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社区干货
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
下图为SmartOps架构全景:- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量,部署有堡垒机进行运维等其他辅助业务进行支撑;- 应用层:采用腾讯TKE进行业务容器部署,配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有Mon...
集简云3月更新合集:新增33款集成应用,更新10款应用
**腾讯文档+数据库:** 当腾讯文档有内容发生变化时,自动同步数据到数据库中,保证信息的统一性及完整性 03**flomo** flomo 是新一代 「卡片笔... 当有订单售后状态变更时,通过OA系统自动发送消息提醒到相关人及时处理08**SAP S/4HANA Cloud** SAP S/4HANA Cloud [ERP 云] 是一款全面的 ERP 系统,...
开源数据集成平台SeaTunnel:MySQL实时同步到es
## 一、前言- 最近,项目有几个表要从 MySQL 实时同步到 另一个 MySQL,也有同步到 ElasticSearch 的。- 目前,公司生产环境同步,用的是 阿里云的 DTS,每个同步任务每月 500多元,有点小贵。- 其他环境:MySQL同步到ES,用的是 CloudCanal,不支持 数据转换,添加同步字段比较麻烦,社区版限制5个任务,不够用;MySQL同步到MySQL,用的是 debezium,不支持写入 ES。- 恰好3年前用过 SeaTunnel 的 前身 WaterDrop,那就开始吧。本文以 2.3.1...
打造新一代云原生"消息、事件、流"统一消息引擎的融合处理平台 | 社区征文
Broker到存储引擎全面升级,如下图所示:。在这种情况下,选择存储计算一体化架构是最佳选择,因为它简单易用、性能高、延迟低,并且足以满足需求。这种架构能够提供高效的数据处理,适用于需要快速、高...
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干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
是基于LinkedIn Wherehows进行二次改造,产品早期只支持Hive一种数据源。后续为了支持业务发展,做了很多修修补补的工作,系统的可维护性和扩展性变得不可忍受。比如为了支持数据血缘能力,引入了字节内部的图数据库veGraph,写入时,需要业务层处理MySQL、ElasticSearch和veGraph三种存储,模型也需要同时理解关系型和图两种。更多的背景可以参照之前的[文章](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMzMwOTQwMg==&mid=2247492653&idx=...
集简云本周自动化流程推荐
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049207&x-signature=QMCHcMN2OsNrianl%2BBX5eRZmzgI%3D) 本周精选模板推荐 **模板1:自动同步抖店订单... 企业数据库,企业API接口等,通过无代码集成方式无需开发即可建立自动化业务流程。 ](https://054cff240c3ae05a.share.mingdao.net/form/95221b3c35fa44eb819dd7af4034d282) --- **客户案例**...
集简云本周更新:新增应用易快报、用友T+Cloud、合力亿捷云客服、子流程、字段查询
发票管理等一站式解决方案。同时,易快报可集成多家银行及第三方支付平台,打通对公对私付款,对接财务软件自动生成凭证,实现申请-订购-报销-验票-支付-记账全流程,并可与企业现有ERP、OA、CRM等业务系统无缝集成,打破... 企业数据库,企业API接口等,通过无代码集成方式无需开发即可建立自动化业务流程将AI人工智能技术快速应用到企业的业务流程中。 作者|马浩翔,火山引擎系统开发工程师 分布式数据库架构简介 相信对数据库感兴趣的同学对上面这张图不会陌生...
超复杂调用网下的服务治理新思路
下图是一个常规的微服务架构,流量从客户端过来后,会通过 Gateway 进入微服务层,这时微服务之间相互调用、相互依赖就形成了所谓的调用链。这些调用链相互交织,最终形成了调用网。”中的自由,而非“免费午餐(free lunch)”的免费这一意项。+ 自由但不免费:Red Hat Enterprise Lin...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962853&x-signature=GS%2B4erEWI%2FW9HsSL6sLD5W9tWzY%3D)图片来源:AI and Memory Wall *我们来看一张 「模型训练计算量和摩尔定律」的对比图,这张图来自 AI and Memory Wall。**从图里可以明显看出,摩尔定律完全跟不上 Transformer 类模型训练需要的算力,而摩尔定律某种程度上其实反应着芯片制造工艺的发展,面对红色线和灰色线如此大的差距,依赖通用算力芯片中放入更多晶体管来...
