她叫 Emma Haruka Iwao,来自日本,她利用谷歌云计算资源,花了 121 天,成功将圆周率 π 计算到小数点后 31.4 万亿位,准确地说,是小数点后 31415926535897 位,刷新了世界纪录。
来源:Google 作者:文强 【新智元导读】还愁用不起GPU?今天谷歌宣布云端可抢占GPU大幅降价,P100的价格每小时0.43美元,换算成人民币只需2.77元。 不是每个人工作的时候都需要GPU
随着数据量的爆发式增长,数字化转型称为了整个IT行业的热点,数据也开始需要更深度的价值挖掘,因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失,从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求情况,于是业界也开始进行不断的产生的计算引擎,以便应对数据时代的到来。在此背景下,数据湖的概念被越来越多的人提起,希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下,又能够快速对接多种不同的计算平台,从而在数据时代占比的先机。
导读:随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
最近的几年中,HTAP 数据库成为了一个时髦词汇,言必称 HTAP 也成了很多数据库领域从业者的风潮。如何打造一款 HTAP 数据库,从架构层面出发,去应对未来的变化,拥抱变化,也是很多数据库公司所一直在探索的。
如今如果没有提及容器,就很难谈论云计算。无论技术新手还是经验丰富的专家,都需要了解与云中容器相关的这些关键术语。 随着云计算中容器的普及,更多的组织选择不考虑采用外部的容器。 容器已经存在了一段时间,但Docker最近帮助他们成为企业使用的焦点。随着云计算的发展,越来越多的企业看到采用混合和多云模型的好处,但确保软件在从一个环境转移到另一个环境时可靠运行是所面临的一个挑战。容器已经通过将应用程序及其所有组件包装到一个更便携的软件包来解决问题。 而且,随着云计算中容器的日益普及,包括亚马逊网络服务(AWS)
11月4日,在2021腾讯数字生态大会上,腾讯宣布开源自主研发的分布式远程Shuffle服务Firestorm。该服务的开源不但可以助推分布式计算的云原生部署,还能解决大数据分布式计算过程中的痛点,提升计算资源的利用率。 图片来源:pixabay 在分布式计算领域,Shuffle过程由于存在着磁盘IO随机读写问题,一直是分布式计算任务的性能瓶颈,除了降低计算任务的运行效率,还降低硬件资源的利用率。同时,由于Shuffle过程对于本地磁盘有容量需求(如Spark计算引擎),对于计算引擎的云原生化也制造了
来源:五分钟学大数据 本文约10000+字,建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据管理方式之争?二者是水火不容还是其实可以和谐共存,甚至互为补充? 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数
11月4日,在2021腾讯数字生态大会上,腾讯宣布开源自主研发的分布式远程Shuffle服务Firestorm。该服务的开源不但可以助推分布式计算的云原生部署,还能解决大数据分布式计算过程中的痛点,提升计算资源的利用率。 图片来源:pixabay 在分布式计算领域,Shuffle过程由于存在着磁盘IO随机读写问题,一直是分布式计算任务的性能瓶颈,除了降低计算任务的运行效率,还降低硬件资源的利用率。同时,由于Shuffle过程对于本地磁盘有容量需求(如Spark计算引擎),对于计算引擎的云原生化也制
Alluxio 是世界上第一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的 数据编排技术 。 它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置从而能够更容易被访问。 这还使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。 Alluxio内存至上的层次化架构使得数据的访问速度能比现有方案快几个数量级。
Hadoop是时下最流行的企业级开源大数据平台技术,你可以将它部署在本地,也可以部署在云端。而深度学习,对于企业用户来说举几个简单的例子,常见的场景包括语音识别,图像分类,AI聊天机器人或者机器翻译。为了训练深度学习/机器学习模型,我们可以利用TensorFlow/MXNet/Pytorch/Caffe/XGBoost等框架。有时这些框架也会被一起使用用于解决不同的问题。
近日,谷歌推出了几项新的聚焦于云安全的谷歌云平台(GCP)增强。这些增强包括云安全命令中心(云SCC)、“谷歌云盔(Google Cloud Armor)”、VPC服务控制等新服务和若干供G Suite管理员使用的新特性。此外,这些增强是谷歌云平台投资的一部分,帮助客户增强他们的企业解决方案以及他们使用的GCP服务的安全性。 借助云安全命令中心,客户可以把安全相关的信息组织到一个控制面板中,谷歌云盔可以阻止DDos攻击及其他威胁。此外,VPC服务控制提供了一种把本地安全策略扩展到谷歌云服务的更好方法,而G
