像Hadoop、Cassandra和MongoDB这些技术常常部署在公共云上，采用了类似本地部署环境的架构。...谷歌在提供PaaS功能时，还提供Bigtable(键/值存储系统)和BigQuery(具有高度扩展性的数据分析引擎，支持类似SQL的大型数据集查询)。...让应用程序和工作负载在云服务提供商之间更加易于移植。 能够考虑一系列更广泛的云，包括提供更为传统的主机托管服务的提供商。 需要一系列更广泛的技能，包括系统管理和运营。...应用程序支持――许多大数据部署环境在充分利用商业化工具用于可视化和预测分析，这类工具往往需要数据平台(比如PaaS和IaaS部署所用的那些平台)方面有相应认证。...就构建大数据平台而言，云计算提供了灵活的选择方案：可以迅速部署的PaaS解决方案，以及灵活、易于移植的IaaS解决方案。贵企业应该从核心需求和技术要求入手，确定哪条道路最适合自己。
它帮助数据工程师和应用程序开发人员从现代数据存储中访问数据，将其组织为一致的定义，并将其交付给每个应用程序。...Cube 旨在与所有支持 SQL 的数据源一起工作，包括像 Snowflake 或 Google BigQuery 这样的云数据仓库、像 Presto 或 Amazon Athena 这样的查询引擎，以及像...在每个公司的数据都是大数据的世界里，仅仅编写 SQL 查询来获得洞察力已经不够了。 访问控制。保护和管理所有下游数据消费应用程序对数据的访问非常重要。...单击应用后，您应该会看到配置的数据库中可供您使用的表。选择一个以生成数据模式。生成架构后，您可以在“构建”选项卡上执行查询。...大多数情况下，构建此类应用程序的第一步是分析仪表板。通常从“在管理面板中添加一个分析仪表板”开始，然后就像软件开发中经常发生的那样，事情会变得更加复杂。
我们之所以选择它，是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案，他们的数据具有结构化和可分析的特点，而且不要求低延迟，所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。 ?...将数据从 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据从 MySQL 流到 Kafka，你可能会想到 Debezium（https://debezium.io）或 Kafka Connect。...因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。
我们之所以选择它，是因为我们的客户更喜欢谷歌的云解决方案，他们的数据具有结构化和可分析的特点，而且不要求低延迟，所以 BigQuery 似乎是一个完美的选择。...但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。...将数据从 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据从 MySQL 流到 Kafka，你可能会想到 Debezium（https://debezium.io）或 Kafka Connect。...因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。
你可以将历史数据作为单一的事实来源存储在统一的环境中，整个企业的员工可以依赖该存储库完成日常工作。 数据仓库也能统一和分析来自 Web、客户关系管理（CRM）、移动和其他应用程序的数据流。...举例来说，公司使用谷歌分析（Google Analytics，GA）来了解客户是如何与他们的应用程序或网站进行交互的。但是，谷歌分析的本质限制了用户所能发现的洞察力的深度。...最好的方式是把谷歌分析与数据仓库连接起来，这些数据已经在 Salesforce、Zendesk、Stripe 或其他平台上存储。...谷歌 BigQuery BigQuery 是谷歌提供的无服务器多云数据仓库。该服务能对 TB 级到 PB 级的数据进行快速分析。...例如，数据已经在谷歌云中的企业可以通过在谷歌云上使用 BigQuery 或者 Snowflake 来实现额外的性能提升。由于数据传输路径共享相同的基础设施，因此可以更好地进行优化。
