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数据中台交付专家告诉你,数据架构的分层怎样更加合理?

从整体上看,数据中台体系架构可分为:数据采集层、数据计算层、数据服务层三大层次。通过这三大层次对上层数据应用提供数据支撑。

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多数据源一站式入湖

背景 数据湖作为一个集中化的数据存储仓库,支持的数据类型具有多样性,包括结构化、半结构化以及非结构化的数据,数据来源上包含数据库数据、binglog增量数据、日志数据以及已有数仓上的存量数据等.数据湖能够将这些不同来源、不同格式的数据集中存储管理在高性价比的存储如OSS等对象存储中,并对外提供统一的数据分析方式,有效解决了企业中面临的数据孤岛问题,同时大大降低了企业存储和使用数据的成本.

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多引擎集成挖掘湖上数据价值

数据湖已经逐步走到了精细化的管理,这意味着原始的计算引擎直接读写存储的方式应当逐步演变为使用标准方式读写数据湖存储。然而“标准方式”实际上并无业界标准,与具体的计算引擎深度绑定,因此,支持计算引擎的丰富程度也就成了衡量数据湖的一个准则。

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让数据更安全可用,阿里云存储多项新功能发布

9月23日,第六期阿里云存储新品发布会如约而至,带来公共云存储、混合云存储产品的最新进展与技术突破,助力用户在数字经济时代全面转型。

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储留香:天庭需要怎样的数据存储系统

在中国神话故事中,高达九重的天庭之中神仙众多,二十八星宿、三十六天罡、七十二地煞等等,每位大仙也多是长生不死,少则几百、多则几万岁,要保障如此庞大的系统组织高效运转就需要一个良好的数据存储系统。

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JindoFS缓存加速数据湖上的机器学习训练

背景介绍 近些年,机器学习领域快速发展,广泛应用于各行各业。对于机器学习领域的从业人员来说,充满了大量的机遇和挑战。Tensorflow、PyTorch等深度学习框架的出现,使开发者能够轻松地构建和部署机器学习应用。

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阿里云为自动驾驶量身打造一体化解决方案,助力行业突破技术瓶颈

针对各自动驾驶行业中涉及到的多元化的场景需求,阿里云为其量身打造了一套集采、传、存、算一体化的数据存储解决方案。

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钉钉轻松顶住信息洪流的原因,竟然是它

在9月18日云栖大会上,阿里云智能高级技术专家木洛就为我们详细介绍了,表格存储Tablestore是如何助力钉钉消息存储架构的升级,帮助钉钉顶住持续增长的流量。

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