用户画像在市场营销的应用重建中非常常见,已经不是什么新鲜的东西,比较流行的解决方案是给用户贴标签,根据标签的组合,圈出需要的用户。通常画像系统会用到宽表,以及分布式的系统。宽表的作用是存储标签,例如每列代表一个标签。但实际上这种设计不一定是最优或唯一的设计,本文将以PostgreSQL数据库为基础,给大家讲解一下更加另类的设计思路,并且看看效率如何。
今天我们这篇文章重点来说一下,对于一个分布式数据库,在异地多活架构中,起到了一个什么样的角色;对于其中的问题,解法是什么。
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。
PolarDB-X 2.0(以下简称PolarDB-X)与DRDS(DRDS也称为PolarDB-X 1.0)都是阿里云上的分布式数据库产品。看起来她们都是Share-Nothing的架构,用水平扩展来解决单机数据库瓶颈问题。很多同学因此会有疑惑,她们俩到底有什么样的区别?
Flink全托管产品(Flink Serverless)是一款基于Apache Flink构建的全托管产品,为您提供全托管一站式的实时计算服务,具有免运费、高增值、低成本等特性。本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务(包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务)迁移至阿里云实时计算全托管版。
针对图像检索业务场景,PAI提供了端到端的相似图像匹配和图像检索解决方案。本文介绍如何基于未标注的数据构建图像自监督模型,助力您快速搭建相似图像匹配和图像检索业务系统,进而实现以图搜图。
提起CDN,大家想到的字眼可能是缓存、转发、调度,用来提升终端用户体验、保护源站IP、降低源站流量风险,同时可以将源站的应用功能卸载到边缘,进一步释放边缘算力满足业务需求。DCDN脱胎于CDN,面向动态元素,通过智能路由、协议优化、压缩传输等手段,将转发场景的性能提到极限,广泛应用于电商、游戏、政企等行业。在互联网蓬勃发展,传统企业寻求数字化转型机会的今天,DCDN作为流量的入口,搭配灵活易扩展的“高级条件”及“EdgeScript”,可以通过流量转发这一技术手段,实现客户上云的“安全灰度”。
ADB PG是一个经典MPP数据库,长项在于查询分析处理,面对客户联机分析和联机交易(HTAP)场景就显得力不从心,我们在某银行核心系统DB2 for LUW迁移到ADB PG时就遇到类似问题,因此我们提出ADB PG+RDS PG混搭技术架构,来解决客户此类HTAP需求。该混搭架构的精髓在于扬长避短,充分发挥分析型数据库和交易型数据库的长处和特性,分析型数据库专注于数据加工跑批场景,然后批量加工的结果数据卸载到RDS PG,通过RDS PG对外提供高并发对客交易服务。