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数据中心技术架构

收录了 数据中心技术架构 频道下的 50 篇内容

京东小程序数据中心架构设计与最佳实践 | 京东云技术团队
京东小程序数据中心架构设计与最佳实践 | 京东云技术团队

小程序平台是怎么保证商家业务的稳定、健康发展,服务好这些外部商家的呢?这里面非常重要的是我们平台对小程序基本流量的运营与监控。如何不让业务的小程序在线上裸奔?如何帮助业务对自身小程序流量的冲高回落有一种直观的把握和监测?如何基于海量数据指导

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架构设计实践五部曲(一):架构与架构图
架构设计实践五部曲(一):架构与架构图

本文是架构设计实践五部曲系列文章的第一篇,架构与架构图。本文将对架构作深入的阐释,并教你什么时候画架构图、怎么画架构图。

透过数字化转型再谈数据中台(三):一文遍历大数据架构变迁史
透过数字化转型再谈数据中台(三):一文遍历大数据架构变迁史

大数据架构的发展可用三个时代九种架构来做总结,其中前四代是传统数据仓库时代的架构,后面五代是大数据架构模式。

架构设计实践五部曲(五):技术架构的战略和战术原则
架构设计实践五部曲(五):技术架构的战略和战术原则

本文是架构设计实践五部曲系列文章的第五篇,技术架构的战略和战术原则。本篇讲述如何保证在做技术架构时,实现一个稳定、出色的系统。

从单体数据湖到分布式数据网格
从单体数据湖到分布式数据网格

我工作过的许多公司,都把成为数据驱动型组织设定为它们的首要战略目标之一。

数据湖与数据仓库的新未来:阿里提出湖仓一体架构
数据湖与数据仓库的新未来:阿里提出湖仓一体架构

近几年,随着数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论始终不断。数据仓库和数据湖的区别到底是什么?本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,在深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设之后,将对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析,阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体。

揭秘腾讯数据中心十八年建设及运营实践

2000年,腾讯第一个IDC在深圳东门建立,2012年9月,第一个微模块数据中心在宝安落地。这中间,腾讯又相继建立了异地IDC、海外IDC、还包括自建数据中心和超大规模数据中心的上线和交付。十七年,腾讯在数据中心建设和运营上积累了一系列的实践经验,也在自主设计、自主建设领域已经取得了丰硕的成果。

Data Mesh的原则和逻辑架构
Data Mesh 的原则和逻辑架构

我们渴望通过数据来增强和改善商业和生活的各个方面,这驱使我们在大规模管理数据方面进行范式转变。

分布式深度学习训练
分布式深度学习训练

在 AICon 北京 2019 大会上,夏磊讲师做了《分布式深度学习训练》主题演讲。

历时三年,苏宁如何建设多数据中心多活的实践项目?
历时三年,苏宁如何建设多数据中心多活的实践项目?

苏宁多数据中心多活项目的建设实践

突围电商大促场景,得物在高可用上的探索与实践|卓越技术团队访谈录
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挖掘得物在高可用架构上的实践、演进,深入了解大促备战是如何进行的,异地多活体系是如何建设的,全链路压测是怎么实践的。

对话黄东旭、关涛、李远策:数据引擎,One Size Fits All 真的能实现么?
对话黄东旭、关涛、李远策:数据引擎,One Size Fits All 真的能实现么?

近年来,一体化数据融合平台的概念逐渐受到关注。那么,真的可以使用一套解决方案应对所有场景吗?一体化数据平台有哪些主流选项?Lambda 与 Kappa 架构各有哪些优势和不足?企业该如何选择适合自己的解决方案?

Data Mesh,数据架构的下一个变革!
Data Mesh,数据架构的下一个变革!

Data Mesh 的潜力既令人兴奋又令人生畏,就像从前的微服务架构一样。

高可用分布式流数据存储设计
高可用分布式流数据存储设计

本次分享介绍京东高可用分布式流数据存储系统的架构。

经典大数据架构案例:酷狗音乐的大数据平台重构

本文是酷狗音乐的架构师王劲对酷狗大数据架构重构的总结。酷狗音乐的大数据架构本身很经典,而这篇讲解了对原来的架构上进行重构的工作内容,总共分为重构的原因、新一代的大数据技术架构、踩过的坑、后续持续改进四个部分来给大家谈酷狗音乐大数据平台重构的过程。

微直播免费报名丨互联网金融、大数据、企业架构、研发体系精选专题

Geekbang微信将直播ArchSummit全球架构师峰会2015(深圳站)的四大专题的精选内容,免费开放微信直播报名,涉及互联网金融、大数据、企业架构、研发体系建设等主题。

与60多位专家相约,了解企业最新研发实践 | ArchSummit
与 60 多位专家相约,了解企业最新研发实践 | ArchSummit

2022 年 12 月 25-26 日,ArchSummit 全球架构师峰会(北京站)将正式开启,同与会者共话数字化转型下的架构升级。

银行业“数据中台”的再思考
银行业“数据中台”的再思考

本文借鉴了互联网公司和两家同业银行的案例,尝试对“数据中台”建设思路进行总结,所提出的架构方案仅供探讨,尚未应用于实际系统建设。

“数据中台”有何不同?丨建设数据中台系列(六)
“数据中台”有何不同?丨建设数据中台系列(六)

数据中台的定位是中心化的企业数据处理平台,企业所有的数据需要输送至数据中台,由数据中台统一进行收集、验证、清洗和转换并集中存储,然后经过数据仓库体系的层层治理将数据按业务主题重新组织,为业务系统和数据分析提供高质量的数据集。同时它具备实时数据处理能力,能在极短时间内完成从数据采集到终端呈现的全链路数据处理,并有能力处理一些基于数据的业务请求,它还配备了人工智能与机器学习的相关基础设施,支持高阶的数据洞察与预测。最后,数据中台通过丰富的接口和协议对外提供完备的数据服务,支撑业务中台与前台应用对数据的全方位需求。

低碳数字化时代,数据中心的转型之道:从制冷到“智”冷 | 白皮书
低碳数字化时代,数据中心的转型之道:从制冷到“智”冷 | 白皮书

高效制冷有赖于制冷系统能效的提升和设备革新,其中冷冻站是数据中心制冷系统的“心脏”所在。

数据中心技术架构专题_资料-InfoQ中文网