数据中台最全详解,一文彻底搞懂!
中台是大型数据架构模式,也是大型架构的必备技能,本篇全面详解数据中台,建议收藏备用。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
架构/技术框架调研
本文介绍了微服务间事务处理、调用、大数据处理、分库分表、大文本存储及数据缓存的最优解决方案。重点讨论了Seata、Dubbo、Hadoop生态系统、MyCat、ShardingSphere、对象存储服务和Redis等技术,提供了详细的原理、应用场景和优缺点分析。
面向 AI 的存储基础设施升级
AI 与大数据融合化是大势所趋,企业可以通过大数据技术收集和存储大量数据,进行一站式计算分析和数据治理,以便安全、精确、高效、智能地应用数据。在这个话题中,我们将会介绍阿里云全栈存储数据基础设施如何支撑 AI 场景的创新与实践,并带来全新一代存储产品的重磅发布,帮助企业高效数字创新。
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
秒懂IT术语
本文以幽默的方式,将恋爱关系比喻成计算机网络中的各种概念,如冷备份、双机热备份、异地容灾备份、云备份等,生动形象地描述了不同情境下的“备份”策略,同时也涉及了灾难演练、ping、TraceRoute、心跳监测等网络术语,以及负载均衡、集群、多集群横向扩容等高级概念,最后延伸到网络安全、数据分析、云计算等领域,令人捧腹的同时也加深了对技术的理解。
探索人工智能与大数据的融合之道####
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本文旨在探讨人工智能(AI)与大数据如何协同工作,以推动技术创新和产业升级。通过分析二者的基本概念、核心技术及应用场景,揭示它们相互促进的内在机制,并展望未来发展趋势。文章指出,AI提供了智能化处理数据的能力,而大数据则为AI提供了海量的训练资源,两者结合将开启无限可能。
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