分布式數據庫應用SEARCH AGGREGATION
回答:這個太范化了吧。大數據架構選擇的方案就有很多，海量數據的即席查詢本省就是業內目前的痛點，暫時沒有太好的解決方案，kylin等框架也只是一個折中方案，如果你不是要求海量數據分析的秒級響應的話sparkSql、presto等都是不錯的方案，分鐘級別可以返回。
Paul_King
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回答:大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比于傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容。提到大數據，最常見的應用就是大數據分析，大數據分析的數據來源不僅是局限于企業內部的信息化系統，還包括各種外部系統、機器設備、傳感器、數據庫的數據，如：政府、銀行、國計民生、行業產業、社交網站等數據，通過大數...
Blackjun
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回答:云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問， 當進入可配置的計算資源共享池（資源包括網絡、服務器、存儲、應用軟件、服務），這些資源能夠被快速提供，而我們只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互就可以。云計算主要應用的領域有公有云、私有云、云存儲、桌面云、物聯網、人工智能、大數據、智能制造、智慧城市等。各行各業也都需要云計算，像政府、金融、電力、教育、交通...
susheng
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回答:分布式架構是軟件系統分布式系統存儲是基于存儲、服務器、數據庫技術、容災熱備等技術的系統集成數字經濟時代，各個企業、個人都在生產數據，利用數據，數據也在社會中不斷流動、循環，為這個時代創造著價值與機遇。盡管數據如此珍貴，但我們仍然會聽到在集中式存儲場景中，由于網絡攻擊、火災、地震而造成數據故障、丟失等問題。為了防止數據出現故障、數據丟失、服務器出錯、數據無法恢復等情況，越來越多企業開始把集中存儲轉變...
cocopeak
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回答:分布式處理，分布式系統(其實也包含分布式存儲系統)一直把RAS、MTBF、MTTR等作為可靠性衡量指標，但是專業指標是CAP指標，可用性作為其中重要因素之一。CAP理論闡述了在分布式系統的設計中，沒有一種設計可以同時滿足一致性，可用性和分區容錯性。所以一個好的分布式系統，必須在架構上充分考慮上述指標。分布式系統設計中，BASE理論作為CAP理論的折中或延伸，在分布式系統中被大量使用。分布式系統的可...
lolomaco
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...兼CTO王濤向CSDN的記者分享了他的觀點。 微服務架構催生分布式數據庫王濤認為，談論數據庫一定脫離不了應用。從應用程序開發來看，現在很多企業內部的應用開發都在從傳統中間件加數據庫的煙囪式開發，向微服務架構...
...為兩種，緩存在應用服務器上的本地緩存和緩存在專門的分布式緩存服務器的遠程緩存 使用應用服務器集群改善網站并發處理能力：通過負載均衡調度服務器來將訪問請求分發到應用服務器集群中的任何一臺機器 數據庫讀寫分...
...ice，通常使用REST服務實現。 以下一段內容來源于知乎 1. 分布式架構的演進系統架構演化歷程-初始階段架構 初始階段 的小型系統 應用程序、數據庫、文件等所有的資源都在一臺服務器上通俗稱為LAMP 特征：應用程序、數據庫...
...著成效，并且運維Redis也比之前更易出現差錯。而華為云分布式緩存Redis就很好地解決了自建Redis的一些問題，應用場景也十分豐富。比如很多大型電商網站、視頻網站和游戲應用等，存在大規模數據訪問，對數據查詢效率要求高...
作為一款金融級分布式關系型數據庫，SequoiaDB巨杉數據庫的分布式數據庫架構和面向微服務的云化產品形態，已經幫助包括民生銀行、恒豐銀行在內的多家大型金融客戶實現了大量業務系統的底層數據庫云化轉型升級。 如今...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
snifes
