对象存储服务-Minio
ObjectStoragesService（US）是一种云存储解决方案，适用于存储所有类型的大数据。这些功能包括弹性扩展容量和处理能力，选择多种存储类型以及优化的存储成本。
在项目开发过程中，将生成大量对象数据，例如日志文件，数据库脚本，安装软件包，容器图像，图像和视频。
最近，通常有几种方法来管理此数据，本文将重点关注Minio解决方案。
Minio是Glusterf的创始人Anand Babu Periasamy发布的开源项目。
它与使用Golang实施的Amazon的S3 分布式对象存储服务兼容，并支持Java，Python，JavaScript和Golang等客户端语言。
Minio内置在云本机环境中，并具有分发和共享的存储功能，并旨在在具有多个租户的环境中以可持续的方式扩展对象存储服务。
它特别适合存储非结构化数据，单个存储对象大小最大为5 tb。
Minio架构图显示，一个群集由几个完全相同的角色结组成，没有特殊的节点，因此任何节点的失败都不会影响群集之间的通信。
通过REST和RPC通信，实现了分布式锁定和文件操作。
一个简单的nodiagram表明，每个节点独立提供S3 兼容服务。
Minio的分布提供了两种方法：独立分布和分布分布。
分布式分布还提供删除编码，以减少数据丢失的风险。
无论是独立的还是分布式的，分布式很简单。
独立分布使用WGET和CHOD命令来启动服务，而Docker Distribution仅需要访问LocalHost：9 000/ on Localhost才能登录到控制接口。
分布式分布使用特定的命令行指令来启动多个服务节点以确保数据安全。
例如，在1 6 个节点群集中，即使有8 台服务器关闭，也可以维护数据，但是需要9 个服务器在线才能编写数据。
Minio配置主要涉及访问信息，TLS证书和后端 - 配置加密。
标准配置目录为$ {home}/。
Minio，它支持使用命令 - 线选项重写。
证书存储在$ {home}/中。
Minio/Certs目录，用于激活HTTPS。
可以通过环境变量或文件来管理访问信息（例如管理员和根源信息）。
有许多方法可以保存和访问对象，包括通过Minio Client（MC），Miniosdk（支持多种编程语言），访问NET管理接口的浏览器或使用SCP命令直接编写DISC数据的数据。
MinioClient（MC）提供了支持LS，CAT，CP，CP，Mirror，Diff，Find等的UNIX命令的替代方案，并且与Amazons3 Cloud Storage Services（AWSSIGNATUREREV2 和V4 ）兼容。
MC命令可以轻松列出Minio服务器，制作存储桶并通过代码保存对象。
人工智能可能会揭示气候变化的临界点
在滑铁卢大学（University of Waterloo）应用的数学教授克里斯·巴赫（Chris Bauch）是最近的一项研究文档的合着者，该文档报告了新的深入学习算法的结果。鲍赫说，该研究检查了系统中快速或不可逆转的变化的阈值。
鲍赫说：“我们发现，新算法不仅可以比现有方法更精确地预测关键点，而且还可以提供有关关键点以外的状态的信息。
” “这些倾斜点中的许多是不可取的，如果可以的话，我们想阻止它们。
”通常与不可控制的气候变化相关的某些移位点包括北极pergélisol的融合，它们可以释放大量甲烷并刺激更快的加热；当前系统的崩溃几乎可以立即改变天气状况；或冰盖的瓦解，这可能导致海平面快速变化。
根据研究人员的说法，这种对人工智能的创新方法是，它不仅要学习一种临界点，而且要学习一般关键点的特征。
这种方法从人工智能和临界点的数学理论的混合中获得了力量，比任何方法唯一要多。
在训练他们所描述的“可能的点宇宙”（包括约5 00,000个型号）之后，研究人员在各种系统（包括历史气候核的样本）中对现实世界的特定关键点进行了测试。
埃克塞特大学全球系统研究所主任，一位研究合着者蒂莫西·兰顿（Timothy Lenton）说：“当我们接近危险的倾斜点时，我们的改进方法可能会触发危险信号。
” “提供更好的警告气候倾斜点可以帮助公司适应并减少其脆弱性，即使他们无法避免这种情况。
”深度学习在模型的识别和分类方面取得了长足的进步，研究人员首次将转移点的检测转化为模型识别问题。
这样做是为了试图检测临界点之前发生的模型，并让自动学习算法判断是否发生临界点。
麦吉尔大学（McGill University）的博士后研究员托马斯·伯里（Thomas Bury）说：“人们知道气候系统的倾斜点，但生态学和流行病学甚至股票市场上都有临界点。
”马德·阿南德（Madhur Anand）的另一位研究人员兼圭尔夫环境研究所（Guelph Enivertly Institute of Guelph环境研究所的主任Madhur Anand）表示：“我们已经了解到，AI非常擅长检测各种复杂系统共享的关键点的特征。
”现在，他们的人工智能已经了解了倾斜点的工作原理，该团队正在下一个工作阶段工作，以提供有关当代气候变化趋势的数据。
但是阿南德警告说，这一知识可能会发生什么。
她说：“这绝对给了我们一个优势。
” “但是，当然，这取决于人类的方式我们使用这些知识。
我只是希望这些新发现将导致公平和积极的变化。
“
