从本文开始，我们进入了《从分层架构到微服务架构》系列中分布式架构的介绍，本文要介绍的是服务化架构（Service-Based Architecture，SBA）。
本书聚焦于Spring Cloud Alibaba微服务架构实战，全面分析了基于Spring Cloud Alibaba的微服务架构全栈技术原理。
随着互联网世界的快速发展，网站应用的规模也在不断地扩大，这种规模的扩大必然会影响这我们研发的项目的架构体系。
随着互联网技术的发展，每一个业务都与数据息息相关，如搜索，推荐。这些业务有一个共同的特点是连接用户和数据。随着数据量的不断增加，对大数据的处理的要求也就会越来越高，在这期间出现了很多大数据的处理平台和工具，如Hadoop，Storm等。在不同的应用场景中也有不一样的数据架构，那么什么是大数据架构，引用如下的定义：
基于场景的评估方法主要用于评估软件架构的质量属性，如性能、可维护性和安全性等。其中，软件架构分析法（SAAM）、架构权衡分析法（ATAM）、成本效益分析法（CBAM）是三种常用的方法。
交换机的交换架构是框式交换机才有的概念，它最主要的作用是任意输入端可以交换为任意输出端。交换架构的最基本组成为：输入端口、输出端口和连接输入输出端口的交换网络。
现在，我们来总览一下战略、BA、DA、AA、TA五者之间的边界与关系。如下图所示。
首先我们会详细的讲解这两种架构，实现这两种架构的技术工具，还有就是如何决策使用这两种架构。
数据仓库主要有四种架构，Kimball的DW/BI架构、独立数据集市架构、辐射状企业信息工厂Inmon架构、混合Inmon与Kimball架构。不过不管是那种架构，基本上都会使用到维度建模。
Adobe Acrobat是非常流行和广泛使用的一款PDF编辑器，它提供了许多功能和工具，可以轻松地创建、编辑和分享PDF文件。Adobe Acrobat是Adobe Systems开发的一款软件，它旨在提供更好的PDF处理功能，使人们可以更轻松地进行电子文件的处理和管理。在这篇文章中，我们将探讨Adobe Acrobat与微服务架构的关系，并分析它们之间的互动。
首先我们来看看什么是Lambda架构，Lambda演算在编程语言之中是一个编程范式，它遵循如下几个特点：
我想无论是移动端工程师还是服务器工程师，技术成长路线大致都是先熟练(不是熟悉,hahaha)掌握了编程语言、现行开发流行框架和项目业务逻辑后，向着架构师的方向发展。自己搭建一个符合软件工程和项目要求的架构，并在不断实现项目需求的时候一步步完善她设计她，并慢慢和具体框架解耦。当然过程中也是一步步完善自己的编程语言代码的优雅性，可读性，并保持高效的效率。写代码对于个人来说就是一个不断修正，完善自己的过程。最后都是架构，思想，境界的问题了。就像成为了令狐冲这样武侠大咖，无招胜有招，不困惑于具体的编程语言和框架。 当然以上纯属个人扯蛋，ＹＹ。
微服务架构是从单体架构演化而来的。所谓单体架构，指的就是整个互联网系统所有代码打包在一个程序中，部署在一个集群上，一个单体应用构成整个系统。而微服务架构则是将这个大的应用里面的一些模块拆分出来，这些模块独立部署在一些相对较小的服务器集群上，而应用通过远程调用的方式依赖这些独立部署的模块，完成业务处理。这些被独立部署的模块就被称为微服务，而这样的应用架构也被称为微服务架构。
* 全部功能集成在一个工程中，对于大型项目来讲不易开发和维护* 项目模块之间紧密耦合，单点容错率低* 无法针对不同模块进行针对性能优化和水平扩展
人工智能独角兽AI21 Labs刚刚开源了Jamba，世界上第一个生产级的Mamba大模型！
EA过程模型可以表示为一系列七个步骤，在支持任何架构（architecture）观点的过程中都可以遵循这些步骤，以及进行中的管理、治理和通信工作。这必须以迭代的方式完成：架构师必须根据业务上下文的变化（例如新的业务策略）继续在深度和广度上发展。EA开发“步骤”是可以重叠和混合的活动。一步可以在另一步结束之前开始。它不需要遵循严格的瀑布式方法。
介绍 容器技术是这几年IT界的热门话题，各行各业都在研究如何通过容器提升企业软件开发、交付和管理的效率。Docker和Kubernetes的成功使得仅凭几个人也可以轻易管理一个包含上千台机器的庞大的计算集群，并且在这个庞大的集群上部署各种各样的应用。云计算催生了容器技术，而容器技术也改变了云计算 我在Red Hat参与了各种类型的容器项目，见证了客户使用容器平台满足其各种各样的需求。容器技术的应用可谓百花齐放，范围涉及微服务、DevOps到最近的人工智能和深度学习 过去十多年的云计算的历程，其实是一个“去基
Mamba模型由于匹敌Transformer的巨大潜力，在推出半年多的时间内引起了巨大关注。但在大规模预训练的场景下，这两个架构还未有「一较高低」的机会。最近，英伟达、CMU、普林斯顿等机构联合发表的实证研究论文填补了这个空白。
以下是本人参加5.25日ACMUG沙龙（北京站）活动上的分享，增加了对部分内容的解读。希望对广大DBA，在职业规划、选择上能起到一些参考意义。
