但随着企业级应用越来越复杂，使用SQL实现数据运算和处理也开始面临许多架构层面的严重问题。...Python起初是一门个人级程序语言，在设计时并未考虑太多企业级应用中协同工作的需求，个人用起来方便就行。...每个开发者都有一个自己认为“好用”的版本，这在企业级应用时会有很严重的问题，比如两个开发者开发的两个应用放到同一服务器后因为Python版本不兼容，导致应用程序无法运行。...Python的版本确实比较复杂，大版本上有一次完全不兼容的升级，即Python2升级到Python3，Python2上正常运行的程序直接拿到Python3上大概率是无法运行的，所以很多企业会同时安装Python2...但在企业级应用中，这一问题就会被放大，A应用依赖的库包与B应用依赖的库包不兼容，C应用又与D应用冲突…。
但随着企业级应用越来越复杂，使用 SQL 实现数据运算和处理也开始面临许多架构层面的严重问题。...不过，对于企业级应用，Python 也有两个重要的硬伤。...Python 起初是一门个人级程序语言，在设计时并未考虑太多企业级应用中协同工作的需求，个人用起来方便就行。...Python 的版本确实比较复杂，大版本上有一次完全不兼容的升级，即 Python2 升级到 Python3，Python2 上正常运行的程序直接拿到 Python3 上大概率是无法运行的，所以很多企业会同时安装...但在企业级应用中，这一问题就会被放大，A 应用依赖的库包与B应用依赖的库包不兼容，C 应用又与 D 应用冲突…。
直播预告 7月9日（周四）19:00 腾讯云大学将邀请 腾讯云最具价值专家(TVP) 常国珍 带来EDIT数字化模型和企业算法架构第二讲 戳“阅读原文”或扫描...
随着DeepSeek大模型在各行业的广泛应用，企业级部署中的硬件选型成为关键。本文将探讨DeepSeek大模型部署的硬件需求，并提供专业的选型建议。...一、DeepSeek大模型部署特点DeepSeek大模型具有以下部署特征：- 模型规模：百亿至千亿参数级别- 计算需求：FP16精度下TFLOPS要求高- 内存需求：显存容量要求达到数百GB- 通信需求...模型压缩技术- 量化：FP16转INT8- 剪枝：去除冗余参数- 蒸馏：小模型学习大模型3. 分布式部署- 数据并行：拆分训练数据- 模型并行：拆分模型参数- 流水线并行：分层计算五、实施建议1....成本控制- 采用弹性资源分配- 使用spot实例- 优化能源使用未来展望：- 专用AI芯片将进一步提升性能- 存算一体架构有望突破内存限制- 量子计算可能带来革命性突破企业在部署DeepSeek大模型时
在以毫秒为计算单位的交易市场，高频交易似乎已经笑傲江湖难逢对手，但是华尔街的武器库远不止如此，还有一种可以窥探市场走势的“神器”也受到了交易员的热捧。 这些“神...
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有状态服务或者说数据服务，上线遇到问题很棘手，回滚无济于事；而且数据加载通常都很慢，部署时间长；最终导致不敢修改代码，谨小慎微；服务质量也是能忍就忍，不愿意深度优化。...在我负责顺风车LBS以来，感受愈加强烈；区别于无状态服务，数据服务的几个方面需要格外关注。（此处假设数据服务类似redis基于内存，数据量大到需要磁盘存储，关注点会有所不同。）...对应数据服务，把锁分散在各层，尽量减少锁等待。 ? 以一个多级hash+跳表结构为例，操作跳表时，锁粒度已经可以非常细。 持久化方法 内存数据和binlog哪个先写？binlog文件多久刷盘？...struct Data { Header header; int dsize; void* data; }; 最后 还有两个无状态服务也会面临的重点，功能边界划分和线下环境搭建：内部数据服务不同于开源项目...自研数据服务听起来非常高大上，高性能数据存储、分布式架构设计、解决业务痛点，对外宣传的一把好手；实际上只要根据业务场景，合理分析，完成稳定高效的数据服务非常简单。
WCF 数据服务默认使用IIS 作为 Data Service 宿主，很显然这是个极好的选择，我们可以利用 IIS 强大的基础功能。
3个基础原则与3个完备性原则是每个项目在设计数据库都需要遵守的，4个扩展性原则可以按需选择。
如何有效的管理数据、高效的提供数据服务的其中一个关键就是提供对数据服务的统一监控。...目录： 一、数据服务监控 二、数据采集 三、数据格式化 四、数据存储 五、数据展示 一、数据服务监控 为提供统一、标准、安全、高效的数据服务，我们需要做好一点那就是统一数据运行监控，那么统一数据服务运行监控需要做哪些事情呢...我们可以在网关处添加对数据服务的采集功能。 网关拦截器手动埋点 ?...所以我们只需要极少的代价在数据服务总入口也就是网关进行数据埋点，收集数据详情即可。 异步落日志 ?...All线程任务会将每一笔的数据服务记录到案 Top线程任务用来统计数据服务调用访问时长TopN的调用详情。 数据分析线程解析 ?
