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。
很早之前,我就想入手 NAS 了。当时手中已有三块笨重的移动硬盘,里面系统地存放着各类编号目录,依次存储着各种高清电影、电视剧、纪录片、公开课、无损音乐、全套漫画、课件PPT、系统iso镜像、单机游戏等等文件。我给它们起名叫「移動式電磁信息交互矩陣」,编号I(已坏)、II、III、IV。根目录还特意放了「文件索引列表.txt」、「失主联系.txt」、「磁盘保养.txt」。它们就是我的个人数据中心。
2022年,搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目,其中大数据业务整体都迁移了腾讯云,上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果,达到了预期的降本增效目标。
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。
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
对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说,产品上展示的实时数据,pv、uv、gmv等等,怎么知道这些数据是不是正确的呢?当其他的小组开发的产品的数据(或者其他的数据提供方)又是另外一个数字,那么究竟该如何判断自己的数据还是别人的数据是正确的呢?这就需要一套实时数据对数方案,本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍,说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。
企业降本增效是越来越热门的话题,除去较为粗暴的“毕业”之外,企业还可以在许多地方下功夫,例如降低大数据成本、营销成本、运营成本等等。在 ArchSummit 全球架构师峰会深圳站上,我们邀请了货拉拉大数据架构负责人王海华,他为我们分享了《货拉拉基于混合云的大数据成本管控体系建设实践》,本文为其演讲整理,期待你可以有所收获。 大家好,我是王海华,货拉拉基础架构负责人,我将从以下几方面展开分享。首先是背景与挑战;其次是大数据成本管理体系;接着是存储成本优化和计算成本优化技术细节;最后是总结与展望。 背景与挑
作者简介:诸葛子房,目前就职于一线互联网公司,从事大数据相关工作,了解互联网、大数据相关内容,一直在学习的路上。
今天在微信群里大家在讨论一个数据处理的解决方案,各路高手齐上阵,大家从不同的角度都提了一些建议和解决方案,这种讨论蛮有意思。
有赞搜索中台作为有赞企业级搜索能力复用平台,在解决各个业务域搜索问题时是如何探索与实践的,这个过程中有哪些心得,本文与大家一起分享探讨下。
多云是指企业使用两个或更多的公有云 IaaS 供应商。广义来看,混合云也在其范畴。多云架构有如下优势:
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
作者简介 荣华,携程高级研发经理,专注于后端技术项目研发管理。 军威,携程软件技术专家,负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永,携程资深软件工程师,专注于实时计算,数据分析工程。 俊强,携程高级后端开发工程师,拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来,已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段,在见证了大量业务奇迹的同时,也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
在今天双 11 这个万众狂欢的节日,对于阿里员工来说,每个环节都将面临前所未有的考验,特别是技术环节,今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。
最近开始上手一个大数据离线数仓项目。本篇博客先为大家进行一个总体的介绍,包括各个阶段的任务以及项目的简介,环境,需求等等…
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
移动端重点是移动端,支持IOS/Android系统,包括IM App,嵌入消息功能的瓜子App,未来还可能接入客服系统。
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。
