我们知道这种监控平台的数据特征一般都是时间序列数据（简称 时序数据），那么相应的这些数据最好是存储在时序数据库中，目前主流的时序数据库有InfluxDB、OpenTSDB、Graphite、TimescaleDB等。其中，InfluxDB是目前监控领域使用较多的时序数据库，并且基于InfluxDB有一套完善的开源解决方案 —— TICK Stack，如下图所示：
数据治理意义重大，传统的数据治理采用文档的形式进行管理，已经无法满足大数据下的数据治理需要。而适合于Hadoop大数据生态体系的数据治理就非常的重要了。
目前云平台逐渐火热起来，国内如：阿里云、腾讯云、华为云等平台，国外如：AWS、Azure、Google GCP等平台，都有不少用户，并在持续的增加中。
数据正在呈几何级数增长，来自社交媒体（微信、微博）以及传感器设备的非结构化数据受到了越来越多的关注，而与传统企业交易系统的结构化数据一起，它们将有可能带来新一轮的产业变革。机器学习，自然语言处理，舆情分析等词汇几乎每天都会出现在媒体的报道当中，然而真正讲它们大规模投入应用的企业却少之又少。 如今，企业CIO们几乎人人都在讨论大数据，许多人认为大数据就是搭一个Hadoop集群，把所有的数据全部存进去，再通过各种各样的API调用进行分析。然而答案并不是这么简单，大数据与IT方方面面
云数据库的RDS 产品，在传统开源的系列里面大致可以选择的是 POSTGRESQL 和 MYSQL 两种，诚然在RDS 的里面大部分产品最终的选择还是MYSQL ，今天不想讨论产品的量，而是想讨论以下产品的难度，RDS 产品在 POSTGRESQL 和 MYSQL 两种产品的难度问题。
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0，但Polardb-X 1.0有其自有特色，仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么，当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时，该如何进行数据库选型？怎么样进行数据同步？其中又会涉及到哪些问题呢？
2022年12月14日-16日，由IT168联合旗下ITPUB、ChinaUnix两大技术社区主办的第13届中国数据库技术大会（DTCC2022）在线上成功召开。本次大会重点围绕时序数据库、图数据技术、实时数仓技术与应用实践、云原生数据库、大数据平台与数据安全等内容展开分享和探讨，为广大数据领域从业人士打造一场年度盛宴。
大家知道 2022 年我又创业了，加入以虎哥 Startup 的 Databend 这个公司担任联创，我也从传统的 OLTP 转战到 OLAP,今年也接触了更多大数据用户。趁着元旦假期整理一下思路，从数据角度和大家聊一下 2022 年数据库发展，这里首先声明这篇文章更多只代表个人观点，大家看看就好，有兴趣后面找机会再交流。
作者：李志勇 来源： http://www.csdn.net/article/2016-03-21/2826611 偶然在网上看到游族网络运维总监李志勇先生进行的一次分享，作为一个运维人，对其中的运维
客如云成立于 2012 年，是全球领先、 国内最大的 SaaS 系统公司。 目前面向餐饮、 零售等服务业商家， 提供软硬一体的新一代智能化前台、收银等 SaaS 云服务，包括预订、排队、外卖、点餐、收银、会员管理、进销存等系统服务，并将数据实时传达云端。我们是客如云的大数据基础架构组，负责公司的大数据架构和建设工作，为公司提供大数据基础数据服务。
作者 | 吴炳锡 中国数据库行业随着 2021 年 7 月 PingCAP 完成 3.4 亿美元融资，估值达到 30 亿美金，把中国数据库行业引爆了。2022 年 12 月 23 日达梦数据库 IPO 顺利过会，如果上市成功预计估值在 500 亿人民币，不出意外的话，这将是科创板最大的 IPO 之一。 那么你知道中国的数据公司有多少吗？据不完全的统计已经超过 300 多家，那 2023 年数据库市场又会是什么变化呢？我这里抛出来 5 个问题借本文与大家讨论一下。 Q1. 中国和海外数据库的差距还有多远？
