随着数字化时代的到来，企业数据的价值越来越被重视，很多人将数据比作企业的“血液”。那么，作为存储这些数据的存储设备，可以称为企业的"血库"。存储设备性能的优劣，对于提升IT对业务的支撑能力和通过IT提高业务效率的影响甚大。
当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 过去不久的双11、双12网络购
2014年年底，NVIDIA 再为加速运算平台增添最新旗舰级产品，宣布推出全新 Tesla K80 双 GPU 加速器，专为机器学习、资料分析、科学和高效能运算 (HPC) 等广泛应用而设，提供多 2 倍效能和存储器频宽。 全新 Tesla K80 双 GPU 加速器是 Tesla 加速运算系列的旗舰级产品，特别针对大型科学探索和深入分析的顶尖运算平台，结合最快的 GPU 加速器、 CUDA 平行运算以及完整的软件开发者、软件商和资料中心系统 OEM 的产业体系支援。 效能方面， Tesla K8
摘自：毕马威大数据挖掘 微信号：kpmgbigdata 刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 然而各位一定也有所耳闻，买的不如卖的精，刷单的、刷评论的始终横行网上，没准你看到的评论就是卖家自己刷出来的。事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这
刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢?商品评论一定是一个重要的参考吧
当我们在初创公司或者公司的一个新的业务线的初期，通常来说不会采用分库分表的，但是随着业务发展，就会有需要分库分表的情况产生。那么针对于之前单库表中的数据我们如何迁移到新的分库分表上呢？我们最先想到的方案应该就是发公告停机停服的数据迁移。 停机停服数据迁移 比如我们已经准备好某一天要进行数据迁移了，那么我会们在当天发布公告，比如通告一下用户，凌晨12点到早上6点系统升级，服务暂不可用。那么到了凌晨12点，所有服务停机，并观察数据库中是否还有数据写入变更删除等操作，如果发现现在数据库中的数据已经静止了，那么一部
2014年年底，NVIDIA 再为加速运算平台增添旗舰级产品——Tesla K80 双GPU 加速器，专为机器学习、资料分析、科学和高效能运算 (HPC) 等广泛应用而设，提供2 倍效能和存储器频宽。
我国高度重视电子政务发展，提出以信息化推进国家治理体系和治理能力现代化，统筹发展电子政务，构建一体化在线服务平台。《关于加快推进全国一体化在线政务服务平台建设的指导意见》《关于加快推进政务服务“跨省通办”的指导意见》等一系列文件相继印发，不断强化数字政府的顶层设计。
我先给你说一个最 low 的方案，就是很简单，大家伙儿凌晨 12 点开始运维，网站或者 app 挂个公告，说 0 点到早上 6 点进行运维，无法访问。 接着到 0 点停机，系统停掉，没有流量写入了，此时老的单库单表数据库静止了。然后你之前得写好一个导数的一次性工具，此时直接跑起来，然后将单库单表的数据哗哗哗读出来，写到分库分表里面去。 导数完了之后，就 ok 了，修改系统的数据库连接配置啥的，包括可能代码和 SQL 也许有修改，那你就用最新的代码，然后直接启动连到新的分库分表上去。 验证一下，ok 了，完美，大家伸个懒腰，看看看凌晨 4 点钟的北京夜景，打个滴滴回家吧。 但是这个方案比较 low，谁都能干，我们来看看高大上一点的方案。
我先给你说一个最 low 的方案，就是很简单，大家伙儿凌晨 12 点开始运维，网站或者 app 挂个公告，说 0 点到早上 6 点进行运维，无法访问。
一年一度的女王节降临，转眼又到了女王们纷纷拔草，各位男士表达爱意、宠爱自己女王的时候了。 可是，怎么才能挑选到物美价廉、心仪的商品呢？ 今天，知晓程序（zxcx0101）就给各位女王和女王的男票，推荐 5 款实用的购物小程序。 1. 购物决策助手：选择困难症的剁手参考 女王们通常都有病，比如选择困难症……在购物时，常会陷入一种无法做决定的纠结彷徨中。 买哪一件，买哪一双？好像两件都很好看耶！两双都想买！ 怎么办？要是不想对钱包造成冲动式伤害，请打开张大妈出品的「购物决策助手」小程序，做出正确的购物决策。
现在有一个未分库分表的系统，未来要分库分表，如何设计才可以让系统从未分库分表动态切换到分库分表上？
今天让我们来具体分析在显卡、内存、固态硬盘疯狂涨价的时候如何来配一台高性价比的游戏电脑吧。文章根据不同的人群有不同的建议，总有一款适合你！
最近入手新版 Mac Pro 15 寸顶配（型号：A1707，感谢公司好政策），相比之前服役了2年的13寸（型号：A1502），差距不是一点点，除了 Touch Bar 与内存升级带来的便利，最主要的是屏幕大了好多，在终端下写代码，不要太开心。
机房UPS是指专门为机房等大型计算机设施设计的不间断电源。它通常由高性能的电池组、充电器、逆变器、静态开关、监控系统和管理软件等组成，能够为计算机设备提供稳定、可靠的电源保障。
【IT168 应用】电源的功率一直是玩家们关注的焦点，可对于刚涉足DIY领域的用户来说，自己组装DIY一台电脑拿才是最令人兴奋的事情。组装电脑少不了要接各种各样的线材，那么如何辨别各种类型的接口，每个接口之间的的功能有何区别呢？
这个你必须面对的事，就是当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。
