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HarmonyOS Next 端云一体化（3）
HarmonyOS Next 端云一体化（3） 上一章我们主要讲解了如何新建数据库、新建数据表已经部署数据库。这一章主要学习如何对数据库、数据表进行 CRUD 的操作。 但是实际的业务场景中，我们更多要关注的是 3、4 的方式。那么本章主要讲的是 方式 3-客户端通过代码的方式操作数据 。后续再讲到云函数的时候再来补充方式 4。 比如新增： fn3 = async () => { try { const book = new Book(); book.id = parseInt(Date.now().toString ).onClick(this.fn3); 需要注意的是：我们当前的角色是 World，此时是没有 新增、编辑、删除权限的。 MINIMUM 3 计算最小值。 COUNT 4 计算记录总数。
31221编辑于 2025-02-10 - 来自专栏京东技术
工程算法一体化平台架构实践
整个架构采用了一体化架构，所谓一体化是指整个算法、工程涉及的包括数据、系统等全链路打通，实现数据流的系统化流动，这种方式的好处是形成了业务闭环，在需求、开发、测试和验证整个过程都是透明化，从而减少沟通误差 工程&算法一体化平台 整个工程&算法一体化平台架构如图1所示，包括数据集&标注平台、算法模型训练&部署平台、模型测试&质量评估平台、算法服务网关、服装搭配平台，通过将这些平台全链路打通，形成一体化架构， 打标平台架构上一定要灵活，设计如图2所示，架构上一定要灵活，因为不同的场景其标注需求是不一样的，比如数据存储方面可以考虑像mongodb数据库，是模式自由的，数据存储结构非常灵活；在打标界面方面可以通过插件化模式进行设计 图3 算法服务网关 算法服务网关如图3，目的是将各种算法API进行封装，提供原子服务和组合服务。 一体化平台架构的目的是形成业务闭环，统一数据语言，数据资产沉淀，数据全链路透明流通，数据抽样实时质量评估，提升算法质量。在整个过程中架构边界清晰，系统松耦合，通过闭环服务化内聚化降低组织间沟通成本。
3.6K31发布于 2019-05-05 - 来自专栏腾讯云存储
直播预告| Lakehouse 湖仓一体化架构论坛
在大模型时代，企业将如何进行湖仓一体化架构选型？下一代Lakehouse架构方向又在哪里？未来面临着怎么样的挑战？ 让我们在6月15日举办的以「大模型时代的 OLAP 技术演进」为主题的第58届DataFunSummit：OLAP 线上峰会中，「Lakehouse 湖仓一体化架构」论坛上看头部企业如何做！ 精彩内容，扫码报名，免费参会 本次Lakehouse湖仓一体化架构论坛的出品人程力老师，腾讯云数据湖存储的负责人，他对数据湖仓存储架构有着深入的理解与丰富的实践经验。 演讲提纲： 1.GooseFS 加速存储的核心架构 2.GooseFS 在腾讯内部实时 OLAP 搜索场景上的应用落地 3.GooseFS 在低延迟查询搜索请求上的架构演进与性能优化 4.总结 听众收益 ： 1.OLAP 系统如何基于云端对象存储构建分级缓存加速 2.面向通用场景的大规模分布式缓存如何应对低延迟搜索查询请求 3.分布式缓存系统如何在资源和成本上的实践经验
52910编辑于 2024-06-16 - 来自专栏DDD
架构与架构师3
最近又看了几本关于架构的书籍，不禁回到原点：架构是什么？架构师职责是什么？ 、架构决策以及设计原则 系统结构 实现该系统的一种或多种架构风格（比如微服务、分层和微内核） 仅仅描述结构并不能完整地诠释架构，还需要了解架构特征、架构决策和设计原则 架构特征 架构特征定义了系统的成功标准 架构特征满足三个标准： 1.明确非领域设计的某个注意事项2.影响设计的某些结构项3.是否对应用的成功至关重要 构架决策 架构决策定义了一组关于如何构建系统的规则，构成了系统约束，并指导团队哪些可以做， 它需要知识以及应用知识的能力 2.影响力用来衡量架构师在项目中应用技能后给项目或公司带来多大的效益 3.领导力确保了架构实践的状态能稳步向前推进，同时培养更多的架构师 能力模型 论能力模型，与开发人员之间对技术方向的侧重有所不同 避免瓶颈陷阱方法之一是将关键路径和框架代码委托给开发团队其他人员，然后着重于实现业务功能（一个服务），并且在1~3个迭代中完成。 如何保持编码能力和一定水平的技术深度呢？
59730发布于 2021-11-12 模型设计、数据架构、数据治理一体化大数据平台
