揭秘云原生数据战略三大要素

最新推荐文章于 2025-11-25 05:08:10 发布
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#云原生 #人工智能 #大数据

亚马逊云科技副总裁Swami Sivasubramanian博士在2022 re:Invent大会上探讨了数据和机器学习如何帮助企业构建端到端的数据战略，同时发布了《新程序员》系列的最新作品，聚焦IT行业创新。

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2022亚马逊云科技 re:Invent 全球大会中，亚马逊云科技数据与机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian 博士发表了“数据与机器学习如何助力企业构建端到端的数据战略”的主题演讲。

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《新程序员001-004》全面上市，对话世界级大师，报道中国IT行业创新创造！752787407231a4a15f7ac5f6d3d38422.jpeg

AI原生应用领域提示工程的核心要点大揭秘
Golang编程笔记的博客
09-14 429
本指南系统解析AI原生应用中提示工程的核心要点，覆盖从理论基础到实践优化的全链路方法论。通过第一性原理推导揭示提示工程的本质是「通过结构化输入引导LLM概率分布」，并构建层次化分析框架（专家→中级→入门）。内容包含概念演进、理论模型、架构设计、实现机制、应用场景及高级挑战，结合真实案例（如智能客服、代码生成工具）和教学化类比（如「模型指令设计」），为技术团队提供可落地的提示工程实施策略，同时探讨安全伦理与未来演化方向。准确性：如何让模型输出符合用户意图（如避免幻觉、减少歧义）。一致性。
揭秘大数据领域数据服务的创新模式
操作系统内核探秘的博客
09-15 1450
随着全球数据量以每年约61%的速度增长（IDC 2023数据），数据已成为企业核心生产要素。传统数据服务（如离线报表、固定API接口）因响应慢、灵活性差、价值密度低，难以满足“实时决策、精准营销、智能风控”等新兴需求。本文聚焦大数据领域数据服务的创新模式，覆盖技术原理、架构设计、实战案例及未来趋势，为企业数据服务转型提供方法论与实践指引。背景：分析传统数据服务痛点与创新必要性核心概念：定义数据服务创新模式的技术边界技术架构：拆解云原生、实时计算等关键技术支撑。
15年磨一剑，亚马逊云科技数据产品掌门人Swami 揭秘云原生数据战略的三大关键要素...
亚马逊云科技专栏
12-01 249
点击上方【凌云驭势 重塑未来】一起共赴年度科技盛宴！2022亚马逊云科技 re:Invent 全球大会正在拉斯维加斯如火如荼进行中，亚马逊云科技数据与机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian 博士发表了“数据与机器学习如何助力企业构建端到端的数据战略”的主题演讲来开启第三天的日程。Swami 博士重点介绍了亚马逊云科技在数据库、数据分析和机器学习领域的最新创新，以及这些创新如何帮...
云原生生态大会Day1，网易数帆揭秘云原生软件生产力三重境
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12月16-17日，由CNCF、网易数帆、VMware、PingCAP和阿里云联合主办2020 Cloud Native Day云原生生态大会线上召开，来自联合主办方及字节跳动、Zilliz、百胜中国等公司的17位重磅演讲嘉宾，带来2天主题分享，解析云原生领军企业和组织、头部用户的云原生战略与实践，剖析云原生技术带来的机遇与挑战，帮助云原生技术使用者和爱好者加深对技术的理解，同时推进云原生与企业IT的融合。 在大会的第一天，网易数帆轻舟事业部总经理陈谔结合网易数帆旗下轻舟云原生平台近五年来的三次重大技术变
15年磨一剑，亚马逊云科技数据产品掌门人 Swami 揭秘云原生数据战略的三大关键要素
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指数级暴增、复杂场景下，揭秘百度云原生湖仓架构等系列数据产品
