亚太内容分发大会暨 CDN 峰会一直致力于推动 CDN 产业深度融合发展和市场普及，现已成为亚太地区影响力最大的内容分发网络盛会。十年来，在以腾讯云、阿里云、网宿科技等亚太 CDN 产业联盟成员孜孜不辍的努力下，CDN 产业已经成为基础性设施网络，以坚定的基石之姿，支撑起中国成为世界最大的互联网市场。
互联网让信息传播的更快，人们仿佛对信息更加渴望，我们身边的产品越来越多，获取信息的类型也丰富多样，图片、视频、音频、文字等。
本文讨论大数据处理生态系统和相关的架构栈，包括对适应于不同任务的多种框架特性的调研。除此之外，文章还从多个层次对框架进行深入研究，如存储，资源管理，数据处理，查询和机器学习。
Pipeline大数据架构，面向大数据仓库和大数据处理平台。是基于lambda的大数据架构的变种，增加了企业级服务，而并非只是大数据组件的对切，是一种更落地的方案。 如同骨架之间使用软骨连接起来一样，是一个完整可执行的架构设计。形成Pipeline架构。
当下，云计算技术属于比较热门的技术，本期文章我们主要介绍云计算领域的技术场景之一的边缘计算技术，今天我将从什么是边缘计算技术、为什么需要边缘计算、边缘计算和云计算对比、边缘计算工作原理等几大方面，和朋友们一起交流边缘计算技术。
前言 Dale（1969）的“经验之塔”指出人们获取信息70%以上是通过视觉途径，在互联网时代也不例外。在当今图片音视频服务等已成为一个互联网应用中占比很大的部分，对图片和音视频等数据的处理能力也相应变成企业和开发者的一项基本技能。 腾讯云存储团队历经数年，精心打磨了一款专注于数据处理的一站式智能平台——数据万象（Cloud Infinite,CI)。本文将以宏观视角，从产品历史、产品能力矩阵、技术架构、 应用场景等方面带大家了解数据万象这款云端处理利器，揭秘日均百亿张图片背后的技术演进之路。 背景故事 2
Dale（1969）的“经验之塔”指出人们获取信息70%以上是通过视觉途径，在互联网时代也不例外。在当今图片音视频服务等已成为一个互联网应用中占比很大的部分，对图片和音视频等数据的处理能力也相应变成企业和开发者的一项基本技能。
近日，中国信息通信研究院 (以下简称“信通院”) 正式公布了第十四批“大数据产品能力评测”结果，腾讯云云原生数据湖基于对象存储 COS，数据湖加速器 GooseFS、数据万象 CI 和容器服务 TKE 的数据湖解决方案 V5.0，在存储能力、计算能力、安全能力、数据管理能力、湖应用能力、兼容性能力、运维能力、高可用能力等方面，通过了工业和信息化部中国信息通信研究院大数据能力专项评测，荣获“云原生数据湖基础能力专项评测证书”。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 近日腾讯云对象存储（COS ）完成了“存储”到“存储+”的升级！ 互联网让信息传播的更快，人们仿佛对信息更加渴望，我们身边的产品越来越多，获取信息的类型也丰富多样，图片、视频、音频、文字等。 如何处理这些数据成为了目前企业业务运行良好的关键因素之一，如果企业购买服务器进行图片，音视频，文档等数据的处理，需要投入硬件采购、部署和运维的费用，成本高昂，服务可用性差，一旦出现磁盘坏道，将会出现不可逆转的数据丢失问题。 如何解决自建服务器处理数据带来的问题呢？腾讯云对象存储（
又一项大能力-云原生数据湖获得信通院认证啦！ 近日，中国信息通信研究院 (以下简称“信通院”) 正式公布了第十四批“大数据产品能力评测”结果，腾讯云云原生数据湖基于对象存储 COS，数据湖加速器 GooseFS、数据万象 CI 和容器服务 TKE 的数据湖解决方案 V5.0，在存储能力、计算能力、安全能力、数据管理能力、湖应用能力、兼容性能力、运维能力、高可用能力等方面，通过了工业和信息化部中国信息通信研究院大数据能力专项评测，荣获“云原生数据湖基础能力专项评测证书”。 随着数据规模的增加，数据格式的丰富
边缘计算是一种分布式计算架构，其核心思想是将数据处理从中心云端转移到网络的边缘，即接近数据源的位置。这样做可以减少数据传输所需的带宽，减少延迟，提高处理效率，并增加系统的可靠性。
MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。
