从单体应用向较小服务的迁移是目前的主流趋势。投资进行这样的迁移,其动力在于,围绕业务能力构建较小服务,能够提高开发者的生产力。团队一旦成为服务的主人,同时也就成为自身命运的主人,这就意味着可以不受系统中其他服务的限制,自由的对自有服务进行改善和升级。
无代码和低代码开发平台让全世界的人们在不写代码的情况下建立他们的业务和应用,为他们服务。根据 Forrester到2021年,无代码/低代码类别将增长到212亿美元。 在这些平台之前,为企业建立一个应用程序需要雇用有经验的软件开发人员。但现在情况并非如此。今天,许多无代码/低代码平台使独立创作者、艺术家和企业家都有可能自己建立应用程序。 尽管似乎有一个从写代码到使用可视化开发工具的范式转变,但拥有一个后端和前端的基本概念仍然是相同的。要为你的业务建立一个应用程序,你将需要一种方法来连接你的后端和前端。一个叫
Timescale 最近推出了 Dynamic PostgreSQL,这是一种新的云托管选项,可在预定义的 vCPU 范围内扩展数据库容量。这个新选项的宣传亮点是“购买基础容量,峰值需求靠租用解决”,它可以根据负载变化来扩展容量,试图以这种方式解决无服务器产品的不可预测性和可变性问题。
关系型数据库管理系统在数据库技术领域占据主导地位已经多年了。当SQL在1970年代首次出现时,关系型数据库管理系统的使用和受欢迎程度迅速提升。很快,MySQL成为了大多数公司和团队首选的数据库。
Netflix 高级软件工程师 Surabhi Diwan 在 2023 年旧金山 QCon 大会上发表了题为管理 Netflix 的 2.38 亿会员 的演讲。她在演讲中分享了 Netflix 的会员团队为满足 Netflix 不断增长的会员需求是如何实现分布式系统的:架构选型、技术决策和运营语义。
概述:在评测各个云厂商的云数据库的时候,我们经常被各种复杂的数据迷惑,不知道该怎么看数据库的性能,怎么评比价格,怎么选出性价比超高的产品,对于大部分没法试用(原因你知道的,费用太高)的产品,就只能听厂商宣传了,今天我们来一起探讨如何评选出一款性价比超高的云数据库。 PS: 目前主流的云数据库一般分两大类,一类是互联网公司常用的开源数据库MySQL,一类是Windows下标配的SQL Server,这两大类产品都拥有自己的客户群。本次评测也围绕这两类展开。 PPS: 本次参与评测的厂商有:AWS(国际),AW
区块链是一项分布式共享记账技术,其表现形式是:由多个节点参与共同维护的、有统一共识机制保障的、不可篡改、时间有序的密码学账本数据库。区块链把一段时间内的信息打包成一个区块(赋一随机序列),盖上时间戳(用时间序列生成一个哈希值),与上一个区块衔接在一起,形成新的区块。改变区块链中任何一处的数据最终都会引起全区块链反应。 1 区块链的技术特征 区块链的技术特征可以归纳为:多中心,去中心;数据结构与数据库;账本功能;共识;不可篡改,不可伪造;时间序列。 多中心,去中心:区块链技术建立在 P2P 网络上,每个节点
这是SAP HANA曾经反击的文章,今天再次翻出来阅读觉得意味深远。由于过于技术对于两家到底谁优谁劣一直没有定论,不过从SAP HANA问世起至今,SAP和Oracle的战火就从未停止过。 这段时间以来,Oracle 一直试图传播有关 SAP HANA 的负面消息,而且有愈演愈烈的趋势,这真让人难以置信。对此,SAP 的传统做法是走正道,只对这类消息做正面回应。Oracle 所传播的信息几乎是百分之百错误的,他们的目的只有一个,就是保护其现有的营业收入。您只要回顾一下 Oracle 在过去 10 年中对云计
关注技术博客的读者肯定有这样感受,Spring Boot 相关的文章铺天盖地。 仿佛一切都在证明,Spring Boot 已成为Java 程序员必备技能。 未来 Spring Boot 的发展还会更好,说 Spring Boot 是当今最重要的 Java 框架也不为过。今天我们就来推荐一些李刚老师的高能课程,一站式学到并掌握Spring Boot所整合的各种技术!内容涉及: MongoDB RabbitMQ Neo4j Kafka 全文检索 即便你是入门水平,完整学习后,也将能够在企业级Spring Boo
2023年6月14日消息,Zilliz 希望通过战略增强和现在包括免费套餐的具有成本效益的新定价模型,成为 LLM(大语言模型) 支持的应用程序的首选向量数据库选择。该公司刚刚发布了最新版本的 Zilliz Cloud,这是其完全托管的向量数据库服务,具有面向 AI 开发的新功能和增强功能。
