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随着数据以指数级增长，超出集中存储和管理的能力，以下是边缘分析如何帮助组织克服这一挑战。随着世界的互联越来越紧密，能够收集和分析数据的智能设备的范围比以往任何时候都要广泛。如今的汽车通过设计中内置的传感器和计算机生成大量数据;零售商店会整理从库存、发货到顾客购买的所有数据;生产可再生电力的风力涡轮机

如今，许多企业将多云视为满足其托管需求的最佳方式。如果企业认为这是适合其业务的方法，则应首先制定数据策略。这将使其能够避免IT基础设施的复杂性，并更好地利用多云基础设施提供的诸多优势。此外，从考虑多云数据管理方法的战略开始，在优化数据管理和最小化风险方面大有帮助。企业功能的多云环境如果企业发现将不同

如果企业没有必要的专业知识来管理云的复杂性，那么将数据分析转移到云的好处可能会消失。以下是一些可以考虑的最佳实践，以避免挑战和最大限度地提高投资回报率。云分析的好处是强大的，许多行业人士正在注意到这一点。据相关企业预测，到2022年，大数据和商业分析将出现显著增长，预计全球这些市场的规模将达到约27

消息队列在消息传递的过程中，如果出现传递失败的情况，发送方会重试，在重试的过程中，可能会产生重复的消息。消息重复的情况必然存在关于传递消息时能够提供的服务质量标准，MQTT协议给出了三种不同的标准：Atmostonce：至多一次，消息在传递时，最多会被送达一次，一般适用于对消息可靠性要求不高的监控场

一、前言高可用（Highavailability，即HA）的主要目的是为了保障「业务的连续性」，即在用户眼里，业务永远是正常（或者说基本正常）对外提供服务的。高可用主要是针对架构而言，那么要做好高可用，就要首先设计好架构，第一步我们一般会采用分层的思想将一个庞大的IT系统拆分成为应用层，中间件，数据

最近由于工作突然变动，新的办公地点离现在的住处很远，必须要换房子租了。我坐上中介的小电驴，开始探索城市各处的陌生角落。在各个租房app之间周转的过程中，我属实有些焦头烂额，因为效率真的很低下：首先，因为跟女友住在一起，需要同时考虑两人的上班路程，但各平台按通勤时长找房的功能都比较鸡肋，有的平台不支持

什么是响应式编程什么是响应式编程，它是一种编程范式？还是一种设计模式？抑或是其他？响应式系统和响应式编程有什么关系？又比如，响应式编程它适用于什么场景？解决什么问题？微软于2011年率先建设了.Net上的Rx库，以简化容易出错的异步和事件驱动编程，迈出了响应式编程的第一步，随后业界为许多编程语言提供

一、业务背景通常在系统研发的过程中，需要不断适配各种业务场景，扩展服务的领域和能力，一般会将构建的产品矩阵划分出多条业务线，以便更好地管理；由于各个业务线的数据入口和管理策略的不同，这样从不同路径下沉淀的数据，可能因为系统边界问题从而被孤立；如果用户数据被分裂，会因为数据不全面给分析决策带来误导；比

前言我们开发中经常用到Redis作为缓存，将高频数据放在Redis中能够提高业务性能，降低MySQL等关系型数据库压力，甚至一些系统使用Redis进行数据持久化，Redis松散的文档结构非常适合业务系统开发，在精确查询，数据统计业务有着很大的优势。但是高频数据流处理系统中，Redis的压力也会很大，

​​上篇文章​​松哥和大家介绍了SpringSecurity中常见的八个权限注解，每一个权限注解都有它自己的使用场景，在这些权限注解中，有两个是后置的权限注解：@PostAuthorize和@PostFilter，这两个都是在目标方法执行完毕之后进行权限处理，具体的用法小伙伴们可以参考上篇文章，这里

本文整理自蔚来汽车大数据专家，架构师吴江在FlinkForwardAsia2021行业实践专场的演讲。主要内容包括：实时计算在蔚来的发展历程实时计算平台实时看板CDP实时数仓其他应用场景一、实时计算在蔚来的发展历程18年5月份左右，我们开始接触实时计算的概念，最初是用SparkStreaming做一

 本篇文章将分享5个很棒但是却不被常被提及的Python库，这些库可以帮你解决各种自然语言处理(NLP)工作。ContractionsContractions它可以扩展常见的英语缩写和俚语。并且可以快速、高效的处理大多数边缘情况，例如缺少撇号。例如：以前需要编写一长串正则表达式来扩展文本数

Labs导读最新消息称，在国务院办公厅电子政务办的指导下，支付宝正基于全国一体化政务服务平台，加快研发全国统一的疫情防控健康码系统。此次健康码在疫情中的应用，是政府冷数据价值变现的重要趋势，是中国大数据红利的开始，将带动上游存储需求空间被打开。当前政务大数据发展存在政务数据“拥”而难“用”、政务平台

上次做了一个知乎的用户学校分析，到底知乎用户是不是人均985呢?引起了很大的讨论。其实，国内的UGC平台，知乎是领军人物，但是又因为它太受欢迎，导致很多其他综合性平台都被忽略了。那么其他平台都有哪些呢?就拿简书来说吧，这是一个和知乎差不多的综合性平台，但因为没有“人在美国，刚下飞机”的这种梗，于是就

数据分片先让我们看一个例子吧我们经常会用Redis做缓存，把一些数据放在上面，以减少数据的压力。当数据量少，访问压力不大的时候，通常一台Redis就能搞定，为了高可用，弄个主从也就足够了;当数据量变大，并发量也增加的时候，把全部的缓存数据放在一台机器上就有些吃力了，毕竟一台机器的资源是有限的，通常我

典型互联网大数据平台架构首先我们来看一个典型的互联网大数据平台的架构，如下图所示： 在这张架构图中，大数据平台里面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来，这部分是属于互联网在线应用的部分，其他蓝色的部分属于大数据相关组件，使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件。你可以看到，大数据平台

【51CTO.com原创稿件】高可用并不是一套整体解决方案，而是由诸多环节组成，一环扣一环，鬼知道为了这些串联起来的环节，我得出多少张牌去应对，才能最终组成一个整个系统的高可用落地方案。​​​图片来自Pexels什么是高可用在定义什么是高可用，可以先定义下什么是不可用，一个网站的内容最终呈现在用户面

由于近期在公司内部做了一次Elasticsearch的分享，所以本篇主要是做一个总结，希望通过这篇文章能让读者大致了解Elasticsearch是做什么的以及它的使用和基本原理。图片来自Pexels生活中的数据搜索引擎是对数据的检索，所以我们先从生活中的数据说起。我们生活中的数据总体分为两种：结构化

 随着闲鱼业务的发展，用户规模达到数亿级，用户维度的数据指标，达到上百个之多。如何从亿级别的数据中，快速筛选出符合期望的用户人群，进行精细化人群运营，是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法，

在之前的一篇文章100行代码爬取全国所有必胜客餐厅信息，我讲到如何爬取必胜客官网中全国各大城市餐厅的信息。虽然餐厅数据信息被抓取下来，但是数据一直在硬盘中“躺尸”。不曾记得，自己已经第n次这么做了。说到这里，要追溯到自己的大学时光。自己从大学开始就接触Python，当时是自己的好奇心很强烈。好奇为什