在数字化转型浪潮中,如何存储和利用好数据,是企业面临的首要问题。相比于传统互联网全面拥抱云,产业互联网在数字化转型过程中,通常第一步是利用云存储来归档数据。
关于腾讯轻量与深度归档配合的文章很早就想写了,早期轻量的下行是超千兆的,但是因为前段时间腾讯云调整了入网带宽的策略,顿时感觉这个用法不太合适就搁置了。昨天的时候朋友给我发说对于轻量的入网策略变化了,国内区域入网从原来的 10Mbps 上升到了 100Mbps,于是把这个翻出来还是把它写完吧~
MySQL有阿里巴巴开源的Canal作为数据变化订阅工具,而Oracle作为最复杂的商业数据库,目前还没有比较好的数据变化订阅工具。
云计算似乎是归档存储数据的理想场所。它提供了按需付费的增长模式,并使组织能够缩减其内部存储空间。但问题是,三大供应商(亚马逊AWS,微软Azure和谷歌计算)并没有提供交钥匙归档的服务体验。用户很难获得数据。在某种程度上,这是应该的。这些服务的重点是提供基础架构即服务,而不是解决方案即服务。问题是用户IT部门需要一个解决方案。 内部部署的归档问题 归档存储市场中的每个供应商都可以创建一个投资回报方案,显示其实施后数月的归档支付情况。问题是所有这些供应商都有些犯了模糊数学的错误。典型的投资回报率情况是
步骤2: 将步骤1复制出来的双key链接中加粗的第一部分双十一链接替换为为返佣合辑页链接:https://cloud.tencent.com/act/pro/cps_3
人工智能的热潮已经在逐渐冷却,炒新闻的越来越少,AI 已经逐渐侵入到实际的生活中,可能我的神经弧反射的比较长,到现在才后知后觉,所以以一个后知后觉的人的角度来说说我感知DBA 与 AI 之间的关系。
公共云存储是专为大规模多租户而设计,能为每个客户提供数据隔离、访问与安全性的服务。公共云存储的内容类型其范围包括,从静态非核心应用数据、需要可用的归档内容到数据备份以及灾难性恢复数据。内部或私有云存储在数据中心的专用基础设施上运行,因此,能完全满足安全性和性能这两个主要关注点,并在其他方面提供了与公共云存储一样的好处。公有云与私有云主要存在九大差别。 1)私有云计算可以让按需应用或者存储(或者两者兼有)同时存在。 2)私有云计算可以是基于因特网的,或者企业内部网的。 3)私有云计算是极容易扩展的。往往附加的
上个周末,中国人剁手又剁出了新高度:1682亿元。火爆的背后,你知道双11的剁手大军们如何集结、又是如何做出购买决策的吗?不同类型的消费者,表现出怎样的购买倾向?11月15日的数据侠线上实验室活动中,CBNData高级数据分析师王舒借助阿里大数据,为我们解读了双11期间不同消费者的群体特征及其购买倾向。温馨提示:文末有彩蛋!
