之前有读者留言让写一篇大型网站的架构演进过程,发现下面这篇文章讲解得很详细,特此分享给大家,相信看完会有所收获。文章在介绍一些基本概念后,按照以下过程阐述了整个架构的演进过程:单机架构第一次演进:Tomcat与数据库分开部署第二次演进:引入本地缓存和分布式缓存第三次演进:引入反向代理实现负载均衡第四次演进:数据库读写分离第五次演进:数据库按业务分库第六次演进:把大表拆分为小表第七次演进:使用LVS
公测两个月,Dataphin公共云版本已经受到了阿里云上众多轻量级用户的关注。事实上,Dataphin作为一款大数据智能构建与管理的产品,其核心功能是面向各行各业大数据建设、管理及应用诉求,一站式提供从数据接入到数据消费全链路的智能数据构建与管理的大数据能力,包括产品、技术和方法论,助力企业打造标准统一、融会贯通、资产化、服务化、闭环自优化的智能数据体系,以驱动业务创新。日前,基于公测期间用户关注
阿里云智能数据构建与管理 Dataphin (下简称“Dataphin”)近日重磅上线公共云,开启智能研发版本的公共云公测!在此之前,Dataphin以独立部署方式输出并服务线下客户,已助力多家大型客户高效自动化构建企业数据中台,不仅大幅度提升大数据研发效率,实现数据资产的标准化管理,更通过数据服务体系让数据智能驱动业务。经过半年时间准备,Dataphin已于2019年4月23日正式登陆阿里云公共
Dataphin阿里巴巴集团OneData数据治理方法论内部实践的云化输出,一站式提供数据采、建、管、用全生命周期的大数据能力,以助力企业显著提升数据治理水平,构建质量可靠、消费便捷、生产安全经济的企业级数据中台。Dataphin兼容多种计算平台,并开放可拓展的能力,以适应不同行业客户的平台技术架构和特定诉求。Dataphin产品能力大图如下图所示基本概念:数据板块:(原名业务板块 < V
一、说明数据仓库的规范建模,可以用脚本,也可以用工具,阿里云的数仓规范建模进行了自身的工具化管理,致力于提供体系化和系统化的数据建模的功能。建模应基于明确的业务需求,通过顶层设计,规范定义数据的标准及计算接口。、阿里云的数据仓库建模过程包含:维度、业务过程、原子指标、衍生原子指标、业务限定、派生指标、事实逻辑表、维度逻辑表、汇总逻辑表、建模引擎几个部分。二、规范定义-维度维度是由独立不重叠的数据元
一、需求分析 在进行大数据平台建设前,需要对需求进行充分的分析,包括数据源、数据类型、数据量、数据处理方式、数据使用目的等方面进行分析。 二、技术选型 大数据平台建设所需的技术包括数据存储、数据处理、数据分析等方面。在进行技术选型时,需要根据需求分析结果进行选择1)传统的IT领域中,企业的服务器资源(内存、cpu等)是有限的,也是固定的。服务器的应用场景却是灵活多变的。例如,今天临时上线了一个系统
一. 简介1.1 介绍 Dataphin是由阿里研发的智能大数据建设平台,提供一站式数据中台(大数据平台)建设服务。Dataphin通过沙箱(项目)实现业务及作业资源隔离,运行更快,且数据同步到Dataphin后,会统一将敏感数据脱敏后放入脱敏层,增强安全性并提高了效率。 Dataphin支持选择不同计算引擎进行数据处理,包括:MaxCompute、HadoopHive、AnalyticDB Po
# 阿里Dataphin 应用架构解析 Dataphin阿里云推出的一款数据集成和管理平台,旨在为企业提供高效的数据处理能力和灵活的数据应用支持。本文将深入探讨 Dataphin 的应用架构,通过示例代码和类图帮助读者更好地理解这一架构。 ## 1. Dataphin 的概述 Dataphin 是一个支持数据开发、治理和智能分析的产品,可以帮助企业实现数据的全流程管理。它包括数据接入
原创 2024-09-04 06:34:53
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概述只有智能合约不足以构成一个应用,还需要配合前端,后端才能成为应用本身DAPP的运行结构DAPP是一个分布式应用,以下是它的简要组成结构 以太坊节点 + 智能合约 + 调用端 + 界面节点 + 智能合约 是p2p网络结构的,没有明确的固定的服务端调用端和界面也就是所谓的前端,通常采用web框架结构我们需要在这个基础之上的增设一个后端服务专门用来跟节点通信,以及汇总一些数据,和那些不适合放在
# 如何实现“dataphin技术架构图” ## 简介 作为一名经验丰富的开发者,我将向你展示如何实现“dataphin技术架构图”。这个过程需要遵循一系列步骤,从而帮助你理解并实现这个技术架构图。 ## 流程步骤 ### 步骤一:收集需求 在开始实现技术架构图之前,首先需要收集相关需求,明确所要展示的内容以及数据源。 ### 步骤二:绘制关系图 使用ER图的方式绘制dataphin技术
原创 2024-03-24 03:30:47
