何為大數據架構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:現在有幸參與傳統銀行數字化轉型，負責技術架構部分的轉型設計。高性能的數據架構（High Performance Data Architecture），正是我們架構轉型的重點。隨著科技的蓬勃發展、社交網絡的廣泛使用、線上消費的普及、數據挖掘的技術提升等大趨勢，全球銀行業正迎來一場聲勢浩大的數字化創新浪潮。數字化為消費者的生活及行為模式帶來翻天覆地的變化，也孵化出一批新型的金融科技(Fintech)競...
Lowky
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回答:以mysql為列：1：支撐高并發系統，一定會涉及事務，所以數據庫引擎必選innodb，innodb支持事務，事務級別根據業務而定，如果業務數據一致性要求很高，事務就開啟序列化級別，這樣就完全隔離事務，但是會導致鎖資源競爭加劇。mysql的性能有一定的降低。2：讀寫分離，數據庫分成主庫和從庫，主庫負責寫數據，叢庫負責讀數據。注意主從數據庫數據一致性問題。3：冷熱數據分離，美團，餓了么部分設計采用冷熱...
Vultr
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回答:目前階段大數據技術及體系已經逐漸趨于成熟，不再是以概念貫穿的模式，大數據越來越多的被使用，伴隨互聯網化的發展更多的企業信息化已經由IT時代轉變為DT時代，以數據為核心，用數據進行決策，基于數據驅動企業的創新與發展，相信在將來大數據也會有更廣泛的應用空間，對于大數據的理解主要分為以下幾個層面。1.數據來源：對于大數據時代而言更多強調基于業務數據的沉淀，在一定規模的數據上進行進一步的分析、處理、轉換，...
arashicage
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摘要：敏捷大數據智能化的主要目標就是，結合敏捷大數據實施理念，研發靈活的、輕量化的智能模型，并在敏捷大數據平臺上對數據流進行實時智能化處理，最終實現一站式的大數據智能分析實踐。 一、前言 人工智能的誕...
...家、技術人報名參加。 主題大綱 淺述APM采樣與端到端 1.何為APM 2.何為端到端 3.何為Apdex 采樣的做法與弊端 嘉賓介紹 高馳濤(Neeke)，PHP官方PECL開發組成員，SeasLog作者，云智慧高級架構師。9年研發管理經驗，早期從事大規模企...
文章作者 Tim Dettmers 系瑞士盧加諾大學信息學碩士，熱衷于開發自己的 GPU 集群和算法來加速深度學習。這篇博文最早版本發布于 2014 年 8 月，之后隨著相關技術的發展和硬件的更新，Dettmers 也在不斷對本文進行修正。2016 年 7 ...
...同時它也能為公司進行數據治理帶來更多的便利性。那么何為Data Lakehouse呢，它具備些什么特性呢？本文參考自 https://www.xplenty.com/glossary/what-is-a-data-lakehouse/ 和 https://databricks.com/blog/2020/01/30/what-is-a-data-lakehouse.html。Data Lak...
在機器學習中，設計正確的文件架構并不簡單。我自己在幾個項目上糾結過此問題之后，我開始尋找簡單的模式，并希望其能覆蓋大部分在讀代碼或自己編代碼時遇到的使用案例。在此文章中，我會分享我自己的發現。聲明：...
All in Cloud未來已來，阿里云峰會向外界闡述了未來十年的戰略方向：第一、技術，達摩院加持的云。第二、產品，數據智能的云。第三、商業，最佳實踐的云。第四、生態，被集成的云。不過阿里云提出的SaaS加速器計劃，還是...
...哪里，一旦他們部署在那里，企業應該如何保護它們？如何為工作負載找到適合的場所？人們總是聽到企業IT領導者提出這樣的問題。以下通過詢問五個相關的問題來回答這個問題，這些問題將幫助企業選擇工作負載的適合場所...
...、運維在內的一切工作。 看看Blued是如何做到的 如何為三高產品快速搭建穩定底層架構？ Blued是高訪問量、高數據流、高交互性質的三高產品，因此需要堅固穩定的集群底層進行維護和支撐，不能容忍單點故障。...
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...
劉明
張春雷