如果将应用的所有数据简单地放在一台 MySQL 服务器实例上,就不用谈什么扩展性了。但是业务能稳定持续的增长,那么应用肯定会碰到性能瓶颈。
不出所料,这次的“双11”购物节中,阿里、京东、苏宁、唯品会等电商平台纷纷升级了各种新玩法吸引顾客。从衣食住行到吃喝玩乐,电商平台所提供的服务覆盖面越来越广,服务体验也在不断提升, 而今天的热搜也几乎全部围绕着“双11”——“双十一1分36秒破100亿”“双十一付尾款时的我”“高中生用函数模型做双11攻略”……
对数据备份有所了解的朋友应该都听说过“两地三中心”的备份模式,即热数据和备份数据处于同一城市,并且在异地再设立一个冷备份。虽然两地三中心的概念源自企业级解决方案,但这并不影响我们借鉴其理念用于规划私人 NAS 数据的备份。
我们最早接触的聊天工具应该是QQ,在线聊天的客服系统应该是淘宝,我们每天都在使用这些工具去解决我们生活聊天上的一些诉求,却很少会有人有机会去了解它底层的一些逻辑和框架。这次我将我工作中的经验进行总结,做一些简单的分享。
本人接触互联网也有差不多10个年头,从个人的博客、商城、电商、教育、淘宝客等,手里大大小小的项目也不在少数,接触过的技术栈也是比较多,从.net、php、java、go、python等都有涉猎,接触的规模也是逐渐由小到大,从简单的单机应用部署到SOA架构,再到目前公司业务的K8S集群,助力企业降本增效是每个公司都在倡导的,公司专门还发起了“提案改善”的降本增效活动,号召大家一起助力企业降本增效。
今天抽空整理,发现近期问我数据恢复,灾备的问题还比较多,我简单整理了一下。 问题1: 能请教一个问题么?我们用was链接的oracle数据库,是不是不建议在was上设置statementcachesize的参数?我们目前设置的是200,发现数据库中那个session都会持有200个游标,有工程师建议把这个参数设置为0 这个问题着实还问到我了,不过我问了下专业的中间件工程师,答复如下: Statement Cache Size是指有多少个prepared statement或者callable state
大多数数据不是静态的。不,数据具有改变的生命,可能用于多种用途,并且可以在各处移动。因此,考虑组织中数据的生命周期是有意义的。
一年一度双11,今年又有什么不同?10月30日,2020腾讯云11.11云上盛惠活动正式上线,视频云直播&云点播作为腾讯云明星产品线,以空前的折扣力度回馈音视频开发者,那到底哪款产品适合我,到底怎么买最划算?话不多说,敲黑板,划重点。 主会场 | 爆品秒杀专区 适合于个人及小型企业初次体验 #腾讯云新用户推荐100GB流量秒杀# 直播100GB流量包 仅需9.9元(日常价25元) 点播100GB流量包 仅需9元(日常价19元) #不限新推荐,超低折扣流量包# 直播流量包6折(含1TB/ 5
在HDFS存储体系中,可存储的文件数量受限于NN的内存大小。因为在NN内存中,存储了所有文件的block信息。
目前一共包含6个脚本,若脚本的扩展名为“.sql”则表示该脚本为sql脚本,若脚本的扩展名为“.pl”则表示该脚本为perl脚本。
美国的沃尔玛会在每年感恩节的下午6点,开始减价促销,从电视、电脑一直到睡衣内衣等,利用打折吸引大量人流,在国外被称为Walmart Black Friday。
视频,照片,录音......诸如此类的文件在手机电脑里,永远是不断增多,不断占用的东西,每次空间告急时,都要花一大片时间去整理,删除照片释放这宝贵的空间,“这个删,这个删不删呢?可能以后要用......”,挑选照片还真是一个费时费力还费心的活。
虽然ORA-01555错误可以通过种种手段来避免和减少,但是随着时间的流逝,这些UNDO信息总会失去,那么能否将这些信息保存起来,使得数据库在一定的历史周期之内可以不断向后追溯,使得我们可以看到一个数据表在任意历史时间点上的切片呢?
在Kimball维度建模中,通常将度量称为“事实”,将环境描述为“维度”,维度是用于分析事实所需要的多样环境。维度和维度属性是维度的两个核心概念,如何构建维度的属性是维度设计中需要关注的。维度具有层次结构,维度中的一些描述属性以层次方式或一对多方式相互关联。比如商品维度,有卖家、类目、品牌等父层次。对于层次结构,是采用雪花模式进行规范化处理还是将维度的属性层次合并到单个维度中进行反规范化处理,需要进行取舍。
腾讯云数据中心的建设,是符合国际ISO标准,以及国内的可信云、信息安全等级保护三级标准,这为数据中心的稳定运行以及安全提供了可靠依据。
Google副总裁Kent Walker曾表示,截止到2000年,人类历史上存储的总数据量大约只有12EB,但根据IDC预测,到2020年全球总数据量将激增到40ZB(注:1ZB=1024EB,IEB=1024PB,IPB=1024TB)。显然,随着总体数据量的迅速增长,传统的存储方式已经不能满足当前企业的存储需求,因此,众多的IT经理开始去选择云存储服务以应对数据增长的挑战。 在Interop ITX 2018年的一项调查(Interop ITX 2018 State of Infrastructure
这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数,我们大多数人想要从编程小白进阶到高手,需要经历的是日积月累的学习,那么如何学习呢?当然是每天都练习一道题目!!
