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投稿 | 大还是那个大吗?

的现在及未来:智能+生态模式未来人工智能+大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,大未来将有以下四种模式:一是形成资源和计算资源提供平台。 二是出现技术平台,包含提供Paas的开源平台及计算能力、大解决方案及技术支持。 PaaS处理能力作为模块开放出来,使得挖掘技术的使用门槛和成本大幅降低,更多企业有能力利用云端创造附加价值。 因此形成Paas平台或解决方案技术平台,此可以聚合资源,优化算法,提高准确率。 三是出现资讯平台。大产业相对仍是新兴产业,发展日新月异。一方面企业需要寻找大资源或技术平台,另外一方面第三方机构需要推广宣传自身及行业发展、技术发展现状。

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承载WCF

WCF 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。

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    Hive元MetaStore

    Hive 或者其他执行引擎在运行时使用此来确定如何解析,授权以及有效执行用户查询。MetaStore 分为两个部分:和后台的存储。2. hive.metastore.uris 远程元存储的 Thrift URI。元客户端通过该配置连接远程元。 3.1 内嵌MetaStore默认情况下,MetaStore 和 Hive 运行在同一个 JVM 中,包含一个内嵌的以本地磁盘作为存储的 Derby 库实例。? 这种配置方式成为本地配置,因为 MetaStore 仍然和 Hive 运行在同一个进程中,但连接的却是另一个进程中运行的库,在同一台机器上或者远程机器上。? 在这种情况下,我们还可以单独部署一台 MetaStore 器,以提供更高可用性。这也可以有更好的可管理性安全性,因为库层可以完全防火墙关闭。

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    开发经验

    有状态或者说,上线遇到问题很棘手,回滚无济于事;而且加载通常都很慢,部署时间长;最终导致不敢修改代码,谨小慎微;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;区别于无状态的几个方面需要格外关注。(此处假设类似redis基于内存,量大到需要磁盘存储,关注点会有所不同。) 架构设计多主架构多个分区,通过hash桶、一致性哈希等方式做分片,将映射到不同的分区;每个分区多个主节点,全量写入,上层主动做负载均衡读;单机故障不会影响在线业。? 同步 由于分区存在多个角色相同的,都接受分区全量一致性格外重要;多主架构,上游或者proxy保证一致性,如通过RPC请求:? 自研听起来非常高大上,高性能存储、分布式架构设计、解决业痛点,对外宣传的一把好手;实际上只要根场景,合理分析,完成稳定高效的非常简单。

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    SQL Server 2008 R2 主

    (Master Data Services,MDS)既是一个概念又是一个产品,主的概念是对核心业有一个集中的入口看守人,项如客户账单地址,雇员客户姓名,以及产品名称应该集中管理 主应用程序可以保证所有表只有一个正确的地址,而一个MDS可以是一个本地应用程序,SQL Server 2008 R2包括一个应用程序和一个接口管理核心。 主管理和实施: http:www.ibm.comdeveloperworkscndatalibrarytecharticlesdm-0904louljindex.htmlSQL Server 2008 R2主安装:http:www.cnblogs.comstudyzyarchive20091228sqlserver2008r2-mds-setup.htmlConfiguring a MDS

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    上云的思考

    说说大怎么上云的一些思考:1、首先说说,大和云的关系。云是一种网络形态的概念,是继1980年代大型计算机到客户端-器的大转变之后的又一种巨变。 除了技术上的融合形态,更重要的体现了一种模式的一种融合和改变,对于云来说,大只是上面的一种,和其他的web没有区别。 OpenStack通过各种互补的提供了基础设施即(IaaS)的解决方案,每个提供API以进行集成。 同时大又是重载的业,对资源的需求非常高,因此需要大和openstack充分配合,大上云才能运行的好。4、传统中心,大集群的资源管理和分配目前主要的方案是mesosYARN。? 因此I层最好将物理硬盘直接提供出来给大可见,让用的人直接管理效率最高。

