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数据创新的四个陷阱

数据的重要性在当今已经无需在多言,所有的企业都意识到数据的重要性,都希望利用数据来驱动业务的发展。 但是,很多企业信息化管理者依然存在对于数据智能,数据驱动的一些误解,这些误解会让企业的数据利用陷入深渊。 陷阱一、应用尚未建设,所以不考虑数据利用 当我们跟一些企业信息化管理者聊起应该尽早的考虑数据的利用,要对数据做整体规划时,会经常听到这样一句话。 “我现在业务都还没做起来,还不到考虑数据利用的时候” 这一句话代表了很大一部分企业对于数据利用的认知,那就是,数据利用是从现有数据开始的,而数据是在应用建设之后存到数据库里的,所以先建设应用,然后等数据库里有了数据后,在考虑如何利用数据。 听上去,这个逻辑完全正确。 但是其实这就是很多企业存在的首要的对于数据利用的误区:”先建设应用,再考虑数据利用“。 如果用这样的思路去建设,过了一年以后,往往这个企业就会立刻提出新的问题,“多个应用系统之间的数据不打通,不对齐,不一致,数据用不起来”。 这个误解,是根本上不充分理解数据利用的两个本质: 第一,数据是客观存在的,不取决于你建不建设应用 一个企业,只要业务在运行,哪怕它没有建设任何系统,它的数...

高并发优雅的做限流

技术分析 如果你比较关注现在的技术形式,就会知道微服务现在火的一塌糊涂,当然,事物都有两面性,微服务也不是解决技术,架构等问题的万能钥匙。如果服务化带来的利大于弊,菜菜还是推荐将系统服务化。随着服务化的进程的不断演化,各种概念以及技术随之而来。任何一种方案都是为了解决问题而存在。比如:熔断设计,接口幂等性设计,重试机制设计,还有今天菜菜要说的限流设计,等等这些技术几乎都充斥在每个系统中。 就今天来说的限流,书面意思和作用一致,就是为了限制,通过对并发访问或者请求进行限速或者一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统。一旦达到了限制的临界点,可以用拒绝服务、排队、或者等待的方式来保护现有系统,不至于发生雪崩现象。 限流就像做帝都的地铁一般,如果你住在西二旗或者天通苑也许会体会的更深刻一些。我更习惯在技术角度用消费者的角度来阐述,需要限流的一般原因是消费者能力有限,目的为了避免超过消费者能力而出现系统故障。当然也有其他类似的情况也可以用限流来解决。 限流的表现形式上大部分可以分为两大类: 限制消费者数量。也可以说消费的最大能力值。比如:数据库的连接池是侧重的是总的连接数。还有菜菜以前写的线程池...

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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。

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