独立数据库 这是第一种方案,即一个租户一个数据库,这种方案的用户数据隔离级别最高,安全性最好,但成本也高。 优点: 为不同的租户提供独立的数据库,有助于简化数据模型的扩展设计,满足不同租户的独特需求; 如果出现故障,恢复数据比较简单。 缺点: 增大了数据库的安装数量,随之带来维护成本和购置成本的增加。 这种方案与传统的一个客户、一套数据、一套部署类似,差别只在于软件统一部署在运营商那里。如果面对的是银行、医院等需要非常高数据隔离级别的租户,可以选择这种模式,提高租用的定价。如果定价较低,产品走低价路线,这种方案一般对运营商来说是无法承受的。 共享数据库,隔离数据架构 这是第二种方案,即多个或所有租户共享 Database,但是每个租户一个 Schema。 优点: 为安全性要求较高的租户提供了一定程度的逻辑数据隔离,并不是完全隔离;每个数据库可以支持更多的租户数量。 缺点: 如果出现故障,数据恢复比较困难,因为恢复数据库将牵扯到其他租户的数据; 如果需要跨租户统计数据,存在一定困难。 共享数据库,共享数据架构 这是第三种方案,即租户共享同一个 Database、同一个 Schema,但在表中通过 TenantID 区分租户的数 据。这是共享程度最高、隔离级别最低的模式。 优点: 三种方案比较,第三种方案的维护和购置成本最低,允许每个数据库支持的租户数量最多。 缺点: 隔离级别最低,安全性最低,需要在设计开发时加大对安全的开发量; 数据备份和恢复最困难,需要逐表逐条备份和还原。 如果希望以最少的服务器为最多的租户提供服务,并且租户接受以牺牲隔离级别换取降低成本,这种方案最适合。
这次大猫想聊一下“公有云”这个话题,特别的,是使用微软的Azure公有云服务后的一点感受。
网站数据库和人脑一样重要。所有内容,如评论、文章、用户信息甚至垃圾评论,都存储在里面WordPress数据库中。其中一些对于网站正常运行至关重要,删除这些元素可能会导致网站崩溃或故障。
最近,Pinecone 宣布了其新的无服务器向量数据库的公共预览,旨在降低基础设施管理成本,同时提高生成式人工智能应用的准确性。
SQL Server 是 Microsoft 的关系数据库管理系统(RDBMS)。它是一个功能齐全的数据库,主要用于与竞争对手 Oracle 数据库(DB)和 MySQL 竞争。
在搜索商业智能(BI)工具时,可能每个BI供应商都将其产品称为唯一的“最佳”解决方案进行宣传,晕乎转向。笔者身边有很多在数据中心工作的朋友,也有各种IT信息部的大佬,也见惯了各家上门兜售产品的厂商。
Uber是一款提供出租车预订服务的智能手机应用,为需要搭车的用户和想要载客的司机搭建了沟通渠道。这项服务引起了很大争议,一方面普通的出租车司机抱怨Uber毁掉了他们的生计,另一方面民众担心Uber的司
在云数据库占据主导地位之前,计算数据库成本有一个非常简单的公式:软件成本+硬件成本=数据库成本。如果你选择开源数据库,则软件成本还会降低。 至今,云已经从根本上改变了我们使用和部署软件的方式,但仍有太多人仍在使用这种过时的计算方法。但事实是,在对数据库的总成本进行定价时,还有很多事情要考虑。硬件和软件成本仍然存在,但是你还需要考虑数据库扩容,与现有和将来的系统集成,以及计划内或计划外停机的代价。 在对云数据库的成本进行定价时,至关重要的是事先提出这些问题。在《 The Cockroach Hour》的最
多年来,无数企业为了在其行业市场中领衔,不得不面对时间、资源短缺及其他问题,获得竞争优势有许多绊脚石,例如:时间、资源等。
营销的基本原理是一致的,每个人都喜欢洞察力,因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动,更有效地运作,以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们,对于他们成长中的公司来说,最好的数据仓库是什么时,我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常,他们需要几乎实时的数据,价格低廉,不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下,我们建议他们使用现代的数据仓库,如Redshift, BigQuery,或Snowflake。
云开发扩展能力是云开发团队为开发者提供的一站式云端服务,旨在降低开发者使用云服务的门槛,助力开发者快速开发应用。
编者注: 随着行业对营销和推广效果的重视,数据的作用越来越大。而营销渠道的多样化,也导致数据来源的数量和数据本身的体量都越来越大。如何挖掘,分析和展现各种数据就成为所有公司的一个关注点。众多商业智能解
