微服务越来越火。很多互联网公司，甚至一些传统行业的系统都采用了微服务架构。体会到微服务带来好处的同时，很多公司也明显感受到微服务化带来的一系列让人头疼的问题。本文是笔者对自己多年微服务化经历的总结。如果你正准备做微服务转型，或者在微服务化过程中遇到了困难。此文很可能会帮到你！
数据分片：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/
云计算的扩展性和灵活性一直为人称道，企业往往会根据所需选择不同的部署模式。对于零售、娱乐、电商等周期性行业而言，流量瞬时峰值的激增是对计算资源的巨大考验。通常来说，企业会在私有云或数据中心运行应用，如
许多云计算提供商，包括微软的 Azure 和亚马逊网络服务 (AWS)，都会在客户想要更换供应商时向其收高昂的取数据传输费用，这就意味着企业在切换云平台时需要承担额外的成本。谷歌举了一个例子，如果客户想要使用某些竞争对手的云服务，有些云厂商会收取五倍的费用，并“限制必备软件的互操作性”。
企业中多云环境的增长点燃了降低复杂性和冗余性管理工具的需求。 根据Gartner的数据，接近半数的大型企业将在2017年末之前运行混合云架构。灵活性、可伸缩性和节约成本的可能性是促使IT部门混合使用公共云服务和内部管理数据中心的关键动因。而且，对于许多组织而言，利用多个公共云服务及其内部产品，可以为一些公司实现灵活性与功能的最佳平稳，因为它们需要针对新兴市场快速试验它们的业务。 但是，迁移到多云环境并不是想象中那样的简单。已经决定运行混合云架构的人就知道，在多个供应商之间统一配置和维护工作负载、流量和安全策
一、问题 1.AFS物料网格级别库存导入先除再乘有尾差： 旧系统数据迁移自两个系统：一个管理数量账（网格级别），一个管理金额账（物料级别） 2.MB52分工厂与MB5L分工厂统计差异： MB52在工厂级别按物料累加，而MB5L在工厂级别按科目累加，在科目级别已经做了一次四舍五入 PS：库存导入核对按MB5L(F.01)报表 二、导入方法 数据横向式导入：所有物料分工厂（利润中心层次）导入 数据纵向式导入：所有物料分评估类（科目层次）导入 三、核对方法 SAP MB5L报表和F.01报表与历史财务系统库存科目余额核对 四、建议 1.金额账（物料级别）与数量账（网格级别）匹配工作：除过去时网格级单价小数点保留到6位，乘回来时ROUND到2位 2.推荐数据纵向式（分评估类）导入：即按成品、辅料、道具、促销品的顺序导入 3.导入前对EXCEL数据做数据透视表（按评估类做数据透视） 4.分评估类倒减法导入： 每类商品预留一件价值最大的商品（吸收该评估类下的先除再乘尾差）最后导入：预留一件价值最大的物料做最后导入（吸收四舍五入差异）（即先导入（X-1）件库存金额到SAP，MB5L查看（X-1）件库存的SAP金额，将旧财务系统评估类对应的科目总金额减去MB5L查看到的SAP金额，将余额吸收到最后1件做倒减法导入）
1.配送范围特别大的门店 2.促销活动特别多的门店、商家等 3.高频用户下的订单列表
LCS 是一个基于 Python Django 框架的项目，业务核心是物流订单的履约过程，包括连接上游和第三方物流服务的创建订单、轨迹与运费更新。在部署上，LCS 依据业务所在的市场不同，应用层分市场部署，并使用各自市场对应的数据库。在项目起步初期，这些不同市场的数据库共用同一套物理集群，共享内存和磁盘空间，在资源上看，是足以应付初期流量的。
作为一款前所未有的商业智能软件，Wyn Enterprise 提供自助式 BI 功能——WynBI，可让最终用户毫无约束的与数据交互，任意探索数据背后的真正原因，发掘价值，为企业决策找到有效的数据支撑。