著名互联网观察家凯文·凯利在《失控》一书里的描述，这场信息社会的进化规律，遵循的是生物学逻辑，呈现出分布式、去中心、自组织的特点。我们目前所看到的金融服务业，都是建基于工业社会的基础技术架构上的：流程化、控制论、标准化、层级制，高度依赖物理空间来提供服务……工业社会的基础架构，决定了工业社会金融业的基本架构。我们有什么理由认为，这一切都是当然的、天生的、会停止不变的呢？
Micro-Batch Processing：100ms延迟 ，Continuous Processing：1ms延迟
使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。
DTS 作为数据交互引擎，以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性，为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合，为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户可以通过 DTS 数据传输服务，一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库，迁移或同步至云数据库 SelectDB 的实例中，帮助企业在短时间内完成数据迁移或同步，并即时获得深度洞察。
8月，在满是酷热的上海，阿里云携手驻云在上海云基地举办了“云时代，企业如何轻松上云”的专题活动， 活动邀请了阿里云市场部总监金杰就目前的云市场和新技术展开了分享和讨论。 用数据说话：45% VS 4%？ 云计算是IT时代的转战互联网+的一大进化，计算能让一个公司在大数据的浪潮中也拥有像阿里巴巴、腾讯一样的技术支撑能力，但在这之前，企业一定要的理解和选择品牌云计算厂商。 阿里云运营总监金杰表示：云计算成为国家基础设施从IT到DT（Data Technology），近几年，云服务增长率为45%，传统 IT整
从2010年Pentaho公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊(James Dixon)首次提出数据湖的概念开始，数据湖十年发展之路可谓是兜兜转转、起起伏伏。在这期间，既有开源厂商们提出的各种营销理念，也有传统存储厂商打造的各类解决方案，更有业界对于数据湖带来的数据沼泽、数据价值探索等问题的深入思考。
Navicat Premium是一套强大数据库管理及开发工具。 通俗点说，就是一种数据库图形化工具，方便用户直接操作数据库。
作者：承哲 摘自：虎嗅 截止2014年，BAT已在中国度过十几个年头，而其各自技术生态根据自身特点均已有所发展，从技术角度各家究竟有何优势，以下做个盘点。 一、百度 百度本身就是以技术为驱动的公司，旗下成功产品都有一个特性就是围绕技术去做。与腾讯不同的是，百度是因为有了技术优势再去补充产品，如百度贴吧、百度百科、百度知道、百度指数等，就是因为百度有了搜索流量后，根据自身发展的需要而加入的产品，做的也十分成功。 所以百度的基因就是要先以技术优势布阵，随后再去将这些技术向商业化的产品转化。 1、搜索引擎技术
随着越来越多的数据涌向企业，通过云服务厂商将数据上云已经成为大多数企业的共识。数据为王的时代，企业需要告别传统上云，让企业应用实现云原生。 数据上云能给企业带来诸多便利。例如，加快企业配置和部署工作，更好地管理资源；云储存带来的高扩展性，可以使得企业获得更多的资源配置等等；然而，企业数字化进程进入到一个新阶段，企业上云不再是传统方式那样把业务放入容器和 VM 中，更应该让业务“生于云、长于云”。企业云化从“ON Cloud”走向“IN Cloud”， 新生能力与既有能力有机协同、立而不破，实现资源高效、应
从传统关系型数据库到云数据库，数据库在不断演进。与此同时，它也发挥着越来越重要的作用。从云计算、新媒体、音视频、云游戏到移动 App，几乎各行各业都离不开数据库。一方面，数据库作为 IT 基础设施的关键一环，对企业业务的发展起着支撑作用；另一方面，数字化在经济社会中不断深入，数据成为核心要素，围绕数据的生产、存储和消费均依赖数据库。
有赞大数据技术应用的早期，我们使用 Sqoop 作为数据同步工具，满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
服装电商零售线上线下一体化帮助解决企业单渠道运营难题，融合线上线下全渠道销售体系，实现全渠道商品信息、价格、服务等环节一体化。
