数据处理

首页 标签 数据处理
# 数据处理 #
关注
17059内容
漫谈分层架构:为什么要进行架构分层?
为什么要分层 高内聚:分层的设计可以简化系统设计,让不同的层专注做某一模块的事 低耦合:层与层之间通过接口或API来交互,依赖方不用知道被依赖方的细节 复用:分层之后可以做到很高的复用 扩展性:分层架构可以让我们更容易做横向扩展 如果系统没有分层,当业务规模增加或流量增大时我们只能针对整体系统来做扩展。分层之后可以很方便的把一些模块抽离出来,独立成一个系统。
|
10月前
| |
来自: 弹性计算
Huggingface又上不去了?这里有个新的解决方案!
AI开发者都知道,HuggingFace是一个高速发展的社区,包括Meta、Google、Microsoft、Amazon在内的超过5000家组织机构在为HuggingFace开源社区贡献代码、数据集和模型。
|
4月前
|
最佳实践:AnalyticDB在企业级大数据分析中的应用案例
【10月更文挑战第22天】在数字化转型的大潮中,企业对数据的依赖程度越来越高。如何高效地处理和分析海量数据,从中提取有价值的洞察,成为企业竞争力的关键。作为阿里云推出的一款实时OLAP数据库服务,AnalyticDB(ADB)凭借其强大的数据处理能力和亚秒级的查询响应时间,已经在多个行业和业务场景中得到了广泛应用。本文将从个人的角度出发,分享多个成功案例,展示AnalyticDB如何助力企业在广告投放效果分析、用户行为追踪、财务报表生成等领域实现高效的数据处理与洞察发现。
阿里云百炼xWaytoAGI共学课 DAY2 - 更好用的文本知识库应用跟学,快速上手阿里云百炼
本课程是阿里云百炼平台的第二天课程内容,旨在帮助用户了解如何通过阿里云百炼构建和发布自己的AI应用。介绍了如何利用大模型和智能体应用来创建具备强大语言理解和生成能力的AI助手,并通过不同的渠道(如网站、钉钉、微信公众号等)发布这些应用。
Apache Flink 零基础入门(一):基础概念解析
本文是根据 Apache Flink 基础篇系列直播整理而成,由 Apache Flink PMC 戴资力与阿里巴巴高级产品专家陈守元共同分享。Apache Flink 系列入门教程每周更新一期,持续推送。
谈谈数据项目中的Data mapping(数据映射)
企业数据正变得越来越分散和庞大。与此同时,对企业来说,利用数据并将其转化为可操作的见解,变得比以往任何时候都更加重要。
OTS(Table Store)
OTS(Table Store)是阿里云提供的分布式NoSQL数据库服务,支持海量结构化数据的存储、查询和分析。OTS具有高可用、高性能、高扩展性和低成本等特点,适用于各种场景下的数据存储和处理,例如电商、物流、游戏等。
免费试用