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。
Paul_King
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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...
cocopeak
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回答:会的，5G时代正在到来，我们个人的数字资产在爆炸式增长，现有的存储方式变得非常局限，要么存储空间太小得不到满足，要么实现不了数据的共享，要么安全性得不到保障。私有云势必会成为未来存储的大趋势，乐视网前高管袁斌认准了这一点，创立了极空间家庭私有云品牌，并将它定义为家庭数字资产大管家，未来市场还是很大的，毕竟需求越来越多。
阿罗
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回答:作为一名IT行业的从业者，我来回答一下这个问题。从当前云计算的发展趋势来看，公有云依然是发展的主流，也是更多行业企业比较普遍的选择，原因有三点，其一是公有云本身能够构建一个庞大的资源整合体系，能够促进行业企业的交流和发展；其二是公有云的扩展空间大且使用成本低，随着公有云逐渐向全栈与和智能云方向发展，未来公有云的优势将更加明显；其三是公有云的技术迭代速度快，同时稳定性及安全性也更有保障，所以目前有不...
April
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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...
BicycleWarrior
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回答:从发展空间来看，Java的发展空间要大于PHP，原因有以下几点：第一，Java有更健全的生态。Java语言除了在Web开发领域被广泛使用之外，在移动互联、云计算、大数据、嵌入式开发等领域亦有广泛的应用，相比于PHP主要应用在Web开发领域有明显的优势。而且有大量的平台型产品是基于Java开发的，比如Oracle系列产品、Hadoop平台等，这为Java的发展和应用奠定了扎实的基础。第二，Java的...
Sourcelink
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...调用外部供应商。基础设施上依赖于搜索、消息中间件、数据库、缓存等。 这是典型的单体架构模式，部署简单，分层结构清晰，容易快速实现，可以满足初期产品快速迭代的要求，而且建立在公司已经比较成熟的 PHP 技术基础...
...调用外部供应商。基础设施上依赖于搜索、消息中间件、数据库、缓存等。 这是典型的单体架构模式，部署简单，分层结构清晰，容易快速实现，可以满足初期产品快速迭代的要求，而且建立在公司已经比较成熟的 PHP 技术基础...
...项垂直业务系统搭建上线、产品端极大丰富用户投资、大数据平台研究并使用 第三代架构特点；SOA治理，使用zookeeper作为注册中心，dubbo做监控和调度中心；cas实现单点登录，使用shiro做权限控制 第四代架构特点；全面启用微服...
...项垂直业务系统搭建上线、产品端极大丰富用户投资、大数据平台研究并使用 第三代架构特点；SOA治理，使用zookeeper作为注册中心，dubbo做监控和调度中心；cas实现单点登录，使用shiro做权限控制 第四代架构特点；全面启用微服...
...以一个All-In-One的项目起步，使用一套MVC框架，对外提供数据的Controller、包含业务逻辑的Service、访问数据库的DAL、定时任务，所有的东西都在一个项目内，然后在半年和一年之后业务发展起来了急需对现在的架构进行重构（说的...
...以一个All-In-One的项目起步，使用一套MVC框架，对外提供数据的Controller、包含业务逻辑的Service、访问数据库的DAL、定时任务，所有的东西都在一个项目内，然后在半年和一年之后业务发展起来了急需对现在的架构进行重构（说的...
...应用都需要有 APM 体系，可以随时分析性能的情况；在大数据时代，随着数据规模的增加以及硬件计算能力的提升，数据库的使用也发生了重大的变化；最重要的，整个 DevOps 也在进化到人工智能时代，监控、服务治理、调度这...
...应用都需要有 APM 体系，可以随时分析性能的情况；在大数据时代，随着数据规模的增加以及硬件计算能力的提升，数据库的使用也发生了重大的变化；最重要的，整个 DevOps 也在进化到人工智能时代，监控、服务治理、调度这...
...的办法就是定时去扫表。 扫表存在的问题是： 1.扫表与数据库长时间连接，在数量量大的情况容易出现连接异常中断，需要更多的异常处理，对程序健壮性要求高 2.在数据量大的情况下延时较高，规定内处理不完，影响业务，...
...越来越有竞争力的服务。还有谷歌云平台对于那些具有大数据和处理需求的客户来说很有吸引力，他们正好可以利用谷歌的基础架构。IBM和Rackspace则提供三巨头之外的选择。企业们较好不要与单一的云供应商绑得太紧。在一个云...
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...