该项目主要功能、关键特性和核心优势包括： 快速且易于使用 使用 Electron 游戏构建应用程序和基于 C 的 GBDK 游戏引擎 提供音乐播放器 GBT Player 可在 Mac、Linux 和...://github.com/rails/rails Stars: 54.3k License: MIT rails 是一个包含一切创建基于数据库的 Web 应用程序所需的内容的 web 应用程序框架，...简洁的语法 常规面向对象特性（例如类、方法调用） 高级面向对象特性（例如混入、单例方法） 运算符重载 异常处理 迭代器和闭包 垃圾回收机制 对象文件动态加载（在某些架构上） 高度可移植性（适用于许多类...Go 应用程序的工具。...解决了构建和部署 Go 应用程序时的容器镜像问题。 可以快速、简单地构建容器镜像。 适合只包含单个 Go 应用程序且不依赖操作系统基础镜像（如无 cgo，无操作系统软件包依赖）的使用场景。
IDC 基础设施实践副总裁 Dave McCarthy 表示，“谷歌已经做得很好了，但还需要在建立市场影响力上再努把力。目前的企业在考虑云服务时，主要讨论的仍然是 AWS 和 Azure。”...谷歌手中掌握着 2000 多个开源项目，从 TensorFlow 机器学习库、到广受欢迎的 Kubernetes 云原生开发平台，都是他们的卓越成果。...IDC 估计，在 GCP 基础设施上花费的每一美元都将对应 5.32 美元的配套服务销售额，预计到 2025 年这个数字将增长至 7.54 美元。...谷歌通过自家机器学习框架和 BigQuery 数据仓库，成功确立了在数据分析领域的领导地位。去年，他们又推出了 BigQuery Omni。...他认为，“基础设施的市场份额掌握在谁手中将不再重要，应用程序的市场份额才是决定胜负的关键。” 凭借在数据分析、人工智能以及其他多个垂直市场中的顶尖产品，谷歌有望在这些增长市场中再拿下几城。
，一家硅谷公司，在构建他们的最后一个MVP之前，将将近10,000行Angular.js代码移植到了Vuejs上。...然而，当涉及到静态类型检查时，在Vue中使用Typescript就不是那么简单了。有一些课程是关于如何将Typescript和Vue一起使用的，但是在复杂的项目中是否值得考虑仍然不清楚。...说到风格，你有多种方法来开始: 使用webpack提取您的导入' my '.css语句转换成样式表 或者使用 “CSS in JS”库 当涉及到React项目时，它更像是一个狂野的西部，您拥有一个庞大的库和工具生态系统来补充您的应用程序...它提供了某些附加特性，但是，它限制了开发人员对应用程序结构的直接控制。 Reactjs与Vuejs中的代码可维护性 从项目开始算起，在5-10年以上的时间里，这些代码会给我带来更多的麻烦吗?...如果你还想知道这些框架在性能方面的突出之处，那么你可以通过这个综合的研究，在DOM操作的基础上对Reactjs和Vue的性能和内存消耗进行基准测试。
随着亚马逊公司进入云计算数据仓库市场，对于那些已经在AWS工具和部署方面进行投资的组织来说，Redshift是一个理想的解决方案。...•与BigQuery ML的集成是一个关键的区别因素，它将数据仓库和机器学习(ML)的世界融合在一起。使用BigQuery ML，可以在数据仓库中的数据上训练机器学习工作负载。...对于处理分析工作负载的组织来说，IBM Db2 Warehouse是一个很好的选择，它可以从平台的集成内存数据库引擎和Apache Spark分析引擎中获益。...•可以在IBM云平台或AWS云平台中完成云部署，并且还有本地版本的Db2 Warehouse，这对于具有混合云部署需求的组织很有用。...•对于现有的SAP用户，与其他SAP应用程序的集成意味着可以更轻松地访问本地以及云计算数据集。 (7)Snowflake 对潜在买家的价值主张。
Angular，你可以利用一个可以从单一开发人员项目扩展到企业级应用程序的平台。...Angular 旨在使更新尽可能简单，因此请以最少的努力利用最新的发展。 3. Docker Docker 是一个软件平台，可让你快速构建、测试和部署应用程序。...使用 Docker，你可以快速将应用程序部署和扩展到任何环境中，并且知道你的代码会运行。 4....它拥有一个由工具、库和社区资源组成的全面、灵活的生态系统，可让研究人员推动机器学习的最新技术，而开发人员可以轻松构建和部署机器学习驱动的应用程序。 7....在 npm 上发布了大量 Node.js 库和应用程序，并且每天都会添加更多。可以在他们的网站上搜索这些应用程序。一旦有了要安装的软件包，就可以使用单个命令进行安装。 14.