大家好，我是来自袋鼠云的浣熊，感谢这次会议的讲师们给我们带来了云原生技术应用的分享，感觉又打开了几个新脉门，解锁了新的武魂。在接下来的分享中，希望大家跟着我们的实践案例做一些探索性的思考。
时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制，并与过程管理建立一个数据链路，属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看，时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。后者局限于车间级的可编程逻辑控制器，而非企业级。
ASW 应用与服务编排工作流是腾讯云服务的编排工具，用户可以将多个云服务编排到业务场景相关的应用程序中，可以通过 ASW 工作流编排分布式任务，管理执行任务的顺序、错误处理、重试逻辑和状态，从而显著减轻团队的研发负担。 通过 ASW Map 并发能力编排调用云函数，完成批量数据的处理，并将结果写回存储，提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的数据处理系统模型。尤其适合证券交易数据统计，电商系统商品订单数据分析，微博热点分析等大数据分析场景。本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数，快速搭建一个高可用的数据
1、数据保存在数据库中。处理时以处理器为中心，应用程序到数据库中检索数据再进行计算（移动数据到程序端）
经常在提到大数据处理框架hadoop，但大家对各组件的用途还是很迷糊，在给客户讲方案时觉得hadoop很高深。其实没有这么难，今天我们来简述一下用途。通过本短文的查阅，至少你知道组件的作用、他所处的层次。
最初，数字生物数据处理系统主要由政府机构和特别服务部门使用，信息技术的快速发展使得生物数据系统可供“民用”使用，它们正成为我们日常生活的一部分，并正在逐步增强和取代传统的身份验证方法。用特有的生物特征来识别人，比如指纹、声音、脸型或独特的眼睛结构，是一种极其方便的方法。
为了保存数据想到秃头？ 担心遇到自然灾害数据会丢失？ 别着急！我来为你解答！ 上对象存储 COS ！ 腾讯云对象存储 COS 是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，用户可通过网络随时存储和查看数据。具备高扩展性、低成本、可靠和安全等优点。在提供数据存储服务的同时，还可对数据进行处理和加速，减少存储与带宽成本的压力，提高访问性能，助力用户进行数字化转型。 使用方法 COS 提供了多方面的应用场景及最佳实践，包括访问控制与权限管理、性能优化、数据迁移、数据直传与备份、数据安全域名管理等实践场景，能
COS 提供了多方面的应用场景及最佳实践，包括访问控制与权限管理、性能优化、数据迁移、数据直传与备份、数据安全域名管理等实践场景，能够帮助您更快速、更方便地使用 COS 来实现您的多样化业务需求。
大数据是指海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。
“传统的IT存储厂商，‘存’是其核心关注点；而互联网企业，不仅要做好‘存’，还要做强‘用’。”
在国际业务上，由于面临的市场多，产品和业务复杂多样，投放渠道多，引流费用高，因此需要对业务和产品做出更精细化的管理和优化，满足市场投放和运营需要，降低整体成本，提高运营效率与转化率。为此，携程专门研发了国际业务动态实时标签化处理平台（以下简称 CDP ）。
当今云计算时代，计算资源和数据存储已经不再受限于本地设备的硬件和软件限制。云计算技术的发展和普及，使得用户可以通过互联网访问大量的计算资源和存储空间，从而改变了我们对计算和数据的看法。本文将探讨云计算时代对计算和数据处理的影响，并讨论其对社会、经济和技术发展的潜在影响。
2023年数智中国AIGC科技周· AI云智上海专场在普陀区召开。活动以“智能涌现”、“算力突围”、“超越现实”三大篇章开启，第一篇章以“智能涌现”开幕、重塑数实融合终极愿景；第二篇章“算力突围”，以AI为引擎，以计算为基石，构筑数字底座；第三篇章“超越现实”，引领“空间计算”新时代，进入“虚实相生”新阶段。