优快云云计算
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9月28日，百度智能云2021“云智技术论坛”智能大数据专场在上海举办。本次会议以“云智一体，让大数据发挥大价值”为主题，百度副总裁谢广军携百度多位资深技术专家与行业伙伴出席会议，共同探讨了大数据发展新形势下，企业如何运用云智技术打造满足数字化、智能化转型的安全可靠的数据基础设施和价值挖掘平台，发挥数据资产的核心价值。 百度副总裁谢广军致辞 谢广军表示，在以新一代信息技术为基础、以海量数据的互联和应用为核心、将数据资源融入产业创新和升级各个环节的数字经济时代，大数据成为关键的生产要素。百度智能云...
渡过“寒冬”，看云原生数据库如何助力企业降本增效与持续创新
亚马逊云科技专栏
09-15 266
亚马逊云科技还有更多丰富的技术产品与应用实例，本篇文章无法一一提及。
揭秘大数据领域数据编排的操作流程
AI架构全栈开发实战笔记
08-19 744
功能：定义数据处理任务的内容、参数、依赖关系核心要素任务元数据：名称、描述、所有者、优先级任务逻辑：执行的代码、脚本或操作任务参数：输入输出、配置选项依赖关系：与其他任务的先后关系类比：如同音乐会的乐谱，详细规定了每个乐器(任务)何时演奏(执行)以及演奏什么内容(逻辑)
揭秘大数据领域数据中台的数据治理策略
AI云原生与云计算技术学院
10-04 825
本文旨在为读者提供数据中台环境下数据治理的全面视角，涵盖从基础概念到高级策略的各个层面。我们将重点讨论数据治理的核心组件、实施方法以及在实际业务中的应用场景。文章将从数据治理的基本概念入手，逐步深入到数据中台环境下的具体治理策略，最后通过实际案例展示数据治理的实施效果。数据中台：企业级的数据共享和能力复用平台，提供统一的数据服务数据治理：对数据资产进行规划、监督和控制的框架和流程元数据：描述数据的数据，即数据的"标签"或"说明书"数据血缘：数据从源头到目标的完整流转路径记录数据中台。
【企业云平台构建】：揭秘高效云架构的6大关键策略
[【企业云平台构建】：揭秘高效云架构的6大关键策略](https://drek4537l1klr.cloudfront.net/posta2/Figures/CH10_F01_Posta2.png) # 摘要 随着云计算技术的不断发展，企业云平台的构建已经成为数字化转型的关键...
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开发者的存储救赎计划：从SQL到云原生的架构演进
11-21 850
本文是一次系统的存储架构思想升级，带你走出存储泥潭，构建健壮、可扩展的数据基石。在VARCHAR中存储结构化数据（如JSON字符串），无法索引和高效查询。文件，同时启动MySQL、Redis、Elasticsearch。优化一个慢查询，通过添加索引将响应时间从2s降到50ms。所有被数据存储问题困扰的开发者，从初学者到资深工程师。通过消息队列发布领域事件，实现服务间数据同步。强一致性要求的业务数据（用户、订单、账户）。缓存穿透、缓存雪崩、缓存与数据库数据不一致。无限容量、高可用、低成本、通过HTTP访问。
Milvus：高效能的云原生向量数据库
weixin_44626085的博客
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Milvus是一款高性能云原生向量数据库，专为大规模向量近似最近邻检索设计。它采用Go和C++编写，支持CPU/GPU加速，具备全分布式架构和K8s原生支持，可高效处理文本、图像等非结构化数据。Milvus提供Standalone模式和轻量级Milvus Lite版本，并可通过Zilliz Cloud托管服务快速体验。其核心优势包括：分布式架构实现高性能与高可用性；支持多种向量索引和硬件加速；灵活的多租户管理；稀疏向量搜索功能；以及完善的数据安全机制。开发者可通过Python客户端快速入门，适用于构建RAG
DevOps在云原生中的Service Mesh
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2509_93942818的博客