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国内外对Hadoop生态系统的生存状况争论不休,既然如此,我们不妨摸底调查一番,看看国内一线互联网公司(具备自我搭建大数据平台能力的厂商)的大数据平台是如何搭建的?是否基于Hadoop生态系统?Hadoop的存在感有多少?庞大的Hadoop生态系统中又有哪些组件真正脱颖而出了呢?(本文内容来源于公开资料整理)BAT之阿里巴巴如果要论数据,恐怕只有以电商起家的阿里巴巴才能拥有如此丰富且庞大的数据。有
  在最近的一次大数据技术讨论会上,本行业一家公司的技术高管谈到松耦合架构和紧耦合架构的性能表现的话题。正好Laxcus大数据管理系统的设计,从0.x、1.x到2.6版本,也经历了从紧耦合到松耦合的发展过程。做为亲历者,对这两种架构的设计和运行效果,我们有非常清楚的了解和认识。下面就说一说这件事。写此博文,也希望给做系统设计的兄弟们,尤其是做高并发、复杂数据计算的同行提供一点参考。  先说紧耦合,
# 实现 Dataphin 功能架构的指南 Dataphin阿里云推出的数据治理和分析平台,其核心功能包括数据资产管理、数据预处理、数据模型构建等。对于一名刚入行的新手来说,理解和实现 Dataphin 的功能架构可能有些困难。本文将为你提供一个详细的流程,帮助你理解和实现 Dataphin 的功能架构。 ## 整体流程 在进行任何开发工作之前,首先需要了解整体的开发流程。以下是实现 D
原创 8月前
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Dataphin(智能数据建设与治理)是阿里巴巴集团数据治理方法论基于内部实践的产品化输出,致力于帮助企业用中台方法论治理企业级好数据,构建起质量可靠、消费便捷、生产安全经济的企业级数据中台。Dataphin V3.6版本全新上线概念建模、基线运维、全域数据质量监控、数据标准标准落标映射等核心功能,为企业建设贯穿事前、事中、事后的全链路数据治理能力添砖加瓦,助力提升资产价值。新版本升级后,可以更高
面对各行各业日趋强烈的大数据建设、管理及应用诉求,2018年春季的MWC大会,阿里云重磅推出了智能数据构建与管理平台Dataphin——从数据接入到数据消费全链路,提供一站式的大数据能力,包括产品、技术和方法论等,致力于助力企业打造标准统一、融会贯通、资产化、服务化、闭环自优化的智能数据体系。Dataphin作为智能的大数据平台,能够协助各行各业智能地建设与管理属于自己的智能数据。自2018年2月
.[Python] Django项目的阿里云部署. 当时因为项目的需要,就是将 python 的 Django 项目部署到阿里云服务器上。借此机会学习了一下,并记录了部署的步骤。想着除了分享之外,更多的是以后自己也可以回来感受一下当时部署阿里云的艰辛,不过现在会了也就不难了。其实当时部署的时候也挺不容易的,开始的时候只有朋友提供一些xshell命令,具体操作步骤完全不知道,就这样也是一直摸索着,好
转载 2024-01-30 23:22:05
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DATAphin产品架构全景 随着大数据时代的到来,数据分析和数据处理变得越来越重要。在这个背景下,DATAphin产品应运而生。DATAphin是一个强大的数据处理和分析平台,可以帮助用户高效地进行数据处理和分析工作。本文将对DATAphin产品的架构进行科普介绍,并提供相应的代码示例。 DATAphin产品的架构可以分为三个主要的部分:数据采集、数据处理和数据分析。 首先,数据采集是指从
原创 2024-01-12 07:34:49
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# 探索 Dataphin 架构:提升数据分析能力的利器 在当今数据驱动的时代,数据分析已成为各行各业决策的重要依据。快速、精准地分析数据,对企业的发展至关重要。Dataphin 是一款关注数据管理和分析的平台,通过其独特的架构帮助企业高效地处理和分析数据。本文将介绍 Dataphin架构及其优势,并提供相关代码示例。 ## Dataphin 架构概述 Dataphin架构主要由四个
关于阿里发生的antd事件,想必程序员朋友们都已经知道了吧,一名富有娱乐精神的阿里程序员给大家开了一个小小的玩笑,本想皮一下,可惜没注意好场合与分寸,当然,为此,他也付出了沉重的代价,遭遇到被裁的重罚,他这是一个历经开发4年的大型开源项目,这名码农在阿里据说也是p8的职级,这样的职级的确是不低的了,是大多数程序员心目中的大牛级人物了。 这名程序员是这个开源项目的主要开发者,在4年内关于这个项目他有
# 理解 Dataphin 架构:数据智能的未来 在大数据时代,企业需要高效地管理和分析海量数据,以便在激烈的市场竞争中获得优势。Dataphin 是一个强大的数据智能平台,其架构设计旨在为企业提供全面的数据解决方案。本文将通过介绍 Dataphin架构和功能,帮助您更好地理解数据智能的应用。同时,本文将包括一些代码示例和可视化图表,进一步加深对此架构的理解。 ## Dataphin 架构
原创 2024-09-14 06:32:35
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