數據架構SEARCH AGGREGATION
回答:這個太范化了吧。大數據架構選擇的方案就有很多，海量數據的即席查詢本省就是業內目前的痛點，暫時沒有太好的解決方案，kylin等框架也只是一個折中方案，如果你不是要求海量數據分析的秒級響應的話sparkSql、presto等都是不錯的方案，分鐘級別可以返回。
Paul_King
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回答:現在有幸參與傳統銀行數字化轉型，負責技術架構部分的轉型設計。高性能的數據架構（High Performance Data Architecture），正是我們架構轉型的重點。隨著科技的蓬勃發展、社交網絡的廣泛使用、線上消費的普及、數據挖掘的技術提升等大趨勢，全球銀行業正迎來一場聲勢浩大的數字化創新浪潮。數字化為消費者的生活及行為模式帶來翻天覆地的變化，也孵化出一批新型的金融科技(Fintech)競...
Lowky
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回答:以mysql為列：1：支撐高并發系統，一定會涉及事務，所以數據庫引擎必選innodb，innodb支持事務，事務級別根據業務而定，如果業務數據一致性要求很高，事務就開啟序列化級別，這樣就完全隔離事務，但是會導致鎖資源競爭加劇。mysql的性能有一定的降低。2：讀寫分離，數據庫分成主庫和從庫，主庫負責寫數據，叢庫負責讀數據。注意主從數據庫數據一致性問題。3：冷熱數據分離，美團，餓了么部分設計采用冷熱...
Vultr
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回答:軟件產品架構是不斷迭代演化的，從單體服務架構發展到現在的服務化、微服務的架構。單體架構單體架構就是所有的業務模塊都是耦合在一個項目中，開發、部署都在一起；如果其中一個模塊需要上線升級，那么所有模塊都要一起啟停；在早期，單體架構的項目團隊成員需要是全棧，因為前端、后端、數據庫都是一波人負責，后來開始進行了邏輯分層，團隊也分成了前端 UI 團隊、后端和 DBA 團隊，每個團隊都有自己負責的職責。然而隨...
khs1994
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回答:超融合是什么參考維基百科中的超融合定義：超融合基礎架構（hyper-converged infrastructure）是一個軟件定義的 IT 基礎架構，它可虛擬化常見硬件定義系統的所有元素。HCI 包含的最小集合是：虛擬化計算（hypervisor），虛擬存儲（SDS）和虛擬網絡。HCI 通常運行在標準商用服務器之上。超融合基礎架構（hyper-converged infrastructure）與...
mdluo
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回答:從系統架構本身來說，一般系統優化主要從三個方面入手，數據持久層、業務邏輯層和前端展示層。數據持久層限制系統性能主要有兩個方面，一是數據庫自身的性能，二是對數據庫操作的方式，數據庫自身相對簡單，一般通過優化配置、采用高可用方案、搭建集群或者使用性能更好的數據庫來提升性能；數據庫操作主要是數據庫讀寫操作，可以通過SQL優化的方式來提升讀寫速度，或者通過緩存的方式減低并發、提升性能。業務邏輯層代碼層面常...
senntyou
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...下游依賴關系圖，在故障發生時，開發人員可以借助依賴數據快速定位到問題的來源，極大縮短問題修復時間（MTTR）。借助架構圖，我們還可以梳理出系統中存在的強弱依賴，在業務高峰期對弱依賴進行降級，或者針對系統依...
...部署，通過API接口互相通信。通訊協議一般使用HTTP/RPC，數據格式是JSON(是一種輕量級的數據交換格式)，應用集成方式比較簡化。優點: 應用內部高內聚，獨立開發、測試和部署，應用之間松耦合，業務邊界清晰，業務依賴明確...
...于架構師而言，技術的發展是無盡的，在搭建和實踐智能數據架構的過程中，架構師們都會或多或少地遇到一些疑惑和挑戰，如何解決在架構建設中遇到的某些問題？架構建設的領域又有什么新的行業動態和技術方法？ 近日，...
...于架構師而言，技術的發展是無盡的，在搭建和實踐智能數據架構的過程中，架構師們都會或多或少地遇到一些疑惑和挑戰，如何解決在架構建設中遇到的某些問題？架構建設的領域又有什么新的行業動態和技術方法？ 近日，...
...于架構師而言，技術的發展是無盡的，在搭建和實踐智能數據架構的過程中，架構師們都會或多或少地遇到一些疑惑和挑戰，如何解決在架構建設中遇到的某些問題？架構建設的領域又有什么新的行業動態和技術方法？ 近日，...
...。2、流量的敏感性。傳統PC和web的應用架構可能不太關注數據量、流量，但移動端、無線端，流量有限，用戶非常關注。所以在架構和協議設計以及數據上，要給予非常重點的關注。3、消息的可達性。在PC和web端一般認為消息發...
...時采用這種架構。用redis等緩存擋住并發，用MySQL來存儲數據。前端的報表分析直接操作MySQL即可。我并不反對單體架構，反而我覺得很合適，由于初創企業業務形態并不穩定，單體架構其實很容易調整，殺雞焉用牛刀。 公司是...
...應用都需要有 APM 體系，可以隨時分析性能的情況；在大數據時代，隨著數據規模的增加以及硬件計算能力的提升，數據庫的使用也發生了重大的變化；最重要的，整個 DevOps 也在進化到人工智能時代，監控、服務治理、調度這...
...應用都需要有 APM 體系，可以隨時分析性能的情況；在大數據時代，隨著數據規模的增加以及硬件計算能力的提升，數據庫的使用也發生了重大的變化；最重要的，整個 DevOps 也在進化到人工智能時代，監控、服務治理、調度這...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