近日，国际权威调研机构沙利文联合头豹研究院正式发布《2023年中国云存储解决方案市场报告》，腾讯云存储位居国内厂商第一位，获增长指数和创新指数双第一，入选中国云存储解决方案市场“领导者”阵营。
GPDR正式实施期限是2018年5月25日，任何一个未能满足新法规的组织将面临高达前一年全球收入4%的罚款，或者是2000万欧元。无论实施了哪种罚款，任何进一步的数据处理活动都将遭受潜在的叫停风险。因此无论是否加入了欧盟，只要你正在以任何方式处理欧盟公民的数据，就必须服从GDPR的条约。
Hadoop数据存储计算平台，运用Apache Hadoop关键技术对其进行产品研发，Hadoop是一个开发设计和运作解决规模性数据的软件系统，是Apache的一个用java代码语言构建开源软件框架结构，构建在大批量计算机组成的服务器集群中对结构化/非结构化数据对其进行分布式计算。hadoop框架结构中最关键设计构思就是:HDFS (海量信息的数据存储）、MapReduce(数据的计算方法)。
单一职责原则（英文名为Single Responsibility Principle，简称SRP）是Robert C. Martin提出的SOLID软件设计原则中的第一个字母S。
随着云计算技术的进步，软件系统的架构方式也因此发生着一些变化，其中Serverless架构就是这里的一个典型的例子。 （图片来自：http://t.cn/RadEFqr） 什么是Serverless架
DCM 是什么 现代应用无时无刻不在与数据打交道，数据计算无处不在，报表统计、数据分析、业务处理不一而足。当前数据处理的主要手段仍然是以关系数据库为代表的相关技术，虽然使用高级语言（如 Java）硬编码也能实现各类计算，但远不如数据库（SQL）方便，数据库在当代数据处理中仍然发挥举足轻重的作用。 不过，随着信息技术的发展，存储与计算分离、微服务、前置计算、边缘计算等架构与概念的兴起，过于沉重、封闭的数据库在应对这些场景时越来越显得捉襟见肘。数据库要求数据入库才能计算，但面对丰富的多样数据源时，数据入库不仅效
大数据服务能力其实是一个相对于大数据产品能力的概念。从企业实际建设大数据项目的角度来说，多数情况下简单地购买一些大数据产品并不能满足实际需求，往往需要供应商提供一定的服务来完成项目的建设。具体来说，大数据项目前期的规划、咨询、设计，实施阶段大数据平台等产品的部署以及定制化开发，进一步对已有数据的迁移、集成、整合以及在此基础上进行的数据治理，接下来的持续运维运营和迭代优化，结合业务进行的一些应用开发等，这些围绕数据开展的一系列工作都属于大数据服务的范畴。供应商向客户提供这些服务的水平就是我们提到的大数据服务能力。
所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。面对海量数据，我们想到的最简单方法即是分治法，即分开处理，大而化小，小而治之。我们也可以想到集群分布式处理。
我们生活在一个每天都会产生大量数据的数字信息时代。随着物联网设备、自动驾驶汽车、联网家庭和联网工作场所数量的不断增加，数据中心的数据愈加趋向饱和。因此，需要一种解决方案，使数据中心能够处理不断增加的进出和通过数据中心传输的数据量。 数据处理单元，通常称为DPU，是一种新型可编程的高性能处理器，优化执行和加速由数据中心服务器执行的网络和存储功能。DPU 就像 GPU 一样插在服务器的 PCIe 插槽上，它们允许服务器将网络和存储功能从 CPU 卸载到DPU上 ，从而使 CPU 专注于运行操作系统和系统应用程序
腾讯云大数据平台是腾讯云推出的专业大数据解决方案，旨在为企业提供稳定、高效、安全、可靠的大数据服务。该平台具备海量数据处理能力、多种数据存储方式、强大的数据分析与挖掘能力，以及智能化应用场景，为企业提供全方位的大数据支持。
与单体应用相比，在微服务架构下，一次用户调用会因为服务化拆分后，变成多个不同服务之间的相互调用，每个服务可能是由不同的团队开发，使用了不同的编程语言，还有可能部署在不同的机器上，分布在不同的数据中心，这也就需要对拆分后的每个服务做监控并追踪服务调用。
