通过快速部署、很低的资本成本和可扩展性，云计算给公司企业了巨大的价值。 然而，选择IaaS解决方案还是PaaS解决方案对云项目的回报速度以及应用程序开发创造价值的时间会有重大影响。 将大数据解决方案部
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我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
Cube是无界面商业智能平台。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 Postgres 这样的应用程序数据库。Cube 内置关系缓存引擎，为 API 请求提供亚秒级延迟和高并发。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。
最近，谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector，简化 Apache Hive 和 Google BigQuery 之间的集成和迁移。这个开源连接器是一个 Hive 存储处理程序，它使 Hive 能够与 BigQuery 的存储层进行交互。
快速总结:为项目选择正确的javascript框架或库是CTO和项目经理的基本任务。然而，选择的范围很大程度上取决于几个因素，如项目时间、学习曲线、框架性能和团队规模。这篇文章旨在指导他们选择正确的javascript框架(或库):React vs Vue。
将近4年前，我写了一篇名为《Future of Web and Mobile: HTML5, CSS3 and Javascript》的博客文章，其中我提到了Javascript的出现，以及JavaScript框架，例如jQuery、Knockout等的爆 发。 快进到现在，我发现现代web开发再一次将发生压倒性的改变。信息资讯的铺天盖地令人迷惑，尤其对于初学者而言。首要原因是新的框架，例如 Angular 2和ReactJs出现了，使用了尚未完全定型的ECMAScript 6特性。并且有更多的工具可用
将近4年前，我写了一篇名为《Future of Web and Mobile: HTML5, CSS3 and Javascript》的博客文章，其中我提到了Javascript的出现，以及JavaScript框架，例如jQuery、Knockout等的爆发。
作者｜PAUL GILLIN 翻译｜核子可乐 编辑｜燕珊 “这不是全有或全无的零和博弈，而是谷歌云与其他云服务商之间的和谐共存。” 商界有句名言：“市场上的亚军反而更有动力，催动人们加倍进取。”但市场上的老四该怎么鼓励自己？ 这就是谷歌面临的现实问题。他们在公有云市场上起步较晚、早期做出的承诺太过理想化，同时还承受着两大怪物级竞争对手的重重压力。十年以来，谷歌的市场份额一直维持在 10% 以内，难以突破。 IDC 公司估计，谷歌 2020 年在全球公有云市场上的份额为 4.6%，仅次于亚马逊云
Kubernetes[1]，又称为 k8s（首字母为 k、首字母与尾字母之间有 8 个字符、尾字母为 s，所以简称 k8s）或者简称为 "kube" ，是一种可自动实施 Linux 容器[2]操作的开源平台。它可以帮助用户省去应用容器化过程的许多手动部署和扩展操作。也就是说，您可以将运行 Linux 容器的多组主机聚集在一起，由 Kubernetes 帮助您轻松高效地管理这些集群。而且，这些集群可跨公共云[3]、私有云[4]或混合云[5]部署主机。Kubernetes 是理想的托管平台。
📷 🍍 如果你对全栈开发不太熟悉，或者对大家在谈论全栈开发时使用的一些词感到疑惑，那么可以看看本篇文章。在这里我将解释与全栈开发内容相关的最常见词和短语。当然，了解我这里提到的每个知识的细节需要更多的时间。每个知识点都会被总结出来，让你初步了解这些词语或者短语的含义，这样也方便你理解大家在谈论全栈开发中的某些领域时所指的内容。 全栈开发者的完整知识列表 🦄 第 1 部分：要点 🐲 1. 前端 🐇 2. 后端 🐬 3. 全栈 🦚 4. DOM 🦜 5. API 🦢 6. 加密 🐞 7. 解密 🐣 8. HTT
Kubernetes，又称为 k8s（首字母为 k、首字母与尾字母之间有 8 个字符、尾字母为 s，所以简称 k8s）或者简称为 "kube" ，是一种可自动实施 Linux 容器操作的开源平台。它可以帮助用户省去应用容器化过程的许多手动部署和扩展操作。也就是说，您可以将运行 Linux 容器的多组主机聚集在一起，由 Kubernetes 帮助您轻松高效地管理这些集群。而且，这些集群可跨公共云、私有云或混合云部署主机。Kubernetes 是理想的托管平台。
最近因为工作需要对VLDB的一些论文进行了阅读。其中包括谷歌新发表的F1数据库的分析。解读谷歌论文一直都是不太容易的。因为谷歌向来都是说一半藏一半。这篇论文相对来说还是写的比较开放的，还是不能免俗。
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用，用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable 中的数据。此外，查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据，增加了联邦查询并发性限制，从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。 BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库，通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库，主要用
