在数字化转型浪潮中,如何存储和利用好数据,是企业面临的首要问题。相比于传统互联网全面拥抱云,产业互联网在数字化转型过程中,通常第一步是利用云存储来归档数据。
有赞搜索中台作为有赞企业级搜索能力复用平台,在解决各个业务域搜索问题时是如何探索与实践的,这个过程中有哪些心得,本文与大家一起分享探讨下。
从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。
之前做过一个项目,数据库存储采用的是mysql。当时面临着业务指数级的增长,存储容量不足。当时采用的措施是
在今天双 11 这个万众狂欢的节日,对于阿里员工来说,每个环节都将面临前所未有的考验,特别是技术环节,今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。
2022年,搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目,其中大数据业务整体都迁移了腾讯云,上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果,达到了预期的降本增效目标。
企业降本增效是越来越热门的话题,除去较为粗暴的“毕业”之外,企业还可以在许多地方下功夫,例如降低大数据成本、营销成本、运营成本等等。在 ArchSummit 全球架构师峰会深圳站上,我们邀请了货拉拉大数据架构负责人王海华,他为我们分享了《货拉拉基于混合云的大数据成本管控体系建设实践》,本文为其演讲整理,期待你可以有所收获。 大家好,我是王海华,货拉拉基础架构负责人,我将从以下几方面展开分享。首先是背景与挑战;其次是大数据成本管理体系;接着是存储成本优化和计算成本优化技术细节;最后是总结与展望。 背景与挑
二级存储旨在通过更经济、更安全的存储介质长期保留相对不关键和不活跃的数据,这些数据不需要像主存储中的数据那样频繁访问。
小红书使用 TiDB 历史可以追溯到 2017 年甚至更早,那时在物流、仓库等对新技术比较感兴趣的场景下应用,在 2018 年 5 月之后,我们就开始逐步铺开,延展到其他适合 TiDB 的场景中去。截止目前,小红书使用的 TiDB 节点数在 200+ 个,未来也有更大扩展空间。
随着计算力的不断提升和智能算法的快速演进,以及云计算、物联网和人工智能与传统产业更加密集的渗透,如今的世界正在加速进入一个全新的数据时代。
导读:余额宝开启了划时代的意义,开启了全民理财时代。上个月微博商业产品部联合天弘基金等金融技术团队策划了首届互联网金融系统沙龙,围绕在互联网金融过程中碰到技术架构问题与业界展开分享及交流。本文是陈雨在沙龙上的演讲,授权高可用架构首发。
快手的传统离线链路和很多公司是一致的,基于 Hive做离线分层数仓的建设。在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。这个链路有以下四个痛点:
对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说,产品上展示的实时数据,pv、uv、gmv等等,怎么知道这些数据是不是正确的呢?当其他的小组开发的产品的数据(或者其他的数据提供方)又是另外一个数字,那么究竟该如何判断自己的数据还是别人的数据是正确的呢?这就需要一套实时数据对数方案,本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍,说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。
秒杀这个话题到现在来说已经是一个老生常谈的话题了,不过因为又临近一年一度的双11,而且发现前段时间无论是阿里还是腾讯一些大厂其实还是在频繁的问到这个场景题,所以还是准备拿出来说说。
按照以往经验,面对的流量会是平日的十几倍。所有人在高峰时段下单,一瞬间产生巨大的读写请求。
随着企业数据越来越大,企业意识到数据是一种无形的资产,通过对企业各业务线产生的海量数据进行合理管理和有效应用,能盘活并充分释放数据的巨大价值。如果不能对海量数据进行有效管理和应用,企业堆积如山的数据给企业带来的是高昂的成本,数据就用不起来,也用不好。
作者简介:诸葛子房,目前就职于一线互联网公司,从事大数据相关工作,了解互联网、大数据相关内容,一直在学习的路上。
现在业务系统设计中,存储设计扮演着至关重要的角色。随着数据量的爆炸性增长和业务需求的不断变化,如何高效、安全地存储和管理数据成为了每个业务系统设计必须面对的挑战。
多云是指企业使用两个或更多的公有云 IaaS 供应商。广义来看,混合云也在其范畴。多云架构有如下优势:
今天在微信群里大家在讨论一个数据处理的解决方案,各路高手齐上阵,大家从不同的角度都提了一些建议和解决方案,这种讨论蛮有意思。
作者:仁基,元涵,仁重 本文选自:《尽在双11:阿里巴巴技术演进与超越》 近十年,人工智能在越来越多的领域走进和改变着我们的生活,而在互联网领域,人工智能则得到了更普遍和广泛的应用。作为淘宝平台的基石,搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系,而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。伴随着一年又一年双11的考验,搜索智能化体系逐渐打造成型,已经成为平台稳定健康发展的核动力。 演进概述 阿里搜索技术体系目前基本形成了offline、nearline、online三层体系,分工协作,保证电商平台
鱼羊 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家好,我们又来蹭冬奥会热度了(手动狗头)。 毕竟啊,这届冬奥不仅赛事精彩,背后频频曝出的黑科技也让人应接不暇填满了选题小黑板。 从开幕式上的“步步生雪花”,到赛程中全网感谢的“猎豹”、“飞猫”, 再到各个直播间里手语解说、带货冰墩墩的数字人们……整得这都不单单是体育迷们的盛宴,也给科技爱好者们喂了个饱。 甚至,上述这些还只是你“看得到”的。深挖起来,在这届冬奥会背后,科技带来的变化真是已经深入到冰雪赛事的每一根毛细血管里,无处不在。 怎么说?
