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...
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。
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...
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...
問題描述:我司有一臺ARM架構的華為鯤鵬服務器,以及2臺X86的聯想服務器,目前想基于三臺服務器安裝USDP社區版平臺?不知道USDP是否支持不同架構CPU的安裝呢
回答:真利益相關,不請自來,人在中國,剛下...算了,在辦公室。帆軟,其實大家不知道他是國內做數據分析產品最好的公司。在企業數據分析領域低調做了十幾年,入選Gartner市場指南。一開始做報表工具finereport,后來研發BI商業智能finebi,產品打磨了好多年。之后又增值行業化的數據管理解決方案,包括阿米巴經營管理,數字化運營體系搭建項目,很成熟很老牌的廠商。FineReport報表軟件是一款純...
大數據時代為數據存儲帶來壓力,越來越多的組織需要在云計算的技術基礎上搭建起能夠存儲大量結構化和非結構化數據的存儲平臺。云存儲應云而生。 所謂云存儲,是指通過集群應用、網格技術或分布式文件系統等...
...、云的定義 云就是資源的網絡化,云資源就是將多個數據聚合在一起形成巨大的資源池。用戶使用這些資源就像使用水電一樣方便,從而以更低成本快速提升業務價值;同時將先進的云架構和領先云技術作為服務集成到平臺...
...面上云比較困難,比如企業監管制度及合規要求一些核心數據庫必須保留在本地數據中心;本地數據中心作為企業固定資產不容易完全拋棄;有些大型集團企業IT架構復雜,全面遷移上云的影響難以評估等等。因此,國內很多企...
...如Nginx) 消息隊列(比如ActiveMQ) 緩存系統(比如Redis) 數據庫(比如mysql)及ORM框架(比如MyBatis) 如果還可以掌握以下軟件系統工作原理的話,你設計的云平臺或許能夠應對更大規模的企業業務 分布式資源協調 大數據框架...
...,縱向還要打通DaaS, 將企業服務的很多特征、基礎能力、數據能力、應用能力集成在一個平臺之內。因此,要問用友云的技術先進性如何?是否可以承載企業上云的期望?可以從用友云平臺身上找到一些答案。云原生風格架構,...
...可以去網上看 http://www.kerkee.com Intelligent Data Engine:這是數據層,把所有的數據邏輯圈在這層內,它定義了數據請求來源,數據運行邏輯,形成數據流。 舉個例子,它能夠提供給Application層,不管數據是從緩存讀取還是從離線...
...可以去網上看 http://www.kerkee.com Intelligent Data Engine:這是數據層,把所有的數據邏輯圈在這層內,它定義了數據請求來源,數據運行邏輯,形成數據流。 舉個例子,它能夠提供給Application層,不管數據是從緩存讀取還是從離線...
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...