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应用架构之道:分离业务逻辑和技术细节

关于架构这个概念很难给出一个明确的定义,也没有一个标准的定义。 硬是要给一个概述,我认为架构就是对系统中的实体以及实体之间的关系所进行的抽象描述。 架构始于建筑,是因为人类发展(原始人自给自足住在树上,也就不需要架构),分工协作的需要,将目标系统按某个原则进行切分,切分的原则,是要便于不同的角色进行并行工作。

  • 2021-08-09
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零信任实战架构总结

零信任解决的是由于传统边界模型过度信任造成的安全问题,重点是Trust Area内过度信任的问题,零信任打破了信任和网络位置默认的绑定关系,不像传统信任关系是静态不变的,而是动态持续监测各参与对象的安全状态、并对其重建信任评估,然后进行动态调整权限、降权、阻断等强管控手段。我自己认为,动态持续监控、根据对象安全状态进行调整权限。

  • 2021-08-09
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Redis 生产架构选型解决方案

Redis 6.0新特性说明 ? 模块系统新增多个API。 ? 支持SSL/TLS加密。 ? 支持新的Redis协议: RESP3。 ? 服务端支持多模式的客户端缓存。 ? 支持多线程IO。 ? 副本中支持无盘复制(diskless replication)。 ? Redis-benchmark新增了Redis集群模式。 ? 支持重写Systemd。 ? 支持Disque模块。

  • 2021-08-09
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Adaptive Autosar 整体架构理解

在Autosar官网(autosar.org)上,目前CLASSIC PLATFORM 更新到4.4版本,ADAPTIVE PLATFORM更新到19.03版本,期盼已久的Adaptive Autosar终于有了基本构架。Adaptive Autosar 不是针对Classic Autosar的升级替换,它的出现主要面对汽车更复杂的需求,包括自动驾驶、车联网以及域控制等,而传统的ECU依然采用Classic Autosar进行开发,同时他们共存在未来智能汽车中,他们可以通过以太网进行交互。本文主要针对当前Adaptive 的信息进行汇总说明。

  • 2021-08-09
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几种实时数仓架构设计思路

首先需要明确什么是实时数仓,百度百科与维基百科都没有给出具体说明,哪究竟什么才是实时数仓呢?是不是可以通过实时流实时获取数据就是实时数仓?或者说流批一体就是实时数仓?在或者全面采用实时方式,采集和实时计算才是实时数仓? 这个问题在不同企业可能会有不同答案,有些会认为提供实时看板或实时报表就算是实时数仓;另外一些可能觉得数仓提供出去数据必须都是实时才算实时数仓。其实这个问题没有一个标准答案,不同人、场景、企业对它理解是不一样的。记得之前有位上司讲管理岗与技术岗区别

  • 2021-08-09
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HBase性能优化方法总结

默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入HBase时,会按照region分区情况,在集群内做数据的负载均衡。

  • 2021-08-07
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HBase数据库性能调优(1)

配置优化 zookeeper.session.timeout 默认值:3分钟(180000ms) 说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后,ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除,HMaster收到移除通知后,会对这台server负责的regions重新balance,让其他存活的RegionServer接管. 调优: 这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover。设置成1分钟或更低,可以减少因等待超时而被延长的failover时间。 不过需要注意的是,对于一些Online应用,RegionServer从宕机到恢复时间本身就很短的(网络闪断,crash等故障,运维可快速介入),如果调低timeout时间,反而会得不偿失。因为当ReigonServer被正式从RS集群中移除时,HMaster就开始做balance了 (让其他RS根据故障机器记录的WAL日志进行恢复)。当故障的RS在人工介入恢复后,这个balance动作是毫无意义的,反而会使负载不均匀,给RS 带来更多负担。特别是那些固定分配regions的场景。 hbase.regionserver.handler.count 默认值:10 说明:RegionServer的请求处理IO线程数。

  • 2021-08-07
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边缘计算硬件架构介绍

边缘计算包括跨越广泛位置和条件的系统组合,并支持各种用例。某个用例可能需要高功率GPU来实现人工智能(AI),而另一个用例则可能需要低功耗来延长电池寿命。设备的位置,例如微型边缘数据中心或壁挂式工业机柜,对硬件施加了不同的限制。

  • 2021-08-06
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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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2025领军人才领导力洞察启示录

从稳到变:中国中高层领导力图鉴 2020年,是企业外部经济环境从「稳定」向「波动」转变的一个时间点,因此也是企业发展过程中的一个关键分水岭。 在此之前,中国经济保持长期稳定增长,企业战略重心普遍聚焦于规模扩张、效率优化与市场占有率提升。组织运行相对有序,领导者的核心任务是「把事做对」--确保战略落地、流程顺畅、结果可控。在此背景下,中高层领导者的能力模型也更多围绕执行力、决策力和运营管控构建。

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2025年适老化居家生活蓝皮书

居家养老需求现状 1.1.居家养老需求的发展态势:老龄化浪潮与银发经济驱动 1.1.1.老龄化趋势:规模加速、结构深化 全球人口年龄中位数持续增长,正步入老龄化阶段 生育观念的改变和医疗水平的发展正在推动全球人口结构进行深刻而持续的转变。根据 2025 年国际知名投资机构高盛源引I联合国的数据,所发布的全球经济分析报告:自1975年以来,发达经济体的年龄中位数从30岁增加到43岁,预测到2075年达到47岁;新兴经济体从19岁增加到30岁,预测到2075年达到40岁。而到2080年之前,全球65岁及以上人口预计将超过18岁以下儿童数量,全球人口正步入老龄化阶段。

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2025年私处护理品类消费趋势报告

私处护理产品是以维护人体私密部位(主要包括外阴、肛周,女性阴道内部非日常护理范畴,男性阴囊、肛周等)的清洁卫生微生态平衡及肌肤健康为核心目的的日化类或消毒类产品,区别于药用制剂,主要作用为清洁污垢、抑菌舒缓、保湿修护,预防私密部位因清洁不当或环境刺激引发的不适。其配方需符合私密部位黏膜及肌肤的敏感特性,强调温和性与安全性。

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