빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능...이러한 신기술이 어떻게 스마트 교통을 촉진하는가
사회 정보화가 향상됨에 따라 사람들은 현대 교통에 대한 더 높은 요구 사항을 제시했습니다. 5G, 빅데이터, 인공지능 등 신기술이 널리 적용되면서 사람들의 여행 패턴도 지각변동을 겪으며 사람들의 여행 패턴에 전례 없는 변화를 가져오고 있습니다.
현대 교통은 주로 5G 기술의 광범위한 적용으로 인해 지능과 효율성으로 변화할 것입니다. 4G에 비해 5G는 전송 속도가 빠르고 지연 시간이 짧으며 용량이 더 커 현대 교통에 더욱 편리한 경험을 제공합니다. 차량 인터넷(Internet of Vehicles)에 5G 기술을 적용하면 차량 간 실시간 통신과 데이터 공유가 가능해 운전 안전성과 운전 효율성이 향상된다. 도시 교통에 5G 네트워크를 적용하면 신호등을 실시간으로 모니터링하고 파견할 수 있어 교통 효율성과 도로 네트워크 용량이 향상됩니다.
둘째, 빅데이터 기술의 적용을 통해 도시 도로정보 획득에 있어 보다 포괄적이고 정확한 데이터 지원을 제공할 수 있습니다. 교통 관리 부서는 빅데이터 분석 및 처리를 통해 보다 완전한 교통 흐름 정보와 교통 혼잡 상황을 확보하여 교통 흐름을 예측하고 배치함으로써 교통 원활성과 안전성을 향상시킬 수 있습니다. 동시에 빅데이터 기술의 적용을 통해 기업은 사용자의 여행 요구를 더 잘 이해하고 사용자에게 보다 정확한 여행 서비스와 상품을 제공할 수 있습니다.
마지막으로 인공지능 기술의 힘을 활용해 교통수단을 더욱 지능적이고 인간 본성에 더 가깝게 만듭니다. 자율주행 기술에서 인공지능 기술은 자동차에 지능형 내비게이션, 자율주행, 지능형 주차 등의 기능을 제공함으로써 자동차의 전방위적인 지능형 제어를 실현할 수 있습니다. 지능형 고객 서비스 분야에서 인공지능 기술은 사용자의 여행 요구에 대한 지능형 식별 및 답변을 실현하여 보다 개인화되고 사려 깊은 여행 서비스를 제공할 수 있습니다.
요약하자면, 5G, 빅데이터, 인공지능 등 신기술의 적용은 현대 교통에 새로운 변화를 가져와 사람들에게 더욱 효율적이고 스마트하며 인간적인 여행 경험을 제공하고 있습니다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 일반 대중에게 보다 편리하고 편안한 여행 서비스를 제공하는 것을 목표로 폭넓은 적용 가능성을 갖춘 새로운 교통 모드를 제안합니다.
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31일 본 사이트 소식에 따르면 거대 기술기업 아마존은 핀란드 통신업체 노키아를 클라우드 컴퓨팅 기술과 관련된 12개 이상의 아마존 특허를 침해했다며 화요일 델라웨어 연방법원에 고소했다. 1. Amazon은 소송에서 Nokia가 자체 클라우드 서비스 제품을 향상시키기 위해 클라우드 컴퓨팅 인프라, 보안 및 성능 기술을 포함한 Amazon Cloud Computing Service(AWS) 관련 기술을 남용했다고 밝혔습니다. 아마존은 2006년 AWS를 출시했으며 획기적인 클라우드 컴퓨팅 기술은 2000년대 초반부터 개발됐다고 고소장에는 적혀 있다. 고소장에는 "아마존은 클라우드 컴퓨팅의 선구자인데 이제 노키아는 허가 없이 아마존의 클라우드 컴퓨팅 특허 기술을 사용하고 있다"고 적혀 있다. 아마존, 법원에 차단 금지 명령 요청

C++ 클라우드 애플리케이션을 효과적으로 배포하기 위한 모범 사례에는 Docker와 같은 컨테이너를 사용하여 컨테이너화된 배포가 포함됩니다. CI/CD를 사용하여 릴리스 프로세스를 자동화하세요. 버전 제어를 사용하여 코드 변경 사항을 관리합니다. 애플리케이션 상태를 추적하기 위해 로깅 및 모니터링을 구현합니다. 자동 조정을 사용하여 리소스 활용도를 최적화합니다. 클라우드 관리 서비스로 애플리케이션 인프라를 관리하세요. 수평적 확장과 수직적 확장을 사용하여 수요에 따라 애플리케이션 용량을 조정합니다.

