數據架構管理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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...系統，以及很多太短的通用平臺與系統，主要關注架構、數據庫、O2O等方面的技術。 壹佰案例： 作為同時負責過58同城和58到家業務的架構師，可否從架構方向談下兩項業務的技術難點有何不同？ 沈劍：58同城是一個信息平臺...
...高度貼合網絡未來更高層次的發展趨勢，著力于提高網絡數據處理和存儲能力，致力于低碳高效的利用基礎資源。具體而言，應著重從高端服務器、高密度低成本服務器、海量存儲設備和高性能計算設備等基礎設施領域提高云計...
...政企客戶上云，多云成了一種普遍的形態。比如核心數據放在私有云、創新業務放在公有云；出于數據安全考慮或對某朵云不放心，找來另一朵云備份；還有各種形式的混合云分布式云。這么多種不同的云形態，如...
...也衍生出了一系列問題，如分布式應用部署自動化問題、數據一致性、配置文件管理、服務的注冊、服務的治理等。當然，也有一系列的方案來處理解決上述問題，如基于DevOps的自動化運維工具（用友云運維平臺）、配置中心、...
...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...
...高速發展，兼具基礎設施投資成本低、資源擴展速度快、數據安全高可控的混合云架構，成為了政府單位及中大型傳統行業的首選。但多云架構混合云方案在帶來成本、效率、安全等優勢的同時，由于IT資源分散在不同的架構中...
...計算領軍企業受邀出席，并在大會論壇現場圍繞企業海量數據存儲、多云管理等展開了數字化轉型技術經驗分享。浙江CIO峰會是促進會推動全省制造業企業數字化轉型發展的品牌大會。為響應十四五協同推進數字產業化和產業...
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...
馬永翠
aliyun
張漢慶
