何為大數(shù)據(jù)架構(gòu)SEARCH AGGREGATION
回答:這個(gè)太范化了吧。大數(shù)據(jù)架構(gòu)選擇的方案就有很多，海量數(shù)據(jù)的即席查詢本省就是業(yè)內(nèi)目前的痛點(diǎn)，暫時(shí)沒有太好的解決方案，kylin等框架也只是一個(gè)折中方案，如果你不是要求海量數(shù)據(jù)分析的秒級響應(yīng)的話sparkSql、presto等都是不錯(cuò)的方案，分鐘級別可以返回。
Paul_King
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回答:現(xiàn)在有幸參與傳統(tǒng)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，負(fù)責(zé)技術(shù)架構(gòu)部分的轉(zhuǎn)型設(shè)計(jì)。高性能的數(shù)據(jù)架構(gòu)（High Performance Data Architecture），正是我們架構(gòu)轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)。隨著科技的蓬勃發(fā)展、社交網(wǎng)絡(luò)的廣泛使用、線上消費(fèi)的普及、數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)提升等大趨勢，全球銀行業(yè)正迎來一場聲勢浩大的數(shù)字化創(chuàng)新浪潮。數(shù)字化為消費(fèi)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(fā)系統(tǒng)，一定會涉及事務(wù)，所以數(shù)據(jù)庫引擎必選innodb，innodb支持事務(wù)，事務(wù)級別根據(jù)業(yè)務(wù)而定，如果業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一致性要求很高，事務(wù)就開啟序列化級別，這樣就完全隔離事務(wù)，但是會導(dǎo)致鎖資源競爭加劇。mysql的性能有一定的降低。2：讀寫分離，數(shù)據(jù)庫分成主庫和從庫，主庫負(fù)責(zé)寫數(shù)據(jù)，叢庫負(fù)責(zé)讀數(shù)據(jù)。注意主從數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)一致性問題。3：冷熱數(shù)據(jù)分離，美團(tuán)，餓了么部分設(shè)計(jì)采用冷熱...
Vultr
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回答:目前階段大數(shù)據(jù)技術(shù)及體系已經(jīng)逐漸趨于成熟，不再是以概念貫穿的模式，大數(shù)據(jù)越來越多的被使用，伴隨互聯(lián)網(wǎng)化的發(fā)展更多的企業(yè)信息化已經(jīng)由IT時(shí)代轉(zhuǎn)變?yōu)镈T時(shí)代，以數(shù)據(jù)為核心，用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展，相信在將來大數(shù)據(jù)也會有更廣泛的應(yīng)用空間，對于大數(shù)據(jù)的理解主要分為以下幾個(gè)層面。1.數(shù)據(jù)來源：對于大數(shù)據(jù)時(shí)代而言更多強(qiáng)調(diào)基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的沉淀，在一定規(guī)模的數(shù)據(jù)上進(jìn)行進(jìn)一步的分析、處理、轉(zhuǎn)換，...
arashicage
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摘要：敏捷大數(shù)據(jù)智能化的主要目標(biāo)就是，結(jié)合敏捷大數(shù)據(jù)實(shí)施理念，研發(fā)靈活的、輕量化的智能模型，并在敏捷大數(shù)據(jù)平臺上對數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)智能化處理，最終實(shí)現(xiàn)一站式的大數(shù)據(jù)智能分析實(shí)踐。 一、前言 人工智能的誕...
...家、技術(shù)人報(bào)名參加。 主題大綱 淺述APM采樣與端到端 1.何為APM 2.何為端到端 3.何為Apdex 采樣的做法與弊端 嘉賓介紹 高馳濤(Neeke)，PHP官方PECL開發(fā)組成員，SeasLog作者，云智慧高級架構(gòu)師。9年研發(fā)管理經(jīng)驗(yàn)，早期從事大規(guī)模企...
文章作者 Tim Dettmers 系瑞士盧加諾大學(xué)信息學(xué)碩士，熱衷于開發(fā)自己的 GPU 集群和算法來加速深度學(xué)習(xí)。這篇博文最早版本發(fā)布于 2014 年 8 月，之后隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和硬件的更新，Dettmers 也在不斷對本文進(jìn)行修正。2016 年 7 ...
...同時(shí)它也能為公司進(jìn)行數(shù)據(jù)治理帶來更多的便利性。那么何為Data Lakehouse呢，它具備些什么特性呢？本文參考自 https://www.xplenty.com/glossary/what-is-a-data-lakehouse/ 和 https://databricks.com/blog/2020/01/30/what-is-a-data-lakehouse.html。Data Lak...
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，設(shè)計(jì)正確的文件架構(gòu)并不簡單。我自己在幾個(gè)項(xiàng)目上糾結(jié)過此問題之后，我開始尋找簡單的模式，并希望其能覆蓋大部分在讀代碼或自己編代碼時(shí)遇到的使用案例。在此文章中，我會分享我自己的發(fā)現(xiàn)。聲明：...
All in Cloud未來已來，阿里云峰會向外界闡述了未來十年的戰(zhàn)略方向：第一、技術(shù)，達(dá)摩院加持的云。第二、產(chǎn)品，數(shù)據(jù)智能的云。第三、商業(yè)，最佳實(shí)踐的云。第四、生態(tài)，被集成的云。不過阿里云提出的SaaS加速器計(jì)劃，還是...
...哪里，一旦他們部署在那里，企業(yè)應(yīng)該如何保護(hù)它們？如何為工作負(fù)載找到適合的場所？人們總是聽到企業(yè)IT領(lǐng)導(dǎo)者提出這樣的問題。以下通過詢問五個(gè)相關(guān)的問題來回答這個(gè)問題，這些問題將幫助企業(yè)選擇工作負(fù)載的適合場所...
...、運(yùn)維在內(nèi)的一切工作。 看看Blued是如何做到的 如何為三高產(chǎn)品快速搭建穩(wěn)定底層架構(gòu)？ Blued是高訪問量、高數(shù)據(jù)流、高交互性質(zhì)的三高產(chǎn)品，因此需要堅(jiān)固穩(wěn)定的集群底層進(jìn)行維護(hù)和支撐，不能容忍單點(diǎn)故障。...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)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(xùn)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(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
劉明
張春雷
