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: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...
Lowky
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回答:以mysql为列：1：支撑高并发系统，一定会涉及事务，所以数据库引擎必选innodb，innodb支持事务，事务级别根据业务而定，如果业务数据一致性要求很高，事务就开启序列化级别，这样就完全隔离事务，但是会导致锁资源竞争加剧。mysql的性能有一定的降低。2：读写分离，数据库分成主库和从库，主库负责写数据，丛库负责读数据。注意主从数据库数据一致性问题。3：冷热数据分离，美团，饿了么部分设计采用冷热...
Vultr
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回答:软件产品架构是不断迭代演化的，从单体服务架构发展到现在的服务化、微服务的架构。单体架构单体架构就是所有的业务模块都是耦合在一个项目中，开发、部署都在一起；如果其中一个模块需要上线升级，那么所有模块都要一起启停；在早期，单体架构的项目团队成员需要是全栈，因为前端、后端、数据库都是一波人负责，后来开始进行了逻辑分层，团队也分成了前端 UI 团队、后端和 DBA 团队，每个团队都有自己负责的职责。然而随...
khs1994
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回答:超融合是什么参考维基百科中的超融合定义：超融合基础架构（hyper-converged infrastructure）是一个软件定义的 IT 基础架构，它可虚拟化常见硬件定义系统的所有元素。HCI 包含的最小集合是：虚拟化计算（hypervisor），虚拟存储（SDS）和虚拟网络。HCI 通常运行在标准商用服务器之上。超融合基础架构（hyper-converged infrastructure）与...
mdluo
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回答:从系统架构本身来说，一般系统优化主要从三个方面入手，数据持久层、业务逻辑层和前端展示层。数据持久层限制系统性能主要有两个方面，一是数据库自身的性能，二是对数据库操作的方式，数据库自身相对简单，一般通过优化配置、采用高可用方案、搭建集群或者使用性能更好的数据库来提升性能；数据库操作主要是数据库读写操作，可以通过SQL优化的方式来提升读写速度，或者通过缓存的方式减低并发、提升性能。业务逻辑层代码层面常...
senntyou
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...下游依赖关系图，在故障发生时，开发人员可以借助依赖数据快速定位到问题的来源，极大缩短问题修复时间（MTTR）。借助架构图，我们还可以梳理出系统中存在的强弱依赖，在业务高峰期对弱依赖进行降级，或者针对系统依...
...部署，通过API接口互相通信。通讯协议一般使用HTTP/RPC，数据格式是JSON(是一种轻量级的数据交换格式)，应用集成方式比较简化。优点: 应用内部高内聚，独立开发、测试和部署，应用之间松耦合，业务边界清晰，业务依赖明确...
...于架构师而言，技术的发展是无尽的，在搭建和实践智能数据架构的过程中，架构师们都会或多或少地遇到一些疑惑和挑战，如何解决在架构建设中遇到的某些问题？架构建设的领域又有什么新的行业动态和技术方法？ 近日，...
...于架构师而言，技术的发展是无尽的，在搭建和实践智能数据架构的过程中，架构师们都会或多或少地遇到一些疑惑和挑战，如何解决在架构建设中遇到的某些问题？架构建设的领域又有什么新的行业动态和技术方法？ 近日，...
...于架构师而言，技术的发展是无尽的，在搭建和实践智能数据架构的过程中，架构师们都会或多或少地遇到一些疑惑和挑战，如何解决在架构建设中遇到的某些问题？架构建设的领域又有什么新的行业动态和技术方法？ 近日，...
...。2、流量的敏感性。传统PC和web的应用架构可能不太关注数据量、流量，但移动端、无线端，流量有限，用户非常关注。所以在架构和协议设计以及数据上，要给予非常重点的关注。3、消息的可达性。在PC和web端一般认为消息发...
...时采用这种架构。用redis等缓存挡住并发，用MySQL来存储数据。前端的报表分析直接操作MySQL即可。我并不反对单体架构，反而我觉得很合适，由于初创企业业务形态并不稳定，单体架构其实很容易调整，杀鸡焉用牛刀。 公司是...
...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...
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...
