YODA(Yitian Optimal Development Assistant,倚天应用迁移工具)旨在帮助用户更加高效、便捷地实现跨平台、跨结构下的应用迁移,大幅度缩短客户在新平台上端到端性能验证所需的人力和时间,使得客户更加专注于应用本身算法的优化,协同客户实现降本增效。
本文主要介绍异步任务处理系统中的数据分析,函数计算异步任务最佳实践-Kafka ETL,函数计算异步任务最佳实践-音视频处理等。
代价估计是优化其中非常重要的一个步骤,研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码,由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。
随着业务在金融、保险和商城领域的不断扩展,众安保险建设 CDP 平台以提供自动化营销数据支持。早期 CDP 平台依赖于 Spark + Impala + Hbase + Nebula 复杂的技术组合,这不仅导致数据分析形成数据孤岛,还带来高昂的管理及维护成本。为解决该问题,众安保险引入 Apache Doris,替换了早期复杂的技术组合,不仅降低了系统的复杂性,打破了数据孤岛,更提升了数据处理的效率。
针对写少读多的业务,本文采用读写分离的方式,将读写流量做分流,减轻主实例的压力,同时利用只读库横向的扩展能力,快速提升读性能。
直播平台的数据库选型要考虑流量波动、数据规模和实时性需求,如使用Redis的Sorted Set处理实时排行榜,List处理用户关注列表,使用分布式数据库PolarDB-X处理核心业务数据,AnalyticDB进行大数据分析。通过这些技术和策略,直播平台能够应对复杂的业务需求和流量挑战。