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万亿级日志与行为数据存储查询技术剖析
数据湖是一种越来越受欢迎的数据存储和分析方法,可解决处理海量异构数据的难题。云上数据湖解决方案的核心架构原则SSOT,即一份数据满足不同形态、不同引擎、不同大数据云产品的绝大部分大数据需求,无需数据移动、冗余,极大程度的降低用户云上存储成本。
与开放文件格式相比,开放存储 API 屏蔽了底层的文件格式的具体实现,Doris 可以通过自身存储格式中的高级特性,如丰富的索引机制来加速数据访问。
作为一家巨型跨国企业,华为在170多个国家同时开展各种业态的业务,华为的数据底座是支撑华为业务运营的关键。
面对行业变革,总要有人先吃螃蟹。
模块化的Lakehouse架构将成为企业的优选。
在企业的IT基础架构体系中,数据是非常重要的一个部分,而数据又都是存在存储设备里面,故存储设备的选型及相关的技术,便显得非常重要。
多年来,大数据技术经历了几轮更迭,在计算、存储、大规模落地等层面均取得了不错的进展,并在不断的成长和成熟,整个生态领域也得到了快速发展。
人工智能的巨大突破对社会发展产生了重大的影响,使AI技术得以更普遍地下沉到更多的应用场景,AI 将驱动各行各业“质变”,高品质、多样性、大规模的智能数据集建设是AI技术应用竞争关键要素之一,在建设大规模数据集过程中,E级别的安全数据资产必将带来高昂成本支出、及各种质量风险隐患,通过安全生产、表治理、存储与计算治理、平台治理、以及分级存储、智能调度等新技术手段降本增效,有效治理表量级50%、存储与计算优化超40%,年度节约成本近亿元。
本文将介绍微服务架构设计中的设计模式、原则及最佳实践。
单机版发布,补齐OceanBase产品矩阵又一块版图。
就在本周五,QCon 上海落地,为你分享下一代 Data for AI 技术架构探索
亚马逊云科技“智能湖仓”架构,为解决客户现实挑战而生,为处理复杂场景而设计。2021年6月24日,亚马逊云科技针对数据及数据分析等服务持续发力,推出引领大数据未来的“智能湖仓”架构,成为云计算领域红极一时的创新应用。
本期,网易数据科学中心总监余利华现身大咖说,他将结合自身在大数据领域的从业经历,分析大数据技术应用逐步升级的脉络,解读背后的业务需求与认知陷阱。
Snowflake 换 CEO,不只是人事变动,而是数据架构的时代信号:数仓黄金时代正在谢幕,Agentic Data Stack 正在登场。
本篇文章就结合龙石数据的理论研究和实践经验,帮助大家揭开数据治理的面纱。
元数据管理是扩展性和性能瓶颈的关键所在。
流存储和 LakeHouse 架构割裂的现状下用户面临的问题和挑战。
我先抛出一个问题:有没有可能只有一份数据就满足所有大数据场景?我们带着这个问题以及对这个问题的疑问和各自心里的答案,开始今天的思想碰撞吧。
过去二十年,数据平台的发展随着互联网时代的崛起而不断加速。BigTable,奠定了现代大数据技术的基石。