隐私与AI兼得,蚂蚁金服是如何做到的? | 10月16号栖夜读
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阿里专家原创好文
1.隐私与AI兼得,蚂蚁金服是如何做到的?
蚂蚁金服在过去十五年重塑支付改变生活,为全球超过十二亿人提供服务,这些背后离不开技术的支撑。在 2019 杭州云栖大会上,蚂蚁金服将十五年来的技术沉淀,以及面向未来的金融技术创新和参会者分享。我们将其中的优秀演讲整理成文并将陆续发布在“蚂蚁金服科技”公众号上,本文为其中一篇。阅读更多》》
2.详解阿里云数据中台,一篇文章全面了解大数据“网红”
数据中台的概念是最早由阿里巴巴首次提出,是为了应对内部众多业务部门千变万化的数据需求和高速时效性的要求而成长起来的,它既要满足业务部门日常性的多个业务前台的数据需求,又要满足像双十一,六一八这样的业务高峰、应对大规模数据的线性可扩展问题、应对复杂活动场景业务系统的解耦问题,而在技术、组织架构等方面采取的一些变革。阅读更多》》
3.云原生时代,蚂蚁金服公开了新的金融混合云架构
蚂蚁金服在过去十五年重塑支付改变生活,为全球超过十二亿人提供服务,这些背后离不开技术的支撑。在 2019 杭州云栖大会上,蚂蚁金服将十五年来的技术沉淀,以及面向未来的金融技术创新和参会者分享。我们将其中的优秀演讲整理成文并将陆续发布在“蚂蚁金服科技”公众号上,本文为其中一篇。阅读更多》》
4.干货|Flutter 原理与闲鱼深度实践
王康(正物)—— Flutter 官方成员 阿里巴巴技术专家,之前主要负责 Flutter 在闲鱼中的混合开发体系,目前重点关注 Flutter 深入度以及生态相关的工作。本文将分享三方面内容, Flutter 的原理、 Flutter 在闲鱼中的应用,最后介绍我们在深度方面的一些探索。阅读更多》》
5.基于函数计算 + TensorFlow 的 Serverless AI 推理
本文介绍了使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践, 其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖、一键部署、本地调试以及压测评估, 全方位展现函数计算的开发敏捷特性、自动弹性伸缩能力、免运维和完善的监控设施。阅读更多》》
视频课程及PPT下载
1.1.1 HBase基本知识及案例分析
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/940
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云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831
2.1.2 HBase Rowkey设计规范
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/784
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云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831
3.4.1.4 Improving HBase reliability at Pinterest
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1219
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云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831
4.4.1.3 HDFS optimization for Hbase At XiaoMi
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1207
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云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831
热门话题
1.又到招聘季!开发者们看过来,2019哪些职位与人才最稀缺?(有奖话题)
- 发布招聘信息者需阿里内部专家,本平台不接受外部人员发布招聘信息
- 招募者在发布评论时一定要留有联系方式,防止应聘者有简历也无门可投
- 应聘者可以在相应招聘信息下回复,询问职位情况
- 招聘者发布的职位如果已无空缺,请及时标注
- 应聘者请根据实际情况投递简历
2.企业上云权限怎么管,别等出了问题追悔莫及!(有奖话题)
- 您是怎么进行云上操作的权限管理呢?
- 您是否使用过RAM产品进行用户和权限的管理?
- 您所在的企业对SSO单点登录有需求吗?
- 您认为使用RAM访问控制,最大的作用是什么?
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大数据计算服务MaxCompute每日问答汇总(持续更新中)
大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS)是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决用户海量数据计算问题,有效降低企业成本,并保障数据安全。MaxCompute主要服务于批量结构化数据的存储和计算,可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务。随着社会数据收集手段的不断丰富及完善,越来越多的行业数据被积累下来。数据规模已经增长到了传统软件行业无法承载的海量数据(百GB、TB、乃至PB)级别。在分析海量数据场景下,由于单台服务器的处理能力限制,数据分析者通常采用分布式计算模式。但分布式的计算模型对数据分析人员提出了较高的要求,且不易维护。使用分布式模型,数据分析人员不仅需要了解业务需求,同时还需要熟悉底层
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Flink 实时写入数据到 ElasticSearch 性能调优
作者:张刘毅 背景说明 线上业务反应使用 Flink 消费上游 kafka topic 里的轨迹数据出现 backpressure,数据积压严重。单次 bulk 的写入量为:3000/50mb/30s,并行度为 48。针对该问题,为了避免影响线上业务申请了一个与线上集群配置相同的 ES 集群。本着复现问题进行优化就能解决的思路进行调优测试。 测试环境 Elasticsearch 2.3.3 Flink 1.6.3 flink-connector-elasticsearch 2_2.11 八台 SSD,56 核 :3 主 5 从 Rally 分布式压测 ES 集群 从压测结果来看,集群层面的平均写入性能大概在每秒 10 w+ 的 doc。 Flink 写入测试 配置文件 config.put("cluster.name", ConfigUtil.getSt
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