近日，网络巨头谷歌公司发布了一系列数据加密以及网络安全智能工具。这些新工具中的第一个名为外部密钥管理器，即将在beta中启动，它能与谷歌的云KMS（一种密钥管理服务，允许客户管理托管在谷歌云上的服务的密钥）协同工作。
Kubermetrics是一种开源工具，可在简单易懂的用户界面中提供 Kubernetes 集群监控和数据可视化。
在过去的几个月里，我通过Node 8，Webpack 4和Babel 7提供的本地工具学到了很多关于现代JavaScript和CSS开发的知识。作为其中的一部分，我正在进行第二次“重新认识JavaScript”。我在1998年首次学习JS。然后在2008年重新开始，在“The Good Parts”年代，Firebug，jQuery，IE6兼容性，以及最终成熟的Node生态系统时代。在那个时代，我在网上编写了一个最广泛部署的一个JavaScript前端系统。
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。其中包括围绕数据摄取、物联网开发，以及大规模大型机和企业资源计划(ERP)系统的深度集成。
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。因此在2014谷歌开发者大会上，谷歌技
他们主要为消费者提供房地产购买、出售与租赁服务，同时发布各类房产新闻、装修技巧以及生活方式层面的内容。每一天，都有数百万消费者访问REA Group网站。
作为微软首席执行官，萨蒂亚·纳德拉可能还是位初来乍到的新人，但他对于该公司的关键性内部工具以及与Amazon及谷歌开展竞争的方案早已非常熟稔：这正是名为Autopilot的一款复杂度极高的软件系统。 Autopilot是一款帮助微软将数百万台服务器以及上万PB海量数据融合成一整套庞大强劲计算及存储资源池的工具。如果没有Autopilot，纳德拉之前所领导的服务器与工具、在线服务、搜索与广告乃至云与企业部门都将变得一塌糊涂、完全没有可靠性可言。 谈到使用Autopilot的感受，Windows Azure业务
Apache Hadoop是一种开源软件框架，能够对分布式集群上的大数据集进行高吞吐量处理。Apache模块包括Hadoop Common，这是一组常见的实用工具，可以通过模块来运行。这些模块还包括：Hadoop分布式文件系统(HDFS)、用于任务调度和集群资源管理的 Hadoop YARN以及Hadoop MapReduce，后者是一种基于YARN的系统，能够并行处理庞大的数据集。 Apache还提供了另外的开源软件，可以在Hadoop上运行，比如分析引擎Spark(它也能独立运行)和编程语言Pig。 Hadoop 之所以广受欢迎，就是因为它为使用大众化硬件处理大数据提供了一种几乎没有限制的环境。添加节点是个简单的过程，对这个框架没有任何负面影响。 Hadoop具有高扩展性，能够从单单一台服务器灵活扩展到成千上万台服务器，每个集群运行自己的计算和存储资源。Hadoop在应用程序层面提供了高可用性，所以集群硬件可以是现成的。 实际的使用场合包括：在线旅游(Hadoop声称它是80%的网上旅游预订业务的可靠的大数据平台)、批量分析、社交媒体应用程序提供和分析、供应链优化、移动数据管理、医疗保健及更多场合。 它有什么缺点吗？ Hadoop很复杂，需要大量的员工时间和扎实的专业知识，这就阻碍了它在缺少专业IT人员的公司企业的采用速度。由于需要专家级管理员，加上广泛分布的集群方面需要庞大的成本支出，从中获得商业价值也可能是个挑战。I 集群管理也可能颇为棘手。虽然Hadoop统一了分布式计算，但是配备和管理另外的数据中心、更不用说与远程员工打交道，增添了复杂性和成本。结果就是，Hadoop集群可能显得过于孤立。
去年12月，中国大部分地区早已入冬，而在2000多公里外的新加坡，还停留在温暖的26度，气候宜人。
从物理机，到虚拟机，再到容器引擎，最后到WebAssembly，计算领域的技术趋势主要包括以下几个方面：
React Web应用程序开发管理后台可能非常耗时，这和设计所有前端页面一样重要。
WEB应用程序基本架构 胖服务端 fat_server.png 这个架构的特点： 后台良好的分层模型 页面由后台输出至浏览器，一般采用JSP、PHP等动态页面技术处理页面的动态内容 一些改进： 引入A
我们在2013年推出了Cloud Elements集成平台的v1版本，这个产品在过去几年里一直为客户和公司发展提供了良好的服务。但是2017年，Web技术迅速演变，从而使用户期望也进一步发展。现在是我们重新思考整个开发者流程的时候了，这也为我们重新思考我们的技术栈提供了一个机会。 在产品发布周期和发布期限的世界中，技术的选择至关重要。以下是我们一路走来的历程，帮助你揭开一些关于React的实用亮点。 我们来自哪里 在React之前，我们使用AngularJS，这可能是当时被选中的最流行的前端框架。 但是如
DevOps的概念由开发和运维所组成，是包括了软件开发管理和团队管理的集合体。这个单词2009年被首次提出来，并自此成为IT领域的流行语。
