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结构化数据存储,如何设计才能满足需求?

阿里妹导读:任何应用系统都离不开对数据的处理,数据也是驱动业务创新以及向智能化发展最核心的东西。数据处理的技术已经是核心竞争力。在一个完备的技术架构中,通常也会由应用系统以及数据系统构成。应用系统负责处理业务逻辑,而数据系统负责处理数据。本篇文章主要面向数据系统的研发工程师和架构师,希望对你有所启发。 前言 传统的数据系统就是所谓的『大数据』技术,这是一个被创造出来的名词,代表着新的技术门槛。近几年得益于产业的发展、业务的创新、数据的爆发式增长以及开源技术的广泛应用,经历多年的磨炼以及在广大开发者的共建下,大数据的核心组件和技术架构日趋成熟。特别是随着云的发展,让『大数据』技术的使用门槛进一步降低,越来越多的业务创新会由数据来驱动完成。 『大数据』技术会逐步向轻量化和智能化方向发展,最终也会成为一个研发工程师的必备技能之一,而这个过程必

云计算的定义是什么?

在层次上面,云计算可分为:IaaS、PaaS、SaaS。IaaS是指将物理态的计算、存储、网络等资源进行抽象,形成软件态的计算、存储、网络等资源,实现统一管理,提供弹性供给和按需分配的模式,互联数据虚拟机就是代表。PaaS是指中间件、数据库等平台软件;SaaS是指上层的应用软件,例如协作SaaS软件、财务SaaS软件。云计算按种类划分为:公有云、行业云、私有云、混合云,其中,电信企业提供所有云服务,私有云就是将云平台部署在自己的数据中心里,只给自己使用,混合云可以是公有云和私有云混合、也可以是行业云和私有云混合,主要是安全考虑,所有互联数据将客户不重要、非核心、非涉密的业务放到公有云/行业云上,将重要核心涉密业务放到私有云上。

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