一、概述 数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作,实际发出了五个写操作,当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后,系统突然故障,导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后,数据库程序重新从磁盘中读出数据时,就会发现数据再逻辑上存在问题,数据不可用。 二、Cache引起的数据一致性问题 引起数据一致性问题的一个主要原因是位于数据I/O路径上的各种Cache或Buffer(包括数据库Cache、文件系统Cache、存储控制器 Cache、磁盘Cache等)。由于不同系统模块处理数据IO的速度是存在差异的,所以就需要添加Cache来缓存IO操作,适配不同模块的处理速度。这些Cache在提高系统处理性能的同时,也可能会“滞留”IO操作,带来一些负面影响。如果在系统发生故障时,仍有部分IO“滞留”在IO操作中,真正写到磁盘中的数据就会少于应用程序实际写出的数据,造成数据的不一致。当系统恢复时,直接从硬盘中读出的数据可能存在逻辑错误,导致应用无法启动。尽管一些数据库系统(如Oracle、DB2)可以根据redo日志重新生成数据,修复逻辑错误,但这个过程是非常耗时的,而且也不一定每次都能成功。对于一些功能相对较弱的数据库(如SQL Server),这个问题就更加严重了。 解决此类文件的方法有两个,关闭Cache或创建快照(Snapshot)。尽管关闭Cache会导致系统处理性能的下降,但在有些应用中,这却是唯一的选择。比如一些高等级的容灾方案中(RPO为0),都是利用同步镜像技术在生产中心和灾备中心之间实时同步复制数据。由于数据是实时复制的,所以就必须要关闭Cache。 快照的目的是为数据卷创建一个在特定时间点的状态视图,通过这个视图只可以看到数据卷在创建时刻的数据,在此时间点之后源数据卷的更新(有新的数据写入),不会反映在快照视图中。利用这个快照视图,就可以做数据的备份或复制。那么快照视图的数据一致性是如何保证的呢?这涉及到多个实体(存储控制器和安装在主机上的快照代理)和一系列的动作。典型的操作流程是:存储控制器要为某个数据卷创建快照时,通知快照代理;快照代理收到通知后,通知应用程序暂停IO操作(进入 backup模式),并flush数据库和文件系统中的Cache,之后给存储控制器返回消息,指示已可以创建快照;存储控制器收到快照代理返回的指示消息后,立即创建快照视图,并通知快照代理快照创建完毕;快照代理通知应用程序正常运行。由于应用程序暂停了IO操作,并且flush了主机中的 Cache,所以也就保证了数据的一致性。 创建快照是对应用性能是有一定的影响的(以Oracle数据库为例,进入Backup模式大约需要2分钟,退出Backup模式需要1分钟,再加上通信所需时间,一次快照需要约4分钟的时间),所以快照的创建不能太频繁。 三、时间不同步引起的数据一致性问题 引起数据不一致性的另外一个主要原因是对相关联的多个数据卷进行操作(如备份、复制)时,在时间上不同步。比如一个Oracle数据库的数据库文件、 Redo日志文件、归档日志文件分别存储在不同的卷上,如果在备份或复制的时候未考虑几个卷之间的关联,分别对一个个卷进行操作,那么备份或复制生成的卷就一定存在数据不一致问题。 此类问题的解决方法就是建立“卷组(Volume Group)”,把多个关联数据卷组成一个组,在创建快照时同时为组内多个卷建立快照,保证这些快照在时间上的同步。之后再利用卷的快照视图进行复制或备份等操作,由此产生的数据副本就严格保证了数据的一致性。 四、文件共享中的数据一致性问题 通常所采用的双机或集群方式实现同构和异构服务器、工作站与存储设备间的数据共享,主要应用在非线性编辑等需要多台主机同时对一个磁盘分区进行读写。
站在洞窟外,举起手机,AR(增强现实)技术将能让我们看到一番新的景象。为了营造这一切,人类在莫高窟已经努力了上千年,直到今天。
《一个海量在线用户即时通讯系统(IM)的完整设计》(以下称《完整设计》)这篇文章发出来之后有不少读者咨询问题,提出意见或建议。主要集中在模块拆分、协议、存储等方面。针对这些问题做个简单说明。
云服务器、云数据库特惠,服务更稳,速度更快,价格更优 前往地址> 云服务器年付3折起 所有机型免费分配公网IP,50G高性能云硬盘(系统盘) 。 英特尔Ⓡ至强处理器 CPU负载无限制,利用率最高为100% 搭配网络增强,包转发能力最高可达30w 个人建站,轻量APP,企业用户等各应用场景均可适用 云数据库年付3折起 MySQL高可用版 提供备份,恢复,监控,数据迁移等产品功能 双机热备,自动容灾 采用高性能SSD硬盘 按需使用,弹性扩展 Redis 提供备份,恢复,监控,按需升级等产品功能 适用所用高
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!!