据 PingCAP 介绍，目前他们旗下的 TiDB 数据库产品已经服务海外多家巨头企业，覆盖互联网、科技、金融、游戏等行业。熟悉数据库的开发者都知道，有着基础软件“三驾马车”之一的数据库对一家企业的重要性有多大。
2021第六届中国开源年会 (COSCon'21) 召开在即，作为开源界备受关注的盛会之一，今年大会将采用N+1的模式（1个线上+N个线下分会场，分会场现在有深圳、成都、上海、北京、大连、珠海、无锡、福州。），除了主论坛之外，大会还设置了多个分论坛，包括开源教育、开源治理、女性论坛、开源百宝箱、开源公益、开源与商业、人工智能、区块链、云计算、大数据、开源硬件、操作系统、Web应用开发等技术论坛。具体时间为10月30日至10月31日，为期两天。 作为大会唯一战略赞助商，腾源会与开源社就本次COSCon
系统的数据，就是公司的生命。哪怕是狗屎，我们也要将它冷冻起来冰封以备后用。垃圾的产品设计就比较让人费解，会时不时从冰柜中将屎取出，想要品尝其中残留的味道。
4月1日，杭州沃趣科技股份有限公司（以下简称：沃趣科技）与浙江图灵软件技术有限公司（以下简称：图灵软件）签署战略合作协议。沃趣科技创始人&CEO 陈栋、高级总监 徐江南和市场总监 洪鸿，图灵软件总经理 崔玉增、副总经理 张晓晶和副总经理 曹旭芬等共同出席签约现场。双方将充分发挥各自的行业优势，打通业务生态，联合市场营销，实现方案融合战略升级。
人工智能表现依然强势，3R（AR、VR、MR）和未来医疗领域的融资数量都有所下降。 本周（6.04-6.10）硬科技领域内共发生24起投融资事件，包括4起收购和20起融资。较上一周数量有所上升，但是和上月相比，总的数量发生明显地下降。 其中人工智能领域内有16起，依然占据硬科技领域融资半壁江山，值得注意的是软银一次性收购了谷歌母公司Alphabet旗下的机器人公司波士顿动力和Schaft，不过具体收购金额并未透露。另外，人工智能领域内，本周有不少提供云服务解决方案的公司获得融资，而且金额都
作者｜吴建阳 翁建清 策划｜褚杏娟 AWS Elastic MapReduce(以下简称 EMR) 是集齐数据接入、存储、计算、交互式查询、机器学习等一系列开源社区组件封装的云上托管大数据平台，用户可以基于 EMR 迅速拉起一套大数据集群，用于大规模数据处理、分析，使用时可根据实际业务所需灵活调配计算资源，一定程度上降低底层基础设施运维成本。AWS 是最早将大数据管理平台上云的云厂商，查询其官网发行版本记录，能检索到的最古老版本 EMR-4.2.0 发布日期为 2015 年 11 月 18 日，当是时
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 10月23日数据湖高峰论坛上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新，正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代”。 △ 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示，随着数字化转型进程深入推进，企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化，传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战。云计算的发展正在加
2016年3月18日-19日，由CSDN重磅打造的数据库核心技术与实战应用峰会、互联网应用架构实战峰会将在上海举行。作为SDCC 2016（中国软件开发者大会）系列技术峰会的一部分，活动继续秉承干货实料（案例）为主的内容原则，这两场峰会将邀请业内顶尖的架构师和技术专家，共同探讨高可用/高并发系统架构设计、新技术应用、移动应用架构、微服务、智能硬件架构、云数据库实战、新一代数据库平台、产品选型、性能调优、大数据应用实战等领域的热点话题与技术。 2月29日24点前仍处于八折优惠票价阶段，单场峰会（含餐）门票只需
问题导读 1.本文对大数据做了哪些分类？ 2.对数据进行分类后，如何将它与合适的大数据模式匹配? 如何将大数据分为不同的类别 大数据问题的分析和解决通常很复杂。大数据的量、速度和种类使得提取信息和获得
