异步流复制模式如何保证不丢数据?--技术头条 -- 微博大V帮你宣传技术博文开发者头条码农头条

异步流复制模式如何保证不丢数据? (click.aliyun.com)

由 @晴天霹雳_66959 2017-05-08 12:02分享 / 0个评论

数据离奇丢失案件的侦破与思考 (insights.thoughtworks.cn)

数据出现问题相对比较严重，团队都会着急去排查原因，不过，在开始排查之前，有更重要的事情要做。我认为问题排查也分两个步骤：清晰识别问题、定位问题。

by @Thoughtworks 2023-04-21 09:18 分享查看详情

用测试金字塔指导数据应用的测试 (insights.thoughtworks.cn)

本文分析了如何在测试金字塔的指导下制定数据应用的测试策略。测试金字塔可以给我们带来对质量的信心，以及测试集成度，帮助我们更深刻地理解测试金字塔背后的指导原则。

by @Thoughtworks 2022-12-14 09:50 分享查看详情

关于充电宝的小电流模式 (phpor.net)

很多元件都支持usb供电，这个也是充电宝的本职工作。

但是，插上之后开始还好好的，过不了几秒就不行了，难道是充电宝坏了？重插就是好的。

by @技术头条 2022-12-10 22:46 分享查看详情

OCR技术发展综述与达观数据的实践经验 (www.52nlp.cn)

光学字符识别OCR技术（Optical Character Recognition）是指从图像中自动提取文字信息的技术。这项技术横跨了人工智能里的两大领域：CV（计算机视觉）和NLP（自然语言处理），综合使用了这两大领域中的很多技术成果。

在过往40余年的技术发展历程中，OCR始终具备很强的产业应用背景，是计算机领域里少数几个一开始就由工业界和学术界双轮驱动的领域。近年来OCR技术已经在工业界成熟落地应用，学术界里对此的研究热度反而弱于其他方向。甚至有人认为OCR技术已经充分成熟，没有更多研究必要了。然而随着近年来智能文本处理IDP（Intelligent Document Processing）在工业界的逐步落地应用，OCR和IDP相结合的应用场景越来越多，用语义理解NLP的角度进一步去延伸OCR的应用，出现了很多更有产业应用价值的场景。本文回顾了OCR技术的发展历程，并结合达观数据在工程实践方面的经验，介绍与语义分析技术结合后，当前OCR技术的一些最新发展和落地经验。

by @技术头条 2022-12-10 22:41 分享查看详情

浅谈数据和人工智能项目的管理 (insights.thoughtworks.cn)

数据和智能类的项目管理内容仍然是基于传统软件项目管理所定义的范围和领域，但近年来新概念和新技术的出现给数据和智能类项目的管理带来了新的挑战，所以项目管理者在管理的思路、方法、策略上也存在不同。

by @Thoughtworks 2022-11-23 15:47 分享查看详情

使用CDC模式改造遗留系统 (insights.thoughtworks.cn)

我们选择了 CDC 模式将遗留系统中产生的变化同步到新服务中。在同步过程中，由数据层的变化推导出业务意图是成功的关键。在其他运用绞杀模式的改造中，如果能够在更上层的地方做分支也是一种好的思路，这样可以更好地还原业务。

by @Thoughtworks 2022-11-22 14:53 分享查看详情

探索原味BFF模式 (insights.thoughtworks.cn)

在本篇文章中，你们会与我一起穿越回BFF诞生的历史中，寻找其起源。并一同探索和学习这个在分布式系统中出镜率极高的架构模式。

by @Thoughtworks 2022-09-13 17:17 分享查看详情

Replication（上）：常见复制模型&分布式系统挑战 (tech.meituan.com)

分布式系统设计是一项十分复杂且具有挑战性的事情。其中，数据复制与一致性更是其中十分重要的一环。数据复制领域概念庞杂、理论性强，如果对应的算法没有理论验证大概率会出错。如果在设计过程中，不了解对应理论所解决的问题以及不同理论之间的联系，势必无法设计出一个合理的分布式系统。

by @技术头条 2022-09-03 23:25 分享查看详情

Kafka在美团数据平台的实践 (tech.meituan.com)

Kafka在美团数据平台承担着统一的数据缓存和分发的角色，随着数据量的增长，集群规模的扩大，Kafka面临的挑战也愈发严峻。本文分享了美团Kafka面临的实际挑战，以及美团针对性的一些优化工作，希望能给从事相关开发工作的同学带来帮助或启发。

by @技术头条 2022-08-31 23:25 分享查看详情

美团酒旅数据治理实践 (tech.meituan.com)

数据开发过程中会不断引入一些问题，而数据治理就是要不断消除引入的问题，保障数据准确、全面和完整，为业务带来价值，同时合理管理数据权限，避免数据泄露带来的业务风险。数据治理是数据化公司的一项重要能力。

by @技术头条 2022-08-31 23:16 分享查看详情