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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。
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。
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。
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。
走向更广阔的隐私计算生态
在数据要素战略持续升级的背景下,发展以隐私计算为代表的密态技术,是解决大规模数据安全可信流转的技术手段。
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。
数据已经取代“石油”成为当今世界最有价值的资源。但是,企业或政府等组织却无法发挥其最大价值。这到底是为什么?
聊聊大数据领域和数据仓库方向的技术演进
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?
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。
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。
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。
你还在纠结流计算引擎用哪个好,蚂蚁金服已经开始发力融合计算了
之前机密计算在国内没有真正做起来,是因为它的可信根在 CPU 里面,而国外厂商的可信根无法在国内建立。
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。
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。
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。
以 Hadoop 为基础的大数据体系架构已逐步陈旧,新一代的分析平台以及更发挥 AI 能力的数据平台架构仍有非常多的疑问还没有得到解答。