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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。
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。
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。
本文介绍了大数据舆情采集和分析系统的架构。
本文简述大数据分析的技术挑战,数据架构模式,实现更优的通用大数据架构模式,及可以涵盖的典型数据处理场景。
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?
本次分享介绍京东高可用分布式流数据存储系统的架构。
本文介绍大数据分析场景需要解决的技术挑战、主流大数据架构模式及其发展。
腾讯云大数据技术已经从第一代的离线计算,第二代的实时计算,第三代的机器学习,发展到如今以隐私计算、数智融合以及云原生为代表的第四代。
随着大数据计算技术的成熟,上海华瑞银行建设了风险特征计算平台,晚上了平台功能,将产品打造成全行的特征计算平台,并将功能同风险策略、模型等日常场景紧密结合。
在 BASIC 技术中最基础的能力是计算能力,只有不断提升计算能力,才能适应未来应用场景的千变万化。
5 月 6 日,蚂蚁金服副 CTO 胡喜在 QCon 全球软件开发大会(北京站)2019 上做了《蚂蚁金服十五年技术架构演进之路》的演讲。借此机会,也和大家深入讨论了一下蚂蚁金服对金融科技未来的判断,并首次对外曝光了蚂蚁金服技术人才培训体系以及 BASIC College 项目。
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。
随着云时代的到来,无论是公有云、私有云还是 K8S 容器平台,越来越多的企业都希望 Apache Doris 针对云计算这种新型基础设施提供更加深度的适配,以便提供更加灵活强大的弹性能力。
该芯片是全球首款基于 DRAM 的 3D 键合堆叠存算一体 AI 芯片,可突破冯·诺依曼架构的性能瓶颈,满足人工智能等场景对高带宽、高容量内存和极致算力的需求。
后摩尔定律时代,算力如何破局?安谋科技将挥“CPU+XPU”双拳,引领新一轮算力革命。
云原生数据湖致力于扩大公有云市场总量:一方面以低成本优势推动客户上云,另一方面云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值,是一场云厂商的自我革命。
本文主要介绍一些设计思路和常见问题的解决方案,不关注具体计算框架的使用。
一切都会运行在云端,好的架构是包容所有好技术的重要前提。
阿里云希望用这些创新技术服务更多的企业。