在这个快速迭代的数字时代，编程语言的排行榜一直是开发者社区关注的焦点。2023年6月，TIOBE编程语言社区发布了最新的编程语言排行榜，其中SQL的排名从第9位跃升至第8位，这一变动在平静的水面激起了层层涟漪，不仅反映了数据科学与分析领域的重要性日益提升，也预示着未来技术趋势的微妙变化。
问题导读 1.如何判断大数据问题是否需要大数据解决方案？ 2.如何评估大数据解决方案的可行性？ 3.可通过大数据技术获取何种洞察？ 4.是否所有大数据都存在大数据问题？ 接上篇： 大数据架构和模式（一）: 大数据分类和架构简介 简介 在确定投资大数据解决方案之前，评估可用于分析的数据；通过分析这些数据而获得的洞察；以及可用于定义、设计、创建和部署大数据平台的资源。询问正确的问题是一个不错的起点。使用本文中的问题将指导您完成调查。答案将揭示该数据和您尝试解决的问题的更多特征。 尽管组织一般情况对需要分
作者 | 潘娟 伴随着互联网应用场景逐渐深入到生活的各个角落，为了确保前端用户的使用体验，对互联网产品的后端架构性能提出了更高的需求。如今，开发以及运维人员正在将工作重心和优化重点放在了后端基础设施的可用性、一致性、扩展性、弹性以及全面自动化管理等能够提升效率的技术能力层面。 1 背景：Kubernetes 环境中的微服务与数据库 应用部署的变化 一方面，在处处充斥着大数据以及高并发场景的今天，后台技术人员往往会花费更多精力在解决『大规模业务数据的存储与应用』等问题上，以确保数据库等基础设施能够
这篇文章我看了之后非常想翻译，为什么呢？一方面我也在学习 Envoy，并且在公司的实际项目中使用 Envoy，另一方面，我确实也在设计一个控制管理端来统一管控多个集群的所有流量，没错我说的是所有的流量管控。目前这个管理系统在内部已经在逐步使用起来了。所以翻译这篇文章，即学习 Envoy 技术，也是想做一个参考，印证我的想法是不是 OK 的，取长补短。
8月22日，杭州沃趣科技股份有限公司（以下简称：沃趣科技）与上海伟仕佳杰科技有限公司（以下简称：伟仕佳杰）签署战略合作协议。沃趣科技创始人&CEO 陈栋、伟仕佳杰（中国）副总裁 王强代表签约，沃趣科技联合创始人&COO 李建辉等出席了本次会议。
随着客户上云的加快，客户越来越希望直接采用云上的数据库系统支撑业务发展，作为服务商来讲，了解云上的数据库的应用场景及常见特性成为必然。否则，将出现与客户交流困难，影响项目成效的麻烦事。今天我们讲五种常见的云数据库，这些内容也是在与客户沟通交流中的常见问题。
大数据存储不是一类单独的产品，它有很多实现方式。EMC Isilon存储事业部总经理杨兰江概括说，大数据存储应该具有以下一些特性：海量数据存储能力，可轻松管理PB级乃至数十PB的存储容量；具有全局命名空间，所有应用可以看到统一的文件系统视图；支持标准接口，应用无需修改可直接运行，并提供API接口进行面向对象的管理；读写性能优异，聚合带宽高达数GB乃至数十GB；易于管理维护，无需中断业务即可轻松实现动态扩展；基于开放架构，可以运行于任何开放架构的硬件之上；具有多级数据冗余，支持硬件与软件冗余保护，数据具有高可靠性；采用多级存储备份，可灵活支持SSD、SAS、SATA和磁带库的统一管理。 通过与中国用户的接触，杨兰江认为，当前中国用户最迫切需要了解的是大数据存储有哪些分类，而在大数据应用方面面临的最大障碍就是如何在众多平台中找到适合自己的解决方案。 EMC针对不同的应用需求可以提供不同的解决方案：对于能源、媒体、生命科学、医疗影像、GIS、视频监控、HPC应用、某些归档应用等，EMC会首推以Isilon存储为核心的大数据存储解决方案；对于虚拟化以及具有很多小文件的应用，EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案；对于大数据分析一类的应用需求，EMC会综合考虑客户的具体需求，推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。在此，具体介绍一下EMC用于大数据的横向扩展NAS解决方案——EMC Isilon，其设计目标是简化对大数据存储基础架构的管理，为大数据提供灵活的可扩展平台，进一步提高大数据存储的效率，降低成本。 