、实时化、灵活化的智能数据服务平台。...在内容数仓搭建的过程中，我们的工作始终围绕降本增效为主要目的进行优化与迭代，希望在数据服务方面不断提升产品工具的开发与分析效率，同时在数仓架构方面能够有效减少架构成本与资源开销。...图片在传统数据服务中，我们为业务分析师提供了多种数据服务，包括 SQL 查询、固定看板、定制化的分析工具以及人工跑数。...大模型 + OLAP 引擎结合的全新数据服务模式，不仅为平台用户提供了个性化、灵活表达、秒级回复的服务体验，还大幅降低了企业内部技术与业务学习成本，加速数据分析效率，实现多端入口统一、界面统一的平台构建...大模型 + OLAP ：开启数据服务平台新模式* * *在大模型 + OLAP 架构方案中，目前经典方案如下图所示，大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句，OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎
金融数据服务的机会在哪里？
最近，HuggingFists隆重推出了新的功能模块-“数据服务”模块。该模块可以有效的解决HuggingFists算子能力不足时的扩展问题。...为打通这一扩展壁垒，HuggingFists推出了“数据服务”模块。支持以配置的方式添加一个第三方的WebAPI接口，并可使用系统内置的“数据服务调用”算子在流程中调用此接口。...HuggingFists数据服务模块的功能示意图如下： 数据服务中的远程接口管理模块负责集成第三方的Web API接口。允许配置Web接口的请求方法以及接口参数的各类提交方式。...除此外，数据服务还支持将HuggingFists中的数据流程包装成一个API接口对外提供服务，供第三方应用访问。如图中的服务接口管理所示。
、实时化、灵活化的智能数据服务平台。...在内容数仓搭建的过程中，我们的工作始终围绕降本增效为主要目的进行优化与迭代，希望在数据服务方面不断提升产品工具的开发与分析效率，同时在数仓架构方面能够有效减少架构成本与资源开销。...在传统数据服务中，我们为业务分析师提供了多种数据服务，包括 SQL 查询、固定看板、定制化的分析工具以及人工跑数。...大模型 + OLAP 引擎结合的全新数据服务模式，不仅为平台用户提供了个性化、灵活表达、秒级回复的服务体验，还大幅降低了企业内部技术与业务学习成本，加速数据分析效率，实现多端入口统一、界面统一的平台构建...大模型 + OLAP ：开启数据服务平台新模式 在大模型 + OLAP 架构方案中，目前经典方案如下图所示，大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句，OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎
本文作者：TMT研究部-张凤 2012年大数据是个流行词，没想到4年过后，在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据，我会怎样怎样……。”...大数据服务的现在及未来：智能+生态模式 未来人工智能+大数据生态模式将更多的应用于在商业场景下。HCR慧辰TMT研究部认为，大数据服务未来将有以下四种模式： 一是形成数据资源和计算资源提供平台。...PaaS服务将数据处理能力作为模块开放出来，使得数据挖掘技术的使用门槛和成本大幅降低，更多企业有能力利用云端数据服务创造附加价值。...另外也会形成基于数据存储、处理及挖掘技术的整体服务解决方案提供商，企业可以将数据服务完全外包给第三方机构，第三方机构也可以通过这种方式在云端整合资源并优化技术，提高准确率，同时产生推动行业发展的效果。
、实时化、灵活化的智能数据服务平台。...在内容数仓搭建的过程中，我们的工作始终围绕降本增效为主要目的进行优化与迭代，希望在数据服务方面不断提升产品工具的开发与分析效率，同时在数仓架构方面能够有效减少架构成本与资源开销。...图片 在传统数据服务中，我们为业务分析师提供了多种数据服务，包括 SQL 查询、固定看板、定制化的分析工具以及人工跑数。...大模型 + OLAP 引擎结合的全新数据服务模式，不仅为平台用户提供了个性化、灵活表达、秒级回复的服务体验，还大幅降低了企业内部技术与业务学习成本，加速数据分析效率，实现多端入口统一、界面统一的平台构建...大模型 + OLAP ：开启数据服务平台新模式 在大模型 + OLAP 架构方案中，目前经典方案如下图所示，大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句，OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎
同时大数据的核心是对数据的处理，数据存储的位置对性能起到非常关键的作用，多层反复虚拟化之后，数据存储的不确定性，性能损耗非常大。...因此I层最好将物理硬盘直接提供出来给大数据服务可见，让用数据的人直接管理数据效率最高。
目录： 1.数据服务共享发布核心场景 2.数据服务共享发布技术架构 3.数据服务共享发布关键设计 4.数据服务共享发布安全考虑 5.结束语 1.数据服务共享发布核心场景 按功能划分核心场景 ?...核心场景主要包括四个环节：资源目录生成、数据服务发布、数据服务消费、数据服务监控。...在功能架构上主要包括四大支撑引擎+四大功能模块。...四大支撑引擎： 实时服务引擎：实时服务发布及访问功能，以RESTful方式提供； 批量服务引擎：批量服务发布及访问功能，以File方式提供； 调度引擎：提供对批量服务的调度功能； 日志引擎：采集日志进行指标分析...四大功能模块： 资源目录：数据消费方和数据开发人员使用视图； 数据服务发布：实现对实时服务和批量服务的发布管理； 数据使用及安全：定义数据申请使用流程及数据安全管理； 数据服务监控：对数据服务生命周期进行全链路监控
内容如下： HTML/HTML5，CSS/CSS3，JavaScript，真实企业项目开发，云服务器部署上线，从入门到精通 PC端项目开发（1个） 移动WebApp开发（2个） 多端响应式开发（1个） 共4大完整的项目开发
元数据服务客户端通过该配置连接远程元数据。
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