0 写公众号一年来多来,思维上现在和开始写公众号的时候比,有两个比较大的变化。 第一个变化是对职场个人的行为的分析,放到组织架构这个层面看,才能够看明白更多的道理。人毕竟是群体的动物,脱离了组织没有意义。 第二个变化是技术的分析,结合企业的经营模式来看,才能够看得更清楚。任何企业都是需要赚钱的,这必然会影响到技术本身。 今天我们谈的是Redshift。亚马逊的这款数据仓库云产品可谓非常的成功,同时也是非常的坑人。要理解这里面的坑,不能只看技术。 1 一年前就有人和我说Redshift是个大坑,收费贼贵。
在企业内推行数据化运营,较为可行的方式是启动企业BI项目,让零散的数据都进入到数据仓库中进行数据的清洗整合,最终数据仓库内的数据,按业务分析的需要进行语义转换,通过数据建模的技术将其重新构建成多维分析模型,输送给前端用户使用时,前端用户基本只需按自己的业务分析需求,进行简单的拖拉字段,即可完成自己所需的分析报表需求,并且仅查看到自身权限范围内的数据。
Pivotal正着手对自家定价计划作出重新调整,旨在为客户提供更加简单易懂的技术产品采购流程——这一思路与甲骨文的当前方案如出一辙。 调整后的定价方案于本周三正式公布,我们看到Pivotal为每一家选择了两到三年订购计划的客户提供了同样的计费模式——以CPU数量为基本单位进行软件授权。 适用于以上计费模式的软件为“大数据套件”,其中包括Pivotal Greenplum数据库、GemFire、SQLFire、GemFire XD、HAWQ以及Pivotal HD。该套件同时也提供全部软件包所必需
主讲嘉宾:吴甘沙 主持人:中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承 办:中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍: 吴甘沙:现任英特尔中国研究院院长。在此以前,吴甘沙作为首席工程师主持大数据方面的研究,工作重点为大数据内存分析与数据货币化。 吴甘沙于2000年加入英特尔,先后在编程系统实验室与嵌入式软件实验室承担了技术与管理职位,期间参与或主持的研究项目有受控运行时、XScale微架构、众核架构、数据并行编程及高生产率嵌入设备驱动程序开发工具等。吴甘沙于2011年晋升为首席工程师,同年,他共同领导了公司的大数据中长
作为十一期间数据库圈的一条刷屏新闻,“中国自研数据库超越Oracle登顶全球第一”,确实很吸引眼球。近几天来,又不断有后续消息放出。有热捧的、有唱衰的、有不以为然的,等等不一而足。这里也谈谈我的一点看法。以下材料,引自于TPC官方及蚂蚁金服公开信息。
通俗的讲,Web服务器传送(serves)页面使浏览器可以浏览,然而应用程序服务器提供的是客户端应用程序可以调用(call)的方法(methods)。确切一点,你可以说:Web服务器专门处理HTTP请求(request),但是应用程序服务器是通过很多协议来为应用程序提供(serves)商业逻辑(business logic)。 下面让我们来细细道来: Web服务器(Web Server) Web服务器可以解析(handles)HTTP协议。当Web服务器接收到一个HTTP请求(request),会返回一
从前面两篇教程文章里,我们可以了解到 Serverless WordPress 的低门槛部署,免运维等功能优势。而建站场景中,开发者关注的另一个重点则是成本问题,Serverless 架构究竟如何计费,比起传统模式,它的优势究竟在哪里?本篇文章中,我们将为您做出详细介绍。 使用资源 首先,我们再回顾一下 Serverless WordPress 所用到的云端服务: 模块说明SCF 云函数负责 Serverless Wordpress 的接入层实现,从而运行 WordPressAPI 网关WordPress
Snowflake 是在 Cloud 之上开发的基于云的数据仓库平台,截至目前,亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等流行的云提供商都在支持 Snowflake。
微服务是当前非常流行的技术框架,通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性,可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点,本文包括下面若干内容。
