数据方向技术架构
收录了 数据方向技术架构 频道下的 50 篇内容
高性能和多级高可用，云原生数据库 GaiaDB 架构设计解析
在高性能和多级高可用方向上的技术架构。
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。
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。
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。
分析型数据库：MPP 数据库的概念、技术架构与未来发展方向
随着企业数据量的增多，为了配合企业的业务分析、商业智能等应用场景，从而驱动数据化的商业决策，分析型数据库诞生了。由于数据分析一般涉及的数据量大，计算复杂，分析型数据库一般都是采用大规模并行计算或者分布式计算来提升它的数据处理能力。
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。
数据中台之结构化大数据存储设计
本文介绍阿里云Tablestore选择哪种设计理念来更好的满足数据系统中对结构化数据存储的需求。
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？
从点线面体谈开发到架构师的转型
本文转载自技术琐话公众号
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。
大数据云的数据交换共享平台的架构探索
本次分享介绍分布式文件系统，分布式数据库上的数据共享交换的架构和实现。
昂贵、复杂、低效... 中小型企业如何打破大数据技术栈困境？
数字经济，已经成为当今经济发展中非常重要的一部分。 与农业经济、工业经济如出一辙，数字经济活动需要土地、劳动力、资本、技术以及相应配套基础设施。
转转数据中台技术架构方法论与实践
在 ArchSummit 北京 2019 大会上，李军讲师做了《转转数据中台技术架构方法论与实践》主题演讲。
演进式数据架构
本文借助于《演进式架构》这本书中关于演进式架构体系的描述，探索我们如何在数据这个领域，设计出演进式数据架构。
基于云场景架构设计的 MySQL 分布式数据库
本次分享介绍华为云原生分布式数据库的技术原理和最佳实践。
解读数据架构的 2021：大数据 1.0 体系基本建成，但头上仍有几朵乌云
以Hadoop为基础的第一代大数据体系架构已基本建成，但是面向未来的更现代的数据平台架构仍有非常多的疑问还没有得到解答。
独家 | 瓜子大数据架构首曝光：掩藏在“二手车”背后的技术思考
这是瓜子大数据技术团队第一次对外技术采访，浅谈大数据架构及对云平台大数据服务选型的思考，有共性也有差异，个中原因值得探讨。
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。
现在是采用湖仓一体的好时机吗？
除了湖仓一体，我们还需要关注哪些数据架构演进方向？
数据库架构优化的 12 种组合方式与风险解读
本文介绍外部环境对数据库架构的影响，以及当前架构中若干热门的技术问题。
促进软件开发及相关领域知识与创新的传播
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