当生态被把持住之后,想撼动真是难上加难,几十年了,没有任何一家非x86平台能在企业级和桌面市场撼动Intel的地位。幸好在移动终端领域ARM彻底站稳了脚跟,没有给x86一点机会。其实这还是得益于ARM平台的低功耗特性,想做一款移动设备时,大家第一时间想到的不可能是x86,虽然Intel和AMD后来都有各自低功耗产品,但是IT领域先入为主,生态壁垒的玩法,屡试不爽。
芝麻科技授权转载 微信:Smart_Business 每年的双11都呈愈演愈烈之势,今年双11,天猫成交额更是达到了前所未有的912亿。 线上的购物狂欢对实体商业究竟有什么影响?实体商业在双11的大背景下,还有没有可以挖掘的商机? 双11为实体商业带来了大量的销售机会。 芝麻科技联合阿里巴巴大数据平台、意略明市场营销咨询带来了实体商业(以服装与化妆品为代表)的线下客流分析和消费者大数据画像报告。研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“双11”前一个周末(11月7日、11月8日)的客流
1、CA系统各个设备众多,计算机网络中各主机和服务器等网络设备的时间基本处于无序的状态。随着计算机网络应用的不断涌现,计算机的时间同步问题成为愈来愈重要的事情。以Unix系统为例,时间的准确性几乎影响到所有的文件操作。 如果一台机器时间不准确,例如在从时间超前的机器上建立一个文件,用ls查看一下,以当前时间减去所显示的文件修改时间会得一个负值,这一问题对于网络文件服务器是一场灾难,文件的可靠性将不复存在。为避免产生本机错误,可从网络上获取时间,这个命令就是rdate,这样系统时钟便可与公共源同步了。但是一旦这一公共时间源出现差错就将产生多米诺效应,与其同步的所有机器的时间因此全都错误。
前段时间整理了DSMM的一系列内容,已经介绍和分享了三个部分,分别为DSMM开篇的总结与交流、数据采集安全、数据传输安全。
之前做过一个项目,数据库存储采用的是mysql。当时面临着业务指数级的增长,存储容量不足。当时采用的措施是
双 11 的大幕已经落下,在大型电商平台各自晒出漂亮成绩单的同时,相信也有很多人关注小程序的第一次双 11「考试」。
今年是我第一次到天猫双十一活动现场全天候观摩,有幸见证了双11的整个过程。第一个小时就表现出非常强劲的增长势头,直接突破353亿,去年第一个小时只有247亿。早晨6点多已直接超过了2014年全天的57
互联网、电商的快速发展,造就了“双11”、“618”这样的网购狂欢。消费者的消费行为也慢慢从线下扩展到线上,这带来的一个结果是:以往难以被收集的消费数据开始更多地被线上商家留存。这些数据有什么用?该如何用?在近期的数据侠线上实验室中,大数据服务提供商“网聚宝”品牌数据部首席数据分析师宋剑豪为我们带来了一场“接地气”的零售数据典型分析方法分享。干货满满,本文为其分享实录。
目前一共包含以下4个脚本,其中DB_healthcheck_lhr_v6.0.1_ALL_RW.sql 是读写版本,在脚本执行过程中会对数据库做DDL(创建一些用到的临时表)和DML操作(对自己创建的临时表DML操作),但是,在脚本执行后会清理掉创建的临时表,基本上不会留下任何痕迹。而脚本DB_healthcheck_lhr_v1.0.0_10g_RO.sql、DB_healthcheck_lhr_v1.0.0_11g_RO.sql和DB_healthcheck_lhr_v1.0.0_2c_RO.sql分别对应10g、11g和12c及其以上版本,这3个脚本都是只读版本,这3个脚本只会对数据库做查询操作,不会做DML和DDL操作,这也是很多朋友所期待的功能。
从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。
数据分片:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
