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2.4-基于流量的灰度发布和自动弹性实践

? Knative Pod 自动扩缩容 (KPA)? Pod 水平自动扩缩容 (HPA)? 支持定时 + HPA的自动扩缩容策略 ? 事件网关(基于流量请求的精准弹性)? 扩展自定义扩缩容插件

  • 2021-05-06
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2019 《5G承载光模块》白皮书 中国信通院

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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4-马庆祥-3-FFA2019分论坛企业实践-马庆祥 - 修改版

问题: Problems: ◆大白同学:第一次用Flink进行业务开发,终于要上线了,如何配置并行度啊? dabat: I am a newer of Flink, the job is coming online, how to configure parallelism? ◆小明同学:江湖救急,业务线数据流量突增,现在积压了大量的数据,该咋办呀? xiaoming: Help, business line data tafe suddenly increased,anda large amount of data has been accumulated, what should Ido? ◆红红同学:通过调高并发总算是扛住了流量高峰,要不要把多余的资源还回去呢? honghong: We managed to keep up with the traffic peakbyincreasing concurency, do we need to return the extra resources?

  • 2021-06-29
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企业大数据仓库架构的建设思路

随着互联网规模不断的扩大,数据也在爆炸式地增长,各种结构化、半结构化、非结构化数据不断地产生。新环境下的数据应用呈现业务变化快、数据来源多、系统耦合多、应用深度深等特征。那么基于这些特征,该如何构建数据仓库呢?我认为应该从稳定、可信、丰富、透明四个关键词入手。其中,稳定要求数据的产出稳定、有保障;可信意味着数据的质量要足够高;丰富是指数据涵盖的业务面要足够丰富;透明要求数据构成流程体系是透明,让用户放心使用。

  • 2021-09-13
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关于元数据,全网最通俗易懂的文章

通常一款元数据管理工具应具备元模型设计、元数据采集、元数据分析、数据地图展现等核心功能,我们试着改编小蝌蚪找妈妈这个故事,在改编的过程中理解这几个核心功能,前提是我们假设所有动物共同构成了一个庞大的数据体系,小蝌蚪们Mother的具体数据已经存在于此体系之中(鲤鱼系统、鳄鱼系统、乌龟系统)。

  • 2021-09-17
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大数据平台建设方案

大数据管理平台是基于大数据分布式的架构以及大规模并行处理系统,支持秒级处理TB乃至PB级别的海量数据;通过高可用的消息队列保障实时数据完整性,同时支持海量事件流和数据流的计算处理,完美支撑IOT数据采集需要;完整支持ANSI标准SQL查询,兼容各种主流BI产品,可满足不同层次分析用户需求;最新的机器学习模型支持,可快速完成数据的分类、预测、推荐等高级数据应用。。

  • 2021-09-13
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一种基于硬多租的大数据serverless解决方案-胡子千庄清惠

随着 Kubernetes 的不断成熟,大数据向 Kubernetes 迁移已经成为了一种趋势。由于大数据应用本身的复杂性,目前大数据 on Kubenetes 通常采用 operator + crd 的方式,以独占集群的视角来管理计算任务。独占集群的任务管理模式使得在构建 Saas 服务时,大数据应用对 Kubenetes 集群的隔离要求与 Kubenetes 集群的利用率成为了难以调和的矛盾。

  • 2021-05-06
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使用大数据和情__报驱动__安全性__防御有__针对__性的攻__击

组织部了解其对手 预防作为安全策略远远不够 将坏的与好的区分开来变得越来越难 大数据的情报驱动安全性的兴起 安全操作的数据挑战 安全分析是采用大数据的障碍 构建大数据体系结构理念 构建大数据分析理念 大数据与威胁情报的融合

  • 2021-06-23
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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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