云计算发展如今已经达到了新的阶段，很多企业在将核心企业应用程序(如基于AS/400的ERP系统)迁移到云端方面拥有丰富的经验。...在实际应用中，人们已经看到很多DevOps实践迁移到云中，其传统应用程序从整体转变为微服务。然而，这是人们发现的非常有趣的边缘项目。...云计算发展如今已经达到了新的阶段，很多企业在将核心企业应用程序(如基于AS/400的ERP系统)迁移到云端方面拥有丰富的经验。...在实际应用中，人们已经看到很多DevOps实践迁移到云中，其传统应用程序从整体转变为微服务。然而，这是人们发现的非常有趣的边缘项目。...大规模的ERP系统也是如此。许多组织使用其SAP解决方案的想法根深蒂固，并仅限于内部部署。 (3)成本和投资。一些企业已经在他们的ERP和大型机系统上投入了数百万甚至数千万美元。
长期以来，在面向个人或企业的云平台服务商中，微软和亚马逊一直拥有较大的领先优势，而鉴于云平台对于数据处理的重要性，谷歌也在持续努力打造自己的云端平台来增强竞争力。...从图中我们可以看到的是，目前谷歌云平台支持SQL、NoSQL、BigQuery和谷歌的Compute引擎，分别对应计算、存储和App服务。...目前谷歌云平台的处理过程主要分为四个步骤：首先分析数据调查的难度，此时需要调用更多不同的技术来处理数据，倘若批处理和流单元是无效的，那么最后要进行单独的部署和操作。 ?...总而言之，Compute Engine现在已经支持云计算、存储以及应用服务，同时支持网站和应用的部署。...而根据之前的消息我们也能得知，谷歌云平台已经登陆亚洲并宣布下调云平台价格，Compute引擎降价30-53%；云端存储降价68%；Web服务端降价85%。由此可见，未来谷歌云平台的竞争力将会得以增强。
通过将应用程序“dockerizing”到一个隔离的环境中，无论用户 B 的操作系统有何差异，该应用程序都可以保证为用户 B 工作。这也超出了操作系统差异，例如类似设备上不同版本的框架等等。...Kubernetes 随着在微服务应用程序中使用Docker，与单体应用程序相比，最终部署了大量容器，单体应用程序围绕整个应用程序的单个容器是标准。...因此，我们将对 Kubernetes 的内容进行高级概述，特别是与 Kubermetrics 相关的部分Kubernetes（简称 K8s）是谷歌开发的一个编排引擎，用于在机器集群上管理容器化应用程序。...现在我们将分解如何将 Kubermetrics 安装和部署到您的 K8s 集群中 为了安装 Kubermetrics，您需要克隆我们的 Github 存储库，可以在这里找到。...将 Kubermetrics 部署到您的 K8s 集群中 应用适当的 yaml 文件后，您需要获取与 Kubermetrics部署对应的 pod 名称。
由于它们与基础架构分离，因此可以跨云和 OS 分发进行移植。而在容器时代，Docker容器引擎是最流行的一个。 容器因具有许多优势而变得流行起来。...应用服务可以运行在任何支持容器引擎的平台上。 松散耦合、分布式、弹性、解放的微服务：应用程序被分解成较小的独立部分，并且可以动态部署和管理 - 而不是在一台大型单机上整体运行。...如果应用程序可以在容器中运行，那么它应该可以在 Kubernetes 上很好地运行。 Kubernetes 不部署源代码，也不构建您的应用程序。...这样的组件可以在 Kubernetes 上运行，并且/或者可以由运行在 Kubernetes 上的应用程序通过可移植机制开放服务代理[10]来访问。...从 A 到 C 的方式无关紧要，也不需要集中控制，这使得系统更易于使用且功能更强大、健壮、弹性和可扩展性。
很多公司都存在类似的问题，也有很多数据治理的解决方案，但是没有一个完美的解决方案。在评估了多种方案以后，REA Group公司最终选择了Lyft的开源元数据引擎Amundsen。...所以选择Amundsen是基于以下因素： 适合 想要的大多数功能，包括与BigQuery和Airflow的集成，都已经在Amundsen中提供。...因此，我们针对Amundsen的整个解决方案都部署在AWS中。 ?...所有三个Amundsen微服务都作为容器部署在Amazon Elastic Container Service（ECS）上，Neo4j数据库存储所有元数据，前端通过元数据服务进行查询。...部署好Amundsen的相关服务以后，下一步的难题就是从BigQuery获取元数据，这里使用了Amundsen数据生成器库，Extractor从BigQuery提取元数据并将其引入Neo4j，而Indexer
