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收录了 数据流技术架构 频道下的 50 篇内容

在数字化转型的浪潮席卷之下,大数据和云计算技术已成为企业创新和发展的关键驱动力。尤其是以京东为代表的电商平台为例,其日常运营中持续生成海量数据,涵盖实时交易记录、点击曝光统计及用户行为轨迹等,这些数据对精准业务决策、深化用户体验优化等方面具有重要意义。
本文介绍了 RocketMQ Connect 的概念,然后讲解了 RocketMQ Connect 的实现原理,对服务发现,配置同步,位点同步,负载均衡都有了初步的介绍,接着以 MySqlSourceConnector 为例讲解了如何自己实现一个 Connector,最后对 Connect API 和生态做了
深入了解测试过程中被测系统的架构与数据流,有助于理解业务逻辑,梳理业务用例以及促进部门协同。

京东JDQ团队结合降本增效的行业趋势,针对开源Kafka在限流技术方面的不足和局限性进行了深入研究,开发出支持多维度、动态以及优先级等限流功能的JDQ带宽管控限流架构。本文将针对Kafka限流存在的问题,以及JDQ限流架构进行深入介绍。

近日,3D存算一体芯片领军企业谦合益邦宣布,其自主研发的全球首款4层3D DRAM堆叠存算一体芯片成功回片并点亮,标志着4层3D DRAM堆叠存算一体芯片从技术验证正式迈入工程落地阶段。

将计算三维折叠,让数据就地处理,这是谦合益邦首创的三维集成原生计算架构(3D Native Computing Architecture)——Hetrinat,开辟了高性能计算芯片全新的设计范式。

今年WAIC上,大模型依然是绝对主角。但相比去年,今年还有一个变化开始变得越来越明显。越来越多企业,不再讨论“模型有多大”,而开始讨论“算力还能不能继续这样堆下去”。GPU、HBM、Chiplet、3D封装、近存计算……

途虎养车 OLAP 平台的演进历程,主要经历了四个关键阶段。

当前大模型推理受限于非均匀数据分布与同构算力架构的严重错配,导致存储冗余、精度浪费与访存瓶颈。本报告提出一套面向大模型推理的跨层协同优化方案。

工业数智化的落地瓶颈正从 AI 算法层转向底层数据基础设施

当 Agent 开始吞噬企业软件,一场“Token 大爆炸”已无法避免。

在AI与数据分析处理技术深度融合的今天,企业数据生态正经历一场深刻的变革。传统数据库架构往往针对特定数据类型设计——关系型数据库处理结构化交易,NoSQL应对海量半结构化或非结构化数据,而向量数据库、全文检索等则服务于更垂直的场景。

本期技术前线邀请蚂蚁集团、东方财富、摸象大数据四位技术专家,系统分享智能体在银行营销、保险产品解读、投研分析与多智能体交易框架中的真实落地经验,提供可直接复用的工程化方法论与最佳实践。欢迎报名,并参与交流。

Uber 工程师对公司数据湖摄入平台的架构进行了重构,从计划批处理作业转向了一个流式优先系统 IngestionNext,将摄入延迟从小时级降低到分钟级。

2026年5月26日,由星环科技自主研发的分布式数据库ArgoDB V6通过中国信息安全测评中心、国家保密科技测评中心联合发布的“安全可靠测评”认证,全面验证其在产品安全与供应链安全领域的端到端防护能力,构建起覆盖研发、产品到生态的全栈自主可控安全体系,能够为各行业核心业务系统提供长期安全、稳定、可靠的数据库支撑。

NVIDIA 通过 DGX Spark 与 DGX Station 将数据中心级 AI 算力下沉至桌面环境,配合 NemoClaw 开源栈提供的安全运行时,为企业构建自主 AI 智能体提供了合规、可控、可扩展的技术底座。

端侧AI的矛盾,不只是模型太大。

那种将数据目录仅视为记录系统的观念已经过时,随之消亡的还有为创建和维护该目录所需的纯手工劳动。在智能体、副驾驶与自主分析的时代,我们需要的是一个通用型人工智能目录——它内嵌于系统之中、具备互操作性、富有韧性,并且专为以机器速度进行推理而构建。

企业数据规模爆发式增长,传统BI工具在灵活性和交互性上遭遇瓶颈。