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    金融创业机会

    当今时代,免费信息充斥互联网, 开源的大分析工具也不少,然而彭博的终端机业却可以通过销售分析工具,每年获得十亿美元的收入, 且很多是彭博从第三方获得的。 彭博,不久之前也只是一个创业公司,但是现在,它有着强有力的品牌,雄厚的资本,崇尚竞争的企业文化,年间十亿研发投入所产生的产品,基本上从不宕机甚至减慢的技术平台,以及优秀的客户 其实,现实中也曾有行业巨头被新进者打垮的例子 基于互联网的沟通工具(如 Facebook, Dropbox, Gmail)在金融公司往往被禁止使用,所以远未达到普及,至少对客户端通讯而然是这样的。 我不是说创业公司不可能在此类竞争中胜出,我只是觉得, 这样做对创业公司来说内耗太大,避开与彭博业直接竞争或许更明智。金融的机会在哪里? 起码,在处理非核心业和非实时时,这样的终端是足够靠谱的?4、利用大“洞察力”。

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    普元监控解密

    随之而来的是对系统的处理能力、容量、业持续性、需求响应速度、运维响应速度的更高要求。如何有效的管理、高效的提供的其中一个关键就是提供对的统一监控。 目录:一、监控二、采集三、格式化四、存储五、展示一、监控为提供统一、标准、安全、高效的,我们需要做好一点那就是统一运行监控,那么统一运行监控需要做哪些事情呢 二、采集实时分析引擎的部署? ,那么每个微的入口就是采集的着手处。 All线程任会将每一笔的记录到案Top线程任用来统计调用访问时长TopN的调用详情。分析线程解析?

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    详解共享发布

    目录:1.共享发布核心场景2.共享发布技术架构3.共享发布关键设计4.共享发布安全考虑5.结束语 1.共享发布核心场景按功能划分核心场景? 核心场景主要包括四个环节:资源目录生成、发布、消费、监控。 开发人员:负责资源化前的转换、脱敏、核检,负责实时和批量的开发。消费方:资源的使用方,通过资源目录查找相应的,向管理员提交申请使用。 3.共享发布关键设计共享发布设计主要从发布、故障告警、质量核检、监控四个层面去考虑。发布发布提供两种类型的发布:实时发布、批量发布。 支持三种类型:基于资源目录将整个源发布;单表:基于资源目录将选定的单表及字段发布成;结果集:基于资源目录将选定的多张表及字段组装形成新的结果集,按自定义的结果集发布成

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    组合中的隐私(Databases)

    在现代信息系统中,关于同一个人的不同信息特征通常由具有不同隐私政策的自主收集来收集和管理。回答许多终端用户的合法查询需要集成来自多个此类。 然而,由于缺乏可信的实体(通常称为中介),集成常常受到阻碍,通过中介,可以共享其并委托实施其隐私策略。 在本文中,我们提出了一种灵活的隐私保护集成方法来回答集成查询,不需要运用到可信的中介。在我们的方法中,我们允许在本地执行它们的隐私策略。 中介被认为是不可信的,并且只能访问加密的信息以便允许它跨越不同的链接主题。根一项新的隐私要求(称为k-Protection,限制隐私泄露),无法推断彼此持有的的信息。 Perera,Chia-Mu Yu,Djamal Benslimane,David Camacho,Christine Bonnet原文链接:https:arxiv.orgabs2001.00975组合中的隐私

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    平台架构方案(ppt)

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    基础能力之元管理

    ,根场景,完成底层的抽取存储或者API生成。 设置属性的规则,可以是:唯一性,默认值,等等;2、构建基于上述功能的实现,可以快速实现以下能力,通常应用在业多变的场景中:主体构建:通过组合面板的结构生成,快速完成相关的抽取和存储,作为新的业场景中的主体 API生成:在中,直接通过配置,生成API能力,并控制参的响应结构,这种情况通常会以实时查询的方式处理。 这里是简述相对单一的应用,如果把这里的流程分段放大,在整个体系下,就是围绕元管理的复杂的基础系统:围绕结构映射,进行元标准化管理,在此基础上二次组织,快速响应业需求。 成本分析:基于元中链路,分析各个节点的生产维护管理等成本,为中商业定价提供参考,可能直接影响是否可提供的决策。

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    【报告】大行业研究报告

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    在线系统的迁移策略

    他写了篇《在线系统&的迁移策略》。如果不说,嘿,还真看不出这个内容出自一个毕业生的文笔。 当需要在正在运行的在线系统中进行的迁移时,有很多问题需要考虑,如何设计迁移策略以保证正确迁移,如何处理系统间的依赖,如何保证持续可用等等。 本文将从一个提供者的角度,讨论如何进行迁移才能保证对外提供的接口前后一致且持续可用,实现对于客户端的无缝迁移。 Solution 2:停止 —> 执行加密转换 —> 重启,用新的代码访问加密后的。 Service层:UserService,用户处理接口,对外APIUserServiceImpl,UserService接口的实现,调用UserDAODAO层:UserDAO,用户访问接口UserDAOImpl

