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深度学习与python

公众号[深度学习与Python]文章同步更新
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微服务改造遇数据迁移难题,这家央企数科公司如何重构地产核心业务系统
华润数科城市与公共事业部门下属项目组近期完成了一个地产行业遗留复杂业务系统的微服务化改造,目前项目已经成功上线,系统切换过程中实现了原单体系统在线业务数据分批无缝无损迁移到微服务架构新系统,确保了业务平滑过渡。本文分享我们在此次数据迁移过程中的思考、探索和实践总结,希望能够为有类似需求的朋友们提供一些经验借鉴。
深度学习与Python
2024-03-07
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谷歌放弃毛利率 99%业务:不想用我们的可以免费迁出!上云免费、下云无限“贵”的时代即将结束?
许多云计算提供商,包括微软的 Azure 和亚马逊网络服务 (AWS),都会在客户想要更换供应商时向其收高昂的取数据传输费用,这就意味着企业在切换云平台时需要承担额外的成本。谷歌举了一个例子,如果客户想要使用某些竞争对手的云服务,有些云厂商会收取五倍的费用,并“限制必备软件的互操作性”。
深度学习与Python
2024-01-17
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Adobe 将 PB 级数据迁移到 Iceberg 的实践与经验教训
作者 | Adobe 译者 | 王强 策划 | 蔡芳芳 在我们之前的几篇博文 《Iceberg 在 Adobe 的应用》《基于写入 Iceberg 的缓存的数据摄取》 和 《Iceberg 的读取优化》 中,我们了解了 Apache Iceberg 的诸多优势,看到了它是如何与 Adobe 体验平台(Adobe Experience Platform)的整体架构相适应的。在这篇博文中,我们将分享 Adobe 将超过 1PB 的数据集迁移到 Adobe 体验平台数据湖(Datalake)上的 Iceberg
深度学习与Python
2023-04-01
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硅谷技术新焦点:摆脱缝合怪的多云设计,才是云计算的归宿
云成本已经成了一个不可忽视的问题。硅谷顶尖风投 a16z 说:“不使用云计算,你就是疯了;坚持使用云计算,你也是疯了。”
深度学习与Python
2022-11-28
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硅谷技术新焦点:摆脱缝合怪的多云设计,才是云计算的归宿
云成本已经成了一个不可忽视的问题。硅谷顶尖风投 a16z 说:“不使用云计算,你就是疯了;坚持使用云计算,你也是疯了。”
深度学习与Python
2022-11-28
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这三份白皮书里,藏着企业选型数据库的关键 | Q推荐
随着数字化进程加速,数据的重要性越发凸显。在企业内部,面对庞大的数据体量,繁杂的数据类型,多变的业务场景,如何做好数据治理成为摆在案头的首要议题。
深度学习与Python
2022-04-19
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DC 2021 分布式数据库开发者大会成功举办,“数聚时代”,共建分布式数据库未来 | Q推荐
2022 年 1 月 6 日,由中国电子技术标准化研究院指导、 CSDN 主办、OceanBase 承办,InfoQ、木兰开源社区、开源中国、51CTO、思否、dbaplus、墨天轮、稀土掘金协办的【DC2021 分布式数据库开发者大会】正式开幕。受疫情影响,本场大会采用了线上的方式与数据库开发者共话当下最前沿的技术趋势,分析企业技术实践,共创“数聚未来”。
深度学习与Python
2022-03-01
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从MySQL到AWS DynamoDB数据库的迁移实践
在 FreeWheel 的核心业务系统中,我们使用 MySQL 来存储数据。但随着数据量的不断增加,原有数据库已经无法满足如今的业务需求。经过前期大量的调研,我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。
深度学习与Python
2021-11-10
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从MySQL到AWS DynamoDB数据库的迁移实践
在 FreeWheel 的核心业务系统中,我们使用 MySQL 来存储数据。但随着数据量的不断增加,原有数据库已经无法满足如今的业务需求。经过前期大量的调研,我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。
深度学习与Python
2021-11-10
8.6K0
你熟悉的TDSQL不一样了
过去三十多年,国内数据库一直是跟随者的姿态,直到 2010 年,云计算厂商进入数据库行业并推动云化,数据库才进入了全新的发展阶段。
深度学习与Python
2021-01-21
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使用Kafka,如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录?
使用 Kafka,如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录?我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题,他们有一张大表,这张表有 20 多亿条记录,而且还在不断增加。如果不更换基础设施,就有磁盘空间被耗尽的风险,最终可能会破坏整个应用程序。而且,这么大的表还存在其他问题:糟糕的查询性能、糟糕的模式设计,因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案,既能解决这些问题,又不需要引入高成本的维护时间窗口,导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中,我将介绍我们的解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同的情况需要不同的解决方案,不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
深度学习与Python
2021-01-20
3.2K0
从一次数据迁移项目里,我得到的四个经验教训
不久前我经历了一次数据迁移项目。前几天,我跟一位架构师探讨了一下当时的各个步骤,和我所选择并进一步开发的解决方案。我觉得我应该告诉他一些信息 ,避免他日后迁移数据时踩坑。
深度学习与Python
2020-08-11
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从一次数据迁移项目里,我得到的四个经验教训
不久前我经历了一次数据迁移项目。前几天,我跟一位架构师探讨了一下当时的各个步骤,和我所选择并进一步开发的解决方案。我觉得我应该告诉他一些信息 ,避免他日后迁移数据时踩坑。
深度学习与Python
2020-08-11
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