回答:1.數據量太大,比如上億,就用oracle,優點上億數據對Oracle來說輕飄飄的,也不用太多優化配置,缺點安裝比較麻煩,上手比較慢。2.數據量較大,比如千萬級,用postgresql,它號稱對標Oracle,處理千萬級數據還是可以的,也是易學易用。3.數據量一般,比如百萬級,用mysql,這個級別的數據量mysql處理還是比較快的。4.數據量較小,比如十萬以下,sqlite、access都可以。...
...總結?基于公有云自主可控?公有云架構私有化部署?輕量化/輕運維/易用性好?政府行業可復制案例輕量化 IaaS 虛擬化平臺?輕量化、產品成熟度高?業內好評度高?功能豐富、交付部署快?中小企業案例多全套虛擬產品及云...
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前言 數據是進行量化交易的基礎和關鍵,目前國內做量化產品的金融機構大部分是從券商獲取高頻實時行情數據的,另外很多金融網站也提供了數據接口,可以調用接口方式獲取,也可以用爬蟲的方式獲取。文本講述一種更...
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在《Python實戰-構建基于股票的量化交易系統》小冊子中,我們以股票為交易標的講解量化交易的學習,主要原因是股票的風險和收益介于期貨和基金之間。期貨一方面加了杠桿,另一方面走勢變化非常迅速,稍有不慎有可能...
...務需求即時部署數據庫資源,無需在業務初期采購高成本服務器,有效減少前期一次性大規模成本投入,彈性付費模式也能避免資源的閑置浪費。 總結 隨著企業的數據量越來越大,數據庫性能的提升變得尤為重要。快杰UDB...
...規模的擴展性,并提供更好的靈活性。 其次,容器輕量化的特點,能更好的滿足時延和SLA敏感的場景。借助容器調配平臺,現實更好的服務適應性,滿足業務可用性的要求。 最后,很多大數據和AI處理框架等數據處理平臺...
...現大規模的擴展性,并提供更好的靈活性。其次,容器輕量化的特點,能更好的滿足時延和SLA敏感的場景。借助容器調配平臺,現實更好的服務適應性,滿足業務可用性的要求。最后,很多大數據和AI處理框架等數據處理平臺,...
...臺作為七層的流量服務,就接入到了后面的 Web Server 以及服務器。 為什么這樣做? 第一,可以抗高并發。因為許多小企業很難把一個大的流量接入做起來,通過四層的負載均衡器,方便地提升 Nginx Server 的個數,在這里面接入...
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...