4月17日云栖精选夜读 | 在阿里做了五年技术主管,我有话想说
在历史文章《如何成为优秀的技术主管?》中,阿里巴巴高级技术专家云狄从开发规范、开发流程、技术规划与管理三个角度,分享对技术 TL 的理解与思考。
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Tablestore Timestream:为海量时序数据存储设计的全新数据模型
引言 随着近几年物联网的发展,时序数据迎来了一个不小的爆发。为了存储这些时序数据,各大企业纷纷推出自己的时序数据库。Tablestore作为阿里云自研的NoSQL多模型数据库,能够提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务,其在存储模型、数据规模以及写入和查询能力上,都能很好的满足时序数据的场景,另外已经支持很多时序类业务,例如监控类的云监控,事件类的阿里健康药品追踪以及快递包裹轨迹等。为了让用户能够更加专注于业务开发,我们提供了Timestream时序模型,其适用于监控、金融、轨迹溯源等时序业务场景。 时序数据简介 参考维基百科对于时间序列的定义:时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。简单来说,时序数据就是描述一个主体在一组时间点上的状态,这里的时间可能是周期性的采样,也可能是离散的,其中周期性采样的数据可以称监
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何为大数据架构?
大数据架构是用以提取和处理海量数据(一般称之为“大数据”)的整体系统,因而能够针对业务目的进行分析整理。该架构可视作基于机构业务需求的大数据解决方案的蓝图。 大数据架构旨在处理下列类别的业务: •批量处理大数据源。 •实时处理大数据。 •分析预测和机器学习。 大数据架构的好处 可用以分析的数据量每日都在增长。并且,流媒体资源比过去更多,其中包括流量传感器、健康传感器、事务日志和活动日志中提供的数据。但拥有数据仅是业务成功的一半。公司还必须能够理解数据,并及时应用它来影响重要决策。应用大数据架构能够帮助公司减少财力并做出重要决策,其中包括: •控制成本。在存储大批量数据时,Hadoop和基于云计算的分析等大数据技术能够明显地节省成本。 •做出更快、更好的决策。应用大数据架构的流组件,公司能够及时做出决策。 •预测未来需求并建立新品。大数据能够协助公司考量客户需求并使用预测分析未来发展趋势。 大数据架构的挑战 假如做得好,大数据架构能够为公司节约资金,并协助分折关键的趋势,但它并不是沒有挑战。在处理大数据时,必须留意下列问题: (1)数据质量 不论什么时候使用各种数据源,数据质量都是一项挑...
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