SonarQube 是一个静态代码分析平台,用来持续分析和评测代码的质量,支持检测 Java、JavaScript、C#、C、C++ 等二十几种编程语言。通过 SonarQube 可以检测出项目中潜在的Bug、漏洞、代码规范、重复代码、缺乏单元测试的代码等问题,并提供了 UI 界面进行查看和管理。
在刚过去的618购物节,某大型电商企业的订单量在几小时内激增至平时的几十倍。如果该企业的大数据计算引擎无法及时处理这些数据,订单处理、库存管理和客户服务将面临严重滞后,导致客户体验下降和销售机会流失,甚至损害品牌声誉。这一场景,展示了高性能大数据计算引擎对企业运营的重要性。
这个问题不少小伙伴在面试时都遇到过,因为对MPP这个概念了解较少,不少人都卡壳了,但是我们常用的大数据计算引擎有很多都是MPP架构的,像我们熟悉的Impala、ClickHouse、Druid、Doris等都是MPP架构。
导语:得益于调度单元是通用的SQL语句,SuperSQL能够做到与特定计算引擎解耦,也正因为此原因,SuperSQL只需专注在最优执行计划生成,并根据SQL具体类型选择最佳的计算引擎。 天穹SuperSQL是腾讯自研的跨数据源、跨数据中心、跨计算引擎的大数据SQL引擎,能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。在腾讯整个天穹大数据图谱中,负责连接端与存储。 数据源无论是关系型数据库、NoSQL还是大数据系统;数据存储无论是跨集群还是跨数据中心;数据计算无论是报表生成、分析挖掘
jenkins安装更新时,默认会检查网络连接,默认的checkulr是http://www.google.com/ ,国内无法访问,我们把url改成国内可访问的地址即可,如http://www.baidu.com
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 10月23日数据湖高峰论坛上,阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新,正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代”。 △ 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示,随着数字化转型进程深入推进,企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化,传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战。云计算的发展正在加
在过去的几年中,有几家芯片创业公司一直致力于寻找新的方法来有效地训练和执行神经网络,但在现有技术和理念的基础上,其实真的必要从头做起吗?
云存储的实际成本超过我们所能获得的存储容量。要选择最佳的方案,企业必须评估云存储方程式中所有的变量。 无论是企业服务器备份或是处理下一个大数据项目,云存储崛起成为一个对于企业来说极其诱人的选择。云存储提供商们,比如Amazon Glacier和简单存储服务,Google云存储和微软Azure存储,对于达到PB级的数据量极尽所能的鼓吹新的服务和有竞争力的价格。但是云还是本地存储的选择并不是一个非此即彼的命题。 云存储在设计上是可扩展的,业务可以从小规模的非必须的数据集开始,随着专业知识和信任的积累,扩展存储到
作者 | M. Altun 译者 | Flora 策划 | 田晓旭 本文作者使用简单明了的语言介绍了当今使用的一些 DevOps 技术和工具。阅读本文后,您将对这些 DevOps 工具,工作方式、以及如何在软件过程中使用有一个整体的了解。 最近一段时间,我们见证了 DevOps 技术的飞速发展。当今流行且功能强大的工具可能会成为下一年度的过时工具,甚至可能很快被另一种工具取代。如前所述,作者的目的不是通过这篇文章来评判哪些工具最受欢迎或功能最全,而是让读者全面了解 DevOps 工具的工作方式以及如何在软件
大规模数据处理技术如果从MapReduce论文算起,已经前后跨越了十六年。我们先沿着时间线看一下大规模数据处理的重要技术和它们产生的年代。后面从MapReduce到Spark、Flink、Beam的演进特性来看大规模数据处理计算引擎应该具备什么样的能力。
DevOps 提倡通过一系列的技术和工具降低开发和运维人员之间的隔阂,实现从开发到最终部署的全流程自动化,从而达到开发运维一体化。通过将 DevOps 的理念引入到整个系统的开发过程中,能够显著提升软件的开发效率,缩短软件交付的周期,更加适应当今快速发展的互联网时代。