从上次文章我们知道了最上游的数据采集流程,知道日志数据是如何产生并且传输到我们服务器进行存储的。到了我们的服务器中,会存储在不同的数据库中,数据库是分布在不同系统中,所以需要不断地进行数据流转,不同集群之间、不同地域、不同数据库类型等等之间的数据同步备份,也是十分重要并且我们必须了解的环节。
这本书是公司一位负责数据库的同事推荐的,正好数据中心也在重构和优化,以应对更加海量的数据,所以便花了点时间读完了这本书。全书分了三个篇章:全局概览,从比较高的高度概述了大数据的概念及相关技术;离线数据开发,主要讲解了Hadoop和Hive以及相关的数据建模;实时数据开发,按照各个技术出现的时间先后,依次讲解了Storm、Spark、Flink和Beam。
2002年,单身青年说双11还是光棍节。 2012年,电商平台说双11成了消费节。 2022年,腾讯课堂的学习型青年大胆开麦:我们的双11是学习节! 11月12日,国内领先的在线职业教育平台腾讯课堂发布了《2022双11网课消费趋势报告》。报告显示,从算法、编程到情商口才,从汽修、消防到短视频带货,从养花养草到科学养娃……这届学习型青年对各类技能的学习热情在双11期间拉满。对他们来说,没有什么人生问题是一节网课解决不了的,如果有,那就上两节。 趋势一:人均学习时长是去年1.5倍 学习型青年:跟剁手热情一样
从整体的资源角度看,有赞数据中台机器数量在 1500 台左右,其中大部分是物理机,也有一部分是虚拟机,同时有 100 个左右的应用、4 万个核,数据规模在 15 PB 左右。
时光如白驹过隙,坐在时代的列车里,我们一路向前;近三十年来,无数事物在车窗前掠影而过,一度流行,又一度黯淡。磁带,就是一个时代的符号。彼时,磁带因其低廉、可靠及易用等特性,一度成为音乐最主流的载体,将流行音乐传遍大街小巷。后来,随着 CD 和 MP3走进大众视野,磁带逐步退出历史舞台。如今,磁带作为音乐载体早被时代淘汰.....但磁带作为存储载体,近几十年却从未过时:在冷数据场景,磁带存储凭借其极低的成本和极长的寿命,在企业存储市场始终占有一席之地。今天的故事就此展开,来聊聊腾讯的深度归档存储与磁带的那些事。欢迎阅读~
oracle各个版本间的主要技术更新 oracle 8 增加数据库创建和存储对象 oracle 8i 整体性能提升 oracle9i 实施应用集群 oracle 10g 支持网格计算 oracle 11g 自我调整 自我管理 oracle后缀中的字母含义: i : 包含internet部署的新功能 g: 专注于新兴的网格计算模型 c: 云服务 cloud oracle中数据库与实例的概念 数据库:信息的物理存储。数据库是物理的,由存储在磁盘中的文件组成 实例:服务器上运行的软件,提供了对数据库的信息的访问
OPPO R15新机发布,最受伤的还是网友,看到明星代言的份上,作为机粉和星粉,很多网友在过年的时候终于忍不住入手了OPPO去年的新机OPPO R11S,过了个好年。年过完了,新手机用了,好了,OPP
过去几年,大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据,但我们必须承认这些只是冰山一角。目前,结构化数据仅占到全部数据量的20%,其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据。伴随非结构化数据呈现爆发之势,对象存储市场近两年保持强劲增长,IDC预计,软件定义存储(SDS)市场未来五年复合增长率将达到28.8%。
压测是目前科技企业及传统企业进行系统容量评估、容量规划的最佳实践方式,本文将基于京东ForceBot平台在大促(京东618、京东双11)备战中的实践历程,给大家分享平台在压测方面的技术变革。ForceBot平台是一款分布式性能测试平台,能够为全链路压测构造千万量级的压测流量,并结合全域流量录制回放、瞬时发压、智能寻点等能力,为整站容量评估与规划提供一站式的解决方案。
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。
刘伟,云和恩墨软件开发部研究院研究员;前微博DBA,主要研究方向为开源数据库,分布式数据库,擅长自动化运维以及数据库内核研究。
