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都在说实时数据架构,你了解多少?

作者:刘大龙@唯品会 随着互联网的发展进入下半场,数据的时效性对企业的精细化运营越来越重要, 商场如战场,在每天产生的海量数据中,如何能实时有效的挖掘出有价值的信息, 对企业的决策运营策略调整有很大帮助。此外,随着 5G 技术的成熟、广泛应用, 对于工业互联网、物联网等数据时效性要求非常高的行业,企业就更需要一套完整成熟的实时数据体系来提高自身的行业竞争力。 本文从上述现状及实时数据需求出发,结合工业界案例、笔者的实时数据开发经验, 梳理总结了实时数据体系建设的总体方案,本文主要分为三个部分: 第一部分主要介绍了当下在工业界比较火热的实时计算引擎 Flink 在实时数据体系建设过程中主要的应用场景及对应解决方案; 第二部分从实时数据体系架构、实时数据模型分层、实时数据体系建设方式、流批一体实时数据架构发展等四个方面思考了实时数据体系的建设方案; 第三部分则以一个具体案例介绍如何使用 Flink SQL 完成实时数据统计类需求。 一、Flink 实时应用场景 目前看来,Flink 在实时计算领域内的主要应用场景主要可分为四类场景, 分别是实时数据同步、流式 ETL、实时数据分析和复杂事件...

如何使用 Istio 进行多集群部署管理:单控制平面 VPN 连接拓扑

作者 | 王夕宁 阿里云高级技术专家 参与阿里巴巴云原生公众号文末留言互动,即有机会获得赠书福利! 导读:本文摘自于由阿里云高级技术专家王夕宁撰写的《Istio服务网格技术解析与实践》一书,在展望服务网格未来的同时,讲述了如何使用 Istio 进行多集群部署管理,来阐述服务网格对多云环境、多集群即混合部署的支持能力。你只需开心参与阿里巴巴云原生公众号文末互动,我们负责买单!技术人必备书籍《Istio 服务网格技术解析与实践》免费领~ 服务网格作为一个改善服务到服务通信的专用基础设施层,是云原生范畴中最热门的话题。随着容器愈加流行,服务拓扑也频繁变动,这就需要更好的网络性能。服务网格能够通过服务发现、路由、负载均衡、心跳检测和支持可观测性,帮助我们管理网络流量。服务网格试图为无规则的复杂的容器问题提供规范化的解决方案。 服务网格也可以用

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