首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...“那这背后对于一个新的数据库产品类型的要求,实际上整个业界大家都是在探索阶段。” 写在最后 11 12 背后的数据库技术支持远不止于此。... 11 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后,数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。...2021 年是阿里巴巴首个云上 100% 上云的 11 的一年,也是阿里云数据库全面云原生化的一年,但是峰值计算成本相比 2020 年下降了 50%,云数据库巨大的商业价值和潜力可见一斑。

31.6K50

Redis延迟删-架构案例2021(三十二

通过对需求的分析,在数据管理上初步决定采用关系数据库(MySQL)和数据库缓存(Redis)的混合架构实现。 经过规范化设计之后,该系统的部分数据库表结构如下所示。...3、适用数据库的触发器,在更新时候会自动更新其他表。 1的话可能改动比较大,综合实际情况,供应商改动都不大,这时候一般采用定时器就好。...常见redis和数据库同步方案,被动同步和主动同步。 1)被动同步:当每次新增和修改的时候,去更新redis,当没值的时候,查询数据库把值赋值到redis,当修改的时候,也修改redis的数据。...(有不同步问题采用延迟删解决) (延迟删是在存入数据库之后,睡眠一段时间,再把redis数据删掉,保证后面redis数据和数据库的一致) 2)主动同步:主动在程序读取mysql的binlog日志,把日志里的数据写入到...数据处理:数据一般通过网关上传到云数据库,这样更容易处理和分析数据,以及更安全和容灾性。 系统性能:在云平台上处理,更强数据处理能力,性能更好。

27520
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...MovieLens有一个网站,您可以注册,贡献自己的评分,并接收由GroupLens组实施的几个推荐者算法这里之一的推荐内容。...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二

98330

Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用 1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spark [1240] Apache Mahout [1240] SVDFeature...(C++) [1240] LibMF(C+ +,Lin Chih-Jen) [1240] 2 推荐系统原理 [1240] 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二

2.6K40

Oracle 数据库一体机的崛起

摘要 数据库一体机并不是一个新生的事物,它已经有了10年的历史,经过了许多行业和应用场景的考验,是非常成熟稳定的产品。...传统IOE架构的问题 对于Oracle数据库系统来说,IOE架构是一种非常经典的架构。过去的十几年,它已经在许多行业中证明了自己存在的合法性。那为什么我们要用数据库一体机这样的新架构去取代它?...数据库一体机的优势 刚才提到,IOE架构很可能会被一体机所取代,显然,它可以解决前者所面临的问题。...数据库一体机的应用场景 一体机经过近10年的发展,不仅产品成熟,还是成为了一个“多面手”,适用的场景和行业广泛。...异地活:对于可用性有极致要求的金融行业客户,还可以构建异地活的方案。 其次是相关的行业: 1.

2.1K80

Oracle 数据库一体机的崛起

从目前的发展趋势来看,数据库一体机非常有可能成为它的替代者。 ? 传统 IOE 架构的问题 对于Oracle数据库系统来说,IOE是一种非常经典的架构。...从以上几点可以看出,数据库一体机并非神秘的新事物,而是将几种非常成熟的产品和技术有机地融合在了一起。...数据库一体机的优势 刚才提到,IOE架构很可能会被一体机所取代,显然,它可以解决前者所面临的问题。...数据库一体机的发展趋势 一体机经过近10年的发展,不仅产品成熟,还是成为了一个“多面手”,适用的场景和行业非常广泛。...异地活:对于可用性有极致要求的金融行业客户,还可以构建异地活的方案,比如沃趣科技的高端产品QData Infinite产品。

3.2K100

市值上百亿,是他出走阿里,创业大数据后的小目标 | 锌人

可是,当你问起身边人什么是大数据,得到的答案十有八九不是淘宝的“猜你喜欢”,就是网易云音乐的“每日推荐”。并且,大家似乎都觉得这些功能现在还“有点傻”。...经此一役,阿里原来受限于小机存储的技术难题迎刃而解,水平扩展的特性让数据库即使在“双十一”、“双十二”这样的流量高峰也能平稳运行。...创业5年,终于找到公司的方向 6.jpg 在四月举行的沃趣科技产品发布会上,产品经理赵晨介绍了新一代的QData一体机,并宣布这是目前市面上“最快的数据库一体机”。...QB解决了本地的数据安全问题,客户又提出可不可以建立一个异地的同城活,后来我们就做了同城活的产品。”...陈栋总结到,“数据库一体机的同质化竞争非常激烈,尤其在性能方面各厂商的差距越来越小。所以,除了提供产品外,我们特别强调展现出全栈式数据库解决方案的能力,这就是我们的竞争力。”

94150

机器学习(二十二) ——推荐系统基础理论

机器学习(二十二)——推荐系统基础理论 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 推荐系统(recommendersystem),作为机器学习的应用之一,在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例,讲述推荐系统。 最简单的理解方式,即假设有两类电影,一类是爱情片,一类是动作片,爱情片3部,动作片2部,共有四个用户参与打分,分值在0~5分。...这里基于内容的推荐,可以认为给定样本的特征x,求θ的过程。...这样,对于每一个新用户,在还没进行评价之前,会预测其对每个电影的评价是均值,这也就表示给新用户推荐电影时,会按均值,把均值较高的电影推荐给用户,这个比较符合常理。...七、总结 这里的推荐系统,可以算是一个引子,只介绍了推荐系统的一些基础思想,对于真正完整的推荐系统,还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。

1.2K30

2018中国存储与数据峰会 | 沃趣科技荣获企业私有云创新金奖

,QData Cloud数据库私有云平台荣获企业私有云创新金奖。...本届峰会为期两天,以“智数据,创未来”为主题,除了首日主论坛和数据中国高峰对话之外,还安排了十二大主题论坛,超过100场的专业知识分享,峰会吸引了来自政、企、产、学、研、媒体等各方参会者超过3000人,...在“2018中国存储与数据峰会”上,“百易奖”——“2018企业级IT风云榜“和”2018存储风云榜“一并揭晓,沃趣科技凭借在数据库私有云领域的领先技术及产品,QData Cloud数据库私有云平台荣获企业私有云创新金奖...沃趣科技QData Cloud数据库私有云平台解决方案,包括高性能数据库一体机QData、容灾备份云平台QBackup、八十公里同城活QData Infinite等,体现了沃趣科技在数据库领域耕耘多年的成果...在移动互联时代,更加需要高效、稳定、安全的数据库私有云产品为企业提供更高效、高安全的服务,而本次峰会能够获此奖项,也充分证明了沃趣科技在数据库私有云产品厂商之中走在了最前面。

3.5K10

推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法

1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题,探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题,为什么会有EE问题?...简单来说,是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...: 推荐系统遇上深度学习系列: 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战

1.7K40
领券