我们在2013年推出了Cloud Elements集成平台的v1版本，这个产品在过去几年里一直为客户和公司发展提供了良好的服务。但是2017年，Web技术迅速演变，从而使用户期望也进一步发展。现在是我们重新思考整个开发者流程的时候了，这也为我们重新思考我们的技术栈提供了一个机会。 在产品发布周期和发布期限的世界中，技术的选择至关重要。以下是我们一路走来的历程，帮助你揭开一些关于React的实用亮点。
原文地址：https://github.com/thangchung/awesome-dotnet-core
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 record
试验 Azure DevOps 随着 Azure DevOps 生态系统的不断发展，我们的团队正在更多的使用它，并取得了成功。这些服务包含一组托管服务，包括托管 Git 代码仓库、构建和部署流水线、自动化测试工具、待办工作管理工具和构件仓库。我们已经看到我们的团队在使用该平台时获得了良好的体验，这意味着 Azure DevOps正在走向成熟。我们特别喜欢它的灵活性；它甚至允许用户使用来自不同供应商的服务。例如，你可以在使用 Azure DevOps的流水线服务的同时也使用一个外部 Git 数据仓库。我们的团
Kubernetes已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变。
文 | Jeff Meyerson Kubernetes 已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变，而其自身则会慢慢变得像 Linux Kernel 一样，成为一种系统底层的支撑，不再引人注目。 本文金句： 通过 Kubernetes，分布式系统工具将拥有网络效应。每当人们为 Kubernetes 制作出的新的工具，都会让所有其他工具更完善。因此，这进一步巩固了 Kubernetes 的标准地位。 云提供商并非可替换的商品。不同的云提
普元云计算架构师宋潇男点评： Kubernetes已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变，而其自身则会慢慢变得像Linux Kernel一样，成为一种系统底层的支撑，不再引人注目。 原文的标题是The Gravity of Kuberrnetes，但是从内容上看，更像是近些年流行的“XXX is dead. Long live XXX.”的风格，所以在翻译标题的时候我们恶搞了一下。 本文金句： 通过Kubernetes，分布式系统工具将拥有
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口，使神经网络可以被大众使用。然而，我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的，直到最近，这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask，PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型，但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
北京时间6月26日凌晨消息，今日谷歌在旧金山举行I/O大会，会上技术平台高级副总裁Urs Hlzle介绍了谷歌云计算的发展情况。目前谷歌云平台支持SQL、NoSQL、BigQuery和谷歌计算引擎。根据摩尔定律与云的关系：计算引擎价格下降30-53%；云存储价格下降68%；BigQuery价格下降85%；折扣自动调整。 据介绍谷歌希望用云端平台来统一不同的平台，随后现场演示如何debug一个正在多个服务器上运行的应用，谷歌的云端调试平台和轻松的进行了语法错误查找。谷歌还为开发者提供了性能追踪器，以方便开发人
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近日，Gartner 研究公司发布了最新的分析和商业智能软件平台魔力象限报告。该报告根据每个玩家在市场上的实力将其分为四类——领导者、挑战者、有远见者和利基玩家。上榜企业共21家，其中，Qlik、Tableau、ThoughtSpot和微软都是分析和商业智能平台的顶级提供商。
在日前举办的“Cloud Next”活动上，谷歌介绍了其对云计算在未来三年发展的十大预测。
原文地址：https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
使用所有新的库和框架，很难跟上所有这些库和框架，也就是说，这就需要您决定哪些是值得花时间的。
英文 | https://blog.stackademic.com/top-40-reactjs-interview-questions-and-answers-for-2024-70c94e5fccca
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》（ Alvi
React-Native已经存在了约2年，而且因为它能被Android使用让我们构建跨平台的移动app而成为真正有趣的框架。一些开发者还为构建适用于Mac和Windows的桌面应用程序量身打造了一些框架，这简直太酷了。
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