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拥抱云原生数据库,首选PolarDB

数据库是数智时代的基础构件之一,All over DB的理念会成为共识。IT的发展,驱动了时代的发展,影响着企业,也深刻改变了人类的生活。随着云计算进入成熟期,越来越多的企业踏上数智化转型的旅途。这期间,一些问题暴露了出来,传统架构的数据库存在着诸多缺陷,企业需要更强大、更灵活的数据库。 这样的场景,开始频频发生。营销活动上线,压力突增,数据库来不及升级。有几十台服务器连接着同一台数据库,高并发下,性能捉襟见肘。主从复制常常中断,不能忍。主库添加一个字段,备库竟然延迟了3个小时。数据库即将超过3T,业务发展太快,没时间做分库分表,压力山大。 应对挑战,阿里云自研云原生数据库PolarDB面世 它有超大容量,单库最大64TB,储存容量最高可达100TB,最高配置16个节点,支持大表复杂查询,在2个以上的只读节点时,速度可以提供8到30倍。 它能带来成本节约,如果用Serverless方式自动扩容,就无需手动配置存储空间,弹性扩展,用户为实际使用容量付费即可。 它更易运维,高可用节点能用来做只读节点,多副本下进行存储。TB级数据不仅备份速度快,而且对业务零干扰。 它是面向未来的数据库,企业...

5G对未来数据科学发展趋势的影响

# 1 大数据的特点 大数据的大并非只是代表数据的体量巨大,事实上在大数据这个概念的出现前,数据的体量就已经随着人类社会的发展而增加到了一定的程度。通常所认为“大”的定义为以下4个方面: (1) 数据体量巨大 (2) 数据类型繁多 (3) 数据价值密度低 (4) 数据处理速度快 在云计算出现前,因为系统的处理能力有很大的局限性,因此对于体量巨大、类型繁多并且价值密度低的数据无法进行有效处理,大量的数据因无法处理而未被收集或是已经收集了但过了留存期限而被销毁。按照传统IT架构方式下的数据分析方式,从价值密度低而数量庞大的数据中去挖掘需要的信息所需要的成本大、效率低,因此往往按照经验来总结出一套理论来分析较小体量的数据并在此基础上对未来的同类型问题进行预测,统计学和概率论即在解决这个问题的过程中不断的完善。云计算技术应用后,计算力得到大规模提升,统一的数据仓库形成,同样的统计学算法和概率算法在输入数据爆发性增加后输出值的精确度无限接近于真实情况,大幅度减小了原来基于小规模数据得出的结果的误差。此外,因为云平台降低了计算的成本,所以对于存量数据和增量数据都能够进行反复迭代计算,机器学习由此诞...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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