突然! 扩容了，扩容成6个库，每个库需要12个表，你怎么来增加更多库和表？ 当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容，咋办？
面试官：如何来设计动态扩容的分库分表方案？ 面试官心理剖析： 这个问题主要是看看你们公司设计的分库分表设计方案怎么样的？你知不知道动态扩容的方案？
tf-slim 是基于 tensorflow 的高层封装库，包含了目前最新的 reset-net,Google-Inception 等网络的实现及图像处理算法，支持多 GPU 并行。使用 tf-slim 库，可以帮助你快速搭建图像处理 (包括分类，分割) 的生产环境，快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门 tf-slim。 近期，在雷锋网 AI 研习社举办的线上分享会上，来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了 tf-slim
tf-slim是基于tensorflow的高层封装库，包含了目前最新的reset-net,Google-Inception等网络的实现及图像处理算法，支持多GPU并行。使用tf-slim库，可以帮助你快速搭建图像处理(包括分类，分割)的生产环境，快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门tf-slim。 在雷锋网AI研习社公开课上，来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了tf-slim库的入门使用知识、注意事项、以及显卡选购和机器
无论是垂直分表还是水平分表，都会涉及到数据迁移的问题，数据迁移要满足几个条件，首先数据要完整、准确，迁移过程不要影响现有业务，为了保证系统的持续性最好也不要停机迁移。
对于分库分表来说，主要是面对以下问题： 选择一个数据库中间件，调研、学习、测试； 设计你的分库分表的一个方案，你要分成多少个库，每个库分成多少个表，比如 3 个库，每个库 4 个表； 基于选择好的数据库中间件，以及在测试环境建立好的分库分表的环境，然后测试一下能否正常进行分库分表的读写； 完成单库单表到分库分表的迁移，双写方案； 线上系统开始基于分库分表对外提供服务； 扩容了，扩容成 6 个库，每个库需要 12 个表，你怎么来增加更多库和表呢？ 这个是你必须面对的一个事儿，就是你已经弄好分库分表方案了，然后一堆库和表都建好了，基于分库分表中间件的代码开发啥的都好了，测试都 ok 了，数据能均匀分布到各个库和各个表里去，而且接着你还通过双写的方案咔嚓一下上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 那么现在问题来了，你现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容咋办？这个可能就是说你的每个库的容量又快满了，或者是你的表数据量又太大了，也可能是你每个库的写并发太高了，你得继续扩容。这都是玩儿分库分表线上必须经历的事儿。
参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案，但我个人却认为，这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处，业界也几乎不会用这种方案来进行扩容（分库分表）。为了便于说明这一点，本文先简单回顾下该方案，然后分析该方案为什么没有用，最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。
Snova是腾讯云上的一款数仓产品，兼容Greenplum 开源数据仓库，是一种基于 MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务。
一、问题的提出 互联网有很多“数据量较大，并发量较大，业务复杂度较高”的业务场景，其典型系统分层架构如下： （1）上游是业务层biz，实现个性化的业务逻辑 （2）中游是服务层service，封装数据访
常见的迁移场景中，通常用户需要先了解源和目标两端的访问方法，自己开发脚本实施迁移。这使得迁移的难度高、周期长，并且由于迁移并非用户熟悉的常规操作，经常会遇到意料之外的问题。
接触深度学习已经快两年了，之前一直使用Google Colab和Kaggle Kernel提供的免费GPU（Tesla K80）训练模型（最近Google将Colab的GPU升级为Tesla T4，计算速度又提升了一个档次），不过由于内地网络的原因，Google和Kaggle连接十分不稳定，经常断线重连，一直是很令人头痛的问题，而且二者均有很多限制，例如Google Colab一个脚本运行的最长时间为12h，Kaggle的为6h，数据集上传也存在问题，需要使用一些Trick才能达成目的，模型的保存、下载等都会耗费很多精力，总之体验不是很好，不过免费的羊毛让大家撸，肯定会有一些限制，也是可以理解的。
Shopee（https://shopee.com/）是东南亚和台湾地区领先的电子商务平台，覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚、泰国、越南和台湾等七个市场。Shopee 母公司 Sea（https://seagroup.com/）为首家在纽约证券交易所上市的东南亚互联网企业。2015 年底上线以来，Shopee 业务规模迅速扩张，逐步成长为区域内发展最为迅猛的电商平台之一：
