要在生產環境發揮作用，還需要很多配套系統去支持。3數據處理及數據平臺的選擇數據是一切的根本，首先需要解決海量數據的存儲、分析和處理。2）設計思考下面講下平臺的核心設計思考。ODPS可作為離線數據倉庫存儲海量的歷史數據，而SLS則存放了海量的實時監控數據（比如我們使用的ECS虛擬機的CPU利用率數據）。1）框架選擇在分布式并行計算框架的選擇上，有如下一些考慮，SPARK是目前大數據計算的主流分布式并行計算框架，但受限于CPU的性能和成本及SPARK任務無法獲得GPU加速（當時搭建小諸葛的時候，SPARK還沒有提供GPU加速的完善支持，后來發布的SPARK3.0預覽版開始已經提供了GPU加速的支持，這塊的工作我們一直在保持關注和投入，后續會更新相關進展），無法滿足全網大規模預測的需求，我們選擇了DASK這個輕量級的分布式計算框架結合GPU加速庫RAPIDS在GPU云服務器加速我們的算法。
二方案那么一套完整大規模分布式系統機器學習系統需要哪些組成部分呢？1總體架構阿里云全網如此大規模的虛擬機數量，要實現24小時之內完成預測，需要在端到端整個流程的每一個環節做優化。分布式并行計算框架我選擇了輕量級的DASK，它更易用更靈活，可以寫出自由度更高的并行計算代碼，且可以與GPU機器學習加速庫RAPIDS很好的結合。
另一個是GPU加速的分布式并行計算后端的設計：計算資源選擇的是阿里云的GPU云服務器。2消息隊列消息隊列使用的是阿里云的RocketMQ。
計算后端與多個數據源打通，實現離線訓練數據（ODPS）和在線預測數據（CStore）的自動拉取，模型的自動保存和拉?。∣SS），構成了一個閉環的端到端的計算平臺。另外，如果后端系統出現故障，消息可以在隊列里堆積且不丟失，待后端系統恢復后可以繼續處理請求，滿足高可用。
本文鏈接：