大型网站架构是一个系列文档,欢迎大家关注。本次分享主题:电商网站架构案例。从电商网站的需求,到单机架构,逐步演变为常用的,可供参考的分布式架构的原型。除具备功能需求外,还具备一定的高性能,高可用,可伸缩,可扩展等非功能质量需求(架构目标)。 根据实际需要,进行改造,扩展,支持千万PV,是没问题的。 本次分享大纲 电商案例的原因 电商网站需求 网站初级架构 系统容量估算 网站架构分析 网站架构优化 架构总结 电商网站案例,一共有三篇本篇主要说明网站的需求,网站初始架构,系统容量估算方法。 一、电商案例的原
历经14年,双11已经被各大电商平台打造成全民消费节日。双11各大平台的消费GMV(商品交易总额)数据,一度也被视为反映中国居民消费信心的晴雨表。不过,令外界始料未及的是,今年各大平台不约而同地隐藏了GMV。
GoldenGate软件是一种基于日志的结构化数据复制软件。GoldenGate 能够实现大量交易数据的实时捕捉、变换和投递,实现源数据库与目标数据库的数据同步,保持亚秒级的数据延迟。
第一期就从基本的初始化参数讲起,一篇一个参数,会尽可能的具体. 如无特殊说明数据库版本为11g
“双11”进入到第十三个年头,几乎所有的电商平台都在进行备战,可除了李佳琦和薇娅制造的恐怖销售额,并没有留下太多的新鲜感。
作者:李婷婷,腾讯高级设计师。 文章原标题:《鹅漫U品双11开盒节创意设计》 导语 一年一度的双11刚刚结束,不知道大家有没有剁手呢?2018年天猫双11再次创下2135亿新记录。鹅漫作为IP电商初创平台,第二次参与了这场电商之战。今年团队内部数次脑爆策划了此次双11开盒节,并进行了总结,欢迎交流,也请轻拍。 =项目背景= 手机QQ产生大量内容,鹅漫U品提供了变现能力,让用户在手Q看内容的同时能够购买到相关IP周边,形成服务闭环。而作为电商平台,双11是一年大促中最重要的一个节日,资源投放将会是全年
凌晨两点,当大多数人还在睡梦中时,汤老太已经起身为当天的店铺开张做起准备。汤老太这家开在南京南湖的鸭血馄饨店至今已经有28年历史,你可能无法想到,这家仅有30多平方米的小点一天能卖出近2000碗馄饨。与往年不同的是,这家鸭血馄饨店在今年加入饿了么双11活动,汤老太希望这次活动能帮她打破小店记录,争取卖到3000碗。
增量抽取、增量计算等都是T-TDSQL的经典案例。如下以增量计算为例,来分析T-TDSQL在腾讯金融业务中的典型应用。
熊军(老熊) 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED,ACOUG核心会员 在11g里面,随着ASM、RAC、Data Guard(包括Active Data Guard)的成熟,使用RAC+ASM+Data Guard越来越成为一种可靠的、维护简单、稳定的高可用性和容灾保护方案。这篇文章谈谈如何管理Oracle 11g Data Guard环境中的归档日志。 归档日志是重要的,备份恢复需要它,而Data Guard也需要它。在早期版本的Data Guard环境中,常常面临着归档日志管理问题,,但11g做
2021年10月22日,中共河北省委网络安全和信息化委员会办公室省政务云服务公开招标公告发布,预算243500000.000元。 2015 年 10 月,根据《河北省人民政府关于促进云计算创新发展培育信息产业新业 态的实施意见》(冀政发【2015】20 号)文件要求,在整合利用省内现有资源的基础上,依托云计算技术,采用供应商投资建设,政府购买服务的方式,统筹建设了省级政务云平台(以下简称省政务云),为省级财政预算部门(简称“用户单位”)提供基础信息资源服务。河北省政务云一期由河北联通提供服务(2016-20
随着计算力的不断提升和智能算法的快速演进,以及云计算、物联网和人工智能与传统产业更加密集的渗透,如今的世界正在加速进入一个全新的数据时代。
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