回答:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多,海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点,暂时没有太好的解决方案,kylin等框架也只是一个折中方案,如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案,分钟级别可以返回。
回答:真利益相关,不请自来,人在中国,刚下...算了,在办公室。帆软,其实大家不知道他是国内做数据分析产品最好的公司。在企业数据分析领域低调做了十几年,入选Gartner市场指南。一开始做报表工具finereport,后来研发BI商业智能finebi,产品打磨了好多年。之后又增值行业化的数据管理解决方案,包括阿米巴经营管理,数字化运营体系搭建项目,很成熟很老牌的厂商。FineReport报表软件是一款纯...
问题描述:USDP大数据部署平台的源码有开源吗?地址在哪里?如果没有开源,为什么网上查到的是开源的,而且在git上查到了你们把操作文档上传的地址,但是没看到源码地址。
回答:超融合架构怎么样?回答这个问题,首先要了解超融合架构是针对传统架构的,相对于传统架构超融合的优势主要体现在以下几点:1.可靠性能更好用服务器构建存储,客户顾虑最多的首先是可靠性,如果需要衡量可靠性:系统的冗余度?通俗的说就是允许硬件坏多少?出现故障后是否完全自动恢复?恢复速度和时间?因为系统处于降级状态下是比较危险的状态,故障窗口越小,出现整体故障的可能性就越小。以下给出详细的系统冗余与恢复机制对...
回答:现在有幸参与传统银行数字化转型,负责技术架构部分的转型设计。高性能的数据架构(High Performance Data Architecture),正是我们架构转型的重点。随着科技的蓬勃发展、社交网络的广泛使用、线上消费的普及、数据挖掘的技术提升等大趋势,全球银行业正迎来一场声势浩大的数字化创新浪潮。数字化为消费者的生活及行为模式带来翻天覆地的变化,也孵化出一批新型的金融科技(Fintech)竞...
...务 架构和模块 架构图 五核心模块及其主要功能 调度平台 使用Nginx方式来调用数据中心,通过注册中心获取数据中心的服务列表 可以合理的根据数据同步的情况,去调用服务;比如数据同步可能存在的顺序性,执行延时; ...
...雀云 CTO 陈恺以及 SpeedyCloud CTO 董伟,全程围绕《面向云平台集群管理及与云应用案例》主题进行分享,大牛与干货齐飞,内容丰富而不失极客调性。SegmentFault D-Day 持续聚集起有追求、技术狂热的开发者们,为大家提供独一无二...
...实时两部分,实时是Storm,离线是Hadoop,数据仓库用Hive,数据挖掘正在从Pig迁移到Spark,大量的数据通过计算之后,存储在HDFS上,最后存储在HBase里面,通过ES来提供多级索引,以弥补HBase二级索引的缺失...... 友盟从 2010 年成立...
...查,故障范围不蔓延。分离式部署的方式,使得系统与云平台系统相独立,避免了计算和存储争抢CPU/内存/网络等物理资源,一旦某一方资源需求骤升导致的另一方资源枯竭,从而影响性能并在整个基础架构中产生的涟漪效应;...
...基础上搭建起能够存储大量结构化和非结构化数据的存储平台。云存储应云而生。 所谓云存储,是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能,将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协...
...据;第四类,从规模来看分为大量数据和小量数据大数据平台第一个要素就是数据源,我们要处理的数据源往往是在业务系统上,数据分析的时候可能不会直接对业务的数据源进行处理,而是先经过数据采集、数据存储,之后才...
...景最近使用科赛发现这个和jupyter长的差不多的在线比赛平台非常有趣,用户可以上传自己的数据,创建自己的项目并且可以使用交互式的笔记本, 支持实时代码,数学方程,可视化和markdonw。让人不经思考它是如何把jupyter集成...
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ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...