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微服务架构下的静态数据通用缓存机制

在分布式系统中,特别是最近很火的微服务架构下,有没有或者能不能总结出一个业务静态数据的通用缓存处理机制或方案,这篇文章将结合一些实际的研发经验,尝试理清其中存在的关键问题以及探寻通用的解决之道。

  • 2021-06-28
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数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析

层出不穷的新技术、新概念、新应用往往会对初学者造成很大的困扰,有时候很难理清楚它们之间的区别与联系。本文将以数据研发相关领域为例,对比分析我们工作中高频出现的几个名词,主要包括以下几个方面:

  • 2021-06-28
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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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MySQL 亿级数据分页的优化

背景下班后愉快的坐在在回家的地铁上,心里想着周末的生活怎么安排。突然电话响了起来,一看是我们的一个开发同学,顿时紧张了起来,本周的版本已经发布过了,这时候打电话一般来说是线上出问题了。果然,沟通的情况是线上的一个查询数据的接口被疯狂的失去理智般的调用,这个操作直接导致线上的MySql集群被拖慢了。好吧,这问题算是严重了,下了地铁匆匆赶到家,开电脑,跟同事把Pinpoint上的慢查询日志捞出来。看到一个很奇怪的查询,

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SQL实现数据质量DQC实践

在本系列文章中,我们会介绍如何从0到1做DQC。 数据可能由于很多原因而出现错误,比如数据重复,schema变动等。DQC是我们保证数据准确性的第一道防线。好的DQC应当在观察到数据出现问题时,能够自动进行报警,进而通知相关人员进行修复。

  • 2021-06-28
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建设节能型、管理型数据中心新理念、新技术项目研讨会

数据中心发展历程与面临的挑战,如何构建绿色节能和可管理的数据中心,布线系统目前机房存在的问题和未来的发展方向

  • 2021-06-28
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某企业云数据中心技术方案

通过最新的云计算核心技术之一虚拟化技术,整合现有所有应用,整合内容包括WEB、MAIL 、FTP、域控管理、OA 系统、后台数据库等应用,将整个业务系统作统一的规划和部署―,统一数据备份,从而形成自上向下的有效IT管理架构。

  • 2021-06-28
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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

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