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如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

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    规模化时间序列数据存储Part1

    作者 Netflix团队 关注 2 他的粉丝 ,译者 盖磊 关注 2 他的粉丝   发布于  2018年3月19日

    Netflix使用会员的视频观看记录实时准确地记录用户的观看情况,并为会员提供个性化推荐。Netflix的发展,对视频观看记录时序数据存储的规模化提出了挑战,原有的单表存储架构无法适应会员的大规模增长。本文介绍了Netflix团队在规模化时序存储中的做法,包括数据存储方式的改进,以及在存储架构中添加缓存层。存储架构在Netflix的实际应用验证了该时序数据存储的有效性。

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    关于GDPR,数据科学家和数据工程师需要知道些什么

    作者 Andrew Burt 关注 0 他的粉丝 ,译者 薛命灯 关注 24 他的粉丝   发布于  2018年2月9日

    Andrew Burt在这篇文章中介绍了在GDPR实施之后,欧盟企业在收集、存储和使用用户数据时需要注意的事情,企业要通过GDPR基本测试需要做些什么,以及如何把握时机改进企业的数据监管能力。

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    专注于隐私和安全的云数据审计技术

    作者 Manjur Kolhar 等 关注 0 他的粉丝 ,译者 冬雨 关注 4 他的粉丝   发布于  2017年9月6日

    作者介绍了综合审计方法论相关的著作。他们不仅识别和划分了云数据完整性和保密性的不同方法,还综合分析了它们的优缺点。例如,他们的研究列出了早期云审计相关工作的优势和弱点,为研究人员设计新的方法打下基础。

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在线支付之风控系统架构选型

作者 康大强 关注 0 他的粉丝 发布于  2016年5月15日

“天下熙熙,皆为利来;天下攘攘,皆为利往”,种类繁多的网络活动直接或间接的都与钱相关,传统的支付不能满足人们快节奏的互联网生活,电子支付应运而生,但电子支付给人们带来方便快捷的同时也给参与支付的各方带来了风险,账号盗用、虚假交易、金融欺诈等事件层出不穷。风控系统就是通过监控交易、渠道、产品、用户,对相关数据进行实时、准实时、定时的分析、挖掘,从而识别交易风险,发现欺诈,采取各种措施降低交易损失。 4

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百度张鑫:基于LBS云的海量位置数据存储和检索实现

作者 薛梁 关注 1 他的粉丝 发布于  2016年4月7日

在3月26号由百度开发者中心、百度地图开放平台和百度车联网联合举办的第62期《基于地图开放技术的车联网实践》百度沙龙上,来自百度开放平台LBS云方向的技术负责人张鑫,讲述了基于LBS云的海量位置数据存储和检索实现话题,对于整个车联网的布局和实行有重大意义。

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基于pglog的Ceph一致性存储问题

作者 吴东 关注 0 他的粉丝 发布于  2016年3月31日

分布式存储系统通常采用多副本的方式来保证系统的可靠性,而多副本之间如何保证数据的一致性就是系统的核心。Ceph号称统一存储,其核心RADOS既支持多副本,也支持纠删码。本文主要分析Ceph的多副本一致性协议。

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大数据如何改善我们周围的生存环境

作者 薛梁 关注 1 他的粉丝 发布于  2016年3月11日

佳格大数据CTO张弓讲了大数据在环境改善方面所做的一些努力,如何通过数据分析来确定一定范围内气候的变化,以及接下来大数据在环境技术方面还需要做那些完善。

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云计算中的 NAS

作者 袁冬 关注 0 他的粉丝 发布于  2015年9月11日

NAS是传统存储行业重要的组成部分,基于SMB、CIFS提供支持POSIX协议的文件共享服务,是所有传统存储厂商都提供的产品,甚至是必须提供的产品。但似乎所有的云服务似乎都对这种共享存储的形式置若罔闻,AWS推出滞后,Azure没有,GAE没有,阿里云当然也没有。OpenStack有一个Manila,但是半死不活。是不是NAS在云时代,已经死了? 1

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时间序列数据库的秘密(2)——索引

作者 陶文 关注 12 他的粉丝 发布于  2015年8月21日

当我们不需要支持快速的更新的时候,可以用预先排序等方式换取更小的存储空间,更快的检索速度等好处,其代价就是更新慢。要进一步深入的化,还是要看一下Lucene的倒排索引是怎么构成的。 6

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微服务革命:容器化的应用、数据及其它一切

作者 Luke Marsden 关注 2 他的粉丝 ,译者 邵思华 关注 3 他的粉丝   发布于  2015年5月21日

本文将对基于容器的微服务的优势展开讨论,同时还将分析:如果无法对具有状态的服务,例如数据库进行容器化,为什么会使微服务架构所带来的好处大大降低。

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在线数据迁移经验:如何为正在飞行的飞机更换引擎

作者 唐福林 关注 1 他的粉丝 发布于  2015年2月14日

在线数据迁移,是指将正在提供线上服务的数据,从一个地方迁移到另一个地方,整个迁移过程中要求不停机,服务不受影响。根据数据所处层次,可以分为cache迁移和存储迁移;根据数据迁移前后的变化,又可以分为平移和转移。本文作者结合自己的实际经验分享了在线数据迁移的方案。 1

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使用2-3法则设计分布式数据访问层

作者 卫向军 关注 1 他的粉丝 发布于  2015年2月8日

如今移动互联网行业呈爆发式发展,随着业务用户规模和业务逻辑趋向复杂,后端系统的开发和维护变得越来越困难,本文介绍了2-3法则(2个维度,3个原则)在分布式DAL框架设计中的指导作用。

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