基于Tablestore 实现海量订单日志数据存储
从最早的互联网高速发展、到移动互联网的爆发式增长，再到今天的产业互联网、物联网的快速崛起，各种各样新应用、新系统产生了众多订单类型的需求，比如电商购物订单、银行流水、运营商话费账单、外卖订单、设备信息等，产生的数据种类和数据量越来越多；其中订单系统就是一个非常广泛、通用的系统。而随着数据规模的快速增长、大数据技术的发展、运营水平的不断提高，包括数据消费的能力要求越来越高，这对支撑订单系统的数据库设计、存储系统也提出了更多的要求。在新的需求下，传统的经典架构面临着诸多挑战，需要进一步思考架构优化，以更好支撑业务发展。
基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-架构篇
背景订单系统存在于各行各业，如电商订单、银行流水、运营商话费账单等，是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统，在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展，以及各企业对数据的重视，需要存储和持久化的订单量越来越大，数据的重视程度与数据规模的膨胀带来了新的挑战。首先，订单量对于数据的存储、持久化、访问带来了挑战，这不仅增加了开发面对的困难，也为系统的运维带来了挑战。其次，随着大数据技
当金融风控遇上人工智能，众安金融的实时特征平台实践
随着企业数字化转型升级，线上业务呈现多场景、多渠道、多元化的特征。数据要素价值的挖掘可谓分秒必争，业务也对数据的时效性和灵活性提出了更高的要求。在庞大分散、高并发的数据来源背景下，数据的实时处理能力成为企业提升竞争力的一大因素。今天分享的是众安金融实时特征平台实践。
