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投稿 | 大数据服务还是那个大数据服务吗?

数据服务的现在及未来:智能+生态模式 未来人工智能+大数据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,大数据服务未来将有以下四种模式: 一是形成数据资源和计算资源提供平台。 PaaS服务将数据处理能力作为模块开放出来,使得数据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数据服务创造附加价值。 另外也会形成基于数据存储、处理及挖掘技术的整体服务解决方案提供商,企业可以将数据服务完全外包给第三方机构,第三方机构也可以通过这种方式在云端整合资源并优化技术,提高准确率,同时产生推动行业发展的效果。

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承载WCF 数据服务

WCF 数据服务默认使用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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    数据服务开发经验

    有状态服务或者说数据服务,上线遇到问题很棘手,回滚无济于事;而且数据加载通常都很慢,部署时间长;最终导致不敢修改代码,谨小慎微;服务质量也是能忍就忍,不愿意深度优化。 在我负责顺风车LBS以来,感受愈加强烈;区别于无状态服务,数据服务的几个方面需要格外关注。(此处假设数据服务类似redis基于内存,数据量大到需要磁盘存储,关注点会有所不同。) 对应数据服务,把锁分散在各层,尽量减少锁等待。 ? 以一个多级hash+跳表结构为例,操作跳表时,锁粒度已经可以非常细。 持久化方法 内存数据和binlog哪个先写?binlog文件多久刷盘? struct Data { Header header; int dsize; void* data; }; 最后 还有两个无状态服务也会面临的重点,功能边界划分和线下环境搭建:内部数据服务不同于开源项目 自研数据服务听起来非常高大上,高性能数据存储、分布式架构设计、解决业务痛点,对外宣传的一把好手;实际上只要根据业务场景,合理分析,完成稳定高效的数据服务非常简单。

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    金融数据服务创业机会

    金融数据服务的机会在哪里?

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    Hive元数据服务MetaStore

    数据服务客户端通过该配置连接远程元数据。

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    详解数据服务共享发布

    目录: 1.数据服务共享发布核心场景 2.数据服务共享发布技术架构 3.数据服务共享发布关键设计 4.数据服务共享发布安全考虑 5.结束语 1.数据服务共享发布核心场景 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、数据服务发布、数据服务消费、数据服务监控。 场景四 :从全局了解企业数据服务应用情况 ? 通过数据服务监控自动形成数据监控链路,提供数据服务共享的全貌地图,帮助企业了解数据共享交换的全貌及系统间数据关系,从全局了解企业的数据服务应用情况。 2.数据服务共享发布技术架构 支撑流水线式的数据服务共享发布核心架构 ? 3.数据服务共享发布关键设计 数据服务共享发布设计主要从数据服务发布、故障告警、数据质量核检、数据服务监控四个层面去考虑。

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    普元数据服务监控解密

    如何有效的管理数据、高效的提供数据服务的其中一个关键就是提供对数据服务的统一监控。 目录: 一、数据服务监控 二、数据采集 三、数据格式化 四、数据存储 五、数据展示 一、数据服务监控 为提供统一、标准、安全、高效的数据服务,我们需要做好一点那就是统一数据运行监控,那么统一数据服务运行监控需要做哪些事情呢 我们可以在网关处添加对数据服务的采集功能。 网关拦截器手动埋点 ? 所以我们只需要极少的代价在数据服务总入口也就是网关进行数据埋点,收集数据详情即可。 异步落日志 ? All线程任务会将每一笔的数据服务记录到案 Top线程任务用来统计数据服务调用访问时长TopN的调用详情。 数据分析线程解析 ?

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    统一数据服务架构

    数据服务化架构 关键技术一:配置即开发 平台用户分为两类角色:其一是数据服务生产方,其二是数据服务调用方。 数据服务平台支持了多种模式API,很好满足了多元化需求。此外数据服务平台也支持服务权限、API市场等丰富功能,进一步赋能业务。 大数据服务化平台未来进一步发展方向主要包括: 贴近业务需求:数据服务平台本身是为业务服务,通过赋能业务而对企业带来价值,业务本身在不断发展,未来也会有更多的需求出现,因此数据服务平台本身会不断抽象和沉淀出公共数据服务能力 深耕数据资产:数据资产是数据服务之根本,如果没有完善的数据资产建设,上面就很难构建出结构化的统一的数据服务,针对数据资产有较多内容,包括资产注册和审核、资产地图、资产标签、资产管理、资产开放和服务。 大数据服务平台的能力建设会朝着统一的 OneService 体系前进。主要包括三个方面: 支持丰富的数据源:包括大宽表、文本文件、机器学习模型(模型也是一种数据资产),来构建完善的数据服务

