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15分钟打造你自己的小程序

阿里云小程序 Serverless 提供包括云函数、数据存储、文件存储等一整套后端服务。开发者通过 API 方式即可获取云函数、数据存储、文件存储、音视频、图像处理等服务,不需要关心服务器或底层运维设施,可以更专注于代码和业务本身。

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Alluxio On Kubernetes_车漾 范斌

数据访问的新挑战:1.强大的算力需要匹配的I/O吞吐;2.计算存储分离导致I/O延迟;3.单机缓存无法满足海量数据加速。 Alluxio - 分布式缓存的领导者:面向大数据和AI应用的内存级数据编排系统。

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Dubbo3.0的演进及多语言解决方案的实践-展图

Dubbo 3 背景:? 内部Rpc框架(HSF) 使用Dubbo3.0作为基础,开始在内部落地 ? 云原生时代到来? 互通的价值:Dubbo/Spring Cloud/gRpc? 技术先进性:多语言,协议的开放性,多端的支持,流量控制等

  • 2021-05-06
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EMR弹性低成本离线大数据分析最佳实践

EMR的所有云盘和本地盘都会在节点释放的时候清除数据,磁盘无法独立保存下来并再次使用。Hadoop HDFS会使用所有的数据盘作为数据存储;Hadoop YARN也会使用所有的数据盘作为计算的临时存储。当业务数据量并不太大(TB级别以下)的时候可以使用云盘,IOPS和吞吐相比本地盘都会小些;数据量大的时候,推荐使用本地盘,EMR会维护本地盘的数据可靠性。如果发现在使用中明显的吞吐量不够用,可以切到本地盘的存储上。

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制造企业如何应用大数据技术?

制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。IT行业在制造业的革命过程中发挥了巨大的作用。自动化和机械化的流程产生了大量数据,但大多数制造业者并不能很好的使用这些海量数据。如何充分挖掘海量数据的价值,利用大数据分析技术指导企业经营决策,已成为制造企业最为关注的问题。大数据作为新一代信息技术的关键,逐渐成为新一轮产业革命的核心。

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大数据技术在石油工程中具体业务场景的应用现状

大数据技术在石油工程行业具有广阔的应用前景,加快石油工程大数据技术的研究和应用,对于促进我国油气资源的经济高效开发具有重要意义。本文从大数据平台和钻井、压裂、开发等具体应用场景2个方面分析了大数据在石油工程中的应用现状,指出大数据技术在石油工程中的发展需要建立统一的大数据分析平台,与数字化巨头合作研发,完善石油工程大数据管理机制和技术标准,强化基础、前瞻技术研究,并针对具体应用场景部署实施相关项目,逐步建立石油工程大数据生态系统。

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窥探“大数据”全貌—技术篇、产业篇、企业转型篇

在企业非结构化大数据管理方面,鸿翼股份即将发布新产品InWise易慧。基于Hadoop、自然语言分析(NLP)、机器统计、爬虫技术等,InWise易慧可帮助用户智能化管理企业内部、外部的非结构化大数据,可识别文档内容,实现文件智能分类、监控敏感数据、建立企业舆情系统等。借此契机,让我们一起“窥探‘大数据’全貌”。

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大数据技术在石油工程中的特点及应用现状

大数据技术逐渐成为石油公司与油服公司实现石油工程智能化和降本增效的重要手段之一,目前已成为国内外研究的热点。为了促进大数据技术在油气行业的快速发展和广泛应用,加快石油工程的数字化智能化转型,本文阐述了大数据技术定义和特点,并总结了国内外大数据技术应用现状。

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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基于大数据平台,数据中台、A中台、可视大屏、数据沙箱等构建x城市大脑的数据资源底座。汇聚65个部门、6个区县、28亿条、6000多数据表、1万路视频等数据资源 支撑125个创新应用,确保xx在举办世界能源大会、数字xx创新大赛取得优异成绩。

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从形成设计概念开始,采用一体化设计方案,整合前端设备及后端软件应用,在工程所有阶段有效地优化系统、减少浪费并最大限度地提高项目交付的效率

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