我们之所以选择基于大数据平台构建数据仓库，是由大数据平台丰富的特征决定的： (1)强大的计算和存储能力，使得更扁平化的数据流程设计成为可能，简化计算过程； (2)多样的编程接口和框架，丰富了数据加工的手段； (3) 数据基础层主要完成的工作包括以下几点： (1)数据采集:把不同数据源的数据统一采集到一个平台上； (2)数据清洗:清洗不符合质量要求的数据，避免脏数据参与后续数据计算； (3)数据归类:建立数据目录 二、数据架构 数据架构包括数据整合、数据体系、数据服务三部分。其中，数据整合又可以分为结构化、半结构化、非结构化三类。 尽管目前数仓架构体系中并不包含非结构化数据特征提取操作，但在未来，这将成为可能。 分析服务的能力类似于传统cube提供的内容，但是在大数据平台下不需要预先建好cube，更灵活、更节省成本； (3)标签服务，大数据的应用场景下，经常会对主体进行特征刻画，比如客户的消费能力、兴趣习惯、
29810编辑于 2025-12-23LLM架构管窥：3模式、3原理
研究3天，6篇笔记 【点我头像 查看文章列表】因为咱是懂架构的，所以借助架构模式理解LLM架构并不困难。倒是向量语义叠加、多头注意力原理，颇是费脑细胞。
23620编辑于 2025-12-31（一体化架构有疑问）
是什么让这个简单的架构变得如此特别以至于它被过度炒作？将整个正在运行的应用程序从一体化转移到微服务架构是否值得付出的努力和痛苦？当我们开始在项目中使用微服务时出现了很多类似的问题。 在本博客中，我们将尝试回答这些问题并深入研究微服务架构，并将其与一体化架构进行比较。 什么是微服务？它与一体化有何不同？ [2gvoo5y4nn.jpeg] 微服务是小型自主服务工作的集合。 为什么不采用一体化架构？ [bqdy8z6pg7.png] 有个主要问题是，如果我们有一个功能完整的一体化应用程序正在运行，为什么要转换？为什么要增加开销并付出额外的努力？ 使用一体化架构，我们无法独立扩展每个组件，因此即使大多数组件可能不需要扩展，整个应用程序也需要进行扩展。 可靠性 - 一体化应用的另一个问题是可靠性。 现在我们对一体化和微服务是什么以及他们的优缺点有一个大概的认识。 [k0h9rd7vla.png] 总而言之，一体化架构更适合简单轻量级的应用。
1.6K50发布于 2018-06-25- 来自专栏大数据解决方案
实时离线一体化技术架构(万字，15张图）
： 架构实现 数据实时同步—Confluent Platform架构实现 debezuim：业务库使用的是MySql,如果在即时查询系统中查询到的结果与业务系统查询结果同等，需要实时同步业务数据，并实时提供查询能力 dbhistory.inventory", "kudu.masters": "kudu167:7051,cdh6-slave1:7051,cmhk-b-sl-236:7051,cdh6-slave2:7051,cdh6-slave3: cdh6-slave5:7051,cdh6-slave6:7051,cdh6-slave7:7051,cdh6-slave8:7051,cdh6-slave9:7051", "max.retries": "3" 实时离线一体化系统之技术架构 实时离线一体化系统之数据流 实时离线一体化接入 大数据的来源主要分为三个： 第一个来源是内部系统的Mysql数据库(业务分析) 第二个来源是应用App(用户轨迹) 3、Hive支持Kudu继续优化。通过Hive查询部分数据在Kudu和部分在hdfs中的数据view实现还未完善，还有部分ddl需要完善。
2.2K20发布于 2021-10-22 - 来自专栏大大刺猬
redis(3)--架构 主从 & 哨兵
主从: redis主从 中文文档:http://www.redis.cn/topics/replication.html 一主一从架构 M -> S 一主多从的架构可以是: 第一种 : M -> S1 sentinel_simulate_failure_flags:0 master0:name=mymaster,status=ok,address=192.168.1.31:6379,slaves=2,sentinels=3 127.0.0.1:26379> 当前的master是192.168.1.31 有2个从节点, 3个哨兵 我们人工kill掉主节点: ps -ef | grep redis | grep sentinel sentinel_simulate_failure_flags:0 master0:name=mymaster,status=ok,address=192.168.1.32:6379,slaves=2,sentinels=3 127.0.0.1:26379> 发现主节点变成了192.168.1.32 2.3 投票 具体的投票规则和故障转移过程我就不讲了, 去看官网就是了 3.
