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数据爆发式增长下,CIO不可不知的“数据经济学”

导读:6月9日,全速重构•2020阿里云线上峰会如期举行。阿里巴巴研究员、阿里云智能存储资深产品总监Alex Chen做了主题为《面向未来,企业CIO该懂的数据经济学》的分享。在分享中,他畅谈了数据增长所带来的全新挑战,同时从“数据经济学”的角度,阐述了阿里云存储的应对之策。本文系根据此次分享整理而成。 一、数据增长带来的挑战 大部分企业/组织管理者都需要面对数据的快速增长,这些数据可能是结构化的,也有可能是非结构化的;可能是从传统业务而来,也有可能是从物联网 (IoT) 、人工智能(AI)等新的业务而来;可能是人产生的数据,也可能是机器产生的数据;可能是企业组织自身产生的数据,也有可能是外部合作产生的数据……数据的这种爆发式增长是难以控制的指数级增长。 除此之外,数据的价值呈现两极化的分布。初期,数据产生实时的洞察,比如当消费者进入到购物网站之后所进行的一些及时的推荐,这类推荐更多的是实时的且具有实效性。同时,随着数据量的积累,数据价值则是对长期的、宏观的探索和归纳的洞察。因此,数据价值的曲线就呈现出两极化的态势,即所谓的“微笑曲线”。 基于这样的“微笑曲线”,在数字化的变革中就必须...

Dactor 1.1.2 版本发布

DActor框架基于协程思想设计,可同时支持同步和异步代码,简化在线异步代码的开发,用同步代码的思维来开发异步代码,兼顾异步代码的高并发、无阻塞和同步代码的易读性,可维护性。 最大程度的降低阻塞,提高单个线程的处理能力,并可有效的降低线程数。 更新功能: 增加雪花算法IdWorker 支持SpringBoot 使用 AsyncServlet标记为废弃,使用AsyncServletFilter过滤器替代 增加 DyanmicUrlPattern 接口,可动态进行路径匹配 队列满时抛出连接数过多异常 增加队列监控日志 最低支持JDK8,框架使用泛型进行完善 相关依赖升级到最新版本 相关链接 详细更新日志与下载地址: 点击查看

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