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百亿规模API网关服务Shepherd的设计与实现

在微服务架构下,服务拆分会让API的规模成倍增长,使用API网关来管理API逐渐成为一种趋势。美团统一API网关服务Shepherd就是在这种背景下应运而生,适用于美团业务且完全自研,用于替换传统的Web层网关应用,业务研发人员通过配置的方式即可对外开放功能和数据。本文将介绍美团统一API网关诞生的背景、关键的技术设计和实现,以及API网关未来的规划,希望能给大家带来一些帮助或者启发。

  • 2021-06-28
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万字长文带你了解ETL和数据建模

ETL是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load )的简写,它是将OLTP系统中的数据经过抽取,并将不同数据源的数据进行转换、整合,得出一致性的数据,然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程

  • 2021-06-28
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基于Python的人工智能开发_算法

计算器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

  • 2021-06-29
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全国移动通信市场分析(ppt71页)

目前影响用户满意度的各因素中,网络的覆盖范围和语音质量等仍是最重要的因素。但是总体上用户对于网络等硬件因素的满意度相对高于其他因素,这些因素逐步从驱动用户购买的因素,发展为移动运营商的市场入门票。

  • 2021-06-29
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容器化管理架构之K8S集群概述

云计算和容器技术开启全新的系统架构和思维方式。越来越多的公司开始将他们的工作负载转移到云中,应用程序变成了复杂的系统,由多个集成且不断发展的小部件组成,为了解决容器云的管理谷歌推出了容器编排系统Kubernetes,各公有云厂商也各自提供自己的类Kubernetes编排系统比如GKE,EKS,AKS等

  • 2021-06-29
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Redis 大数据量(百亿级)Key存储需求及解决方案

该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签、移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id、ip等数据。在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询。由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步mapping的数据才能命中DMP的人口标签,无法通过预热来获取较高的命中,这就跟缓存存储带来了极大的挑战。经过实际测试,对于上述数据,常规存储超过五十亿的kv记录就需要1T多的内存,如果需要做高可用多副本那带来的消耗是巨大的,另外kv的长短不齐也会带来很多内存碎片,这就需要超大规模的存储方案来解决上述问题。

  • 2021-06-26
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基于Flink商品实时推荐系统(附源码)

之前一直给大家推荐的是关于 Flink 的介绍和知识点,可以在历史文章搜索了解。总的来说,现在还挺缺这种真正实战的项目分享出来,尤其是把源代码分享出来的,近期我在 GitHub 观察到一个不错的 Flink 项目,然后也和作者交流了下,于是在这里做一个分享。所以,那些平时问我有没有 Flink 项目的可以看过来了。地址在 :https://github.com/CheckChe0803/flink-recommandSystem-demo 下面介绍下这个项目。

  • 2021-06-26
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数据中心IT基础架构的整合管理

完整的服务开通,将操作系统安装和应用堆栈部署,以及补丁安装统一在一个连续的任务中,支持操作系统镜像和脚本化安装.

  • 2021-06-26
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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