数据中台架构与技术体系
本文介绍了数据中台的整体架构设计，涵盖数据采集、存储、计算、服务及治理等多个层面。在数据采集层，通过实时与离线方式整合多类型数据源；存储层采用分层策略，包括原始层、清洗层、服务层和归档层，满足不同访问频率需求；计算层提供批处理、流处理、交互式分析和AI计算能力，支持多样化业务场景。数据服务层封装数据为标准化API，实现灵活调用，同时强调数据治理与安全，确保元数据管理、质量监控、权限控制及加密措施到位，助力企业构建高效、合规的数据管理体系。
Spring Boot整合kafka
本文简要记录了Spring Boot与Kafka的整合过程。首先通过Docker搭建Kafka环境，包括Zookeeper和Kafka服务的配置文件。接着引入Spring Kafka依赖，并在`application.properties`中配置生产者和消费者参数。随后创建Kafka配置类，定义Topic及重试机制。最后实现生产者发送消息和消费者监听消息的功能，支持手动ACK确认。此方案适用于快速构建基于Spring Boot的Kafka消息系统。
100行代码讲透MCP原理
本文通过100行代码看到MCP的核心原理并不复杂，但它的设计巧妙深入理解使我们能够超越简单的SDK使用，创建更强大、更灵活的AI应用集成方案。
容器化爬虫部署：基于K8s的任务调度与自动扩缩容设计
随着业务复杂度提升，传统定时任务和手工扩缩容难以满足高并发与实时性需求。本文对比两种基于 Kubernetes 的爬虫调度与扩缩容方案：CronJob+HPA 和 KEDA。从调度灵活性、扩缩容粒度、实现难度等维度分析，并提供 YAML+Python 示例。方案 A（CronJob+HPA）适合固定定时任务，配置简单；方案 B（KEDA）支持事件驱动，适合高并发与异步触发场景。根据实际需求可混合使用，优化资源利用与效率。
中原银行实时场景企业级解决方案
中原银行实时数据开发平台负责人杜威科在Flink Forward Asia 2024分享了银行业实时数据处理的经验。内容涵盖需求分析、解决方案、场景案例与现状展望。银行业需构建全链路、全场景的企业级实时数据平台，解决动账场景下的复杂计算需求。通过Flink+Paimon方案，实现高效更新、低成本存储与便捷查询。案例包括账户表实时更新入湖、交易协同优化、实时图应用、海量数据存储及业务人员易用性建设。未来目标是实现上千张表实时入湖，缩短延迟并探索AI结合的新场景。