云数据库ClickHouse核心技术解析

2020年ClickHouse就是一批黑马，成功脱颖而出，在各大互联网都受到青睐，头条、腾讯、快手、阿里都在使用ClickHouse，下面我们一起来学习一下阿里巴巴在ClickHouse中的经验分享。

2021-04-25
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数据成本治理在有赞的实践-更木

有赞是通过 SaaS 起家的，经过多年的数据沉淀，有大量数据，可以说是一家大数据公司，但是有赞的最终目标是成为 AI 公司。在这个阶段，数据积累到一定体量，数据治理是非常有必要的。数据治理的最终目的也是服务 AI、做智能应用，发挥数据的价值，而质量和成本是数据价值的核心所在。在有赞，是如何衡量质量好坏、成本高低的？又是如何依靠产品，结合运营的手段，提升质量，降低成本的？本文，为你揭晓

2021-04-25
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AI 终极问题：我们的大脑是一台超级计算机吗？

脑科学作为人类科学的最后前沿已取得重大发展。但截至目前，我们仍对大脑的诸多奥秘一知半解。是否可以将我们的大脑比拟为一台超级计算机？脑机接口的未来将如何发展？

2021-04-25
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企业级SaaS业务中台化探索与实践-汤奕

背景:核心挑战点是什么? 1.复杂度的挑战业务复杂度:问题域本身过于庞大而复杂。技术复杂度:来源于各种非功能性需求，业务与技术复杂度耦合。 2.组织上的挑战上层的目标过于概括、抽象，无法落地。当下层发生矛盾时，没有方法和依据来做出有效的决策。

2021-04-25
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郑锴-数据湖存储架构选型

数据湖技术在大数据领域炙手可热，随着在云上的广泛部署和应用，其业务价值逐渐获得业界共识。传统的大数据平台如何基于数据湖架构进行平台升级，享受新一轮的技术发展红利？郑老师着重跟大家分享了数据湖架构和应用在存储上面临的主要挑战，以及方案选型和最佳实践。

2021-04-25
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云数据库ClickHouse分析业务最佳实践

阿里云数据库ClickHouse二级索引功能近日已正式发布上线，主要弥补了ClickHouse在海量数据分析场景下，多维度点查能力不足的短板。在以往服务用户的过程中，作者发现绝大部分用户对ClickHouse单表查询性能优化问题感到无从下手，借此机会，本文会先为大家展开介绍ClickHouse在单表分析查询性能优化上的几个方法，基本涵盖了OLAP领域存储层扫描加速的所有常用手段。在解决过各种各样业务场景下的性能优化问题后，作者发现目前ClickHouse在解决多维搜索问题上确实能力不足，一条点查常常浪费巨大的IO、CPU资源，于是云数据库ClickHouse自研了二级索引功能来彻底解决问题，本文会详细介绍二级索引的DDL语法、几个典型适用场景和特色功能。希望可以通过本文让大家对ClickHouse在OLAP场景下的能力有更深的理解，同时阐述清楚二级索引适用的搜索场景。

2021-04-25
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信息系统安全等级保护基本要求

计算机信息系统可信计算基对外部主体能够直接或间接访问的所有资源（例如: .主体、存储客体和输入输出资源）实施强制访问控制。为这些主体及客体指定敏感标记，这些标记是等级分类和非等级类别的组合，它们是实施强制访问控制的依据。计算机信息系统可信计算基支持两种或两种以上成分组成的安全级。计算机信息系统可信计算基外部的所有主体对客体的直接或间接的访问应满足:仅当主体安全级中的等级分类高于或等于客体安全级中的等级分类，且主体安全级中的非等级类别包含了客体安全级中的全部非等级类别，主体才能读客体。

2021-04-25
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搜索推荐Serverless架构和业务中台技术实践-沈敏

TPP（阿里个性化平台）是阿里巴巴集团的大规模 Serverless 平台和搜索推荐业务大中台，核心价值是支持业务快速迭代，让用户只关注自己的业务逻辑，除服务搜索推荐外同时涵盖优酷 / 菜鸟 / 盒马 / 饿了吗 / 阿里健康等 62+BU，2018 年双 11 峰值达到 270w+QPS。TPP 以 Serverless 架构为基础构建搜索推荐业务大中台，提供 Faas（函数计算），SpringBoot，全图化等多种开发方式，24 小时自动弹性和流量调度让千级别推荐场景自动伸缩，实现资源利用率更大化，让开发同学从运维中解放。图化算子化方案让用户更快构建标准流程和扩展，让用户进一步专注于业务逻辑，性能和效率得到大幅提升

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