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蚂蚁金融科技亮相金融博览会,全栈式技术产品助力企业数字化转型

9月4日,被誉为“中国金融第一展”、中国金融业风向标的北京国际金融博览会在京开幕。展会以“新金融、新开放、新发展”为主题,旨在为金融机构搭建专业的金融业内国际化交流合作平台,助力金融机构的品牌树立和国际化市场开拓。蚂蚁集团携旗下全栈式金融科技产品,与150多家全球金融机构一起,对外全面展示金融开放和创新发展成果。 据悉,此次展会上,蚂蚁金融科技的企业级分布式关系数据OceanBase、移动开发平台mPaaS以及金融级分布式架构SOFAStack等多款明星产品纷纷亮相。 OceanBase连破世界纪录打造分布式数据库开放生态 随着互联网发展,传统关系数据库不支持高并发、难扩展的特点逐渐暴露出来,同时也给新型数据库提供了机会。 其中,OceanBase就是同时具备分布式和关系数据库特点的代表之一。作为全球唯一经过大规模金融场景长时间考验的分布式关系数据库,OceanBase在普通硬件上实现金融级高可用,在金融行业首创“三地五中心”城市级故障自动无损容灾新标准,同时具备在线水平扩展能力,成功将分布式技术和关系数据库的优势释放出来,帮助企业深化数据应用,刺激创新和产品体系迭代。 当前,Ocea...

海量结构化数据解决方案-表格存储场景解读

数据是驱动业务创新的最核心的资产。不同类型的数据如非结构化数据(视频、图片等)、结构化数据(订单、轨迹),面向不同业务的使用要求需要选择适合的存储引擎,能够真正发挥数据的价值。比如:非结构化的数据-视频图片等适合对象存储OSS,强事务的结构化数据-交易订单适合MySQL。 而针对于海量的非强事务的海量结构化/半结构数据:这些场景特点是:1. 数据规模大,常见的关系型数据库难以存储。2.需要支持很高的读写吞吐与极低的响应延迟。3. 数据结构相对简单,无跨数据表的关联查询,数据存储写入是无需复杂的事务机制。 表格存储Talestore正是为了解决上述数据的存储、访问以及计算。 历史订单场景 在电商、金融、外卖、新零售等所有涉及交易与协定的所有场景中,都涉及大量的订单。记录社会方方面面。传统关系型数据能够解决需要支持强一致的事务的在线业务,但海量的订单关系型数据无法保存全量数据,需要数据分层。架构核心需求: 在线数据同步:做实时数据与历史数据分层—支持实时同步在线业务 历史数据存储:历史订单数据存储—支持低延迟数据点查,搜索。 高性价比海量存储数据分析:针对历史库进行报备统计分析—需支持计算...

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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。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。