在开源领域，RPC框架非常多，可以说是一片红海，各种类型的框架，比如Spring Cloud、Dubbo和蚂蚁金服的Sofa RPC等等。 当然这里要说的就是Spring Cloud Alibaba，为什么要说它呢？ 首先，Spring Cloud Alibaba并不是一款纯碎的RPC框架，它是一款微服务治理框架，也就是说无论是你想自研微服务框架还是直接使用开源的微服务框架，那么使用Spring Cloud Alibaba都可以做到开箱即用，并且也可以做到向Spring Boot和Spring Clou
业务架构一方面是企业业务模型和企业战略之间的桥梁，另一方面是企业业务功能之间的桥梁。
Elastic Stack 是 原 ELK Stack 在 5.0 版本加入 Beats 套件后的新称呼。 Elastic Stack 在最近两年迅速崛起，成为机器数据分析，或者说实时日志处理领域，开源界的第一选择。和传统的日志处理方案相比，Elastic Stack 具有如下几个优点： 处理方式灵活。Elasticsearch 是实时全文索引，不需要像 storm 那样预先编程才能使用； 配置简易上手。Elasticsearch 全部采用 JSON 接口，Logstash 是 Ruby DSL 设计，都是目前业界最通用的配置语法设计； 检索性能高效。虽然每次查询都是实时计算，但是优秀的设计和实现基本可以达到全天数据查询的秒级响应； 集群线性扩展。不管是 Elasticsearch 集群还是 Logstash 集群都是可以线性扩展的； 前端操作炫丽。Kibana 界面上，只需要点击鼠标，就可以完成搜索、聚合功能，生成炫丽的仪表板。
下图显示了 Spring Batch 的架构层次示意图,这种架构层次为终端用户开发者提供了很好的扩展性与易用性.
自 2017 年开创性研究论文《Attention is All You Need》问世以来，transformer 架构就一直主导着生成式人工智能领域。
点击上方蓝字关注我们吧 “说到工作被技术替代，可能更多的人想到的是，那些生产线上的工人，怎么都不会想到程序员。但企业一旦上了云，不管是亚马逊云、阿里云还是腾讯云，只要上了，DBA的很多工作就都被替代掉了“ “因为很多数据库管理工具之类的基础设施不用再开发和维护了，DBA的职能将被极大的压缩。要命的是，数据库的管理工具，之前基本是每个公司都会开发一遍，也算是有些技术含量的东西，偏偏这块被云替代了，而且实话说，大厂云的那些工具绝对是小企业比不了的。如果我们的业务上了云，四个人的DBA团队能保住两个人头就
引言 记得第一次接触MVP开发是上大学的时候，当时看了数十篇关于MVP的文章，这里不得不吐槽一下国内技术帖子的质量真是参次不齐啊。看完之后一直懵懵懂懂的，总觉有几处关键的地方没搞清但是文章中却一带而过了，比如： 关于如何在Activity中高效的复用Presenter和View； Mode层定义到什么程度才算是比较理想的解耦； Model层与Presenter层如何比较优雅的相互通信。 抱着这些问题，我自己摸索着构建出了一套个性化风格MVP架构，使用过程中也优化了几次，如今一年多过去了再看这套架构也就算
这篇文章的内容其实很早就写了，并且，我也已经同步在了我的 Github 的一个仓库中（仓库内容还在继续完善中），地址：https://github.com/CodingDocs/awesome-cs-books（阅读原文即可直达） 。
处理长文本算力消耗巨大，背后原因是Transformer架构中注意力机制的二次复杂度。
本文介绍了某省妇幼健康管理系统的建设和数据库架构优化的过程。原有的数据库架构使用了 StarRocks 作为分析层，但随着业务的发展，这套架构暴露出诸多痛点，不再适应妇幼业务的需求。为解决这些问题，该系统选择了将原有架构中的 StarRocks 替换为 TiFlash 组件，并引入了 Yearning 自动化 SQL 审计平台，提高了运维效率和业务扩展能力。新架构在人力成本释放、运维成本降低等方面取得了显著的成效。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 hadoop与大数据的关系? 大数据技术正渗透到各行各业。作为数据分布式处理系统的典型代表，Hadoop已成为该领域的事实标准。但Hadoop并不等于
Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出， 根据维基百科的定义，Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时，同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据，通过流处理提供低延迟的数据，从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。
