Wesley13 Wesley13
3年前
PB级海量数据服务平台架构设计实践
基于PB级海量数据实现数据服务平台,需要从各个不同的角度去权衡,主要包括实践背景、技术选型、架构设计,我们基于这三个方面进行了架构实践,下面分别从这三个方面进行详细分析讨论:实践背景该数据服务平台架构设计之初,实践的背景可以从三个维度来进行说明:当前现状、业务需求、架构需求,分别如下所示:当前现状收集了当前已有数据、分工、团队
如何从0开始搭建 Vue 组件库
组件设计是通过对功能及视觉表达中元素的拆解、归纳、重组,并基于可被复用的目的,形成规范化的组件,通过多维度组合来构建整个设计方案,將这些组件整理在一起,便形成组件库。本文我们主要讲述基于VantCLI的自建组件库。VantCLI是一个基于Vite实现的Vue组件库构建工具,通过VantCLI可以快速搭建一套功能完备的Vue组件库。
好买-葡萄 好买-葡萄
3年前
阿里云边缘云ENS再升级,四大场景应用加速产业数字化落地
好买网www.goodmai.comIT技术交易平台简介:云栖大会|于10月21日上午举办的边缘云应用升级与技术创新论坛中,阿里云边缘云ENS产品全面升级,从边缘云产品、技术、行业应用等维度全面阐述阿里云在边缘计算领域的技术积累、产品&解决方案沉淀、商业实践。一年一度科技圈盛事——云栖大会如期开幕,本届大会以“前沿探索想象力”为主
Bill78 Bill78
3年前
k8s超详细总结
一个目标:容器操作;两地三中心;四层服务发现;五种Pod共享资源;六个CNI常用插件;七层负载均衡;八种隔离维度;九个网络模型原则;十类IP地址;百级产品线;千级物理机;万级容器;相如无亿,K8s有亿:亿级日服务人次。一个目标:容器操作Kubernetes(k8s)是自动化容器操作的开源平台。这些容
DeepFlow开源 DeepFlow开源
1年前
利用 DeepFlow 为传统 APM 开启全栈追踪能力
传统APM聚焦在代码层面,不具备全栈多维度无盲点看问题的能力,同时由于插码的阻碍往往难以覆盖所有微服务,DeepFlow依靠eBPF零代码修改采集全栈追踪数据并聚合生成了调用关系,可以增强传统APM的数据,大大缩短问题定界时间。对于已经使用传统APM工具的用户,可以考虑使用DeepFlow提供的API来增强应用依赖拓扑及调用追踪,以获得全栈数据追踪能力。
Stella981 Stella981
3年前
Cube的构建过程
Cube的构建方式有两种:全量构建和增量构建。两者的构建过程完全一样,区别在于构建时读取的数据源是全集还是子集。Cube的构建步骤:1.创建临时的Hive平表(从Hive读取数据)。2.计算各维度的不同值,并收集各Cuboid的统计数据。3.创建并保存字典。4.保存Cuboid统计信息。5.创建HTable。6.计算
Wesley13 Wesley13
3年前
1月2日云栖精选夜读:【2018新年巨献】像阿里巴巴一样高效工作!(含视频、文章、PDF文件)
WorkLikeAlibaba通过线下沙龙、线上直播、内容输出三个维度,携手阿里云的典型企业用户,联合云栖社区、阿里云、钉钉阿里产品,将阿里的前沿产品技术理念、敏捷研发模式、智能运维方法、智能办公、移动办公等渐渐渗透到外部的企业用户,形成了阿里特色的技术社区——你也可以像阿里巴巴一样高效工作。热点热议【2018新年巨献】像阿里巴巴一样高效工作
Wesley13 Wesley13
3年前
APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台
一、背景美团App、大众点评App都是重运营的应用。对于App里运营资源、基础配置,需要根据城市、版本、平台、渠道等不同的维度进行运营管理。如何在版本快速迭代过程中,保持运营资源能够被高效、稳定和灵活地配置,是我们团队面临的重大考验。在这种背景下,大众点评移动开发组必须要打造一个稳定、灵活、高效的运营配置平台。本文主要分享我们在建设高效的运营配
Wesley13 Wesley13
3年前
RPC设计概要
前言RPC全程远程方法调用,已经在各大小公司被广泛使用,种类也是很多比如:Dubbo,Springcloud那一套,GRPC,Thrift,可能还有很多公司自研的等等;每个公司都可能根据自己的业务需求,场景选择自己合适的RPC框架;但大体的考察维度无非就这么几个:性能,可扩展性,跨平台,功能性,可监控,使用性;所以我们如果要设计一个RPC框架,可
Easter79 Easter79
3年前
TensorFlow2教程20:自编码器
  自动编码器的两个主要组成部分;编码器和解码器  编码器将输入压缩成一小组“编码”(通常,编码器输出的维数远小于编码器输入)  解码器然后将编码器输出扩展为与编码器输入具有相同维度的输出  换句话说,自动编码器旨在“重建”输入,同时学习数据的有限表示(即“编码”)  1.导入数据  (x\_train,y\_train),(x\_