近期一款名为幻兽帕鲁的游戏爆火，以迅雷不及掩耳之势拳打csgo，脚踢dota2，登顶steam同时在线第一名。
深夜接到客户紧急电话，反馈腾讯云kafka中有大量消息堆积未及时消费。每分钟堆积近100w条数据。但是查看es监控，各项指标都远还没到性能瓶颈。后天公司就要搞电商促销活动，到时候数据量是现在的至少2倍。这让客户很是着急。那这究竟是怎么回事呢？该从何排查才能发现问题所在呢？下面我们一起还原“案发”现场。
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数据库检查点之数据迁移 目录 1、数据备份与恢复测试 2、故障转移和恢复测试 3、数据迁移文档测试 4、数据迁移界面测试 5、数据迁移倒换脚本 6、数据迁移数据操作测试 7、数据迁移准确性和完整可靠性 8、数据迁移倒换规则 9、数据迁移方案 1、数据备份与恢复测试 📷 📷 2、故障转移和恢复测试 📷 📷 3、数据迁移文档测试 📷 4、数据迁移界面测试 📷 5、数据迁移倒换脚本 📷 📷 📷 6、数据迁移数据操作测试 📷 7、数据迁移准确性和完整可靠性 📷 📷 📷 8、数据迁移倒换规则 📷 9、数据迁移方案 📷
在项目中经常会遇到系统历史数据迁移的问题，数据迁移是将当前数据从一个存储系统或计算机移动到另一个存储系统或计算机。根据实际的工作环境中面临业务系统不同，数据迁移是一项非常复杂的任务，今天，我们将介绍一下数据迁移的步骤和策略。
如果准备更换或升级服务器、进行服务器数据迁移，遵循服务器数据迁移计划可以简化流程。没有一个，在系统和格式之间传输数据的过程中，将面临高昂的风险，最终会导致代价高昂的停机时间、文件损坏、丢失和放错位置、兼容性问题等。
文/孟永辉 在这个被很多气象专家看作暖冬的季节，资本寒冬的如期而至成了很多创业者眼中可以和北京雾霾同样值得关注的热点，他们亲身参与其中，并深切感受着其中的艰难。正如北京雾霾给人们的生活带来的困扰一样，资本寒冬的到来同样给处于寒冬期的O2O市场带来了诸多挑战，资金链断裂、用户运营陷入困境、生产规模有待提升都在困扰着家装O2O企业。 倒闭狂潮早已席卷了整个汽车O2O的后市场，O2O企业的轮番死亡给这个冬季更加增添了不少肃杀的气息，人们在感叹这些企业瞬加崩塌的同时，更多地对这些企业的商业模式和运作手段产生了更深
随着国际火车票业务的高速发展，订单量快速增长，单数据库瓶颈层面的问题逐渐显露，常规的数据库优化已无法达到期望的效果。同时，原先的底层数据库设计，也存在一些历史遗留问题，比如存在部分无用字段、表通过自增主键关联和各个应用直连数据库等问题。
用户在使用分布式数据库时，最想要的是既能将计算压力均摊到不同的计算节点(CN)，又能将数据尽量散列在不同的存储节点(DN)，让系统的存储压力均摊到不同的DN。对于将计算压力均摊到不同的CN节点，业界的方案一般比较统一，通过负载均衡调度，将业务的请求均匀地调度到不同的CN节点；对于如何将数据打散到DN节点，不同的数据库厂商有不同策略，主要是两种流派：按拆分键Hash分区和按拆分键Range分区，DN节点和分片之间的对应关系是由数据库存储调度器来处理的，一般只要数据能均匀打散到不同的分区，那么DN节点之间的数据基本就是均匀的。如下图所示，左边是表A按照列PK做Hash分区的方式创建4个分区，右边是表A按照列PK的值做Range分区的方式也创建4个分区：
Wyn Enterprise 作为平台型产品，能够满足企业用户安装即用的需要；同时，作为工具型产品，也能够非常方便的与其他系统进行集成，包括：报表/仪表板查看器、报表/仪表板设计器、单点登录、数据权限、文档管理等方面的集成需要。为增强业务系统的报表和BI分析能力，提供最直接的功能支撑。
