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: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: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...
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...
问题描述:我司有一台ARM架构的华为鲲鹏服务器,以及2台X86的联想服务器,目前想基于三台服务器安装USDP社区版平台?不知道USDP是否支持不同架构CPU的安装呢
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...
大数据时代为数据存储带来压力,越来越多的组织需要在云计算的技术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...
...、云的定义 云就是资源的网络化,云资源就是将多个数据聚合在一起形成巨大的资源池。用户使用这些资源就像使用水电一样方便,从而以更低成本快速提升业务价值;同时将先进的云架构和领先云技术作为服务集成到平台...
...面上云比较困难,比如企业监管制度及合规要求一些核心数据库必须保留在本地数据中心;本地数据中心作为企业固定资产不容易完全抛弃;有些大型集团企业IT架构复杂,全面迁移上云的影响难以评估等等。因此,国内很多企...
...如Nginx) 消息队列(比如ActiveMQ) 缓存系统(比如Redis) 数据库(比如mysql)及ORM框架(比如MyBatis) 如果还可以掌握以下软件系统工作原理的话,你设计的云平台或许能够应对更大规模的企业业务 分布式资源协调 大数据框架...
...,纵向还要打通DaaS, 将企业服务的很多特征、基础能力、数据能力、应用能力集成在一个平台之内。因此,要问用友云的技术先进性如何?是否可以承载企业上云的期望?可以从用友云平台身上找到一些答案。云原生风格架构,...
...可以去网上看 http://www.kerkee.com Intelligent Data Engine:这是数据层,把所有的数据逻辑圈在这层内,它定义了数据请求来源,数据运行逻辑,形成数据流。 举个例子,它能够提供给Application层,不管数据是从缓存读取还是从离线...
...可以去网上看 http://www.kerkee.com Intelligent Data Engine:这是数据层,把所有的数据逻辑圈在这层内,它定义了数据请求来源,数据运行逻辑,形成数据流。 举个例子,它能够提供给Application层,不管数据是从缓存读取还是从离线...
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...