PHPRESTAPI를 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 통합하면 확장성, 안정성 및 탄력성이 향상됩니다. 단계: 1. GCP 프로젝트와 서비스 계정을 만듭니다. 2. GoogleAPIPHP 라이브러리를 설치합니다. 3. GCP 클라이언트 라이브러리를 초기화합니다. 4. REST API 엔드포인트를 개발합니다. 모범 사례: 캐싱 사용, 오류 처리, 요청 속도 제한, HTTPS 사용. 실제 사례: Cloud Storage 클라이언트 라이브러리를 사용하여 Google Cloud Storage에 파일을 업로드합니다.

Java 클라우드 마이그레이션에는 확장성, 탄력성, 비용 최적화와 같은 이점을 얻기 위해 애플리케이션과 데이터를 클라우드 플랫폼으로 마이그레이션하는 작업이 포함됩니다. 모범 사례는 다음과 같습니다. 마이그레이션 적격성과 잠재적인 문제를 철저히 평가합니다. 위험을 줄이기 위해 단계별로 마이그레이션하세요. 가능한 경우 클라우드 우선 원칙을 채택하고 클라우드 네이티브 애플리케이션을 구축하세요. 컨테이너화를 사용하여 마이그레이션을 단순화하고 이식성을 향상시키세요. 자동화를 통해 마이그레이션 프로세스를 단순화하세요. 클라우드 마이그레이션 단계에는 계획 및 평가, 대상 환경 준비, 애플리케이션 마이그레이션, 데이터 마이그레이션, 테스트 및 검증, 최적화 및 모니터링이 포함됩니다. 이러한 사례를 따르면 Java 개발자는 성공적으로 클라우드로 마이그레이션하고 클라우드 컴퓨팅의 이점을 활용하여 위험을 완화하고 자동화되고 단계적인 마이그레이션을 통해 성공적인 마이그레이션을 보장할 수 있습니다.

빅 데이터 처리에서 인메모리 데이터베이스(예: Aerospike)를 사용하면 컴퓨터 메모리에 데이터를 저장하고 디스크 I/O 병목 현상을 제거하며 데이터 액세스 속도를 크게 높이기 때문에 C++ 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 실제 사례에서는 인메모리 데이터베이스를 사용할 때의 쿼리 속도가 하드 디스크 데이터베이스를 사용할 때보다 몇 배 더 빠른 것으로 나타났습니다.

이 문서에서는 다음 전략을 포함하여 Java 클라우드 컴퓨팅 애플리케이션에 대한 고가용성 및 내결함성 전략에 대한 지침을 제공합니다. 고가용성 전략: 로드 밸런싱 자동 크기 조정 중복 배포 다중 지역 지속성 장애 조치 내결함성 전략: 재시도 메커니즘 회로 중단 멱등성 작업 시간 초과 및 콜백 바운스 오류 처리 실제 사례에서는 최대 트래픽에 대처하기 위한 로드 밸런싱 및 자동 크기 조정, 안정성을 향상하기 위한 중복 배포 및 장애 조치, 데이터 손실을 방지하기 위한 재시도 메커니즘 및 멱등성 작업과 같은 다양한 시나리오에서 이러한 전략을 적용하는 방법을 보여줍니다.

빅 데이터 처리 및 분석 문제를 효과적으로 처리하기 위해 Java 프레임워크 및 클라우드 컴퓨팅 병렬 컴퓨팅 솔루션은 다음과 같은 방법을 제공합니다. Java 프레임워크: Apache Spark, Hadoop, Flink 및 기타 프레임워크는 빅 데이터 처리에 특별히 사용되며 분산 제공을 제공합니다. 엔진, 파일 시스템 및 스트림 처리 기능. 클라우드 컴퓨팅 병렬 컴퓨팅: AWS, Azure, GCP 및 기타 플랫폼은 EC2, AzureBatch, BigQuery 및 기타 서비스와 같은 탄력적이고 확장 가능한 병렬 컴퓨팅 리소스를 제공합니다.

졸업시즌+여름이 다가오며 다양한 복지 프로모션이 속속 찾아오고 있습니다. 최근 Alibaba Cloud는 서버 프로모션 활동에 정체되어 있습니다. 이는 새로운 클라우드 마이그레이션을 위한 첫 번째 선택이며, 포괄적인 혜택을 제공하고, 99 계획 및 100만 달러 규모의 기업 지원 기금을 포함한 기술 배당금을 계속 출시하고 있습니다. 기업이 걱정 없이 클라우드로 전환할 수 있도록 도와주세요. 할인 참여 링크 : [https://click.aliyun.com/m/1000395153/](https://click.aliyun.com/m/1000395153/) 신규특구 : 인기 클라우드 제품을 특가와 신규 고객을 위한 경량 애플리케이션 서버 2코어 2G50GB 고효율 클라우드 디스크 3M 대역폭 원래 가격: 612.0위안/년 할인 가격: 82.00위안/년 서버 경험 및 효율성의 원스톱 개선