作者简介 荣华,携程高级研发经理,专注于后端技术项目研发管理。 军威,携程软件技术专家,负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永,携程资深软件工程师,专注于实时计算,数据分析工程。 俊强,携程高级后端开发工程师,拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来,已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段,在见证了大量业务奇迹的同时,也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
Western Digital 与 ATTO Technology 的长期合作基于对当今复杂企业环境的存储和数据基础设施需求的共同洞察。我们正在共同为用户准备迎接下一波性能挑战。
最近开始上手一个大数据离线数仓项目。本篇博客先为大家进行一个总体的介绍,包括各个阶段的任务以及项目的简介,环境,需求等等…
移动端重点是移动端,支持IOS/Android系统,包括IM App,嵌入消息功能的瓜子App,未来还可能接入客服系统。
一、概述 数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作,实际发出了五个写操作,当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后,系统突然故障,导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后,数据库程序重新从磁盘中读出数据时,就会发现数据再逻辑上存在问题,数据不可用。 二、Cache引起的数据一致性问题 引起数据一致性问题的一个主要原因是位于数据I/O路径上的各种Cache或Buffer(包括数据库Cache、文件系统Cache、存储控制器 Cache、磁盘Cache等)。由于不同系统模块处理数据IO的速度是存在差异的,所以就需要添加Cache来缓存IO操作,适配不同模块的处理速度。这些Cache在提高系统处理性能的同时,也可能会“滞留”IO操作,带来一些负面影响。如果在系统发生故障时,仍有部分IO“滞留”在IO操作中,真正写到磁盘中的数据就会少于应用程序实际写出的数据,造成数据的不一致。当系统恢复时,直接从硬盘中读出的数据可能存在逻辑错误,导致应用无法启动。尽管一些数据库系统(如Oracle、DB2)可以根据redo日志重新生成数据,修复逻辑错误,但这个过程是非常耗时的,而且也不一定每次都能成功。对于一些功能相对较弱的数据库(如SQL Server),这个问题就更加严重了。 解决此类文件的方法有两个,关闭Cache或创建快照(Snapshot)。尽管关闭Cache会导致系统处理性能的下降,但在有些应用中,这却是唯一的选择。比如一些高等级的容灾方案中(RPO为0),都是利用同步镜像技术在生产中心和灾备中心之间实时同步复制数据。由于数据是实时复制的,所以就必须要关闭Cache。 快照的目的是为数据卷创建一个在特定时间点的状态视图,通过这个视图只可以看到数据卷在创建时刻的数据,在此时间点之后源数据卷的更新(有新的数据写入),不会反映在快照视图中。利用这个快照视图,就可以做数据的备份或复制。那么快照视图的数据一致性是如何保证的呢?这涉及到多个实体(存储控制器和安装在主机上的快照代理)和一系列的动作。典型的操作流程是:存储控制器要为某个数据卷创建快照时,通知快照代理;快照代理收到通知后,通知应用程序暂停IO操作(进入 backup模式),并flush数据库和文件系统中的Cache,之后给存储控制器返回消息,指示已可以创建快照;存储控制器收到快照代理返回的指示消息后,立即创建快照视图,并通知快照代理快照创建完毕;快照代理通知应用程序正常运行。由于应用程序暂停了IO操作,并且flush了主机中的 Cache,所以也就保证了数据的一致性。 创建快照是对应用性能是有一定的影响的(以Oracle数据库为例,进入Backup模式大约需要2分钟,退出Backup模式需要1分钟,再加上通信所需时间,一次快照需要约4分钟的时间),所以快照的创建不能太频繁。 