cluster就是应用使用的集群，一般在本地模式下没有做过配置的话，就是default
namespace就是应用使用的配置namespace，一般是application
文件内容以properties格式存储，比如如果有两个key，一个是requesttimeout，另一个是batch。云服务器又叫云主机，是由独立的服务器通过虚拟技术虚拟出来的，和独立的服务器用途等都是一样的，只不过云服务器没有独立的服务器配置高，性能好。一台高配置的独立服务器可以根据客户的需求虚拟出很多云主机，价格肯定是比独立的服务器便宜
云计算服务器（又称云服务器或云主机，简称ECS），是云计算服务体系中的一项主机产品，该产品有效的解决了传统物理租机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
物理服务器是指独立服务器，也就是指物理上的单独服务器，物理服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线。
用户可以方便的进行远程维护，免费重装系统 硬件级别上实现云主机之间的完全隔离； 内置冗余的共享存储和智能备份，物理服务器失败可在几分钟内自动恢复； 服务环境采用高端服务器进行部署，同时采用集中的管理与监控，确保业务稳定可靠。 更强的主机性能，总体性能远高于VPS，强于部分独立服务器。
云服务器租用价格低于传统的物理服务器租用，且无需支付押金。 具有快速供应和部署能力，用户在提交云主机租用申请后可实时开通，立即获得服务。 业务支持平滑扩展，当用户业务规模扩张时，可快速实现业务扩容。
Robin乘坐自动驾驶汽车，在北京五环路上跟全球观众打了个招呼，这可能是7月5号百度AI开发者大会最让大家记忆深刻的一幕。
Robin驾驶无人车在五环行驶
比起陆奇在上海车展宣布要推出Apollo时的低调，这一次，全球首个开放自动驾驶平台计划彻底激起了大众和业界兴趣。不过除了对“三天造出巡迹自动驾驶汽车”的不可思议以及对百度这次彻底全面开放大气魄、大野心的赞叹之外，笔者却在关注一个很关键的细节，那就是百度人工智能布局的另一重器——百度地图在这家巨头互联网公司全面布局人工智能的方略中起到了什么作用。
下面就来解读一二：
百度地图可能是百度用AI改造世界的决定因素
按照现场公布的Apollo开放路线图，百度计划在今年7月开放封闭场地循迹自动驾驶能力以及Apollo数据开放平台，在2020年之前实现高速和城市道路全路网自动驾驶。第一批开放的能力对于实际道路上应用的高精地图支持需求并不高，换句话说，主要是在“实验室”环境下和合作伙伴共同提升能力。
百度COO公布Apollo开放路线图
我们看目前百度Apollo给出的四层架构，包括了软件平台、云端服务平台、参考硬件平台、参考车辆平台四大部分，逐步将开放代码、开放能力和开放数据为开发者和生态合作伙伴赋能。其中陆奇强调了“仿真引擎”是促进Apollo生态创新提速的核心。那么在“仿真引擎”阶段，就需要对于现实世界的高精度、高频次、高密度、全面覆盖的数字化，不但将真实世界“翻译”成数据，也要时时刻刻保持对世界变化的秒级反馈——这个数据的量越大，“仿真引擎”的效能和准确度就越高——对于LBS行业了解的朋友可以知道，这正是百度地图的老本行。
按照百度的计划，2020年前逐步开放至高速公路和普通城市道路上的全自动驾驶。届时，百度地图生产的高精地图又将成为整个系统中的基础工程，就像航海中的“领航员”，为身强体壮的无人驾驶汽车提供在复杂路况中的前进方向。在当前无人驾驶领域各自为战的环境之下，如果说百度建立开放平台，做汽车界的安卓决定了百度无人驾驶的路线，奠定了其在行业中的地位，那么最终走向哪个终点、能力上限到哪里，可能真的要靠百度地图来决定。
百度地图的更新速度决定百无人车的智慧高度
我们先了解这样一种逻辑：百度已经是无人驾驶领域的“全球精英俱乐部”成员，在国内甚至难寻对手，为什么百度要建立无人驾驶开放平台，将投入巨资研发出来的技术共享出来？
因为无人驾驶这项庞大的系统工程既是对未来的全面部署，也是对传统的全面颠覆。就如同苹果和Google改变手机行业一样，必须依靠产业链的力量共同作用，才能使颠覆加速，在极短的时间内汇聚最大限度的能量，将产业带上新高度。这并不是传统车厂的打法，拥有数百年品牌的车厂们也无法了解，但这就是互联网最为典型的“破坏式重建”，通过摧毁一个传统老旧的惯例，确立新的阵营和新的体系。
apollo宣言：开放能力 共享资源 加速创新 持续共赢