70010发布于 2020-12-18 - 来自专栏朱永胜的私房菜
dubbo（2.7.3） 3.架构
https://store.amazingmemo.com/chapterDetail/1685324709017001` Dubbo 架构 节点角色说明 节点 角色说明 Provider 暴露服务的服务提供方 这些角色共同协作，构建了一个灵活、可靠的分布式系统架构，使得各种服务可以相互协作，实现复杂的业务逻辑和需求。希望这些信息能够帮助你更好地理解它们在分布式系统中的作用。 Dubbo 架构具有以下几个特点，分别是连通性、健壮性、伸缩性、以及向未来架构的升级性。 Admin（统一管理控制台）：可能是一个统一的管理控制台，用于管理和监控整个架构中的各个组件和节点。 这种架构可能支持动态部署和流动计算，同时具有服务注册与发现、统一管理和监控等功能。这些节点角色的相互配合可能会为未来的分布式服务架构提供更灵活和可扩展的解决方案。 本文由 mdnice 多平台发布
29010编辑于 2023-12-12 - 来自专栏兜兜毛毛
Kafka 高可用架构 （3）
用到了3个特点：watch机制；节点不允许重复写入；临时节点。 这样实现是比较简单，但也会存在一定弊端。 就像Redis Sentinel的架构，执行故障转移的时候，必须要先从所有哨兵中选一个负责故障转移的节点一样。kafka 也要先从所有Broker中选出唯一的一个Controller。
87730发布于 2021-04-01 - 来自专栏TA码字
Tomcat NIO(3)-架构类
我们可以把 tomcat NIO 涉及的主要 java 类大致分为两种类型，一种类型是框架类，主要实现 NIO 的架构。
70921发布于 2020-07-21 - 来自专栏深入浅出区块链技术
Web3 参考架构
然而，其中一个角度似乎没有得到很多报道，那就是 Web3 架构。人们认为，Web3 将用区块链取代目前的互联网架构，在此过程中解决许多现有问题。 然而，作为第一步，我们需要阐明 Web3 是由什么组成的。本文定义了 Web3 的参考架构，阐明了主要的构建模块以及它们之间的关键交互。 参考架构是一种方法，可以用来指导和跟踪行业技术的演变。 一切都有联系：没有什么是存在于真空中的，Web3 也不例外。 同样，参考架构是阐明这两个世界之间的相互依赖和交互的有用方法之一。 参考架构 下图是拟议的 Web3 参考架构。 架构全景视图 Web3 参考架构--详细视图 路线图 新生的 Web3 世界正在迅速发展，加入了新的服务商、工具和能力。
1.1K10编辑于 2022-11-07 - 来自专栏超级架构师
【企业架构】现代企业架构方法——第 3 章
1 — 架构愿景 每个架构计划都始于一个愿景。作为一种自上而下的方法，架构思维方法要求首先在高层次上设定愿景。愿景是指在概念层面具有创造性想象力、集体智慧和洞察力以实现预期目标的未来。 3 — 业务和技术现状 理解和接受我们目前的情况是至关重要的。不管好坏，但我们需要接受在这个初始阶段的现实。当前状态是我们的基线和起点。知道我们在哪里可以帮助我们设定我们的愿景。 7 — 架构解决方案的可行性 架构方法可以通过查看沿途的风险、依赖关系和约束来指导我们思考转型解决方案路线图的可行性。 解决方案的可行性需要企业架构学科中的可行性评估工作产品。 现在让我介绍下一个涉及架构决策的关键点。 10 — 架构决策 每个权衡都需要一些架构决策来支持愿景。此外，这些关键决策可能对我们数字解决方案的成败产生重大影响。 例如，转型架构师可以运行为复杂的数字转型项目建立的架构审查委员会或设计权威论坛。 我们可以根据我们的解决方案域使用多个治理框架。
47720编辑于 2022-09-26 mapvthree Engine 设计分析——二三维一体化的架构设计
