很多企業正在將雲端計算投入其IT戰略。越來越多的IT預算正在轉向雲端計算服務和運營支出，而不是資本支出。與此同時，IT團隊被要求加強並改進企業的數字計劃。 根據調研機構Forrester公司在2019年的預測，大

目錄 1、從一個新聞入口網站案例引入 2、推算一下你需要分析多少條資料？ 3、黃金搭檔：分散式儲存+分散式計算 這篇文章聊一個話題：什麼是分散式計算系統？ （1）從一個新聞入口網站案例引入

今日，致力於成為面向未來下一代計算架構的PlatON，完成了V0.4.0版本的升級，開始支援基於可驗證計算（Verifiable computation，簡稱VC）的可驗證合約釋出。可驗證計算可以說是解決分散

歡迎關注個人公眾號：石杉的架構筆記（ID:shishan100） 週一至週五早8點半！精品技術文章準時送上！ 億級流量架構專欄： 億級流量系統架構之如何支撐百億級資料的儲存與計算

2018-11-19/   閱讀數：2  /   分類：作業系統 馮·諾依曼架構中，指令和資料均儲存在記憶體中，徹底打開了計算機“通用”的大門。這個結構中，“線性陣列”記憶體天生攜帶

按：我們的一份工作以短文的形式發表在PODC2018，第一作者魏恆峰去參加了此次會議。應《CCF通訊》邀稿，我們為“頂級國際會議簡介”專欄寫了一篇介紹PODC2018會議的文章。預計正式發表時會有所修改。

今年的雲棲大會上，阿里巴巴通用計算平臺負責人，阿里巴巴計算平臺資深技術專家關濤從計算力，聯合計算，智慧化，企業級服務能力四個方面詳細介紹了阿里巴巴統一的超大規模資料計算平臺MaxCompute的探索與

編者按：本文來自36氪戰略合作區塊鏈媒體 “Odaily星球日報 ”（公眾號ID：o-daily， APP下載 ） 作者 | 秦曉峰 編輯 | 盧曉明 雲端計算市場潛力巨大 根據

【獵雲網（微信：）北京】3月12日報道（文/田甜） “每個人都可以通過一個小型的硬體裝置，貢獻家裡多餘的網路資源，從而獲得回報。博納雲正在將這一設想變成現實。” 博納雲在做的，看起來有點遠——讓個人網路

前言 Flink 是一種流式計算框架，為什麼我會接觸到 Flink 呢？因為我目前在負責的是監控平臺的告警部分，負責採集到的監控資料會直接往 kafka 裡塞，然後告警這邊需要從 kafka topic 裡面實時讀

問題：序列(Sequential)、並行(parallel)、併發(Concurrent)和分散式(distributed)的區別是什麼？ 1. 概念 假設有AB兩個任務，則序列、並行、併發的區別如圖1

在本文中，我們將深入探討Flink新穎的檢查點機制是如何工作的，以及它是如何取代舊架構以實現流容錯和恢復。我們在各種型別的流處理應用程式上對Flink效能進行測試，並通過在Apache Storm（一種廣泛使用

一致性雜湊演算法在分散式快取領域的 MemCache，負載均衡領域的 Nginx 以及各類 RPC 框架中都有廣泛的應用，它主要是為了解決傳統雜湊函式新增雜湊表槽位數後要將關鍵字重新對映的問題。 本文會介紹

公眾號後臺回覆“ 資料 ” 獲取作者獨家祕製學習資料 本文將會從實際應用場景出發，介紹 一致性雜湊演算法 （Consistent Hashing）及其在分散式系統中的應用。 首先本文會描述一

導讀： 從問題場景和 itest 優雅解決辦法及示例2部分來闡述 1.問題場景: 研發團隊是分散在幾地的分散式團隊，經常會因溝通引來一些問題。如下三圖是開發覺得測試進度太慢，一番對話之後， 接下來他