由于它们与基础架构分离，因此可以跨云和 OS 分发进行移植。而在容器时代，Docker容器引擎是最流行的一个。 容器因具有许多优势而变得流行起来。...应用服务可以运行在任何支持容器引擎的平台上。 松散耦合、分布式、弹性、解放的微服务：应用程序被分解成较小的独立部分，并且可以动态部署和管理 - 而不是在一台大型单机上整体运行。...如果应用程序可以在容器中运行，那么它应该可以在 Kubernetes 上很好地运行。 Kubernetes 不部署源代码，也不构建您的应用程序。...这样的组件可以在 Kubernetes 上运行，并且/或者可以由运行在 Kubernetes 上的应用程序通过可移植机制开放服务代理来访问。 Kubernetes 不提供日志记录、监控或警报解决方案。...从 A 到 C 的方式无关紧要，也不需要集中控制，这使得系统更易于使用且功能更强大、健壮、弹性和可扩展性。
为了巩固所有这些东西，我使用webpack/babel为一个简单的Python/Flask Web应用程序构建所有静态资产，最终部署成一个数百页的静态站点。...一个周末，我将所有内容从Flask-Assets移植到webpack，并使用ES2017功能，以及探索Sass CSS预处理器和一些D3.js示例。让我们从头开始！...这是富互联网应用程序，“动态”Web应用程序，单页应用程序等趋势的开始。 JavaScript工具集的飞跃 JavaScript的开发工具也取得了一些重要的飞跃。...现代Web性能技术几乎完全基于快速的JavaScript引擎，并能够编写Web应用程序加载方法的不同元素的脚本。...值得庆幸的是，今天，像React这样的单页应用程序框架在很大程度上解决了这个问题，其中包括webpack的优势和对npm run-script的依赖。
Grunt或Gulp 这两个是运行在Node平台上最为流行的任务运行器。从技术上讲，它们是针对npm的软件包。它们允许你自动化许多前端任务，如Lint源文件，串联，缩减，部署以及更多。...Bower 这是用于前端库本身的一个软件包管理工具。想添加Jquery到你的应用程序？和使用bower install jquery一样容易。 上述工具用于基本的前端开发已经足够。...ReactJs是用ES6写的，并且可以用Babel转译为ES5。它还使用也可以用Babel转译为JavaScript的JSX。 WebPack或Browserify 这两个都是最流行的模块打包机。...它们可以获取js源代码，找出正确的依赖关系，并发出可以驱动整个应用程序的JavaScript文件。我更喜欢WebPack。点此查看关于WebPack。...Flux或Redux React组件被布置在一个层次结构中。大部分时间，数据模型遵循层次结构。在这种情况下，Flux并不怎么有用。然而，有时候你的数据模型是不分层的。
AI科技评论按：在上月 26 日，谷歌在 arXiv 上发表的一篇论文《Scalable and accurate deep learning for electronic health records...昨天，谷歌发布消息称已经开源该协议缓冲区工具。下面为谷歌博文内容： 过去十年来，医疗保健的数据在很大程度上已经从纸质文件中转变为数字化为电子健康记录。但是要想理解这些数据可能还存在一些关键性挑战。...这项标准已经解决了这些挑战中的大多数：它具有坚实的、可扩展的数据模型，建立在既定的 Web 标准之上，并且正在迅速成为个人记录和批量数据访问中事实上的标准。...我们相信缓冲区的引入可以帮助应用程序开发人员（机器学习相关）和研究人员使用 FHIR。 协议缓冲区的当前版本 我们已经努力使我们的协议缓冲区表示能够通过编程式访问以及数据库查询。...提供的一个示例显示了如何将 FHIR 数据上传到 Google Cloud 的 BigQuery（注：BigQuery 是 Google 专门面向数据分析需求设计的一种全面托管的 PB 级低成本企业数据仓库
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