日增数据超10PB!揭秘沃尔玛Lakehouse架构选型之路
沃尔玛系统产生了世界上最大和最多样化的数据集之一,每天数据增长超 10 PB。来自许多不同的来源及其支持的后端系统,一系列大量的业务事件流被发送到主要由 Apache Kafka 支持的消息传递层。 沃尔玛团队强烈希望扩展近乎实时的决策制定,如事件驱动架构的显着增加、来自生产数据库的变更数据捕获 (...
【亿级数据专题】「高并发架构」盘点本年度探索对外服务的百万请求量的高可靠消息服务设计实现
前提回顾 在深入研究了 “【亿级数据专题】「高并发架构」盘点本年度探索对外服务的百万请求量的API网关设计实现” 设计实现后,我们意识到,尽管API网关为服务商提供了高效的数据获取手段,但实时数据的获取仍然是一个亟待解决的问题。 目前,轮询作为一种常见的解决方案,其效率却不尽如人意,且易导致机器资源...
【亿级数据专题】「高并发架构」盘点本年度探索对外服务的百万请求量的API网关设计实现
背景介绍 公司对外开放的OpenAPI-Server服务,作为核心内部系统与外部系统之间的重要通讯枢纽,每天处理数百万次的API调用、亿级别的消息推送以及TB/PB级别的数据同步。经过多年流量的持续增长,该服务体系依然稳固可靠,展现出强大的负载能力。 高性能API网关 各个业务系统如商品中心、交易平...
[帮助文档] Data Exchange提供集成和转换工具, 以帮助用户更好地订阅数据产品、使用数据产品。用户可以使用这些工具将数据产品与其现有的数据架构集成, 或者对数据进行必要的转换和加工, 以满足特定的业务需求_Data Exchange
Data Exchange提供集成和转换工具,以帮助用户更好地订阅数据产品、使用数据产品。用户可以使用这些工具将数据产品与其现有的数据架构集成,或者对数据进行必要的转换和加工,以满足特定的业务需求。第一步:订阅数据集进入云市场,查找感兴趣的数据集商品,进行选购。云市场第二步:查看数据集订阅后,可进入...
[帮助文档] 本手册旨在提供产品战略和功能、集成架构和模式、运营模式、以及中国实践等四方面的指导和建议, 帮助客户在阿里云上构建面向中国市场的“Salesforce中国客户360”。_Salesforce on Alibaba Cloud(Salesforce)
背景信息阿里云携手 Salesforce,已将 Customer 360 引入中国。阿里云上的 Salesforce 包含两个部分:Salesforce 社交电商和社交营销,分别是我们专为中国打造的电商与营销产品Salesforce 的全球核心产品,包括销售云、服务云和平台云《中国架构数据手册》旨在...
TiDB亿级数据亚秒响应查询整体架构
1 TiDB的优势与传统的单机数据库相比,TiDB 具有以下优势:纯分布式架构,拥有良好的扩展性,支持弹性的扩缩容支持 SQL,对外暴露 MySQL 的网络协议,并兼容大多数 MySQL 的语法,在大多数场景下可以直接替换 MySQL默认支持高可用,在少数副本失效的情况下,...
基于 ACK Fluid 的混合云优化数据访问(一):场景与架构
作者:车漾(必嘫)本系列文章将介绍如何基于 ACK Fluid 支持和优化混合云的数据访问场景。概述在 AI 和大数据时代,算力即正义,强大的算力推动了源源不断的创新。然而,企业自建的算力集群存在资源容量和弹性能力相对有限的问题,在业务低谷时可能会面临高昂的资源闲置成本,而在业务高峰时...
[帮助文档] 数据查询DQL和数据操作DML的架构设计核心要点
为了方便用户操作Transactional Table 2.0,MaxCompute计算引擎对SQL全套的数据查询DQL语法和数据操作DML语法进行了支持,并且SQL引擎内核模块包括Compiler、Optimizer、Runtime等都做了专门适配开发以支持相关功能和优化。本文为您介绍数据查询DQ...
数据隐私为先:EMQX Cloud BYOC 架构解析
随着物联网的飞速发展,保护数据隐私和安全变得愈发重要。构建一个安全、可靠、可扩展的物联网基础设施成为企业的首要任务。 EMQ 近期推出了 EMQX Cloud BYOC,采用了以数据隐私为先的架构,为解决这些问题提供了一个理想的方案。用户可以在自己的云环境中部署 MQTT 集群,完全掌控自己的数据隐...
【数据架构】Netflix 万亿级实时数据基础架构的四个创新阶段(下)
挑战 挑战 1:自定义用例需要不同的开发人员和运营经验。(Figure: A/B test to select the best artwork to personalize to the user,我先举两个自定义流处理用例的例子。计算推荐的流式基本事实。为了让 Netflix 推荐算法...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。