数据迁移的目的是为了给数据找一个更合适的归宿，让其满足当前及未来某段时间内业务场景的使用需求，使数据更安全，更可靠，更有效的为客户服务。
多年来，SAP系统积累了大量数据：临时数据、低价值数据、很少需要的数据，以及仅因法律原因需要保留的数据。随着业务的增加和社会新技术要求的更新换代，企业信息系统也需要不断的更新升级。企业信息系统迁移的过程最重要的是数据迁移，那么数据迁移要注意什么？
基于应用程序的、基于文件的和基于块的迁移都有各自的优点和适用场景。选择正确的解决方案首先要了解它们之间的差异。
导读：解决好ERP替换过程中的数据迁移问题不仅是新ERP系统成功上线的重要前提和保障，同时也是对已有ERP系统的一次全面总结和反思。
一、问题的提出 互联网有很多“数据量较大，并发量较大，业务复杂度较高”的业务场景，其典型系统分层架构如下： （1）上游是业务层biz，实现个性化的业务逻辑 （2）中游是服务层service，封装数据访
历史悠久的大型企业，都会存在遗留系统。这些系统运转着重要的业务，但使用到的技术已经跟不上时代潮流。因此有着维护成本高、难以扩展、用户体验差等缺陷。最终，企业一定会下决心开发一套全新的系统来替代遗留系统。除了完成新系统的开发，还有一项重要的工作，是将老系统中存留的数据迁移进新系统，也就是我们常说的数据迁移。如果你没有数据迁移的经验，很容易低估其难度。数据迁移看起来只是把数据从一个 DB 转移到另外一个 DB，select + insert + 转换逻辑就可以轻松搞定。如果带着这个想法开始数据迁移项目，你的团队很快就会坠入深渊，举步维艰。数据迁移是一项看似简单，实而复杂且繁琐的工作，想要做好并不容易。
导读：数据迁移稍有不慎，便会造成新系统不能正常启动，而迁移过多垃圾数据，将有可能使新ERP系统运行缓慢、甚至瘫痪。
如果您希望在未来 12 个月内快速切换到 S4/HANA，那么您必须迁移您的数据。就像搬到新房子并把家具搬进去一样，数据迁移过程可能是困难和有压力的。但是，在搬家之前进行清理，并和经验丰富的专家合作可以节省大量成本和时间。选择正确的数据迁移工具和合作伙伴是关键。
华润数科城市与公共事业部门下属项目组近期完成了一个地产行业遗留复杂业务系统的微服务化改造，目前项目已经成功上线，系统切换过程中实现了原单体系统在线业务数据分批无缝无损迁移到微服务架构新系统，确保了业务平滑过渡。本文分享我们在此次数据迁移过程中的思考、探索和实践总结，希望能够为有类似需求的朋友们提供一些经验借鉴。
上周举行的腾讯云知识分享，雁栖学堂湖存储专题第八期 GooseFS 数据湖存储数据成本迁移篇已经圆满结束了。 腾讯云存储团队高级产品经理林楠，带我们一起探讨了如何将本地大数据集群上的数据迁移到公有云对象存储服务中。腾讯云提供了多种迁移服务方式，用户可以根据业务需求，按需选择适合自己业务的迁移方案。 本次分享将从以下四个维度来介绍的数据湖存储迁移方案： 一、数据迁移流程； 二、迁移服务平台； 三、离线迁移； 四、大数据迁移； 数据迁移流程 首先，我们来看一下迁移的全流程、目的、以及评估方式；
当我们在初创公司或者公司的一个新的业务线的初期，通常来说不会采用分库分表的，但是随着业务发展，就会有需要分库分表的情况产生。那么针对于之前单库表中的数据我们如何迁移到新的分库分表上呢？我们最先想到的方案应该就是发公告停机停服的数据迁移。 停机停服数据迁移 比如我们已经准备好某一天要进行数据迁移了，那么我会们在当天发布公告，比如通告一下用户，凌晨12点到早上6点系统升级，服务暂不可用。那么到了凌晨12点，所有服务停机，并观察数据库中是否还有数据写入变更删除等操作，如果发现现在数据库中的数据已经静止了，那么一部
上一篇文章我们介绍了服务化带来的一系列问题。以及我们解决服务雪崩、链路过长问题难定位、服务调用关系错综复杂这几个问题的经历。
