、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
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。
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。
、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
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。
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。
、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
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…。
金融数据服务的机会在哪里？
元数据服务客户端通过该配置连接远程元数据。
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
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 ?
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...
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...
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。
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
对于这篇介绍性文章，我会专注于人们对Python的10个误解，它们中大多数，我都已经在eBay和PayPal的企业级环境中对它的真相予以揭穿。...我们应该将注意力应该转移到一些通用的，影响开发者提高最终产品性能的问题上，尤其是企业级环境上，而不是解决单个特殊的问题。...所有这些企业级的产品都得到了官方支持和使用。例子可以参考误解7。 全局解释器锁或GIL是在Python大多数使用情况下的性能优化，也是CPython 代码在开发中的易用性优化。...在大多数企业级环境中，当事人出于谨慎和灾难居处的目的，倾向于选择一个非常高的配置。然而，在某些情况下，仍然能看到Python服务器每天每台机器有数百万次的请求，但它们都可以轻松的处理。...大的产品和大的团队每天都使用Python，它们具有卓越的模块化和封装特性，超过某一特定点后，通用开发规模基本保持不变。工具、强的约定和代码评审使大的项目易于管理。
来源：虎牙 & DataFun 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看） 📷 📷 📷 📷...
大数据服务化架构 关键技术一：配置即开发 平台用户分为两类角色：其一是数据服务生产方，其二是数据服务调用方。...还可配置数据压缩，通过多种压缩方式（如 ZSTD, SNAPPY, GZIP 等），可将数据量显著减少（部分API 甚至能减少90%的数据存储量） 关键技术四：高可用保障 服务可用性是微服务领域内的一大核心...数据服务平台支持了多种模式API，很好满足了多元化需求。此外数据服务平台也支持服务权限、API市场等丰富功能，进一步赋能业务。...大数据服务化平台未来进一步发展方向主要包括： 贴近业务需求：数据服务平台本身是为业务服务，通过赋能业务而对企业带来价值，业务本身在不断发展，未来也会有更多的需求出现，因此数据服务平台本身会不断抽象和沉淀出公共数据服务能力...大数据服务平台的能力建设会朝着统一的 OneService 体系前进。主要包括三个方面： 支持丰富的数据源：包括大宽表、文本文件、机器学习模型（模型也是一种数据资产），来构建完善的数据服务。
这样乍看起来数据库是有冗余的，但是我们如果直接修改password列中的内容，实质上就是删除了一个原有的列，再新加了一列，我们知道，步子迈得大了，是容易扯着蛋的，具体原因Solution ½ 中已经讲了
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