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【热点】Kafka与传统中间件(MQ,ETL,ESB)的比较

自从Linkin开源Kafka之后,它似乎成了可以叫嚣所有传统消息中间件产品的行业新宠。事实上他也确实成为了大规模消息、微服务解耦以及可靠轻量流处理的业界标准解决方案。 我们知道在传统企业的数据汇聚层,往往会涉及到四到五种产品或者是开源的框架并且支持高可用和横向扩展。 ![1](https://yqfile.alicdn.com/dd6c1a62c4b2f17f32f0db22e0732812017e1e18.jpeg) 上述架构首先会带来技术栈的多样化,包括有: 集成化平台(ETL/ESB)加上额外的“可选”组件;消息系统(消息队列,点到点RPC调用);内存缓存或数据网格;数据库;流数据引擎;API网关 对于企业而言,技术的多样性从来不是好事,这意味着需要招募不同技术特长的人员,缺乏端到端的扩展性,要为每个场景设置中继(例如大型企业内部会有几百组MQ集群),每个组件需要分别维护和配置管理且版本依赖性强。 我们看到近些年很多中间件公司都出现了衰败的现象,像IBM,Oracle。主要是因为IT生态圈出现了重要转变,伴随着企业数字化转型的五大趋势,系统间事务处理进入了大规模、快速度和高效率...

企业的数据资产管理

就像其他有形资产货币化一样,企业数据和服务在资产负债表上也具有财务价值。通过数据资产管理从企业数据和服务中提取商业价值 – 推动数据创新,促进数据经济中新数据产品和服务的推出–以及竞争绩效计划(CAP),可提供增强的运营绩效和加速的业务成果。 每天,在每个组织中,依靠从企业数据中获得的分析和见解所提供的大量决策和行动,正日益受到新的和不断发展的数据资产管理框架,数据架构和技术平台的推动。 在各行各业,公司都在争夺独特的数据资产并开发数据利用方法以期待超越同样在挖掘数据价值的竞争对手们。那些不将数据视为核心企业资产或无法制定数据资产管理策略的公司面临下降的危险,并最终冒着业务失败的风险。 现在,许多组织正在通过数据资产管理(DAM)改变其设计和管理业务和技术产品组合,规划,设计和执行其数据业务转型计划和项目的方式,从而提供了一种更成功,更有效的方式来持续改进核心运营和流程的日常执行和结果。理论上只要有足够的资金,计划和组织,数据资产管理就可能通过业务战略支持在每个公共和社会企业中产生重大的业务影响。 数据资产管理体系结构,方法和技术,数据服务和平台支持数据创新,以创建新颖的数据产品和服务...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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