在平时工作中，经常会遇到数据迁移的需求，比如要迁移某个表、某个库或某个实例。根据不同的需求可能要采取不同的迁移方案，数据迁移过程中也可能会遇到各种大小问题。本篇文章，我们一起来看下 MySQL 数据迁移那些事儿，希望能帮助到各位。
本文将深入探讨Sqoop的使用方法、优化技巧，以及面试必备知识点与常见问题解析，助你在面试中展现出深厚的Sqoop技术功底。
用户希望将历史数据迁移到OSS上的用户目标存储桶。需要迁移的源数据可能来自某个OSS桶，也可能来自本地或第三方云存储(例如腾讯云COS)。等等，HTTP等。
我在Martin Fowler网站上读到一篇名为How to break a Monolith into Microservices的微服务文章，作者为ThoughtWorks的咨询师Zhamak Dehghani，介绍了如何从单体架构演进到微服务架构。
打开浏览器进入 http://ip:11000/debug/vars 可以获取一些debug信息
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。它于2016年以apache 2.0协议开源，以优秀的查询性能，深受广大大数据工程师欢迎。为了服务客户业务，腾讯云于2020年4月正式上线ClickHouse服务。
首先，判断table数组是否为空（即：{}），如果为空，则调用inflateTable(threshold)方法初始化一个默认长度为16的数组。源码如下所示：
随着中国移动4G在12月6日正式发牌，云计算、大数据等技术大量兴起，社交网络、大平台化的日益普及，以云计算化、移动化、社交化、协同化为特征的办公管理软件应用大潮在年末岁首也随之风起云涌，移动OA更是成为办公管理软件厂商火拼的主战场，不仅有传统OA厂商间的贴身肉博，也有互联网公司的围剿。 最近一组疑似腾讯移动OA的产品界面，引发业界各种揣测，而事实上，互联网公司对于企业级移动应用市场的青睐早现端倪，在腾讯被曝出进军移动OA消息之前，就已经发布过RTX、EC、企业邮箱等B2B产品服务，不仅与
在企业里，许多上云迁移成功的案例，都是先从一些较为简单的应用开始迁移，然后再一步步把更多的应用和数据迁移到云，不可能同时把所有的应用都一下迁移过去。
在软件项目的生命周期中，我们不时需要执行重大更改，这可能会迫使我们修改数据库以适应我们的新行为。
直播预告详情 Greenplum 是全球首个开源、多云分布式数据库，2019年被 Gartner 列为全球十大经典和实时数据分析产品中唯一开源数据库。和腾讯云大学、腾讯云云+社区合作的《六节课快速上手Greenplum》已经进行到第六场，在前五场的活动中，来自Greenplum社区和原厂的专家们分别为大家介绍了Greenplum的安装与部署，Greenplum备份、安全与高可用，生态与工具，快速调优，和常见问题等的干货内容 在企业级应用场景下，有时候会有从Oracle、MySQL、PostgreSQL等数据
因为我们的数据不是静态的，所以我们不能随便写个job迁移就好了。需要确保一些迁移上的标准
在项目中经常会遇到系统完全更换后的历史数据迁移问题，以示对客户历史工作的尊重，何况很多数据仍有保留的必要。
选择数据库类型：目前支持达梦数据库之间、其他主流关系型数据库至达梦、达梦到Oracle及其他文件之间的迁移
越来越多的企业面临着ERP系统替换或扩展的问题，而现有ERP系统中有效数据的维护，对ERP系统切换、扩展以及新系统正常运行有着重要影响。数据迁移稍有不慎，便会造成新系统不能正常运行，而迁移过多垃圾数据
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