、实时化、灵活化的智能数据服务平台。...图片 在传统数据服务中，我们为业务分析师提供了多种数据服务，包括 SQL 查询、固定看板、定制化的分析工具以及人工跑数。...大模型 + OLAP ：开启数据服务平台新模式 在大模型 + OLAP 架构方案中，目前经典方案如下图所示，大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句，OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎...面对经典方案中的落地难点，我们的总体解决思路是将以上四大挑战逐一拆解，通过组件叠加分阶段完善大模型 + OLAP 架构构建，最终实现全新的交互问答服务模式，接下来我们将介绍各阶段挑战对应的解决方案。...超音数平台框架构思 根据上述大模型 + OLAP 的四大解决方案进行了方案整合，以此进行框架设计并将其命名为超音数平台。
本文作者：TMT研究部-张凤 2012年大数据是个流行词，没想到4年过后，在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据，我会怎样怎样……。”...大数据服务的现在及未来：智能+生态模式 未来人工智能+大数据生态模式将更多的应用于在商业场景下。HCR慧辰TMT研究部认为，大数据服务未来将有以下四种模式： 一是形成数据资源和计算资源提供平台。...二是出现技术服务平台，包含提供Paas服务的开源平台及计算能力、大数据解决方案及技术服务支持。...因此形成Paas服务平台或解决方案技术服务平台，据此可以聚合数据资源，优化算法，提高准确率。...另外也会形成基于数据存储、处理及挖掘技术的整体服务解决方案提供商，企业可以将数据服务完全外包给第三方机构，第三方机构也可以通过这种方式在云端整合资源并优化技术，提高准确率，同时产生推动行业发展的效果。
WCF 数据服务默认使用IIS 作为 Data Service 宿主，很显然这是个极好的选择，我们可以利用 IIS 强大的基础功能。
、实时化、灵活化的智能数据服务平台。...图片在传统数据服务中，我们为业务分析师提供了多种数据服务，包括 SQL 查询、固定看板、定制化的分析工具以及人工跑数。...大模型 + OLAP ：开启数据服务平台新模式* * *在大模型 + OLAP 架构方案中，目前经典方案如下图所示，大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句，OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎...面对经典方案中的落地难点，我们的总体解决思路是将以上四大挑战逐一拆解，通过组件叠加分阶段完善大模型 + OLAP 架构构建，最终实现全新的交互问答服务模式，接下来我们将介绍各阶段挑战对应的解决方案。...超音数平台框架构思* * *根据上述大模型 + OLAP 的四大解决方案进行了方案整合，以此进行框架设计并将其命名为超音数平台。
2 大Key 如果一个Key的Value特别大，那么可能会对Redis产生巨大的性能影响，因为Redis是单线程模型，对大Key进行查询或删除等操作，可能会引起Redis阻塞甚至是高可用切换。...应该如何查询Redis中的大Key，以及如何在设计上实现大Key的拆分呢？
有状态服务或者说数据服务，上线遇到问题很棘手，回滚无济于事；而且数据加载通常都很慢，部署时间长；最终导致不敢修改代码，谨小慎微；服务质量也是能忍就忍，不愿意深度优化。...在我负责顺风车LBS以来，感受愈加强烈；区别于无状态服务，数据服务的几个方面需要格外关注。（此处假设数据服务类似redis基于内存，数据量大到需要磁盘存储，关注点会有所不同。）...对应数据服务，把锁分散在各层，尽量减少锁等待。 ? 以一个多级hash+跳表结构为例，操作跳表时，锁粒度已经可以非常细。 持久化方法 内存数据和binlog哪个先写？binlog文件多久刷盘？...struct Data { Header header; int dsize; void* data; }; 最后 还有两个无状态服务也会面临的重点，功能边界划分和线下环境搭建：内部数据服务不同于开源项目...自研数据服务听起来非常高大上，高性能数据存储、分布式架构设计、解决业务痛点，对外宣传的一把好手；实际上只要根据业务场景，合理分析，完成稳定高效的数据服务非常简单。
、实时化、灵活化的智能数据服务平台。...在传统数据服务中，我们为业务分析师提供了多种数据服务，包括 SQL 查询、固定看板、定制化的分析工具以及人工跑数。...大模型 + OLAP ：开启数据服务平台新模式 在大模型 + OLAP 架构方案中，目前经典方案如下图所示，大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句，OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎...面对经典方案中的落地难点，我们的总体解决思路是将以上四大挑战逐一拆解，通过组件叠加分阶段完善大模型 + OLAP 架构构建，最终实现全新的交互问答服务模式，接下来我们将介绍各阶段挑战对应的解决方案。...超音数平台框架构思 根据上述大模型 + OLAP 的四大解决方案进行了方案整合，以此进行框架设计并将其命名为超音数平台。
金融数据服务的机会在哪里？
元数据服务客户端通过该配置连接远程元数据。...但是，每次只有一个内嵌的 Derby 数据库可以访问某个磁盘上的数据库文件，一次只能有一个进程可以连接到数据库，因此它并不是一个实际的解决方案，但对于单元测试来说效果很好，并不适合在生产环境使用。
