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大数据杂谈微信群分享内容。 整个分享分为三个部分: 第一部分,说说我和我的团队眼中的元数据。 第二部分简单介绍如何实现元数据管理的架构。 第三部分,我将通过举例的方式,说明元数据的应用价值。
在刚刚结束的第12期百度技术沙龙,我们邀请到了百度运维部高级DBA经理王龙和飞信互联网产品首席架构师孙朝晖,分别向大家分享了百度数据库架构演变与设计,以及Mysql HandleSocket在动态数据存储中的应用的技术话题。本文对这次百度技术沙龙内容做简单的回顾与总结。

**在大力发展国产技术的时代背景下,银行业进行数字化转型和对安全可控数据服务的需求日益增长。一款的优秀国产分布式数据库应该具备什么样的表现?

大数据不是技术堆砌,而是业务驱动的系统工程。需建立数据采集、存储、处理、服务和治理分层架构,遵循业务导向、成熟稳定、可扩展性和团队适配原则进行技术选型。实施应先评估规划,通过试点验证,再全面推广,循序渐进,持续优化,重视数据质量和成本控制。


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

起初数据的管理方式是文件系统,数据存储在文件中,数据管理和维护都由程序员完成。后来发展出树形结构和网状结构的数据库,七十年代关系数据库理论的提出,以表格形式组织数据,数据之间存在关联关系,具有了良好的结构化和规范化特性,成为主流数据库类型。
编者按:随着互联网、大数据和人工智能等技术的发展,信息资源得到最大程度的共享,但随之而来的海量文件存取的功能和性能问题也日渐突出。

别怕AI抢饭碗,它正逼着我们进化。

火山引擎新一代数据湖如何解决多模态数据带来的关键问题。

对于企业来讲,大模型基础能力是通用的,私有数据和用户行为才是核心资产,如何通过数据库把这些核心资产用好,决定了企业在 AI 时代的核心竞争力。

全球 AI 技术竞速进入深水区, 正以 “产业变革核心引擎” 的姿态重塑商业格局。

本文分享了流存储和 LakeHouse 架构割裂的现状下用户面临的问题和挑战,以及目前业界在融合两者上的趋势。并介绍了流存储 Fluss 如何完美地融入进 LakeHouse 架构,无缝地将 LakeHouse 架构进行实时化改造,以及基于 Fluss 来构建实时 LakeHouse 架构的最佳实践。

掌握 TDSQL Boundless 架构特性、TDSQL-MySQL 并行查询技术,构建分布式数据库技术认知体系

采访嘉宾|Christian Ciceri,软件架构师,Apiumhub 联合创始人,《软件架构指标》作者

本文从 Commons DBCP testOnBorrow 的作用机制着手,管中窥豹,从一点去分析数据库连接池获取的过程以及架构分层设计。以下内容会按照每层的作用,贯穿分析整个调用流程。

在人工智能加速渗透各行各业的2025年,企业如何构建高效、智能的数据基础设施成为核心议题。

本文通过“三个回路”模型,探讨架构师如何在效率、治理与责任之间重新定位自身价值。

“可以说,我们是国内最早引入 Lance 的团队之一。”

我们正身处一场由数据形态与业务模式共同驱动的深层变革之中。