摘要： 传统软件的架构设计就是为了运行在公司的企业防火墙内。如果软件开发是在数年以前完成的，那么软件对其运行所处的物理硬件甚至开发使用的技术堆栈非常可能有着很高的依赖性。通常我们称之为“紧耦合”架构，因为如果从特定的物理环境中分离出来之后，软件将不能正常运行。云计算架构要求的是一种“松耦合”的架构。弹性是云 阅读全文

摘要： 云服务的搭建需要将许多数据特性考虑在内，包含物理特、性能要求、易变性、容量、监管要求、事务边界、保存期限7个方面，所有这些数据需求都会对如何存储底层数据造成决策影响。 一、物理特性 我们需要收集很多数据点来进行物理特性的分析。数据的位置是一条重要信息。数据已经存在还是全新的数据集?如果已经存在，数据 阅读全文

摘要： 实时计算是常见的大数据计算场景。业务部门需要实时反馈产品的被点击、浏览、收藏、购买、评价等数据，对时延的要求一般是秒级，甚至毫秒级。而批处理计算引擎一般需要几分钟或者几小时才能返回结果，显然无法满足该场景的计算需求。基于实时计算的需求，流式计算引擎应运而生。目前，应用得较多的流式计算引擎主要有Spa 阅读全文

摘要： 2014年，谷歌开放了Kubernetes项目。它是建立在谷歌运行大规模生产系统的基础之上，结合社区的最佳创意和实践构建的一个可移植、可扩展的开源平台。Kubernetes 主要是通过 API或者声明式配置管理容器化工作负载和服务的一整套系统。 一、Kubernetes 架构 Kubernetes 阅读全文

摘要： 数据中台对外部体现的是公共的数据服务能力，赋能业务快速、敏捷、智能响应客户的需求。数据中台对内体现的是工具化和模块化的能力，提升数据工作者的效率。数据中台的核心是实现数据价值最大化，始终围绕着业务需要什么数据、业务需要什么能力、业务需要什么工具和平台、业务需要什么服务等。数据中台的8大设计原则如下图 阅读全文

摘要： 在大数据时代，由于数据重要性的显著提高和企业对数字化、智能化的迫切需求，中台被赋予了全新的理解，其重要性得到显著提升。中台主要提供公共的数据和科技服务，数据中台为业务赋能。数据中台与业务中台关系及其密切。首先数据中台为业务中台提供数据来源；其次，数据中台与业务中台相辅相成，实现“数据业务化，业务数据 阅读全文

摘要： 数据中台是一种数据优先的大数据思维和强调数据业务化的价值理念，包含企业自上而下制定的数据战略、匹配的组织架构，以及实现数据高复用性、高可用性和高价值的有机结合体（包括一系列方法论、业务设计、模型设计、数据工具和平台），强调数据服务和数据智能，做到数据可用、易用、好用、可追溯、可复用和可管理。 从信息 阅读全文

摘要： 数据中台是以客户为中心、业务数据化和智能化发展的必然产物。数据中台的合理建设有助于提升数据向资产转化、数据规模化应用的能力，有效地实现数据的价值，支持业务数据化和智能化的需求，敏捷响应客户的个性化需求。建设数据中台的第一步是合理规划数据中台的架构，如下图所示。 数据中台的逻辑框架主要分为统一数据基础 阅读全文

摘要： 前文提到数据中台商业的解决方案有很多，开源框架种类繁多，每一个模块都有很多开源的套件。可供选择的解决方案太多，重点推荐开源解决方案，框架图如下图所示。 6.数据仓库 在数据平台选择好后，下一步的重要工作是实现企业的数据资产化，满足前端业务对数据应用的需求。数据资产化的关键举措是对企业的原始数据进行清 阅读全文

摘要： 数据中台商业的解决方案有很多，开源框架种类繁多，每一个模块都有很多开源的套件。以查询引擎为例，可以使用的开源工具有MySQL、Redis、Impala、MongoDB、PgSQL等。可以根据实际业务需要，选择合适的开源套件。 可供选择的解决方案太多，重点推荐开源解决方案，框架图如下图所示。企业的数据 阅读全文