金融大數據方案SEARCH AGGREGATION
回答:個人的觀點，這種大表的優化，不一定上來就要分庫分表，因為表一旦被拆分，開發、運維的復雜度會直線上升，而大多數公司是欠缺這種能力的。所以MySQL中幾百萬甚至小幾千萬的表，先考慮做單表的優化。單表優化單表優化可以從這幾個角度出發：表分區：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分區表需要在建表的需要加上分區參數，用戶需要在建表的時候加上分區參數；分區表底層由多個物理子表組成，但是對于代碼來...
周國輝
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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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回答:在大數據領域大概有四個大的工作方向，除了大數據平臺應用及開發、大數據分析與應用和大數據平臺集成與運維之外，還有大數據平臺架構與研發，除了以上四個大的工作方向之外，還有一個工作方向是大數據技術推廣和培訓，這部分工作目前也有不少人在從事。大數據平臺架構與研發主要的工作內容是研發底層的大數據平臺，這部分工作的難度較高，從事這部分工作的研發級崗位也并不多。現在不少技術研發團隊都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:近幾年，大數據的概念逐漸深入人心，大數據的趨勢越來越火爆。但是，大數據到底是個啥？怎么樣才能玩好大數據呢？大數據的基本含義就是海量數據，麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。數字經濟的要素之一就是大數據資源，現在大家聊得最多的大數據是基于已經存在的...
khlbat
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回答:隨著大數據應用的逐漸落地，很多人都想從事大數據方面的工作，這其中自然就有很多非大數據相關專業（數學、計算機、統計學）的從業者，那么大數據到底能不能從零基礎開始學呢？答案是肯定的，但是也要根據自身的知識結構來選擇大數據的學習方向。大數據技術體系在2016年的時候已經趨于成熟，目前正處在落地應用的階段，大數據的細分崗位比較多，自然也就需要具備不同的知識結構。大數據的崗位集中在數據采集、整理、存儲、分析...
wuyangnju
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...經上升為國家戰略，開始在越來越多的行業落地。而傳統金融行業受到互聯網技術的沖擊，也紛紛踏上轉型之路，向數字化、智能化轉型。InfoQ 記者采訪了宜信 CTO 向江旭，一起聊聊 AI 在金融行業數字化轉型中的應用。 AI 更...
金融業數字化轉型的加速，使得金融云越來越成為行業標配；但金融云的普及，又讓傳統網絡技術架構受到了前所未有的沖擊。這樣看來，邏輯就簡單了：金融業必須先推動傳統網絡技術架構的升級，促進金融云的普及應用，才...
...門，依托大數據安全開放平臺及安全屋平臺，已有切實的金融落地案例佐證大數據技術應用的價值。全國中小企業融資綜合信用服務平臺（即全國信易貸平臺）是國家發改委牽頭推進、信用服務中小企業融資的國家重要基礎設施...
...也對應了面向核心客戶群的一種超能力——運營商和金融行業的云轉型離不開它，普及已成定勢；華為也離不開它，要鞏固自身在企業數字化市場領域的地位，云存儲產品FusionStorage非達極致不可——從2012年發布至今，華為F...
...過應用交付和服務的方式提供給企業。此外，此前類似像金融、政府這類對數據安全要求較高的行業領域，現在也改變了抗拒的態度，逐漸走上云端。相較于IT陣營和互聯網陣營的云服務商，運營商的優勢在于云網一體，將公有...
...B?DevCon?2019 上的演講實錄，演講主題為《TiDB 在銀行核心金融領域的研究與實踐》。 今天參加 TiDB DevCon 2019 能夠和這么多各行各業的朋友一起來交流 TiDB 的實踐情況，這個機會非常難得，因為平時都是我們技術團隊和 TiDB 團隊...
...戶正在做什么，還了解他們為什么這么做。」?研究顯示金融服務組織比其他行業更加重視大數據分析，他們是新技術的早期使用者。在這些組織中，67% 認為大數據分析是保持競爭的必需品，68% 期望在未來的兩年內在大數據分...
...后，移動互聯網的創業紅利逐漸消失。2019年以來，更多金融、醫療、交通、科技等領域的企業選擇以更加開放和互惠互利的形式構建自己的商業生態和投資體系。 此前享受移動互聯網投資紅利末班車的頭部公司，或進入一個更...
...的形態出現，而是與圖形圖像識別、個性化推薦、互聯網金融等等具體業務結合。不同業務代表了不同的行業，也能誕生不同創業公司。盡管運用的底層技術核心都是機器學習，但彼此之間差別甚大。通常情況下，一個理想的算...
...下，居民在教育領域的投入將會進一步增加。數字化助力金融轉型數字化帶來了普惠金融，而當下是發展普惠金融的最好時代。從2016年G20杭州峰會上提出的《G20數字普惠金融高級原則》，到今年《政府工作報告》明確提出要改...
...技術可用性的快速提升，用戶市場由觀望正在轉向落地，金融、政務、通信、醫療、互聯網等行業率先開展隱私計算應用，能源、車聯網等行業也開始探索性應用。這兩份研究報告全面、系統地梳理了隱私計算應用發展現狀，深...
...數據庫與 GaussDB(for openGauss)之間的數據互通，幫助更多的金融用戶打破數據孤島，實現分散、異構數據的快速匯聚。9月2日，由北京兩化融合服務聯盟指導，聯盟CIO工作委員會主辦，聯盟副理事長單位人大金倉承辦的數字...
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...
宋華