还记得在十多年前，SaaS鼻祖SalesForce喊出的口号『No Software』吗？SalesForce在这个口号声中开创了SaaS行业，并成为当今市值520亿美元的SaaS之王。今天谈谈『No Server』有关的事， 继OpenStack、Docker 、MiscroService、Unikernel、Kubernetes和Mesos之后，ServerLess正成为Google、AWS乃至创业公司暗战的新战场，它能否成为云计算领域的颠覆性趋势？ 我相信大家也会存在一些疑问： Serverless到
在当今软件开发领域，微服务架构正成为构建灵活、可伸缩、独立部署的应用的首选，微服务架构作为一种灵活而强大的设计模式，通过将系统拆分为独立的、自治的服务，使得应用更容易维护、扩展和升级。本文将探讨微服务项目架构的关键特征和设计原则，帮助读者更好地理解和应用这一先进的软件设计范式。
“架构”一词，仿佛是“熟悉的陌生人”，系统架构、硬件架构、企业架构、缓存架构...... 林林总总， 某种技术只要加上“架构”一词，就好像变得“高大上”起来。
所有这些数据库设计术语都可能令人困惑。在这篇短文中，我将试着解释它们是什么以及它们之间的区别。
在现代计算机系统中，X86和ARM64是两种常见的处理器架构。为了满足不同架构的需求，Docker镜像也需要支持双架构编包形式。本文将介绍Docker镜像双架构编包统一的实践
Feed流：可以理解为信息流，解决的是信息生产者与信息消费者之间的信息传递问题。 我们常见的Feed流场景有：
ENode是什么 ENode是一个.NET平台开源的应用开发框架，为开发人员提供了一套完整的基于DDD+CQRS+ES+(in-memory)+EDA架构风格的解决方案。 ENode的特色是什么 解决CQRS架构的C端的高并发写的问题，以及CQ两端数据同步的顺序性保证和幂等性问题； 将并发写降低到最低，从而做到最大程度的并行、最大的吞吐量； 通过基于分布式消息队列横向扩展的方式实现系统的可伸缩性； 聚合根常驻内存，可以完全以OO的方式来设计实现聚合根，不必为ORM的阻抗失衡而烦恼； 基于EDA的架构，而又自
OceanBase是由蚂蚁集团完全自主研发的国产原生分布式数据库。它的设计初衷是为了满足日益增长的数据处理需求，特别是在金融、电商等对数据库性能、稳定性和扩展性有极高要求的行业中。OceanBase采用了分布式架构和一体化设计，兼具分布式架构的扩展性与集中式架构的性能优势，通过一套引擎同时支持OLTP（在线事务处理）和OLAP（在线分析处理）的混合负载。
此次采访，希望能够将 OceanBase 具有创新性的技术演技历程展现在读者面前，让开发者和业内人士更加深入了解与 OceanBase 数据库有关的一切。
Android 架构一直都是热门话题，从一开始的 MVC ，到目前火爆的 MVP ，再到方兴未艾的 MVVM 。并不能说哪一种架构最好，因为这些架构都顺应了当时开发的趋势。在这里就不对这三个架构一一解释了，如果想要了解更多的同学可以自行搜索。
注：本文更适用于中大型项目，小项目开心就好了。因为时代的原因，对部分词汇描述可能不是那么准确，欢迎指正。
阿里妹导读：大数据与现有的科技手段结合，对大多数产业而言都能产生巨大的经济及社会价值。这也是当下许多企业，在大数据上深耕的原因。大数据分析场景需要解决哪些技术挑战？目前，有哪些主流大数据架构模式及其发展？今天，我们都会一一解读，并介绍如何结合云上存储、计算组件，实现更优的通用大数据架构模式，以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。
6年前面试最常问的并且可以顺利拿到高薪的技能是 Dubbo ，2年前面试，只要你简历上有 Spring Cloud 项目的相关经验，肯定会打动面试官，现在呢？恐怕简历上有Dubbo和简单的Spring Cloud技术和经验是无法让面试官高看你的。 Spring Cloud Alibaba 近几年在受到国内不少开发者的广泛关注，也成为面试比较吃香的一个技能点了，如果你连Spring Cloud Alibaba 微服务生态都没用过，那么你可能就要被时代淘汰了。 有多少程序员要在最近跳槽？看看下面这十几道题是我当
两年前，我们就看到了混合云是IT发展的大趋势，可以说是必然的王者之道。但是，现在随着技术的发展例如云服务的普遍使用，以及产业的变迁例如互联网＋的风起云涌，混合云有了更多的内涵和外延，这一耳熟能详的词有着逐渐被滥用的趋势。
随着互联网的发展，网站应用的规模也在不断的扩大，进而导致系统架构也在不断的进行变化。
研究者称，该方法已被证明在卷积神经网络和循环神经网络上都可以获得业内最优的效果，而所用 GPU 算力有时甚至仅为此前搜索方法的 700 分之 1，这意味着单块 GPU 也可以完成任务。该研究的论文《DARTS: Differentiable Architecture Search》一经发出便引起了 Andrew Karpathy、Oriol Vinyals 等学者的关注。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
