K8S可以帮助企业实现数据的统一管理和调度,提高数据的利用率和质量。
首先,容器平台是微服务落地的一个最佳承载的实例,因为分别是面向云原生业务系统的技术框架和计算资源,但是微服务框架早就出现,更多的微服务组件还是运行在传统虚拟机之上,只不过随着新的微服务治理框架出现,如istio等,才会越来越多的运行在容器之上,甚至springcloud...
适合自己的就是最好的,所有的架构都根业性需不推演的,成熟的数据中台可能并一不定适合你,所以大部分还得是自建,不要为了建中台而建中台,架构的优化有很多方式
数据中台以数据湖为底座,打破数据壁垒,实现医疗信息数据的统一存储,解决医疗大数据存储难的问题。以大数据平台的分布式计算能力为支撑,结合数据治理,形成数据资产,解决医疗数据孤岛现象,实现数据连通。采用流批一体的OLAP技术解决方案,支撑大型三甲医院的离线与实时相结合的业务...
中台建设确实是数字化转型的一条路,笔者甚至认为,是必须的一条路,抛开中台的概念不谈,数字化转型的一个核心本质是服务共享,这种服务有算力的、数据的、低代码的,甚至有面向业务的人力资源共享、会员挖掘共享和预测趋势的共享。笔者研究过很多中台的概念,无论数据中台,业务中台和...
简单说说我的想法,---- 直接回答题干 ----如果说现有Hive作为数仓,那么性能肯定不能满足查询的,替代方案可以选择MPP数据库,但是由于MPP数据库目前看来还是有软硬件+人员能力限制条件的,基本上也要搞成一个团体作战项目才能摸索出来。你提到的多表关联倒不是什么障碍,建设数...
数据整合,传统使用数据仓库,大数据平台来实现,但做“数据中台”,我们觉得要换种思路了,中台要去做数据融合,而不仅仅是数据整合相差一个字,做法和意义是完全不一样的,数据融合要基于企业主数据重构数据模型数据体系,更好的支撑中台服务,重构而不是集成,是彻底的变革。当然理想很丰满...
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竟然有bug,写半天丢失了这里不知道能不能满足你的要求,也不知道有没有真正成功的案例,我的回答可能令你失望,我这里只能基于过往经验和思考,给一些一般性原则,指导实践和摸索我们也在摸索实践中,中台建设是个过程,很难一蹴而就,把它放在平台融合,数据融合过程中,比较能容易看到其价...