有赞是一家商家服务公司，向商家提供强大的基于社交网络的，全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆，有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年，原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要，同时考虑到提升机器扩容的效率（减少等待机器到位的时间）以及支持弹性伸缩容的能力，我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
作者简介：崔秋，PingCAP 联合创始人，重度开源爱好者，曾任职于搜狗、豌豆荚，长期从事广告系统基础组件相关的研究，现主要从事开源 NewSQL 数据库 TiDB/TiKV 相关的设计和研发工作。
近年来，直播改变了许多行业模式，其形态在不断的演进中也逐渐丰富起来。直播在字节跳动中衍生出了KTV歌房、直播答题、互动游戏、电商拍卖及企业直播等不同场景。本次分享我们邀请到火山引擎视频云音视频直播客户端研发负责人——徐鸿，向大家介绍直播场景中沉淀下的优秀架构能力和技术能力。
会控为整个会议最为核心的业务，由于海量请求的高性能要求，后台存储全部为 Redis。在业务飞速发展期，各模块边界不够清晰，大家对存储的使用处于失控状态，随着 PCU 的不断上涨，逐步暴露出存储和架构的诸多问题，同时也对系统容灾能力有了更高的要求。会控业务历史包袱重，存储改造伤筋动骨，要做到平滑迁移需要考虑的细节较多。有幸作为 owner 负责(2022.12-2023.08)了会控存储的优化改造，本文主要从业务、个人和企业数据分库、异地容灾和多活（下一步目标）层面总结了会控存储治理的成功实践，目的是形成一套方法论，沉淀下来一套可以复用的工具，以供大家后续工作中参考。
互联网系统，经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台，从一个云平台迁移到另一个云平台，系统重构后表结构发生了变化，分库分表，更换数据库选型等等，很多场景都需要迁移数据。
截至美东时间周一收盘，苹果股价下跌5.04%，市值蒸发489亿美元，194.17美元每股的股价，已是三个月来最低点。
这前段时间有一件“格力举报奥克斯空调质量"的事情，当时看一下京东这两家店铺，感觉很有意思，看着就觉得奥克斯空调选购指
「腾讯云大学」在疫情期间为开发者特推出了免费的「腾讯云认证辅导直播课」！让您足不出户，即可享受优质的学习资源，就能完成开发技能升级。
机箱是用来装载计算机硬件的容器，可以起到对计算机硬件的保护作用。此外，电脑机箱具有屏蔽电磁辐射的重要作用。在购买机箱的时候，建议大家参考以下的指标：
本文分成两部分，上一部分传送门：《八百元八核的服务器？二手服务器搭建指南》 在上一部分我们已经学习了搭建二手服务器的基础知识，这部分，我们将深入学习各种配件的详细参数、选择适合的配置、学习搭建八百元八核的服务器。 不过，在我们开始之前，让我先对上一部分中，同学们提出的问题做一下回答。 1、最多人质疑的一点：功耗和噪音问题。 我估计这里大家指的“功耗”应该是“功耗性能比”。受限于老一代的制程，1366的功耗性能比是较低的，而到了2011 V2，事实上已经跟民用级的Core i7-3900系同是22nm制程了，
最近几年，随着云计算相关技术的发展，各种不同类型的云层出不穷，服务越来越多不同类型的企业业务，传统企业也渐渐开始探索上云的道路。在云上，作为业务最核心的数据库，相比之前的传统方案会有哪些变化呢？
而围绕电商，阿里试图从微信蹭流量也已不是什么新鲜事，比如说，刚刚被封杀的火炬红包。
B2B交易系统平台成为热门早不是这一两年的事情了，早在2013年在各个行业就发布了不少B2B交易平台升级模式的企业，例如找钢网、大丰收、震坤行、易点租、一手、智布互联、猎芯、小胖熊、辅料易等各个行业领先的B2B公司。
本文介绍了如何在 TiDB 中使用 TiSpark 进行 ETL 流程的简化和优化，并分享了在易果集团的具体实践。通过使用 TiSpark，可以大大简化 TiDB 的数据流程，提高数据处理的效率，并确保数据的一致性和可靠性。同时，TiDB 的官方支持也在持续增强，未来将能够更好地满足企业的需求。
在进行版本升级时，Sql不兼容，数据库升级经常报错，需要重复对比哪里执行过了。这种问题如何解决？
注意点： 1、在完成数据迁移之前，上游业务依然是访问旧数据库的。 2、研发一个数据迁移工具，进行离线数据迁移。 3、不断刷新“追加日志” 4、写一个数据校验脚本。将新旧库数据进行比对，直到追平。 5、在架构的时候就应该考虑到有一天要迁移，所以这时候就可以平滑迁移了。比方说：使用虚ip的方式。
在云计算客户的拓展过程中，会面临客户的各种需求。其中最常见的需求包括，如何在云计算上构建客户的业务系统，搭建基础架构；另外一个就是如何实现客户数据的高效存储，包括存储新产生的用户数据，以及将现有的用户数据平滑迁移到云计算上来，提供更方便，更快捷的访问。
由于业务的扩展或者其他原因，常常会有迁移系统数据库的场景，对于有大量用户7*24小时不间断使用的系统，如何不宕机实现数据库迁移，这是个很有挑战的话题。
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