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    在线系统数据服务的迁移策略

    成都办公室的张耀丹是去年毕业的,只是他的职业生涯一开始就面对一个复杂的遗留系统。好在遗留系统的复杂并没有让他退却,而是从中学习到了解决遗留系统的思考之道。 他写...

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    华尔街甘心购买的数据服务

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    数据服务上云的思考

    因此I层最好将物理硬盘直接提供出来给大数据服务可见,让用数据的人直接管理数据效率最高。

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    数据服务平台架构方案(ppt)

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    数据服务组合中的隐私(Databases)

    Perera,Chia-Mu Yu,Djamal Benslimane,David Camacho,Christine Bonnet 原文链接:https://arxiv.org/abs/2001.00975 数据服务组合中的隐私

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    数据服务蜂拥而至...好难选呀

    (译者补充:随着每个云提供商都提供了数十种数据服务,为您的需求选择合适的云数据服务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服务。) 虽然这一切都很复杂,但现在是企业确实需要统一数据服务,这些数据服务应该具有更好的API多样性以及体积和速度的融合平衡性。对于如此复杂的数据管道或ETL,不需要这么多重复的副本。 以AWS为例子进行分析 亚马逊网络服务(AWS)提供10个以上的数据服务。每个服务都针对特定的访问模式和数据“temperature”进行了优化(参见下面的图1)。 分层逻辑应该在数据服务层面实现,而不是强迫应用程序开发人员编写不同的API去实现。 通过在通用平台上统一数据服务,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,缩短数据分析的时间(从第二天开始直到数据挖掘开始进行的时间)。

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    SQL Server 2008 R2主数据服务安装

    SQL Server 2008 R2的主数据服务(Master Data Services,简称MDS)已经放出,目前是CTP版本,微软提供了下载地址: http://www.microsoft.com zh-cn&FamilyID=fe0c6a31-5ad6-4eea-a865-73bbe2608bd1 在下载页面中提供了SQL2008R2的安装试用,一个是DVD的文件,另外是自解压文件;第3个下载就是主数据服务的自解压文件 主数据服务只提供了64位版本,所以必须要在64位的操作系统或者虚拟机中安装。 主数据服务是什么?我在之前的一篇介绍SQL Server 2008 R2的博客中推荐过一篇主数据管理和实施的文章,这里再次推荐一下,对主数据是什么存在疑问的可以仔细研读。 一直“下一步”直到系统进行MDS数据库的创建,如图所示: 创建MDS的数据库成功后,返回主数据服务配置管理器界面,可以看到当前的数据库配置,如图所示: 数据库配置成功后接下来配置Web,单击左侧的“

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    人工智能基础数据服务行业壁垒

    1.人工智能基础数据服务业务流程和壁垒 分四步流程,壁垒体现在经验、渠道、能力、管理和技术上 AI基础数据服务行业的产品形式主要为数据集产品和数据资源定制服务,二者在业务流程方面基本相同,都按照数据库设计 →数据采集(或需求方提供)→数据处理→质检的步骤执行, AI基础数据服务商凭借多年的服务经验,在各环节中均可建立壁垒,以巩固行业地位。 image.png 2.管理和执行系统平台化融合能力 集数据标注、项目管理和质量把控于一身,以平台管理替代人员管理,是该行业科技化转型的关键一步 随着AI基础数据需求多样化,以及复杂程度的提升,以往项目经理 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基础数据服务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,而语音片段数据和相应的声学参数标注则交由数据服务商提供,其间数据服务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

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    SQL Server 2008 R2 主数据服务

    数据服务(Master Data Services,MDS)既是一个概念又是一个产品,主数据服务的概念是对核心业务数据有一个集中的数据入口看守人,数据项如客户账单地址,雇员/客户姓名,以及产品名称应该集中管理 主数据服务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数据。 /www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticles/dm-0904loulj/index.html SQL Server 2008 R2主数据服务安装

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