据兰德智库测算，要实现完全的自动驾驶需要100辆汽车耗费225年的时间进行7X24小时不间断测试，如果各自为战，无人驾驶的实现将遥遥无期。在联盟打法的作用之下，百度建立Apollo平台形成产业链的协作机制之后，无人驾驶硬件产品和软件系统的研发将会在几年内取得跨越式的进步，相关产品的价格也会下探，为无人驾驶车的量产、上路继而快速普及做好准备。换而言之，这个巨大的行业将以极快的速度成形，那么对“基础设施”——真实世界数据化的需求也就会愈发强烈。
但将真实世界数据化是个动态过程，在相对稳定、加速进步的无人驾驶技术铺开是最大的变量，需要不断更新。目前百度地图实际上已经在数据上做到行业领先的水平，但若要想满足量产无人驾驶车的需求，还需要从量到质的全面提升。因此我们可以期待，百度在布局自动驾驶和人工智能的同时，也将通过百度地图快速强化数据生产、处理、理解、使用能力。
人工智能采集技术升级，或是百度地图突破口
基础实力上，百度地图占据当前手机地图市场70%的市场份额，而且对比竞争对手在过去积累的大量“沉睡用户”，百度地图的活跃度非常高。百度地图围绕用户的出行需求，构建起完整的出行服务生态，带来人性化、优质的用户体验是其能够获得用户青睐的原因。但从无人驾驶的角度看，这其实是一个TOB的市场。
依托每天超720亿次的定位请求、超2亿公里的导航数据，近几年百度地图在TOB市场上也是攻城略地不断，在和政府、企业的合作中刷新互联网平台参与社会管理的新高度。这其中展现出的大数据挖掘和分析、人工智能、自动化服务的能力，正是无人驾驶相关地图技术研发时的能力保障。
百度地图总经理李东旻认为AI化的百度地图将成为互联网“水电煤”
正在全面转型为人工智能地图的百度地图，除了给用户更智能的体验之外，后台制图领域对人工智能技术的运用，可能才是真正高难度、具有前瞻性的技术体现——而这又是一个与百度人工智能综合实力关联度极高的命题。图像识别技术的进步，让百度地图的采集效率得到提升，道路数据的自动化处理和更新则高度依赖机器学习能力的进步。
从此前媒体报道的数据看，从外业采集到业内数据处理的全过程中，人工智能技术已经让百度地图生产自动化水平达到80%，其中基于全自动识别、提取准确率达到了95%。道路特征、建筑物轮廓(并绘制其轮廓形状)、道路标牌和警示牌、电子眼，以及道路两侧建筑物上的门牌号，甚至是营业时间等详细信息。
高精地图“眼中”的真实世界
了解人工智能规律的人都明白，人工智能就像宇宙中所有的运行机制一样，永远都不可能达到100%的完美状态，但是仍然有一个可供量产应用的“引爆点”百度地图生产的自动程度同样也是如此，如果从80%提升到90%以上，信息提取准确率再升高哪怕1%，百度无人驾驶乃至全球无人驾驶产业，可能都会获得更为强力的发展支撑。
我们甚至可以畅想这样的未来，使用Apollo平台打造的汽车在路上行驶时，既调用百度地图高精地图的数据，又同时成为流动的“数据采集车”。基于大规模云端计算，让百度地图每秒都在更新数据，让每辆无人驾驶车都拥有如人类一般“所见即所得”的智慧，帮助每个人轻松快捷的到达目的地。
抛开表面上看到的一切，百度地图的进化，或许才是无人驾驶野心的决定因素。
云服务器是云计算服务的基础设备，是支持云计算的ICT服务，云计算是互联网和移动互联网发展的产物。云计算服务包括的内容包括：云存储，云网络，云安全，云数据库，云管理与部署，企业应用，专属云等等，详细>云主机和云服务器之间的区别有：云服务器和云虚拟主机的使用区别；云服务器和云虚拟主机的性能区别；云服务器和云虚拟主机的价格区别。1、云服务器和云虚拟主机的使用区别
云主机有单独的控制面板管理，通过ftp软件更新网站，一般只能放一个站点。多个用户共同使用这台服务器的硬件资源。云服务器用户完全的服务器 *** 作系统控制权限，可以搭建多个网站，并可以自己配置开发环境，一般需要远程管理，自己配置环境，站点个数和流量不限制。
2、云服务器和云虚拟主机的性能区别
云虚拟主机由于带宽是共享的，云虚拟主机使用共享IP的话，安全性就会降低。由于是一个整体分出来的，所以云虚拟主机在抗攻击上没有云服务器强。云服务器不仅拥有独立的IP和带宽，还有自己的防火墙，独立IP能更好的保障网站的云安全性。同时，云服务器还有镜像功能避免数据的丢失。
3、云服务器和云虚拟主机的价格区别
普遍来讲，各个服务商的云虚拟主机价格要低于云服务器。当然也要考虑性能和配置，还是云服务器更强一些。至于买哪种，要根据用户的需求和财务承受能力。
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