点击蓝字 关注我们更多咨询 天穹SuperSQL是腾讯自研、基于统一SQL语言模型、面向机器学习智能调优、提供虚拟化数据和开放式计算引擎的大数据智能融合平台。在开放融合的Data Cloud上,业务方可以消费完整的数据生命周期(采集-存储-计算-分析-洞察),还能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。 目前,SuperSQL已经迈入智能计算时代,SuperSQL能够基于规则匹配(RBO)与代价估算(CBO),利用不同算法智能地为不同用户SQL挑选最合适的执行引擎,极大地优化S
在如今,在讨论云时是很难不提及容器技术的。无论你是刚刚入门的技术新人或者经验丰富的专业人士,一定都应当知道这些与云中容器技术相关的重要术语。 随着云计算中容器技术的普及,越来越多的企业都不选择考虑其他选项了。 虽然容器技术已经面世一段较长时间了,但最近是Docker帮助它们进入了企业应用的焦点。随着云的发展,更多的企业了解了采用混合云和多云模式的好处,但是确保软件在不同环境之间迁移时能够稳定运行则成为了一大挑战。容器技术是通过将应用程序机器所有组件打包成为单个可便携的包来解决这一难题的。 此外,随着云计
作者 | 杨鹏程 策划 | 凌敏 4 月 15 日 -16 日,由 InfoQ 主办的 DIVE 全球基础软件创新大会 通过云上展厅的形式成功召开。在 腾讯云基础软件创新实践专场,来自腾讯云的 TBDS 大数据引擎研发负责人杨鹏程带来了主题为《腾讯云⼤数据 TBDS 在私有化场景万节点集群的实践》的演讲,以下为主要内容。 本次分享主要分为三个部分展开:第一部分是 Hadoop 体系下存算⼀体存在的问题;第二部分是 TBDS 存算分离架构和三层优化;第三部分是云原⽣环境下计算引擎优化和最佳实践,最后是对本次分
CynosDB产品简介。CynosDB,又称NewCDB,是由腾讯云和TEG基础架构部数据库技术团队联合打造的面向云计算2.0时代的新一代企业级分布式云数据库。在兼容开源数据库MySQL的生态体系下,它重新定义了MySQL分布式架构,从而在单实例极致性能、事务响应延时、存储扩展性以及可用性等关键技术指标上,达到商用级数据库级别;与此同时,它是面向通用硬件进行的软件极致优化,相比商用级数据库,它的性价比非常高,能把云计算共享经济普惠给万千腾讯云用户。
黑客并不只是窃取数据那么简单;他们还可能使用某些垃圾邮件的请求和流量来让应用运行崩溃。可以使用一些工具和技术来保护您的云免受DDoS攻击的危害。 公共云服务并不是IT世界中的世外桃源,它无法对安全方面的威胁免疫,它一样会受到那些致命攻击的入侵,其中就包括了拒绝服务攻击。即便攻击者无法入侵某个工作负载或者窃取存储在公共云中的数据,他们仍然能够通过超量的合法服务请求或流量来堵塞网络,从而降低云应用的运行性能,或者完全禁止某个应用或服务。 虽然公共云用户无法防止每一次进攻,但却可以采用一些重要措施来降低拒绝服务(
导语 SuperSQL是腾讯自研的下一代大数据自适应计算平台。通过开放融合的架构,实现一套代码高效解决公有云、私有云、内网的任何大数据计算场景问题。我们通过将异构计算引擎/异构存储服务、计算引擎的智能化/自动化、SQL的流批一体、算力感知的智能调度纳入内部系统闭环,给用户提供极简统一的大数据计算体验。用户能够从繁杂的底层技术细节中解脱出来,专注于业务逻辑的实现,像使用“数据库”一样使用“大数据”,实现业务逻辑与底层大数据技术的解耦。 SuperSQL作为腾讯大数据智能计算平台的入口和决策中心,整合不同的大数
作者 | 蔡芳芳 采访嘉宾 | 陈龙 2020 年 9 月,主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克,首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元,是有记录以来金额最大的软件 IPO,突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今,大数据技术早已进入普及期,数据仓库 / 分析领域更是巨头林立,既有传统厂商 Oracle、Teradata,也有开源软件 Hadoop,还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery,在这样一个竞争环境下
2020 年 9 月,主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克,首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元,是有记录以来金额最大的软件 IPO,突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今,大数据技术早已进入普及期,数据仓库 / 分析领域更是巨头林立,既有传统厂商 Oracle、Teradata,也有开源软件 Hadoop,还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery,在这样一个竞争环境下,成立于 2012 年的 Snowflake 能脱颖而出实属不易。那么,Snowflake 在数仓技术方面有哪些独到之处?其成功的背后又有哪些技术原因和趋势值得关注?
