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案例故事丨老虎国际 x TiDB ,降低架构复杂性,保障全球用户安全可靠投资
数据安全
大数据
数据分析
数据处理
券商是一个古老的行业,发展至今已经历了三个时代:第一代券商为传统券商,在线下交易大厅进行买卖;第二代券商开始了电子化进程,从线下到线上进行了浅层服务的转移,改善了用户体验,提高了金融服务的效率;第三代券商更多强调“科技赋能”,在功能业务上更创新、更多样,且存在完整的互联网基因,业务依靠线上平台,拥有底层自研能力,如交易、风控等系统。
PingCAP
2022-12-09
456
0
TiDB 在携程 | 实时标签处理平台优化实践
数据库
数据处理
es
存储
在国际业务上,由于面临的市场多,产品和业务复杂多样,投放渠道多,引流费用高,因此需要对业务和产品做出更精细化的管理和优化,满足市场投放和运营需要,降低整体成本,提高运营效率与转化率。为此,携程专门研发了国际业务动态实时标签化处理平台(以下简称 CDP )。
PingCAP
2022-03-30
499
0
开源走向世界(下):从数据库技术演进看开源力量丨BDTC 2021
开源
nosql
数据库
sql
数据处理
本文内容根据 PingCAP 高级副总裁范若晗在 BDTC 2021 的主题演讲:“开源走向世界”整理而成,从协作方式和技术演进两个角度,分享了 “开源”和“全球化” 之间相互关联,密不可分的关系,分为上下两篇,上篇介绍了开源如何构建全球化的舞台,本篇主题为:从数据库技术演进看开源力量
PingCAP
2022-01-13
319
0
使用 TiDB 构建实时应用
数据处理
大数据
flink
flash
sql
本文由 PingCAP 研发工程师雷宇分享,主要从宏观角度分析 TiDB 究竟能做什么,创造什么样的价值,以及研发过程中的一些设计立足点。 文章将从四个部分分享:
PingCAP
2021-07-21
922
0
构建实时数仓 - 当 TiDB 偶遇 Pravega
flash
数据分析
数据处理
编程算法
数据库
数据仓库是公司数据发展到一定规模后必然需要提供的一种基础服务,也是“数据智能”建设的基础环节。早期数仓多为离线模式,主要处理的是 T+1 的数据,随着互联网时代的到来,实时数据处理的场景日益增多,离线数仓已无法满足业务发展的实时性需求。为更好的解决业务场景的实时化需求,实时数仓建设已成必然趋势,这也是 HTAP 数据库的重要能力之一。
PingCAP
2021-06-09
840
0
数字化加速,数据如何保鲜,价值如何变现?
数据库
sql
数据处理
全球经济数字化转型是大势所趋。加快数字经济发展,推动数字化变革已经成为未来十年经济发展的重要推动力。数字化增长带来新机遇,DTC(Direct To Customer)的模式在众多企业成为获取与服务最终客户的新趋势,但据分析机构报告显示,在全球数字化转型中,大数据项目只有 30-40% 的成功率,通过简化基础的数据平台赋能数字化转型成为一个关键话题。
PingCAP
2021-05-14
762
0
成为一栈式数据服务生态: TiDB 5.0 HTAP 架构设计与成为场景解
数据分析
数据处理
大数据
flash
存储
数字化转型浪潮是现在进行时,在企业数字化转型的过程中,我们看到一个普遍的趋势,企业对“海量、实时、在线”的数据需求变得更加迫切。数字化转型并不是互联网公司的专利,人工智能、大数据、物联网这些技术也不仅仅是互联网公司才会使用。事实证明,越来越多的传统企业正在应用这些新兴技术进行业务的创新。每一项新技术的应用都需要一定的技术积累,互联网公司也许会配备很多工程师来支持一个数据体系架构。但对于传统公司来说也许不具备这样的实力,他们会发现自己很难驾驭大数据技术栈。此外,传统大技术栈已经慢慢开始难以应对日新月异的业务需求和爆炸性的数据增长。企业的很多业务对数据实时性的要求越来越高,比如风控、反欺诈等,更早地识别和阻断风险可以让企业减少损失;在物流行业,更实时的数据让物流企业可以更实时地调配行车路线和各类资源,以达到更好的运营效率;公共服务也会对实时数据产生要求,如果去柜台办理一个业务,需要等很久才能查到刚刚办的上一个流程的数据,这对于用户体验来说是非常糟糕的。
PingCAP
2021-05-08
550
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DM 源码阅读系列文章(六)relay log 的实现
数据处理
本文为 DM 源码阅读系列文章的第六篇,在 上篇文章 中我们介绍了 binlog replication 处理单元的实现,对在增量复制过程中 binlog event 的读取、过滤、路由、转换以及执行等逻辑进行了分析。
PingCAP
2019-06-03
599
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DM 源码阅读系列文章(五)Binlog replication 实现
数据处理
数据库
云数据库 SQL Server
sql
本文为 DM 源码阅读系列文章的第五篇。上篇文章 介绍了 dump 和 load 两个数据同步处理单元的设计实现,对核心 interface 实现、数据导入并发模型、数据导入暂停或中断的恢复进行了分析。本篇文章将详细地介绍 DM 核心处理单元 Binlog replication,内容包含 binlog 读取、过滤、路由、转换,以及执行等逻辑。 文内涉及到 shard merge 相关逻辑功能,如 column mapping、shard DDL 同步处理,会在 shard merge 篇单独详细讲解,这里就不赘述了。
PingCAP
2019-05-08
816
0
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