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什么是业务,什么是业务架构?

一直以来,业务架构始终是架构设计领域一块“难啃的骨头”,架构的核心理念是抽象,而所谓业务,强调的则是落地。如何让抽象的架构设计模式,赋能实际业务产生价值,是业务架构需要解决的问题。

  • 2021-06-29
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2万长文,一文搞懂Kafka

1. 解耦合 2. 异步处理 例如电商平台,秒杀活动。一般流程会分为:1: 风险控制、2:库存锁定、3:生成订单、4:短信通知、5:更新数据 3. 通过消息系统将秒杀活动业务拆分开,将不急需处理的业务放在后面慢慢处理;流程改为:1:风险控制、2:库存锁定、3:消息系统、4:生成订单、5:短信通知、6:更新数据 4. 流量的控制 1. 网关在接受到请求后,就把请求放入到消息队列里面 2.后端的服务从消息队列里面获取到请求,完成后续的秒杀处理流程。然后再给用户返回结果。优点:控制了流量 缺点:会让流程变慢

  • 2021-06-26
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史上最详尽的 MySQL 分库分表文章

o 3.1 水平拆分,垂直拆分都是什么? o 3.2 为什么分表? o 2.3 为什么分库? o 3.4 分布式事务? o 3.5 小结 o 3.6 如何自己实现分库分表?

  • 2021-06-26
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整车数据配置系统及方法

本发明涉及汽车技术领域,公开了一种整车数据配置系统及方法。本发明通过所述数据获取模块获取整车的配置数据及车型版本信息,并将所述配置数据及所述车型版本信息发送到所述数据规划模块,所述数据规划模块基于预设整车需求信息通过所述配置数据及所述车型版本信息确定生产订单信息和车辆识别码信息,所述数据规划模块根据所述生产订单信息、所述车辆识别码信息和所述配置数据确定单车配置数据,并将所述生产订单信息、所述车辆识别码信息和所述单车配置数据发送给数据配置模块,所述数据配置模块根据所述生产订单信息、所述车辆识别码信息和所述单车配置数据对所述整车进行数据配置,使配置数据与车辆实际功能配置一致,避免实车关联错误。

  • 2021-06-24
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大数据测试方法及系统

本申请提供一种大数据测试方法及系统,通过对待进行大数据测试的目标大数据测试业务的目标测试需求执行数据中的实例运行记录进行实例跟踪,并进行分区修复和整区修复,以实现大数据测试处理,得到目标测试需求执行数据中与目标实例相对应的目标测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例。由于确定目标测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例是考虑了分区测试需求执行数据和整区测试需求执行数据的影响的,因而能够快速准确地确定目标测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例,无需耗费较多的时间来确定期望测试实例,这样能够尽可能提高针对目标大数据测试业务的大数据测试效率,以及时地缓解大数据测试过程的停滞。

  • 2021-06-24
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基于大数据和区块链的支付数据处理方法及云服务器

本发明是关于基于大数据和区块链的支付数据处理方法及云服务器,该方法能够对获取到的在线业务数据中的各个支付业务数据进行业务行为分析从而确定出业务标签集,然后通过业务标签集对支付业务数据进行聚类、数据校验结果的关联度的确定以及支付业务数据序列的合并,以实现支付业务数据列表的更新。这样可以根据更新之后的第二支付业务数据列表确定区块链支付设备的设备安全性。如此,通过利用业务标签集对支付业务数据进行聚类、数据校验等数据挖掘和分析,能够摒弃现有的忽略支付业务数据的安全性校验思路,从而基于支付业务数据层面对区块链支付设备进行全面、准确地设备安全性校验,使得设备安全性更加贴近于用户的实际支付业务情况。

  • 2021-06-24
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世纪互联云计算模式下的互联网数据中心

绿色数据中心设计理念,采用多项自主知识产权/专利技术,按需供电,PUE达到1.6,节能环保效果显著。符合TIER4标准设计,高性能、高质量,面向高端企业客户的数据中心。

  • 2021-06-23
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大数据分析调研

大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的整合共享,交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。

  • 2021-06-23
  • 阅读224
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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