来源:栈外 作者: Brain Halligan ---- HubSpot创立于2006年,专注于为企业提供市场营销及销售方面的软件服务。而在成立6年后,它遭遇了初创企业典型的发展瓶颈:用户留存率和终生价值低,获客回报率徘徊不前,企业规模也迟迟无法扩大。 2012年,HubSpot面对难题实行了大刀阔斧的改革,采取了“Mary-MOFU-Monetization”战略。就在4年后,HubSpot的获客投资回报率从2.5倍上涨到了5倍,企业规模有效扩大。HubSpot的创始人Brain Halliga
前言 微服务是当前非常流行的技术框架,通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性,可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。 为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点,本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1:数据易用性 要点2:主、副数据及数据解耦 要点3:分库分表 要点4:多源数据适配 要点5:多源数据缓存 要点6:数据集市 为了容易理解,本文用一个简化的销
12月26日,国家市场监管总局依法对知网涉嫌垄断行为做出行政处罚决定。责令知网停止违法行为,并处以其2021年中国境内销售额17.52亿元5%的罚款,计8760万元。
在2015数据库技术大会上,我在第二天上午的主会场分享了一个主题:风云再起 - 后IOE时代的Oracle架构变迁与创新。 在大会之前我为这个主题写下的简介是: 随着国内"去IOE"浪潮的起伏,Oracle在中国市场同样面临了来自技术与政策方面的双重挑战,一方面Oracle作为关系型数据库的王者,在分布式、开源开放等方面面临NoSQL等产品技术在细分市场的挑战,另一方面在政策上面临来自国产化、安全合规的挑战;在这个主题中,将和大家分享Oracle在云时代兴起之际的技术革新与挑战应对。 Oracle数据库技术
本文来自作者 陈伟荣 在 GitChat 分享的文章【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架,通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性,可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点,本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1:数据易用性 要点2:主、副数据及数据解耦 要点3:分库分表 要点4
多租户技术(Multi-TenancyTechnology)又称多重租赁技术,用于实现如何在多用户的环境下共用相同的系统或程序组件,并且仍可确保各用户间数据的隔离性。 具体的多租户隔离技术有多种,数据库通常有如下三种。 1. 独立数据库 这是第一种方案,即一个租户一个数据库。这种方案的用户数据隔离级别最高,安全性最好,但成本也高。 优点:为不同的租户提供独立的数据库,有助于简化数据模型的扩展设计,满足不同租户的独特需求;如果出现故障,则恢复数据比较简单。 缺点:增大了数据库的安装数量,随之带来维护成本和购置
前言 微服务是当前非常流行的技术框架,通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性,可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点,本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1:数据易用性 要点2:主、副数据及数据解耦 要点3:分库分表 要点4:多源数据适配 要点5:多源数据缓存 要点6:数据集市 为了容易理解,本文用一个简化的销售
作者:陈伟荣 来自:在GitChat 中分享的【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架,通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性,可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点,本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1:数据易用性 要点2:主、副数据及数据解耦 要点3:分库分表 要点4:多源数据适
