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在线供应链系统服务方案:构建企业供应链平台业务、功能、技术管理架构

供应链管理平台化 一站式线上供应链系统服务开放平台,在线为客户提供可视化的供应链管理服务。 在线供应链系统生态化 实现关键节点标准化,引入第三方机构,构建供应链服务生态体系。 企业供应链系统管理:日志管理、管理员管理、参数管理、接口中心、消息中心; 三、数商云企业供应链系统服务方案技术架构 基于【数商云】的在线供应链系统应用微服务架构,通过服务实现应用的组件化,将复杂应用拆分为多个微服务 1、供应链系统架构说明 通过Spring Boot 实现,也可通过Dubbo实现; 分布式管道架构,在数据源和目的地之间有Agent的网络; 通过数据缓存技术实现数据的读与写; 利用【数商云】电商网站建设的资源池虚拟化服务 ; 2、企业供应链管理系统应用场景 3、供应链系统平台技术栈 4、在线供应链管理系统服务优势 灵活可扩展: 每个微服务都可以灵活扩展,根据供应链系统平台业务需要及技术发展可以灵活选择技术实现。 四、供应链平台整合项目的策划流程 企业供应链平台整合项目准备 1、项目立项 2、成立项目组织 3、制定实施方案 4、项目启动大会 5、业务调研 6、高层调研 在线供应链系统蓝图设计 1、业务流程梳理及优化

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    从IoT技术架构看ThingWorx平台

    IoT需要各个层次的标准化技术,尤其是架构技术方面 IoT硬件在感知层,联接层次首先需实现Thing的互联、互通和互操作,其次对于成功的IoT项目,更需要从系统顶层规划和设计IoT,这样才能保证满足业务需求的同时 目前在IoT体系架构方面,欧盟的IoT-A项目提出了很多具有参考的成果,为现有的IoT项目建设提供工具方法支撑,通过分析PTC的IoT项目开发的技术和业务平台——ThingWorx平台,可以看出ThingWorx 平台包括了这些最新的概念和技术,并通过行业实践,发展出了特色的技术亮点。 ThingWorx——PTC拥抱IoT,实现业务转型,而推出的全球首款技术领先的IoT平台,它的技术架构特点包括: 1,ThingWorx中的Thing Entity更统一,不仅包括Phisical Entity 平台,基于HTML5开发,因而具有天然跨平台特性,结合IoT硬件和其他技术(例如存储、网关),已经可以实现开发IoT项目中最核心的软件部分,从而成为极具竞争力的IoT项目的技术开发平台和业务平台

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    技术层面」剖析B2B供应链系统技术架构的部署方案

    B2B供应链平台方案当中,整个B2B供应链平台架构要确保大数量情况下网站系统的高性能。 所以,只有一个灵活性高,扩展性强、方便维护的架构才能适应B2B供应链平台的发展要求。 数商云B2B供应链系统技术架构梳理: 数商云B2B供应链系统是产品基于Dubbo大型分布式架构方案、大数据分析与云计算技术,帮助B2B供应链平台供应链上下游企业提供信息服务、交易服务、物流服务、金融服务 系统技术架构简述 数商云B2B供应链系统使用SOA架构,这是一种粗粒度、开放式、松耦合的服务结构,通过将业务功能和业务流程拆分,以服务集成的方式提供应用功能,使得系统变得更加弹性和灵活,基于Dubbo( 领跑者必备的大数据平台构建 每个推陈出新的技术就是一个新的层次体系,数商云打破传统的方式,在系统接入数商云DMP(数商云DMP平台,基于业界主流的大数据技术,采用MPP大规模并行计算数据存储与处理技术

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    技术层面」剖析B2B供应链系统技术架构的部署方案

    B2B供应链平台方案当中,整个B2B供应链平台架构要确保大数量情况下网站系统的高性能。 所以,只有一个灵活性高,扩展性强、方便维护的架构才能适应B2B供应链平台的发展要求。 数商云B2B供应链系统技术架构梳理: 数商云B2B供应链系统是产品基于Dubbo大型分布式架构方案、大数据分析与云计算技术,帮助B2B供应链平台供应链上下游企业提供信息服务、交易服务、物流服务、金融服务 系统技术架构简述 数商云B2B供应链系统使用SOA架构,这是一种粗粒度、开放式、松耦合的服务结构,通过将业务功能和业务流程拆分,以服务集成的方式提供应用功能,使得系统变得更加弹性和灵活,基于Dubbo( 领跑者必备的大数据平台构建 每个推陈出新的技术就是一个新的层次体系,数商云打破传统的方式,在系统接入数商云DMP(数商云DMP平台,基于业界主流的大数据技术,采用MPP大规模并行计算数据存储与处理技术