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    蜂拥而至...好难选呀

    (译者补充:随着每个云提供商都提供了十种,为您的需求选择合适的云比以往任何时候都更重要,更不用说为了省钱了。这文章就是教你如何选择适合自己的。) 然而,在新的世界里,每个应用程序都需要。目标可能听起来不错,但是多个工作负载意味着复杂的管道,跨不同存储库的多个副本以及复杂的移动和ETL(提取,转换,加载)过程。 虽然这一切都很复杂,但现在是企业确实需要统一,这些应该具有更好的API多样性以及体积和速度的融合平衡性。对于如此复杂的管道或ETL,不需要这么多重复的副本。 以AWS为例子进行分析 亚马逊网络(AWS)提供10个以上的。每个都针对特定的访问模式和“temperature”进行了优化(参见下面的图1)。 通过在通用平台上统一,我们可以节省成本,降低复杂性,提高安全性,缩短项目部署时间,缩短分析的时间(从第二天开始直到挖掘开始进行的时间)。

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    唯品会亿级平台实践

    让一部分开发者看到未来来自网络,不做商业用途,只做技术分享中台体系中的关键组成部分。 电商平台唯品会的自 2019 年开始建设,在公司内经历了从无到有落地,再到为超过 30+业方提供To B、To C 的的过程。 系统主要分为三层:应用接入层:业申请接入时,可以根要求选择 API(TCP Client),HTTP 以及 OSP 接口(公司内部 RPC 框架)。 层:主要执行业提交的任,并返回结果。 人群通过调用执行。底表分区是否同步到 Alluxio 决定是否需要下推是用 Alluxio 表来完成计算。

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    华尔街甘心购买的

    华尔街日报报道,美国有一家叫做Genscape的公司专门从事此项业,他们的分析员乘坐直升飞机,手拿热感摄像机,在一个石油小镇成片的工业厂房上空飞过,拍摄的主要对象是那些大型的储油罐。 Genscape通过熟练的监测师和分析技术为分析师提供他们所需的非公开报告,其涉及的领域包括石油供应量、发电量、零售量以及粮食产量。 而且EIA的官员在公布每周报告前还会咨询Genscape的报告,当他们发现二者有较大的差异时,会重新检查一遍石油公司提交的,偶尔还会找到一些错误。 随着无线技术的发展以及工程师的帮助,该公司设计了一套监控电力频的系统,并将这些纷乱复杂的转换成了有价值的信息。 摘自:华尔街日报大文摘ID:BigDataDigest专注大,每日有分享覆盖千万读者的WeMedia联盟成员之一

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    人工智能基础行业壁垒

    1.人工智能基础流程和壁垒 分四步流程,壁垒体现在经验、渠道、能力、管理和技术上 AI基础行业的产品形式主要为集产品和资源定制,二者在业流程方面基本相同,都按照库设计 →采集(或需求方提供)→处理→质检的步骤执行, AI基础商凭借多年的经验,在各环节中均可建立壁垒,以巩固行业地位。 目前人工智能尚不能取代人力,清楚认识其价值,并积极应用到人机协作中,将成为AI基础行业精细化管理中鲜明的竞争壁垒。 在语音合成中AI公司着重于映射模型算法的创建和训练,而语音片段和相应的声学参标注则交由商提供,其间商需要对录制的发音人语音片段进行音素、韵律、音节边界、音素边界、词性、重音、声调等内容进行标注 ,然后切分、截取音素边界;并且在项目初期需要向客户展现合成demo,在项目交付时需校验合成效果,这就要求商不仅要掌握专业的声学知识、标注经验,还要拥有语音合成的算法能力,目前该领域主要由海天瑞声和标贝科技两家公司提供

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    【报告下载】大行业研究报告

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    InfoQ —— 腾讯游戏大场景与应用

    先后负责SAP业受理系统,盗号自助系统,元系统以及近2年在腾讯游戏大运营开发中积累大量的大开发与应用经验。介绍? 采集使用TGlog:耦合度低,标准接口,介入成本低统一化协议游戏的特点:结构依赖于游戏内让那个元维度多,变化快UDP接入成本低异构带来挑战针对大量游戏的日志分析,可以做出如下的分析:实时计算 计算架构?参考 Infoq视频——腾讯游戏大场景与应用

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