Tmfox Venture Partner 一、 洞察 大数据以“降低信息不对称和提高决策有效性”为目标,可广泛作用于几乎所有行业,必然将掀起一场新的革命。目前,大数据已经迎来高速发展的黄金成长期,我们看好其发展趋势,推荐投资者提高对其中蕴含机会的关注度。 从源到流看,大数据涵盖数据入口、数据融合处理、数据应用三个过程;按照物理分层,大数据又可以分为硬件、基础软件、应用软件和信息服务四个维度。每一个细分领域都正在不断演进,存在不少问题也孕育着巨大的机会,万千创业者不断地寻找着新的突破口。 目前制约大数据更好
该文讨论了选择合适的PaaS(平台即服务)对于企业构建和维护应用程序的重要性。文章首先介绍了PaaS的基本概念,然后列举了选择PaaS的七个关键指标,包括供应商管理、自主管理、高控制型、高生产率型、开发语言和框架支持、云效益、架构需求和功能需求。最后,文章提供了评估和选择PaaS的建议和方法,以帮助企业在应用程序开发和部署过程中实现更高的效率和可靠性。
大多数迁移到云计算的企业均期望,这一举措能够帮助他们大幅节省资金。但是,尽管云计算肯定可以帮助企业降低成本,但这些成本并不是自动的。为了最大限度地提高云的成本效益,企业必须有效地管理他们的环境,这其中就包括调整应用程序和云。 云成本优化规划的第一步是了解云服务供应商的收费情况。定价模型会随着云服务提供商的不同而不同——基础设施作为一种服务(IaaS)、平台作为服务(PaaS)或软件作为一种服务——所以,重要的是考虑每个服务类型的完整的定价模型。影响云服务的价格有四大要素:基本服务成本、数据库成本、活动成本和
作者 | 褚杏娟 近日,微软发布公告称,其正在对使用 Bing Search API 的开发人员实施大幅提价,其中一些层级的价格预计将上涨至当前水平的 9 倍。经过全面改革的价目表将于 5 月 1 日开始实行,并适用于全球。 具体价目:https://www.microsoft.com/en-us/bing/apis/pricing-update 微软随后发表声明称,“新的定价模型更准确地反映了 Bing 为持续改进搜索所做的技术投资,包括 Bing Visual Search 和 Bing Entity
Mycat中的概念 数据库中间件 前面讲了Mycat是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而Mycat并没有存储引擎,所以并不是 完全意义的分布式数据库系统。 那么Mycat是什么?Mycat是数据库中间件,就是介于数据库与应用之间,进行数据处理与交互的中间服务。由于前面讲的对数 据进行分片处理之后,从原有的一个库,被切分为多个分片数据库,所有的分片数据库集群构成了整个完整的数据库存储。 如上图所表示,数据被分到多个分片数据库后,应用如果需要读取数据,就要需要处理多个数据源的数据。如果没有数据库中间 件,那么应用将直接面对分片集群,数据源切换、事务处理、数据聚合都需要应用直接处理,原本该是专注于业务的应用,将会 花大量的工作来处理分片后的问题,最重要的是每个应用处理将是完全的重复造轮子。 所以有了数据库中间件,应用只需要集中与业务处理,大量的通用的数据聚合,事务,数据源切换都由中间件来处理,中间件的 性能与处理能力将直接决定应用的读写性能,所以一款好的数据库中间件至关重要。 逻辑库(schema) 逻辑库(schema) 前面一节讲了数据库中间件,通常对实际应用来说,并不需要知道中间件的存在,业务开发人员只需要知道数据库的概念,所以 数据库中间件可以被看做是一个或多个数据库集群构成的逻辑库。 在云计算时代,数据库中间件可以以多租户的形式给一个或多个应用提供服务,每个应用访问的可能是一个独立或者是共享的物 理库,常见的如阿里云数据库服务器RDS。 逻辑表(table) 逻辑表 既然有逻辑库,那么就会有逻辑表,分布式数据库中,对应用来说,读写数据的表就是逻辑表。逻辑表,可以是数据切分后,分 布在一个或多个分片库中,也可以不做数据切分,不分片,只有一个表构成。 分片表 分片表,是指那些原有的很大数据的表,需要切分到多个数据库的表,这样,每个分片都有一部分数据,所有分片构成了完整的 数据。 例如在mycat配置中的t_node就属于分片表,数据按照规则被分到dn1,dn2两个分片节点(dataNode)上。
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