AutoMQ × Ververica:打造云原生实时数据流最佳实践!

AutoMQ 与 Ververica 正式成为战略合作伙伴!

在当今数据驱动的时代,企业对数据处理的速度和效率要求达到了前所未有的高度。批量处理(Batch Processing)已无法满足实时风控、实时推荐、实时监控等场景的迫切需求。流处理(Stream Processing)虽已成为必然选择,但其落地仍面临诸多挑战:数据源吞吐量不足、计算资源弹性差、运维复杂、总拥有成本(TCO)高昂等。

真正的实时业务价值,源于从“事件发生”到“洞察与行动”之间极短的延迟。这要求数据流的**存储与计算**两个环节都必须具备高性能、高可靠和高弹性。

正是基于对这一行业痛点的深刻洞察,**AutoMQ** 与 **Ververica** 决定正式达成战略合作伙伴关系!双方将充分发挥在流存储与流计算领域的顶尖技术优势,共同为企业提供更高效、更稳定、更低成本的端到端实时数据流处理解决方案,赋能企业构建下一代实时驱动型应用。

关于 AutoMQ  

AutoMQ 是一款云原生流数据平台。其核心产品 AutoMQ for Kafka 100% 兼容 Apache Kafka® API,并通过存算分离、自动弹性等架构革新,实现了极致的弹性扩缩容和高达 90% 的成本降低。AutoMQ 致力于成为企业实时数据流的**“中枢神经系统”**,以极高的吞吐和持久可靠的特性,承接企业所有核心事件流数据。 

 图 1: AutoMQ 云原生构架

  

关于 Ververica

Ververica 由 Apache Flink® 创始团队创立。其推出的云原生实时流处理平台 <

【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员与工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真与多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理与编程实现;③服务于科研复现、论文写作与工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论与优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建与p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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