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:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 当进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务),这些资源能够被快速提供,而我们只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互就可以。云计算主要应用的领域有公有云、私有云、云存储、桌面云、物联网、人工智能、大数据、智能制造、智慧城市等。各行各业也都需要云计算,像政府、金融、电力、教育、交通...
回答:分布式架构是软件系统分布式系统存储是基于存储、服务器、数据库技术、容灾热备等技术的系统集成数字经济时代,各个企业、个人都在生产数据,利用数据,数据也在社会中不断流动、循环,为这个时代创造着价值与机遇。尽管数据如此珍贵,但我们仍然会听到在集中式存储场景中,由于网络攻击、火灾、地震而造成数据故障、丢失等问题。为了防止数据出现故障、数据丢失、服务器出错、数据无法恢复等情况,越来越多企业开始把集中存储转变...
回答:ucloud云 ucloud云飞天 盘古团队 实打实的自研,已经专注这个领域多年。目前盘古支持了ucloud云的众多业务,包括但不限于 块存储(ECS云盘),对象存储(OSS),表格服务(OTS),大规模的分布式文件系统(ODPS业务),分析型数据库(ADS)等。部署规模,数据量,付费用户数,营收,增长率等指标在国内都难有其匹。小米云平台小米云平台既有做开源hbase的(有3个committor)...
回答:分布式处理,分布式系统(其实也包含分布式存储系统)一直把RAS、MTBF、MTTR等作为可靠性衡量指标,但是专业指标是CAP指标,可用性作为其中重要因素之一。CAP理论阐述了在分布式系统的设计中,没有一种设计可以同时满足一致性,可用性和分区容错性。所以一个好的分布式系统,必须在架构上充分考虑上述指标。分布式系统设计中,BASE理论作为CAP理论的折中或延伸,在分布式系统中被大量使用。分布式系统的可...
回答:大数据即海量的数据,一般至少要达到TB级别才能算得上大数据,相比于传统的企业内数据,大数据的内容和结构要更加多样化,数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据,最常见的应用就是大数据分析,大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统,还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据,如:政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据,通过大数...
...兼CTO王涛向CSDN的记者分享了他的观点。 微服务架构催生分布式数据库王涛认为,谈论数据库一定脱离不了应用。从应用程序开发来看,现在很多企业内部的应用开发都在从传统中间件加数据库的烟囱式开发,向微服务架构...
...为两种,缓存在应用服务器上的本地缓存和缓存在专门的分布式缓存服务器的远程缓存 使用应用服务器集群改善网站并发处理能力:通过负载均衡调度服务器来将访问请求分发到应用服务器集群中的任何一台机器 数据库读写分...
...ice,通常使用REST服务实现。 以下一段内容来源于知乎 1. 分布式架构的演进系统架构演化历程-初始阶段架构 初始阶段 的小型系统 应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上通俗称为LAMP 特征:应用程序、数据库...
...著成效,并且运维Redis也比之前更易出现差错。而华为云分布式缓存Redis就很好地解决了自建Redis的一些问题,应用场景也十分丰富。比如很多大型电商网站、视频网站和游戏应用等,存在大规模数据访问,对数据查询效率要求高...
作为一款金融级分布式关系型数据库,SequoiaDB巨杉数据库的分布式数据库架构和面向微服务的云化产品形态,已经帮助包括民生银行、恒丰银行在内的多家大型金融客户实现了大量业务系统的底层数据库云化转型升级。 如今...
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...