作者 | 郑思宇 “Flink 已经成为全球范围内实时流计算的事实标准。”用这句话来描绘 Flink 在当前大数据技术领域的地位并不为过。 虽然大数据领域的技术和潮流方向在不断发生改变,但是 Flink 一直处于核心驱动的位置。从流式计算引擎的兴起,到流批一体在企业内部的落地,再到为实现端到端全链路的实时化分析能力而走向舞台中央的流式数仓,Flink 均在其中扮演着重要的角色。 以上每个过程的推进和实现都并不容易,Flink 到底是如何做到的?其背后的推动力是什么?凭什么受到全球企业和开发者的青睐?带着这
自去年开始,谷歌就开始不断放风TPUv4,在论文中描述新一代TPU的架构设计,从前几代TPU设计中不断吸取经验。
本文将对云端环境中的横向移动技术和相关场景进行深入分析和研究,并给大家展示研究人员在云环境中观察到的一些威胁行为。云端环境中的横向移动可以通过利用云API和对计算实例的访问来实现,而云端级别的访问可能会扩展到后者。
本文包括七个小节:1、什么是数据湖;2、数据湖的基本特征;3、数据湖基本架构;4、各厂商的数据湖解决方案;5、典型的数据湖应用场景;6、数据湖建设的基本过程;7、总结。受限于个人水平,谬误在所难免,欢迎同学们一起探讨,批评指正,不吝赐教。
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 谷歌云在全球拥有 34 个地区和 103 个可用区域,为全球 200 多个国家和地区的客户提供云服务。最近,谷歌宣布将把业务扩展到马来西亚、泰国和新西兰这 3 个新的云区域。此前宣布的其他 6 个区域分别是柏林、达曼、多哈、墨西哥、特拉维夫和都灵。 谷歌云亚太区副总裁 Karan Bajwa 在谷歌云博客上发表的一篇文章中表示,谷歌的云计算扩张是基于 IDC 的一项预测数据,到 2025 年,亚太地区(不包括日本)的
作者 | yikonchen,腾讯大数据计算平台负责人 专家工程师 SuperSQL 是腾讯自研的下一代大数据自适应智能计算平台。通过开放融合的架构,实现一套代码高效解决公有云、私有云、内网的任何大数据计算场景问题。我们通过将异构计算引擎 / 异构存储服务、计算的智能化 / 自动化、SQL 流批一体纳入内部自适应闭环,给用户提供极简统一的大数据计算体验。用户能够从繁杂的底层技术细节中解脱出来,专注于业务逻辑的实现,像使用“数据库”一样使用“大数据”,实现业务逻辑与底层大数据技术的解耦。 SuperSQL
1. 数据孤岛:由于历史原因以及不同数据中心的业务差异性,众多异构数据源形成了数据孤岛,导致大量且繁重的人工数据搬迁。与此同时,由于不同国家的数据安全法限制,很多数据无法搬迁,数据安全和查询效率都难以保证
这篇博文中提出的建议并不新鲜。事实上许多组织已经投入了数年时间和昂贵的数据工程团队的工作,以慢慢构建这种架构的某个版本。我知道这一点,因为我以前在Uber和LinkedIn做过这样的工程师。我还与数百个组织合作,在开源社区中构建它并朝着类似的目标迈进。
目前, Meson 已登陆腾讯云数据湖、检索分析服务、云数据仓库三大业务线,为企业在湖仓一体分析、向量检索、海量数据离线计算等业务场景带来卓越的性能表现。
CynosDB是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级分布式云数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件的优势,100%兼容开源数据库,百万级QPS的高吞吐,不限存储,价格仅为商用数据库的1/10。
NewCDB是在CDB十年技术和产品沉淀的基础上诞生的,腾讯云数据库产品在继承中不断完成突破。
引言 随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多。 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务,支持 Spark、Hbase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架。 近期,在支持一位 EMR 客户时,遇到典型的存储计算分离应用场景。客户使用了 EMR
CynosDB产品简介 CynosDB,又称NewCDB,是由腾讯云和TEG基础架构部数据库技术团队联合打造的面向云计算2.0时代的新一代企业级分布式云数据库。在兼容开源数据库MySQL的生态体系下,它重新定义了MySQL分布式架构,从而在单实例极致性能、事务响应延时、存储扩展性以及可用性等关键技术指标上,达到商用级数据库级别;与此同时,它是面向通用硬件进行的软件极致优化,相比商用级数据库,它的性价比非常高,能把云计算共享经济普惠给万千腾讯云用户。 CynosDB名称来源 Cynos源于拉丁语中的Cy
CynosDB产品简介。CynosDB,又称NewCDB,是由腾讯云和TEG基础架构部数据库技术团队联合打造的面向云计算2.0时代的新一代企业级分布式云数据库。在兼容开源数据库MySQL的生态体系下,它重新定义了MySQL分布式架构,从而在单实例极致性能、事务响应延时、存储扩展性以及可用性等关键技术指标上,达到商用级数据库级别;与此同时,它是面向通用硬件进行的软件极致优化,相比商用级数据库,它的性价比非常高,能把云计算共享经济普惠给万千腾讯云用户。 CynosDB名称来源。Cynos源于拉丁
随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多。
作者颜卫,腾讯高级后台开发工程师,专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度,有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。
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