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    大数据平台架构:分布式技术架构简介

    不可否认,大数据在这些年的发展当中,实现大数据处理的核心技术,始终是分布式。 基于分布式技术架构,有分布式存储、分布式计算等相应的技术框架组件,形成了完善的技术生态,为大数据处理需求任务提供相应的解决方案。今天我们就从大数据平台架构的角度,来聊聊分布式技术架构。 11 (2).jpg 企业搭建大数据系统平台,多是采取分布式架构的开源实现,以低成本的方式来实现大数据业务的落地。 以Hadoop为例,Hadoop作为基础架构,形成了Hadoop技术生态圈,通过不同的功能组件,来共同满足个性化的企业数据需求。 8.jpg 关于大数据平台架构,分布式技术架构,以上就为大家做了一个简单的入门介绍。企业基于大数据,需要引进大数据专业人才,熟悉通用的大数据平台架构,掌握主流技术框架是大数据人才的基本技能门槛。

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    大数据平台架构及主流技术

    在此过程中,无数互联网工程师基于自己的实践,不断完善和丰富Hadoop技术生态。经过十几年的发展,如今的大数据技术生态已相对成熟,围绕大数据应用搭建的平台架构技术选型也逐渐趋向统一。 上图是目前国内各大互联网公司普遍采用的大数据平台架构技术选型。康威定律指出,技术架构与组织架构是相匹配的。许多互联网公司的大数据平台部门的组织架构也会长成这样。 当然对于大部分公司而言,技术主要是为了解决业务问题,构建庞大的大数据平台成本太高,还是需要根据实际情况灵活设计。下面对各个组件做一个简单介绍,希望能对实际场景的技术取舍提供帮助。 因此如何存储和计算海量数据是离线计算最大的技术挑战。这也是Hadoop技术生态核心解决的问题。 按实现架构不同,OLAP引擎可分为:MPP(Massively Parallel Processor, 大规模并行处理)架构、预处理架构和搜索引擎架构

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    老师木讲架构:深度学习平台技术演进

    新智元推荐 来源:OneFlow 【新智元导读】近日,袁进辉(老师木)代表OneFlow团队在全球互联网架构大会上海站做了《深度学习平台技术演进》的报告。 报告包括深度学习的计算力问题、硬件基础、软件挑战、传统大数据架构、深度学习软件平台技术演化等。 2017年12月22日,袁进辉(老师木)代表OneFlow团队在全球互联网架构大会上海站做了《深度学习平台技术演进》的报告,小编对报告内容作简要梳理注解,以飨读者。 ;(4)深度学习软件平台技术在快速演进中,一部分早期被采用的技术正在被新方法替代;(5)仍有很多重要问题未被现有开源深度学习平台解决;(6)深度学习软件尚处在发展早期,百花齐放,百家争鸣,但必将收敛到一种业界公认的最佳实践 下面我们剖析一下,为什么传统大数据技术架构在深度学习平台中不再适用。 注:诸多经典的大数据处理系统都采用了这种数据流(Data flow)引擎,譬如 Hadoop, Spark。

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    如何构建供应链服务平台

    其中,通过利用高效的外部供应链服务平台、借助专业的供应链管理公司所提供的服务,改进企业的内部供应链架构,提升供应链的运行效率,降低供应链的运行成本,电商供应链网站系统开发是现代经济的发展的主要趋势之一。 1、产业链资源高度整合的供应链集成服务平台 供应链服务企业利用现代信息技术,整合不同区域、不同行业、不同企业等各方优质资源,全面覆盖产业链上游采购网络、中游仓储流通网络及下游销售服务网络,提供集交易、融资 3、电商型供应链服务创新平台 供应链服务企业顺应电子商务发展趋势,基于先进的互联网及IT技术平台,搭建全球运输、仓储和配销网络,为客户提供面向B2B、B2C的线上、线下供应链服务,实现从订单管理、货源开发 7、供应链金融创新服务平台 开发电商供应链网站系统服务于企业和相关物流企业与银行、电商平台等开展合作,借助互联网、大数据技术集成对接物流链、资金链和信息链,依托参与各方的数据共享形成的风控及信用体系,打造流程型 【数商云】是一家企业级电商供应链管理系统开发提供商,多年来一直专注于各行业电商平台搭建,拥有多年的电商行业经验,为众多知名企业提供过供应链管理解决方案,最佳的供应链管理服务是我们技术创新的使命。