三、时间不同步引起的数据一致性问题 引起数据不一致性的另外一个主要原因是对相关联的多个数据卷进行操作(如备份、复制)时,在时间上不同步。比如一个Oracle数据库的数据库文件、 Redo日志文件、归档日志文件分别存储在不同的卷上,如果在备份或复制的时候未考虑几个卷之间的关联,分别对一个个卷进行操作,那么备份或复制生成的卷就一定存在数据不一致问题。 此类问题的解决方法就是建立“卷组(Volume Group)”,把多个关联数据卷组成一个组,在创建快照时同时为组内多个卷建立快照,保证这些快照在时间上的同步。之后再利用卷的快照视图进行复制或备份等操作,由此产生的数据副本就严格保证了数据的一致性。 四、文件共享中的数据一致性问题 通常所采用的双机或集群方式实现同构和异构服务器、工作站与存储设备间的数据共享,主要应用在非线性编辑等需要多台主机同时对一个磁盘分区进行读写。
互联网后台开发,通常意味着分布式、大数据,涉及到高性能、系统容灾、数据容灾、高可用性、数据一致性等。自从2008年Hadoop在华夏大地蓬勃发展,开源如火山爆发在业界百花齐放,茁壮成长。国内的BAT、华为和小米等也大量的参与了国际开源,甚至开源了大量优秀的久经考验的内部系统,如阿里的Tair、druid、fastjson、jstorm、AliSQL、RocketMQ和腾讯的RapidJSON、libco、PhxPaxos、PhxRPC、PhxQueue、PhxSQL、PaxosStore、MSEC、Tars、TAF等。
1、CA系统各个设备众多,计算机网络中各主机和服务器等网络设备的时间基本处于无序的状态。随着计算机网络应用的不断涌现,计算机的时间同步问题成为愈来愈重要的事情。以Unix系统为例,时间的准确性几乎影响到所有的文件操作。 如果一台机器时间不准确,例如在从时间超前的机器上建立一个文件,用ls查看一下,以当前时间减去所显示的文件修改时间会得一个负值,这一问题对于网络文件服务器是一场灾难,文件的可靠性将不复存在。为避免产生本机错误,可从网络上获取时间,这个命令就是rdate,这样系统时钟便可与公共源同步了。但是一旦这一公共时间源出现差错就将产生多米诺效应,与其同步的所有机器的时间因此全都错误。
站在洞窟外,举起手机,AR(增强现实)技术将能让我们看到一番新的景象。为了营造这一切,人类在莫高窟已经努力了上千年,直到今天。
Hopsworks特征存储库统一了在线和批处理应用程序的特征访问而屏蔽了双数据库系统的复杂性。我们构建了一个可靠且高性能的服务,以将特征物化到在线特征存储库,不仅仅保证低延迟访问,而且还保证在服务时间可以访问最新鲜的特征值。
云服务器、云数据库特惠,服务更稳,速度更快,价格更优 前往地址> 云服务器年付3折起 所有机型免费分配公网IP,50G高性能云硬盘(系统盘) 。 英特尔Ⓡ至强处理器 CPU负载无限制,利用率最高为100% 搭配网络增强,包转发能力最高可达30w 个人建站,轻量APP,企业用户等各应用场景均可适用 云数据库年付3折起 MySQL高可用版 提供备份,恢复,监控,数据迁移等产品功能 双机热备,自动容灾 采用高性能SSD硬盘 按需使用,弹性扩展 Redis 提供备份,恢复,监控,按需升级等产品功能 适用所用高
《一个海量在线用户即时通讯系统(IM)的完整设计》(以下称《完整设计》)这篇文章发出来之后有不少读者咨询问题,提出意见或建议。主要集中在模块拆分、协议、存储等方面。针对这些问题做个简单说明。
从上次文章我们知道了最上游的数据采集流程,知道日志数据是如何产生并且传输到我们服务器进行存储的。到了我们的服务器中,会存储在不同的数据库中,数据库是分布在不同系统中,所以需要不断地进行数据流转,不同集群之间、不同地域、不同数据库类型等等之间的数据同步备份,也是十分重要并且我们必须了解的环节。
这本书是公司一位负责数据库的同事推荐的,正好数据中心也在重构和优化,以应对更加海量的数据,所以便花了点时间读完了这本书。全书分了三个篇章:全局概览,从比较高的高度概述了大数据的概念及相关技术;离线数据开发,主要讲解了Hadoop和Hive以及相关的数据建模;实时数据开发,按照各个技术出现的时间先后,依次讲解了Storm、Spark、Flink和Beam。