核心场景主要包括四个环节：资源目录生成、数据服务发布、数据服务消费、数据服务监控。...在功能架构上主要包括四大支撑引擎+四大功能模块。...四大支撑引擎： 实时服务引擎：实时服务发布及访问功能，以RESTful方式提供； 批量服务引擎：批量服务发布及访问功能，以File方式提供； 调度引擎：提供对批量服务的调度功能； 日志引擎：采集日志进行指标分析...四大功能模块： 资源目录：数据消费方和数据开发人员使用视图； 数据服务发布：实现对实时服务和批量服务的发布管理； 数据使用及安全：定义数据申请使用流程及数据安全管理； 数据服务监控：对数据服务生命周期进行全链路监控...答：普元有专门的数据质量产品，在金融、政企行业有关的解决方案。 问8：请问如何对数据服务从计量的角度进行监控，满足监控数据共享程度的热度、使用的频率和按数据的访问流量计价等？
西麦科技的SDN整体解决方案以SDN控制器为核心，以Openflow交换机和NFV网络功能虚拟化为支撑，提供丰富的SDN APP，为用户提供智能、动态、开放、自定义、快速创新的新一代网络。...这里是西麦科技SDN的十大落地解决方案。...10、SDN Fabric 数据中心第一代解决方案为vPC+VRRP+L3 OSPF+BGP。...第三代数据中心解决方案SDN Fabric以SDN控制器为核心，以SDN交换机为支撑，提供丰富的SDN APP，以高可靠服务为保障的全方位解决方案。...并且由于SDN控制器的集中管理，使用TOR集群替代传统大而笨重的核心交换机也已成为可能。
如何有效的管理数据、高效的提供数据服务的其中一个关键就是提供对数据服务的统一监控。...目录： 一、数据服务监控 二、数据采集 三、数据格式化 四、数据存储 五、数据展示 一、数据服务监控 为提供统一、标准、安全、高效的数据服务，我们需要做好一点那就是统一数据运行监控，那么统一数据服务运行监控需要做哪些事情呢...我们可以在网关处添加对数据服务的采集功能。 网关拦截器手动埋点 ?...所以我们只需要极少的代价在数据服务总入口也就是网关进行数据埋点，收集数据详情即可。 异步落日志 ?...All线程任务会将每一笔的数据服务记录到案 Top线程任务用来统计数据服务调用访问时长TopN的调用详情。 数据分析线程解析 ?
最近这些年，随着三大框架React、Vue、Angular版本逐渐稳定，前端技术栈的迭代似乎缓慢下来。...在过去的两年里，也是碾压三大框架的存在，还能与最新的 Solid 并驾齐驱（都是90%）。图片开发者兴趣度在开发者兴趣度方面，在过去的四年里，Svelte 一直蝉联了第一。
在以毫秒为计算单位的交易市场，高频交易似乎已经笑傲江湖难逢对手，但是华尔街的武器库远不止如此，还有一种可以窥探市场走势的“神器”也受到了交易员的热捧。 这些“神...
OpenStack通过各种互补的服务提供了基础设施即服务（IaaS）的解决方案，每个服务提供API以进行集成。...同时大数据的核心是对数据的处理，数据存储的位置对性能起到非常关键的作用，多层反复虚拟化之后，数据存储的不确定性，性能损耗非常大。...因此I层最好将物理硬盘直接提供出来给大数据服务可见，让用数据的人直接管理数据效率最高。
来源：虎牙 & DataFun 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看） 📷 📷 📷 📷...
大数据服务化架构 关键技术一：配置即开发 平台用户分为两类角色：其一是数据服务生产方，其二是数据服务调用方。...还可配置数据压缩，通过多种压缩方式（如 ZSTD, SNAPPY, GZIP 等），可将数据量显著减少（部分API 甚至能减少90%的数据存储量） 关键技术四：高可用保障 服务可用性是微服务领域内的一大核心...数据服务平台支持了多种模式API，很好满足了多元化需求。此外数据服务平台也支持服务权限、API市场等丰富功能，进一步赋能业务。...大数据服务化平台未来进一步发展方向主要包括： 贴近业务需求：数据服务平台本身是为业务服务，通过赋能业务而对企业带来价值，业务本身在不断发展，未来也会有更多的需求出现，因此数据服务平台本身会不断抽象和沉淀出公共数据服务能力...大数据服务平台的能力建设会朝着统一的 OneService 体系前进。主要包括三个方面： 支持丰富的数据源：包括大宽表、文本文件、机器学习模型（模型也是一种数据资产），来构建完善的数据服务。
这样乍看起来数据库是有冗余的，但是我们如果直接修改password列中的内容，实质上就是删除了一个原有的列，再新加了一列，我们知道，步子迈得大了，是容易扯着蛋的，具体原因Solution ½ 中已经讲了
2.2 解决方案 缓存穿透业内的解决方案已经比较成熟，主要常用的有以下几种： bloom filter：类似于哈希表的一种算法，用所有可能的查询条件生成一个bitmap，在进行数据库查询之前会使用这个bitmap...在普通的缓存系统中一般例如redis、memcache等中，我们会给缓存设置一个失效时间，但是如果所有的缓存的失效时间相同，那么在同一时间失效时，所有系统的请求都会发送到数据库层，db可能无法承受如此大的压力导致系统崩溃...2.4 解决方案 线程互斥：只让一个线程构建缓存，其他线程等待构建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据才可以，每个时刻只有一个线程在执行请求，减轻了db的压力，但缺点也很明显，降低了系统的qps。...2.6 解决方案 二级缓存：对于热点数据进行二级缓存，并对于不同级别的缓存设定不同的失效时间，则请求不会直接击穿缓存层到达数据库。...这里参考了阿里双11万亿流量的缓存击穿解决方案，解决此问题的关键在于热点访问。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