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不过，微服务多了，问题也接踵而至：服务发现、负载均衡、熔断降级，这些原本由应用代码处理的逻辑，现在成了基础设施的负担。举个例子，在我们项目里，用上Istio后，不用改一行代码，就能动态调整路由规则，实现蓝绿部署或金丝雀发布，大大减少了发布风险。当然，Service Mesh不是银弹，它在云原生DevOps中的集成也面临挑战。另外，DevOps文化强调协作，但Service Mesh的引入可能需要开发者和运维更紧密配合，比如定义流量策略时，得双方共同评审，避免“各扫门前雪”。
云原生安全
2509_93947362的博客
11-24 348
先聊聊容器安全这块硬骨头。另外，容器运行时也得盯紧，像Falco这种开源工具能实时监测异常操作，比如突然冒出的特权容器或者敏感目录访问，一有风吹草动就告警。云平台的原生安全工具也得用起来，比如AWS的Security Group和Azure的NSG，规则要最小权限原则，只开放必要端口。说实话，刚开始推行时总有人抱怨流程繁琐，等真防住几次零日漏洞攻击后，全员才意识到：云原生安全就是个持续博弈的过程，今天偷懒省一步，明天就可能全线崩盘。总之，云原生安全没有银弹，它得像编织渔网一样，把技术、流程、文化三层织密。
Vue云原生
2509_93942347的博客
11-24 384
Vue应用本身无状态，所以特适合横向扩展——流量大了自动加实例，少了就缩容，资源利用率嗖嗖往上飙。记得第一次测试时，前端改了行代码，CI/CD流水线自动构建镜像、推送到仓库，然后K8s滚动更新，用户完全无感知。这招挺实用，能快速定位问题——比如某个版本更新后，CSS加载慢了，立马就能发现。更重要的是，这套架构为未来打好了基础，比如以后加个Vue3的Composition API优化性能，或者集成Serverless函数处理表单提交，都能无缝衔接。别看起步有点学习曲线，但一旦跑顺了，那感觉，绝对值回票价。
前端云原生
2509_93946285的博客
11-24 400
比如，用容器技术把前端应用打包成镜像，塞进Kubernetes集群里管理，这样一来，部署、扩缩容、故障恢复全自动化了。如果想玩高级点，可以结合微前端架构，把不同团队开发的前端模块拆成独立子应用，每个都做成容器，由主应用动态加载。我见过不少团队一开始热情高涨，结果卡在镜像构建优化上——比如，怎么把前端依赖分层打包，减少镜像大小，提升拉取速度。未来，随着Serverless和边缘计算普及，前端云原生还会有更多玩法——比如，函数计算渲染页面，或者CDN边缘节点运行前端逻辑。总之，别被术语吓住，动手试试就明白了。
云原生在混合云中的部署
2509_93948268的博客
11-24 302
如果追求极致，可以试试公有云提供的云企业网服务，比如阿里云的CEN，能自动构建混合云网络。我们的做法是把MySQL集群主节点放在私有云，通过DRBD同步到公有云备节点，读写分离时用ProxySQL做路由。镜像仓库需要做智能同步。后来改用Harbor的复制策略，在私有云搭建主仓库，自动同步增量镜像到公有云仓库。混合云下的云原生部署没有银弹，核心思路是“应用无状态化，数据异步化，调度智能化”。单集群跨云：用Kubeadm或K3s搭建一个集群，Master节点放私有云，Worker节点分散到多家公有云。
云原生存储
2509_93932703的博客
11-24 452
更进一步，像有状态应用StatefulSet，它能帮我们管理带状态的Pod，为每个Pod创建专属的、稳定的网络标识和持久化存储，保证了Pod实例和其存储数据之间绑定的有序性和稳定性。应用只需要声明“我要一个10Gi的、能读写的存储空间”，至于这个空间是来自NFS、CephRBD，还是云厂商的云盘，应用根本不关心。各大存储厂商，无论是开源的Ceph、Longhorn，还是公有云的块存储、文件存储，只要实现了CSI接口，就能无缝接入K8s。传统存储卷的绑定太“硬”了，跟容器这种“轻盈”的架构格格不入。
阿里巴巴云原生大规模应用实践与落地策略
"云原生大规模应用落地指南.pdf" 该文档是阿里巴巴云原生的一份落地实践指南，针对云原生技术在大规模场景中的应用提供了深入的解析和实践经验。云原生是一种基于容器、微服务、DevOps以及声明式API等技术的软件...
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