数据人看Feed流-架构实践 (yq.aliyun.com)

【简介】

关于Feed流的架构设计,包括以上场景中的很多业内专家给出了相应的思考、设计和实践。本人是大数据方向出身的技术人,所在的团队参与了阿里手淘、微淘Feed流的存储层相关服务,我们的HBase/Lindorm数据存储产品在公有云上也支持着Soul、趣头条、惠头条等一些受欢迎的新媒体、社交类产品。我们在数据存储产品的功能、性能、可用性上的一些理解,希望对真实落地一个Feed流架构可以有一些帮助,以及一起探讨Feed流的未来以及数据产品如何帮助Feed流进一步迭代。

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@可耐芊小仙女 2019-07-03 15:56分享 / 0个评论
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干货满满!解密阿里云RPA (机器人流程自动化)的产品架构和商业化发展 (yq.aliyun.com)
阿里云RPA,作为阿里云自研8年的技术,在资本的热捧下,逐渐从幕后来到台前,成为企业服务市场的黑马。本文将从产品上全面剖析,阿里云RPA这款产品的现阶段情况,同时简单谈谈阿里云RPA的商业化进展。
by @可耐芊小仙女 2019-10-18 17:21 分享 查看详情
后端开发实践系列之四——简单可用的CQRS编码实践 (insights.thoughtworks.cn)
本文只讲了一件事情:软件模型中存在读模型和写模型之分,CQRS便为此而生。
by @ThoughtWorks 2019-10-18 14:28 分享 查看详情
从零开始入门 K8s | 应用存储和持久化数据卷:存储快照与拓扑调度 (yq.aliyun.com)
在使用存储时,为了提高数据操作的容错性,我们通常有需要对线上数据进行 snapshot ,以及能快速 restore 的能力。另外,当需要对线上数据进行快速的复制以及迁移等动作,如进行环境的复制、数据开发等功能时,都可以通过存储快照来满足需求,而 K8s 中通过 CSI Snapshotter controller 来实现存储快照的功能。
by @技术小编443 2019-10-16 16:19 分享 查看详情
从零开始入门 K8s | 应用存储和持久化数据卷:核心知识 (yq.aliyun.com)
介绍了 K8s Volume 的使用场景,以及本身局限性;
通过介绍 K8s 的 PVC 和 PV 体系,说明 K8s 通过 PVC 和 PV 体系增强了 K8s Volumes 在多 Pod 共享/迁移/存储扩展等场景下的能力的必要性以及设计思想;
通过介绍 PV(存储)的不同供给模式 (static and dynamic),学习了如何通过不同方式为集群中的 Pod 供给所需的存储;
通过 PVC&PV 在 K8s 中完整的处理流程,深入理解 PVC&PV 的工作原理 。
by @技术小编443 2019-10-16 11:36 分享 查看详情
从零开始入门 K8s | 应用存储和持久化数据卷:存储快照与拓扑调度 (yq.aliyun.com)
在使用存储时,为了提高数据操作的容错性,我们通常有需要对线上数据进行 snapshot ,以及能快速 restore 的能力。另外,当需要对线上数据进行快速的复制以及迁移等动作,如进行环境的复制、数据开发等功能时,都可以通过存储快照来满足需求,而 K8s 中通过 CSI Snapshotter controller 来实现存储快照的功能。
by @可耐芊小仙女 2019-10-15 17:34 分享 查看详情
从零开始入门 K8s | 应用存储和持久化数据卷:核心知识 (yq.aliyun.com)
文内场景中,通过 Pod Volumes 很难准确地表达它的复用/共享语义,对它的扩展也比较困难。因此 K8s 中又引入了 Persistent Volumes 概念,它可以将存储和计算分离,通过不同的组件来管理存储资源和计算资源,然后解耦 pod 和 Volume 之间生命周期的关联。这样,当把 pod 删除之后,它使用的 PV 仍然存在,还可以被新建的 pod 复用。
by @可耐芊小仙女 2019-10-15 17:33 分享 查看详情
如何构建批流一体数据融合平台的一致性语义保证? (yq.aliyun.com)
本文根据陈肃老师在 Apache Kafka x Flink Meetup 深圳站的分享整理而成,文章首先将从数据融合角度,谈一下 DataPipeline 对批流一体架构的看法,以及如何设计和使用一个基础框架。其次,数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题。如果数据无法实现一致,即使同步再快,支持的功能再丰富,都没有意义。
by @技术小编443 2019-10-15 10:29 分享 查看详情
阿里巴巴高级技术专家章剑锋:大数据发展的 8 个要点 (yq.aliyun.com)
笔者从 2008 年开始工作到现在也有 11 个年头了,一路走来都在和数据打交道,做过大数据底层框架内核的开发(Hadoop,Pig,Tez,Spark,Livy),也做过上层大数据应用开发(写 MapReduce Job 做 ETL ,用 Hive 做 Ad hocquery,用 Tableau 做数据可视化,用 R 做数据分析)。今天我想借此机会和大家聊聊我所理解的大数据现状和未来。
by @技术小编443 2019-10-14 13:42 分享 查看详情
VPGAME的Kubernetes迁移实践 (yq.aliyun.com)
VPGAME 是集赛事运营、媒体资讯、大数据分析、玩家社群、游戏周边等为一体的综合电竞服务平台。总部位于中国杭州,在上海和美国西雅图分别设立了电竞大数据研发中心和 AI 研发中心。本文将讲述 VPGAME 将服务器迁移至 Kubernetes 的过程。
by @可耐芊小仙女 2019-10-11 16:59 分享 查看详情
阿里巴巴高级技术专家章剑锋:大数据发展的 8 个要点 (yq.aliyun.com)
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by @可耐芊小仙女 2019-10-10 16:40 分享 查看详情