回答:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多，海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点，暂时没有太好的解决方案，kylin等框架也只是一个折中方案，如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案，分钟级别可以返回。
Paul_King
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回答:以mysql为列：1：支撑高并发系统，一定会涉及事务，所以数据库引擎必选innodb，innodb支持事务，事务级别根据业务而定，如果业务数据一致性要求很高，事务就开启序列化级别，这样就完全隔离事务，但是会导致锁资源竞争加剧。mysql的性能有一定的降低。2：读写分离，数据库分成主库和从库，主库负责写数据，丛库负责读数据。注意主从数据库数据一致性问题。3：冷热数据分离，美团，饿了么部分设计采用冷热...
Vultr
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回答:现在有幸参与传统银行数字化转型，负责技术架构部分的转型设计。高性能的数据架构（High Performance Data Architecture），正是我们架构转型的重点。随着科技的蓬勃发展、社交网络的广泛使用、线上消费的普及、数据挖掘的技术提升等大趋势，全球银行业正迎来一场声势浩大的数字化创新浪潮。数字化为消费者的生活及行为模式带来翻天覆地的变化，也孵化出一批新型的金融科技(Fintech)竞...
Lowky
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回答:软件产品架构是不断迭代演化的，从单体服务架构发展到现在的服务化、微服务的架构。单体架构单体架构就是所有的业务模块都是耦合在一个项目中，开发、部署都在一起；如果其中一个模块需要上线升级，那么所有模块都要一起启停；在早期，单体架构的项目团队成员需要是全栈，因为前端、后端、数据库都是一波人负责，后来开始进行了逻辑分层，团队也分成了前端 UI 团队、后端和 DBA 团队，每个团队都有自己负责的职责。然而随...
khs1994
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回答:超融合是什么参考维基百科中的超融合定义：超融合基础架构（hyper-converged infrastructure）是一个软件定义的 IT 基础架构，它可虚拟化常见硬件定义系统的所有元素。HCI 包含的最小集合是：虚拟化计算（hypervisor），虚拟存储（SDS）和虚拟网络。HCI 通常运行在标准商用服务器之上。超融合基础架构（hyper-converged infrastructure）与...
mdluo
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回答:从系统架构本身来说，一般系统优化主要从三个方面入手，数据持久层、业务逻辑层和前端展示层。数据持久层限制系统性能主要有两个方面，一是数据库自身的性能，二是对数据库操作的方式，数据库自身相对简单，一般通过优化配置、采用高可用方案、搭建集群或者使用性能更好的数据库来提升性能；数据库操作主要是数据库读写操作，可以通过SQL优化的方式来提升读写速度，或者通过缓存的方式减低并发、提升性能。业务逻辑层代码层面常...
senntyou
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...图思维导图常见的主从架构随着日益增长的访问量，单台数据库的能力已经捉襟见肘。因此采用主库写数据，从库读数据这种将读写分离开的主从架构便随之衍生了出来。一主一从一主一从一主多从一主多从一主一从和一主多从...
...、CPU性能、内存大小、磁盘性能、带宽大小、程序语言、数据库性能、程序架构等，我们一一细说。 1.机器参数配置 这个很好理解，比如服务器最大可以开启128个进程，你设置了最大只开启100个，这属于服务器调优。 2.机房地...
...is 是一个开源的基于内存的数据结构化存储媒介，多用于数据库、缓存以及消息代理。 再简言之，Redis 是一个基于内存的 key-value 数据库。 2.2 原滋原味解释 原文地址：https://redis.io/topics/introduction Redis is an open source (BSD licensed...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