EMC Isilon存储解决方案主要包括三部分：EMC Isilon平台节点和加速器，可从单个文件系统进行大数据存储，从而服务于 I/O 密集型应用程序、存储和近线归档；EMC Isilon基础架构软件是一个强大的工具，可帮助用户在大数据环境中保护数据、控制成本并优化存储资源和系统性能；EMC Isilon OneFS操作系统可在集群中跨节点智能地整合文件系统、卷管理器和数据保护功能。 杨兰江表示，企业用户选择EMC Isilon的理由可以归纳为以下几点。第一，简化管理，增强易用性。与传统NAS相比，无论未来存储容量、性能增加到何种程度，EMC Isilon的安装、管理和扩展都会保持其简单性。第二，强大的可扩展性。EMC Isilon可以满足非结构化数据的存储和分析需求，单个文件系统和卷中每个集群的容量为18TB～15PB。第三，更高的处理效率，更低的成本。EMC Isilon在单个共享存储池中的利用率超过80%，而EMC Isilon SmartPools软件可进一步优化资源，提供自动存储分层，保证存储的高性能、经济性。第四，灵活的互操作性。EMC Isilon支持众多行业标准，简化工作流。它还提供了API可以向客户和ISV提供OneFS控制接口，提供Isilon集群的自动化、协调和资源调配能力。 EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。
云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据。基础设施云可以精准地提供这些需求。 云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据。基础设施云可以精准地提供这些需求。 针对大数据的云安全策略 当在大数据使用案例中提及云安全策略时，我们希望任何安全解决方案都能够在不影响部署安全性的情况下提供与云一样的灵活性。在将大数据转移至云上时，以下四个小贴士可以让用户既能享受到云计算的灵活性又能获得
作者: Divakar Mysore等 来源: DeveloperWorks 摘要：本文介绍一种评估大数据解决方案的可行性的基于维度的方法。通过回答探索每个维度的问题，您可以通过自己对环境的了解来确定某个大数据解决方案对您是否适合。仔细考虑每个维度，就会发现有关是否到了改进您的大数据服务的时候的线索。 简介 在确定投资大数据解决方案之前，评估可用于分析的数据；通过分析这些数据而获得的洞察；以及可用于定义、设计、创建和部署大数据平台的资源。询问正确的问题是一个不错的起点。使用本文中的问题将指导您完成调查
本期我们采访的嘉宾是Postgres中国用户会发起人，开源爱好者李元佳先生，目前在华为担任数据库方面的产品规划，曾经在Nortel Networks、NTT、EnterpriseDB负责数据库内核的研
云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据，基础设施。但是无论什么时候对云计算展开讨论，我们都无法回避以下问题： 针对大数据的云安全策
Club Factory由中国公司嘉云数据于2016年创建，是一家时尚、美容和生活方式的电子商务商店，总部位于浙江杭州。其产品有三个特点：非品牌、时尚和低价。为此，Club Factory整合了上百万供应商，无需提前备货。在Club Factory诞生前，嘉云数据的主打产品为爆款易，这是一个SaaS数据智能平台，帮助供应商根据工厂和库存数据做出决策。
数据库与操作系统、中间件组成了基础软件的三驾马车，也是企业 IT 系统必不可少的核心技术。从上世纪 60 年代诞生至今，不论是互联网行业还是银行、电信、制造等传统行业，都依赖着数据库技术的演进。 在步入云原生时代以后，传统数据库在服务可用性、数据可靠性、系统安全性、数据库备份、软硬件投入、系统托管、维护成本、部署扩容、资源利用率等关键方面都有所欠缺。在此背景下，分布式数据库系统获得了令人振奋的发展，云基础设施和数据库进一步整合，弥补了传统数据库的痛点，带来了高可扩展性、全面自动化、快速部署、节约成本、管理便
新基建大背景下，全社会数字化转型步伐加快，数据应用场景更加丰富，大数据洪峰暴涨，大数据处理需求与日剧增。另一方面，计算产业也在不断迭代，推出满足市场需求的产品，为社会提供更方便的大数据工具，以及更强大的算力。
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