技术架构与应用架构
收录了 技术架构与应用架构 频道下的 50 篇内容
恒生极速交易系统相关的技术架构与应用发展
本次分享介绍如何解决内存系统的可靠性，如何保证交易系统高可用，以及如何达到纳秒级的交易速度等等。
腾讯云自然语言处理的技术架构与应用
9月7日，云+社区（腾讯云官方开发者社区）主办的技术沙龙——AI技术原理与实践，在上海成功举行。现场的5位腾讯云技术专家，在现场与开发者们面对面交流，并深度讲解了腾讯云云智天枢人工智能服务平台、OCR、NLP、机器学习、智能对话平台等多个技术领域背后架构设计理念与实践方法。
《支付宝钱包技术架构》、《手机 QQ 演化与启示》：QCon 北京 2014 移动应用案例分析专题
距第六届QCon全球软件开发大会（北京站）2014开幕仅剩一个半月，大会演讲嘉宾已经几近确认完毕。大会的演讲内容在官网：http://www.qconbeijing.com，以及InfoQ微博、微信公众帐号的最新播报：@InfoQ、【infoqchina】不断更新。此次为大家介绍本届大会的移动应用案例分析专题。
百度技术沙龙第 35 期回顾：Java 新时代——企业级应用架构与物联网实践（含资料下载）
在2月2日由@百度主办、@InfoQ负责策划组织和实施的第35期百度技术沙龙活动上，来自百度商业运营团队架构组负责人、百度商业运营产品Java开发框架(BJF)的研发负责人谢马林和甲骨文公司Java与嵌入式系统事业部资深业务发展与解决方案顾问慕睿涛分享了在Java方面的的经验与实践，话题涉及“百度商业产品Java技术实践”，以及“拥抱物联网——JavaME的新方向”等。本文将对他们各自的分享做下简单的回顾，同时提供相关资料的下载。
梅赛德斯 - 奔驰的企业级架构逻辑和实践：始终与业务目标对齐
“我们特别强调数字化转型下的企业架构升级，要做到整体与细节的统一性，做到从高阶到细节的一致性，同时去满足细节需求，最终能汇总成一个完整的整体架构。 ”
F5 分享三大技术趋势，现代应用重点关注服务代理和 DNS
所有位置的地方都涉及到代理性的技术存在。
一文读懂阿里云通信的产品体系、技术架构与智能化应用场景实践
在企业使用云通信的过程中，依旧会面临到技术门槛高、系统维护治理难、业务场景适配挑战大等问题，阿里云通信是如何围绕用户需求，打造场景化产品服务体系，面向用户构建安全、易用、稳定、智能的技术系统，用AI能力赋能企业降本提效？
神州云科：超高可用架构，应用可持续性的保证
5 月 25 日，F5 Forum 科技趋势线上峰会成功举行。
北纬三十度集团 CTO 技术合伙人孔凡勇确认担任 ArchSummit 深圳专题出品人
孔凡勇将出品专题「低代码架构实践」，在此次专题中，我们将一同探讨当前低码化架构面临的问题以及对未来的展望。
MySQL 之父，和 Amazon、科大讯飞、宝洁、字节、用友等企业专家齐聚深圳 ArchSummit 架构师峰会！
在新的大模型时代，数字化技术和人工智能正在深刻地影响传统的研发方式，同时开发者也需要提升自己的技能来应对变化。
成长、转型与创业，探讨技术人成长的秘诀 | ArchSummit
好多技术同学都会有同样的困惑，特别是在中国这个环境下，技术人的发展路径有没有统一的模式，在技术上该如何提升，在管理上该如何转变？在ArchSummit全球架构师峰会（上海站）上，我们策划了【技术人成长】专题，本专题就围绕个人发展的技能图谱，找到属于自己的路。
软件技术栈商品化：应用优先的云服务如何改变游戏规则
云服务的发展影响了开发人员构建分布式应用程序的方式。
云原生引领数字世界新未来，应用引擎实现云原生“根”技术创新的突破
全景描绘云原生技术图谱，首个《云原生应用引擎技术发展白皮书》重磅发布！
温世欢确认出席 ArchSummit 深圳，分享《数智化消费金融高可用系统建设实践》话题
温世欢将于会上分享《数智化消费金融高可用系统建设实践》话题，分享 IT 系统在支撑企业渠道拓展、营销获客、风险管控、资产保全、客户服务等方面的数智化演进过程。
华为云顾炯炯：云原生应用传送网络 AND 的实现架构与核心技术分享
摘要：云原生ADN网络的未来，是公有云Internet接入降成本的手段，以及对自建光纤骨干网的补充，有力地支撑 “东数西算”国家新基建布局。
云绑定应用：实现业务逻辑，减轻开发者负担
什么是云绑定应用？
架构师角色的演变：从发号施令到与团队合作
本文探讨了共享架构的文化和架构师角色的演变。
QCon 全球软件开发大会（广州站）即将落地，与你探索数据架构的最佳实践
如何在物理和虚拟层面整合各个分散的领域和数据“孤岛”；如何使用混合多云平台来管理和处理数据；如何凭借计算和存储可扩展性，应对不断增长的数据量；如何在整个过程中融入安全性、可扩展性和适应能力；以及如何在数据提供者和使用者之间的价值链中实现数据集成、数据工程和数据治理自动化等等，都是数据据架构所关心的问题。
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