重要通知:冬瓜哥新作《大话计算机》(从入门到出家,高中生,文科生,都能看懂),预计明年2月出版。在排版审校期间,冬瓜哥决定增加第12章,内容先不透露!出版日期无影响,很快写完。
本文原题“阿里数据库十年变迁,那些你不知道的二三事”,来自阿里巴巴官方技术公号的分享。
阿里妹导读:今年的双11,实时计算处理的流量洪峰创纪录地达到了每秒40亿条的记录,数据体量也达到了惊人的每秒7TB,基于Flink的流批一体数据应用开始在阿里巴巴最核心的数据业务场景崭露头角,并在稳定性、性能和效率方面都经受住了严苛的生产考验。本文深度解析“流批一体”在阿里核心数据场景首次落地的实践经验,回顾“流批一体”大数据处理技术的发展历程。
小红书使用 TiDB 历史可以追溯到 2017 年甚至更早,那时在物流、仓库等对新技术比较感兴趣的场景下应用,在 2018 年 5 月之后,我们就开始逐步铺开,延展到其他适合 TiDB 的场景中去。截止目前,小红书使用的 TiDB 节点数在 200+ 个,未来也有更大扩展空间。
作者:仁基,元涵,仁重 本文选自:《尽在双11:阿里巴巴技术演进与超越》 近十年,人工智能在越来越多的领域走进和改变着我们的生活,而在互联网领域,人工智能则得到了更普遍和广泛的应用。作为淘宝平台的基石,搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系,而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。伴随着一年又一年双11的考验,搜索智能化体系逐渐打造成型,已经成为平台稳定健康发展的核动力。 演进概述 阿里搜索技术体系目前基本形成了offline、nearline、online三层体系,分工协作,保证电商平台
双11刚刚过去,双12即将到来,不知大家的手是否还在?经历过某猫某东某宝拼杀的各位买家,大概都有过被这些平台猜透小心思,“看了又看、买了又买”的经历。那么,它们是怎样猜透你的心的呢?
对于企业来说,数据保护是将大量数据存储在云端的关键原因。最终所有数据都需要备份和归档,很多IT组织将云计算视为本地存储的最具成本效益的替代方案。 这一策略的最大问题是,本地存储的大部分数据都在与云服务
鱼羊 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家好,我们又来蹭冬奥会热度了(手动狗头)。 毕竟啊,这届冬奥不仅赛事精彩,背后频频曝出的黑科技也让人应接不暇填满了选题小黑板。 从开幕式上的“步步生雪花”,到赛程中全网感谢的“猎豹”、“飞猫”, 再到各个直播间里手语解说、带货冰墩墩的数字人们……整得这都不单单是体育迷们的盛宴,也给科技爱好者们喂了个饱。 甚至,上述这些还只是你“看得到”的。深挖起来,在这届冬奥会背后,科技带来的变化真是已经深入到冰雪赛事的每一根毛细血管里,无处不在。 怎么说?
业务背景 作业帮成立于2015年,一直致力于用科技手段助力教育普惠,运用人工智能、大数据等前沿技术,为学生、老师、家长提供更高效的学习、教育解决方案,智能硬件产品等。作为大数据中台架构团队,我们一直探索利用有限的资源,较低的开发维护成本、高时效的数据更新和查询,为业务团队提供基础支持。 问题&痛点 ODS层数据就绪时间晚,DWS/ADS等上层数据和业务报表构建时间少。 作业帮ODS层表大概有几千张,TP90就绪时间大概在4点30左右,不同业务团队因工作时间不同,看数时间会有些差异,总体上来说基本都要求数
摩拜单车 2017 年开始将 TiDB 尝试应用到实际业务当中,根据业务的不断发展,TiDB 版本快速迭代,我们将 TiDB 在摩拜单车的使用场景逐渐分为了三个等级:
导读:余额宝开启了划时代的意义,开启了全民理财时代。上个月微博商业产品部联合天弘基金等金融技术团队策划了首届互联网金融系统沙龙,围绕在互联网金融过程中碰到技术架构问题与业界展开分享及交流。本文是陈雨在沙龙上的演讲,授权高可用架构首发。
转转二手交易网 —— 把家里不用的东西卖了变成钱,一个帮你赚钱的网站。由腾讯与 58 集团共同投资。为海量用户提供一个有担保、便捷的二手交易平台。转转是 2015 年 11 月 12 日正式推出的 APP,遵循“用户第一”的核心价值观,以“让资源重新配置,让人与人更信任”为企业愿景,提倡真实个人交易。
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