现代应用无时无刻不在与数据打交道，数据计算无处不在，报表统计、数据分析、业务处理不一而足。当前数据处理的主要手段仍然是以关系数据库为代表的相关技术，虽然使用高级语言（如Java）硬编码也能实现各类计算，但远不如数据库（SQL）方便，数据库在当代数据处理中仍然发挥举足轻重的作用。
image.png 本文来自作者在GitChat（ID：GitChat_Club）上分享「如何学习分布式系统？」，CSDN独家合作发布。 分布式系统在互联网公司中的应用已经非常普遍，开源软件层出不穷。hadoop生态系统，从hdfs到hbase，从mapreduce到spark，从storm到spark streaming, heron, flink等等，如何在开源的汪洋中不会迷失自己？本文将从基本概念、架构并结合自己学习工作中的感悟，阐述如何学习分布式系统。由于分布式系统理论体系非常庞大，知识面非常广博
我们知道传统的数据处理无外乎涉及 Kafka、Logstash、File Beats、Spark、Flink、CLS、COS 等组件。这些海量服务器组件承担着从数据源取数据，数据聚合过滤等处理，再到数据流转的任务，不管是开发成本、运维成本以及价格方面都有所欠佳。下面将为大家详细介绍：云函数 SCF 是如何降低传统海量服务器组件的开发和运维成本的。 01. 腾讯云云函数 SCF 腾讯云云函数（Serverless Cloud Function，SCF）是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境，在无需
大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。
随着移动设备、物联网设备的持续增长，流式数据呈现了爆发式增长，同时，越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求，基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求，在这个背景下，各种实时流处理平台应运而生。
CSDN授权转载 作者：王锋。曾任职并负责新浪研发dip分析平台架构设计、开发工作，承载了新浪及微博各产品线的离线、实时等各类业务分析需求。目前任职微店大数据架构师，负责微店大数据（hadoop）基础技术架构及服务运营，并负责完成业务类及运维类指标分析需求，逐步构建微店的监控分析平台。 导读：微店是全球领先的移动电商网络，创造了一个便利的手机购物环境，目前有超过3000万的店主使用微店销售商品。微店大数据架构师王锋，将重点描述大数据处理平台中数据采集、传输、存储、分析过程中的公共基础技术部分。 马云说“人类
物联网网关是连接物联网设备和互联网的重要桥梁，它负责将物联网设备采集到的数据进行处理、存储和转发，使其能够与云端或其他设备进行通信。物联网网关的作用是实现物联网设备与云端的无缝连接和数据交换。
为落实《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律关于数据安全管理的规定，规范网络数据处理活动，保护个人、组织在网络空间的合法权益，维护国家安全和公共利益，根据国务院2021年立法计划，我办会同相关部门研究起草《网络数据安全管理条例（征求意见稿）》，现向社会公开征求意见。公众可通过以下途径和方式反馈意见： 1、通过电子邮件将意见发送至：shujuju@cac.gov.cn。 2、通过信函将意见寄至：北京市西城区车公庄大街11号国家互联网信息办公室网络数据管理
近期，由 StarRocks 社区发起、镜舟科技主办的 StarRocks 年度大型技术交流峰会 StarRocks Summit 2023 在上海成功举行，向我们展示了业界最新的发展动向。面对海量、异构的数据处理需求，以及日益增长的实时数据分析挑战，StarRocks不仅提供了解决方案，更开创了新的技术路径。从最初瞄准OLAP领域，到今天引领湖仓一体化的浪潮，StarRocks的每一步发展都引领着大数据技术的演进方向。
在当今快速发展的人工智能领域，数据作为AI模型训练的基石，其处理和存储方式对模型的性能有着决定性影响。特别是在AIGC和自动驾驶技术的研发中，对数据处理的要求更是严苛。
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