数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面: 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据生命周期管理方面。
某游戏公司开发了个游戏APP,该公司在APP中会发布一些游戏场景、游戏角色、装备、精美皮肤等内容,玩家在线娱乐,产生充值购买等行为。 业务的构建涉及到几个端:
此款插件由丸子AHCHI开发集成,插件方便小巧,一共有四个优化菜单项,分别为网站加速优化、优化菜单、仪表盘、小工具等。
近日,在给客户做了单机到集群的数据迁移后,发现集群的在线重做日志切换频繁,进而产生了大量的归档日志,对服务器造成了不小的压力。本文是对上述问题的分析处理过程。
关于腾讯轻量与深度归档配合的文章很早就想写了,早期轻量的下行是超千兆的,但是因为前段时间腾讯云调整了入网带宽的策略,顿时感觉这个用法不太合适就搁置了。昨天的时候朋友给我发说对于轻量的入网策略变化了,国内区域入网从原来的 10Mbps 上升到了 100Mbps,于是把这个翻出来还是把它写完吧~
作者|Qing Feng,Peter 译者|CarolGuo 编辑|Emily AI 前线导读:机器学习在 Uber 改善应用程序的用户体验方面发挥着核心作用。鉴于 Uber 业务的规模和范围,我们经常需要创造性地思考如何设计这些系统。譬如,在开发合作伙伴活动矩阵(Partner Activity Matrix,一种基于总体使用趋势的个性化司机体验的新工具)时,我们从基因组可视化的生物医学技术(基因组双聚类)中找到了灵感。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”,(ID:ai-front) 通过使用
oracle各个版本间的主要技术更新 oracle 8 增加数据库创建和存储对象 oracle 8i 整体性能提升 oracle9i 实施应用集群 oracle 10g 支持网格计算 oracle 11g 自我调整 自我管理 oracle后缀中的字母含义: i : 包含internet部署的新功能 g: 专注于新兴的网格计算模型 c: 云服务 cloud oracle中数据库与实例的概念 数据库:信息的物理存储。数据库是物理的,由存储在磁盘中的文件组成 实例:服务器上运行的软件,提供了对数据库的信息的访问
米家、欧瑞博等AI智能硬件厂商大幅度折扣,腾讯也跑到对头阿里的天猫开设了旗舰店,售卖“听听”智能音箱。此外,智能翻译硬件也盯上了双11,搜狗翻译宝Pro推出了“拼购立减200元”,“赢日本6日游”等一系列促销活动。
过去几年,大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据,但我们必须承认这些只是冰山一角。目前,结构化数据仅占到全部数据量的20%,其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据。伴随非结构化数据呈现爆发之势,对象存储市场近两年保持强劲增长,IDC预计,软件定义存储(SDS)市场未来五年复合增长率将达到28.8%。
DB2日志是以文件的形式存放在文件系统中,分为两种模式:循环日志和归档日志。当创建新数据库时,日志的缺省模式是循环日志。在这种模式下,只能实现数据库的脱机备份和恢复。如果要实现联机备份和恢复,必须设为归档日志模式。
压测是目前科技企业及传统企业进行系统容量评估、容量规划的最佳实践方式,本文将基于京东ForceBot平台在大促(京东618、京东双11)备战中的实践历程,给大家分享平台在压测方面的技术变革。ForceBot平台是一款分布式性能测试平台,能够为全链路压测构造千万量级的压测流量,并结合全域流量录制回放、瞬时发压、智能寻点等能力,为整站容量评估与规划提供一站式的解决方案。
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