php大數據存儲架構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: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:會的，5G時代正在到來，我們個人的數字資產在爆炸式增長，現有的存儲方式變得非常局限，要么存儲空間太小得不到滿足，要么實現不了數據的共享，要么安全性得不到保障。私有云勢必會成為未來存儲的大趨勢，樂視網前高管袁斌認準了這一點，創立了極空間家庭私有云品牌，并將它定義為家庭數字資產大管家，未來市場還是很大的，畢竟需求越來越多。
阿羅
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回答:作為一名IT行業的從業者，我來回答一下這個問題。從當前云計算的發展趨勢來看，公有云依然是發展的主流，也是更多行業企業比較普遍的選擇，原因有三點，其一是公有云本身能夠構建一個龐大的資源整合體系，能夠促進行業企業的交流和發展；其二是公有云的擴展空間大且使用成本低，隨著公有云逐漸向全棧與和智能云方向發展，未來公有云的優勢將更加明顯；其三是公有云的技術迭代速度快，同時穩定性及安全性也更有保障，所以目前有不...
April
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回答:超融合架構怎么樣？回答這個問題，首先要了解超融合架構是針對傳統架構的，相對于傳統架構超融合的優勢主要體現在以下幾點：1.可靠性能更好用服務器構建存儲，客戶顧慮最多的首先是可靠性，如果需要衡量可靠性：系統的冗余度？通俗的說就是允許硬件壞多少？出現故障后是否完全自動恢復？恢復速度和時間？因為系統處于降級狀態下是比較危險的狀態，故障窗口越小，出現整體故障的可能性就越小。以下給出詳細的系統冗余與恢復機制對...
BicycleWarrior
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回答:從發展空間來看，Java的發展空間要大于PHP，原因有以下幾點：第一，Java有更健全的生態。Java語言除了在Web開發領域被廣泛使用之外，在移動互聯、云計算、大數據、嵌入式開發等領域亦有廣泛的應用，相比于PHP主要應用在Web開發領域有明顯的優勢。而且有大量的平臺型產品是基于Java開發的，比如Oracle系列產品、Hadoop平臺等，這為Java的發展和應用奠定了扎實的基礎。第二，Java的...
Sourcelink
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...調用外部供應商。基礎設施上依賴于搜索、消息中間件、數據庫、緩存等。 這是典型的單體架構模式，部署簡單，分層結構清晰，容易快速實現，可以滿足初期產品快速迭代的要求，而且建立在公司已經比較成熟的 PHP 技術基礎...
...調用外部供應商。基礎設施上依賴于搜索、消息中間件、數據庫、緩存等。 這是典型的單體架構模式，部署簡單，分層結構清晰，容易快速實現，可以滿足初期產品快速迭代的要求，而且建立在公司已經比較成熟的 PHP 技術基礎...
...項垂直業務系統搭建上線、產品端極大豐富用戶投資、大數據平臺研究并使用 第三代架構特點；SOA治理，使用zookeeper作為注冊中心，dubbo做監控和調度中心；cas實現單點登錄，使用shiro做權限控制 第四代架構特點；全面啟用微服...
...項垂直業務系統搭建上線、產品端極大豐富用戶投資、大數據平臺研究并使用 第三代架構特點；SOA治理，使用zookeeper作為注冊中心，dubbo做監控和調度中心；cas實現單點登錄，使用shiro做權限控制 第四代架構特點；全面啟用微服...
...以一個All-In-One的項目起步，使用一套MVC框架，對外提供數據的Controller、包含業務邏輯的Service、訪問數據庫的DAL、定時任務，所有的東西都在一個項目內，然后在半年和一年之后業務發展起來了急需對現在的架構進行重構（說的...
...以一個All-In-One的項目起步，使用一套MVC框架，對外提供數據的Controller、包含業務邏輯的Service、訪問數據庫的DAL、定時任務，所有的東西都在一個項目內，然后在半年和一年之后業務發展起來了急需對現在的架構進行重構（說的...
...應用都需要有 APM 體系，可以隨時分析性能的情況；在大數據時代，隨著數據規模的增加以及硬件計算能力的提升，數據庫的使用也發生了重大的變化；最重要的，整個 DevOps 也在進化到人工智能時代，監控、服務治理、調度這...
...應用都需要有 APM 體系，可以隨時分析性能的情況；在大數據時代，隨著數據規模的增加以及硬件計算能力的提升，數據庫的使用也發生了重大的變化；最重要的，整個 DevOps 也在進化到人工智能時代，監控、服務治理、調度這...
...的辦法就是定時去掃表。 掃表存在的問題是： 1.掃表與數據庫長時間連接，在數量量大的情況容易出現連接異常中斷，需要更多的異常處理，對程序健壯性要求高 2.在數據量大的情況下延時較高，規定內處理不完，影響業務，...
...越來越有競爭力的服務。還有谷歌云平臺對于那些具有大數據和處理需求的客戶來說很有吸引力，他們正好可以利用谷歌的基礎架構。IBM和Rackspace則提供三巨頭之外的選擇。企業們較好不要與單一的云供應商綁得太緊。在一個云...
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...
