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来自: 云存储
基于Tablestore打造亿量级订单管理解决方案
一、方案背景 订单系统存在于各行各业,如电商订单、银行流水、运营商话费账单等,是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统,在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展,以及各企业对数据的重视,需要存储和持久化的订单量越来越大。
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现代IM系统中的消息系统架构 - 架构篇
前言 IM全称是『Instant Messaging』,中文名是即时通讯。在这个高度信息化的移动互联网时代,生活中IM类产品已经成为必备品,比较有名的如钉钉、微信、QQ等以IM为核心功能的产品。当然目前微信已经成长为一个生态型产品,但其核心功能还是IM。
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亿级消息系统的核心存储:Tablestore发布Timeline 2.0模型
互联网快速发展的今天,社交类应用、消息类功能大行其道,占据了大量网络流量。大至钉钉、微信、微博、知乎,小至各类App的推送通知,消息类功能几乎成为所有应用的标配。根据场景特点,我们可以将消息类场景归纳成三大类:IM(钉钉、微信)、Feed流(微博、知乎)以及常规消息队列。
大规模订单系统解读-架构篇
从最早的互联网高速发展、到移动互联网的爆发式增长,再到今天的产业互联网、物联网的快速崛起,各种各样新应用、新系统产生了众多订单类型的需求,比如购物订单、交流流水,外卖订单、支付账单、设备信息等。数据范围不仅越来越广,而且数据量越来越大,原有的经典架构方案已经很难满足当前新的业务场景。在新的需求下,对存储规模、开发效率、查询功能、未来扩展性等众多方面提出了更高的要求,要设计一款可靠稳定且扩展性好
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一站式结构化数据存储Tablestore实战手册
表格存储 Tablestore 支撑了阿里云百亿订单、钉钉消息以及物联网数据存储,提供数据存储、查询、检索和分析一体化能力。十分钟掌握阿里自研零运维分布式结构化数据存储 Tablestore,轻松构建百亿量级数据存储架构。
阿里云ACP认证考试细则须知与考题内容学习方法分享
阿里云大数据专业认证(ACP 级-Alibaba Cloud CertificationProfessional)是面向使用阿里云大数据产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证,主要涉及阿里云大数据类的几款核心产品,包括大数据计算服务MaxCompute、数据工场 DataWorks(原大数据开发套件 DataIDE)、数据集成、QuickBI、机器学习 PAI 等。
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表格存储Tablestore-新手入门攻略
这里期望给大家提供一个简易小攻略,快速上手表格存储Tablestore。期望表格存储Tablestore能够解决你当前架构与场景中遇到问题。
基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-架构篇
背景订单系统存在于各行各业,如电商订单、银行流水、运营商话费账单等,是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统,在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展,以及各企业对数据的重视,需要存储和持久化的订单量越来越大,数据的重视程度与数据规模的膨胀带来了新的挑战。首先,订单量对于数据的存储、持久化、访问带来了挑战,这不仅增加了开发面对的困难,也为系统的运维带来了挑战。其次,随着大数据技
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