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    技术架构】:亿级用户下的新浪微博平台架构

    微博平台第一代架构为LAMP架构,数据库使用的是MyIsam,后台用的是php,缓存为Memcache。 第三代技术体系 微博平台的第三代技术体系,使用正交分解法建立模型:在水平方向,采用典型的三级分层模型,即接口层、服务层与资源层;在垂直方向,进一步细分为业务架构技术架构、监控平台与服务治理平台。 下面是平台的整体架构图: 如上图所示,正交分解法将整个图分解为3*4=12个区域,每个区域代表一个水平维度与一个垂直维度的交点,相应的定义这个区域的核心功能点,比如区域5主要完成服务层的技术架构。 垂直延伸技术架构 随着业务架构的发展和优化,平台研发实现了许多卓越的中间件产品,用来支撑核心业务,这些中间件由业务驱动产生,随着技术组件越来越丰富,形成完备的平台技术框架,大大提升了平台的产品研发效率和业务运行稳定性 区别于水平方向上层依赖下层的关系,垂直方向以技术框架为地基支撑点,向两侧驱动影响业务架构、监控平台、服务治理平台,下面介绍一下其中的核心组件。

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    大数据平台架构技术选型与场景运用

    摘要 本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验,探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术架构决策与技术选型的经验教训。 ? 大数据平台内容 数据源往往是在业务系统上,大多数做数据分析的时候,不会直接对业务的数据源进行处理,这时就需要数据采集。 采集到数据之后,基于数据源的特点把这些数据存储下来。 要将两种方式结合起来,就要用到大数据的lambda架构。 Lambda架构分为了三层,最下层是speed layer,要求速度快,也就是实时。 最上层是batch layer,也就是批处理。 一个典型的数据加载架构 ? 数据存储的技术选型 取决于数据源的类型与数据的采集方式。 取决于采集后数据的格式与规模。 取决于分析数据的应用场景。 基于数据源的特点、分类,采集的方式,以及存储的选型,到数据分析和处理的分类,可得出一个相对总体的大数据平台架构。 我今天的分享就到这里,谢谢大家!

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    美团容器平台架构及容器技术实践

    本文根据美团基础架构部/容器研发中心技术总监欧阳坚在2018 QCon(全球软件开发大会)上的演讲内容整理而成,讲述了美团容器平台架构设计,还有容器技术的实践。 本文主要介绍我们在容器技术上的一些实践,属于基础系统优化和打磨。 美团容器平台的基本架构 首先介绍一下美团容器平台的基础架构,相信各家的容器平台架构大体都差不多。 ? 因为容器平台本身是一个技术产品,它的客户是各个业务的RD团队,因此我们需要考虑下面一些因素: 产品优势:推广容器平台从某种程度上讲,自身是一个ToB的业务,首先要有好的产品,它相对于以前的解决方案(虚拟机 资源倾斜:从战略层面支持颠覆性新技术:资源上向容器平台倾斜,没有足够的理由,尽量不给配置虚拟机资源。 曾任VMware中国Staff Engineer,无双科技CTO,中科睿光首席架构师。现任美团基础架构部/容器研发中心技术总监,负责美团容器化的相关工作。

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    美团容器平台架构及容器技术实践

    本文根据美团基础架构部/容器研发中心技术总监欧阳坚在2018 QCon(全球软件开发大会)上的演讲内容整理而成。 背景 美团的容器集群管理平台叫做HULK。 本文主要介绍我们在容器技术上的一些实践,属于基础系统优化和打磨。 美团容器平台的基本架构 首先介绍一下美团容器平台的基础架构,相信各家的容器平台架构大体都差不多。 [1671a4d00593a725? 曾任VMware中国Staff Engineer,无双科技CTO,中科睿光首席架构师。现任美团基础架构部/容器研发中心技术总监,负责美团容器化的相关工作。 招聘信息 美团点评基础架构团队诚招Java高级、资深技术专家,Base北京、上海。 我们是集团致力于研发公司级、业界领先基础架构组件的核心团队,涵盖分布式监控、服务治理、高性能通信、消息中间件、基础存储、容器化、集群调度等技术领域。

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