mapvthree Engine 作为二三维一体化渲染引擎的核心，其设计理念既不同于传统地图引擎，也不同于纯粹的 3D 渲染引擎。 本文将从架构设计的角度，深入分析 Engine 如何巧妙地融合两种设计范式，创造出独特的二三维一体化架构。 的设计特点：在 3D 渲染基础上，内置地理信息处理能力自动处理地理坐标转换和投影变换提供完整的地图业务功能，同时支持通用 3D 渲染二、架构设计分析2.1 模块化架构Engine 采用模块化设计，将不同职责的功能划分为独立的子系统 四、二三维一体化的实现机制4.1 坐标系统统一Engine 通过统一的坐标转换接口，实现了地理坐标和 3D 坐标的统一：// 地理坐标 → 3D 坐标（无论使用什么投影）const position = 它既不是简单的地图引擎，也不是纯粹的 3D 渲染引擎，而是将两种设计范式巧妙融合的创新架构。
21810编辑于 2025-11-24- 来自专栏数商云贸
大型网站架构系列：电商网站架构案例(3)
本文章是电商网站架构案例的第三篇，主要介绍数据库集群，读写分离，分库分表，服务化，消息队列的使用，以及本电商案例的架构总结。 如图所示： （1）业务拆分后：每个子系统需要单独的库； （2）如果单独的库太大，可以根据业务特性，进行再次分库，比如商品分类库，产品库； （3）分库后，如果表中有数据量很大的，则进行分表，一般可以按照Id （1）用户下单后，写入消息队列，后直接返回客户端； （2）库存子系统：读取消息队列信息，完成减库存； （3）配送子系统：读取消息队列信息，进行配送； 目前使用较多的MQ有Active MQ,Rabbit 七、架构总结 以上是本次分享的架构总结，其中细节可参考前面分享的内容。其中还有很多可以优化和细化的地方，因为是案例分享，主要针对重要部分做了介绍，工作中需要大家根据具体的业务场景进行架构设计。 以上是电商网站架构案例的分享一共有三篇，从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。
2.1K41发布于 2019-05-10 - 来自专栏python3
XenDesktop学习笔记3之架构
架构： 1、物理组件： DDC 一台 PVS+XenCenter 一台 AD+DHCP+DNS 一台 XenServer 一台 用户设备 一台 2、软件要求 XenServer Provisiong servies 5.1 citrix 联机插件11.2 操作系统 服务器为server 2003 sp2 标准版或企业版 客户机：Xp Sp3 或Win 7 3、网络要求 划分在同一个Vlan里或者一个单独的网段 4、硬件要求 服务器三台 CPU支持虚拟化 内存最少8G 硬盘：100G的本地存储 网卡
56820发布于 2020-01-09 - 来自专栏python3
MYSQL-3m架构回顾
mysql-mmm架构的实现： 拓扑：五台服务器，包括：一台建立机，两台mysql-master，两台mysql-slave RHEL6.x ，64位环境。 step3：配置两台slave： master1上做授权：grant replication slave on *.* to 'slave@192.168.10.40' identified by 在监控服务器104上查看4台数据库服务器的状态 监控名 mmm_control命令简介 [root@server3 mysql-mmm]# mmm_control help help mmm_control show 2、停止192.168.1.100 上的数据库服务,再执行mmm_control show命令，发现192.168.1.101 使用虚拟Ip 192.168.1.12 3、
1.2K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏超级架构师
Envoy架构概览(3):服务发现
服务发现 在配置中定义上游群集时，Envoy需要知道如何解析群集的成员。这被称为服务发现。 支持的服务发现类型 静态的 静态是最简单的服务发现类型。配置明确指定每个上游主机的已解析网络名称（IP地址/端口，unix域套接字等）。 严格的DNS 当使用严格的DNS服务发现时，Envoy将持续并异步地解析指定的DNS目标。 DNS结果中的每个返回的IP地址将被视为上游群集中的显式主机。这意味着如果查询返回三个IP地址，Envoy将假定集群有三个主机，并且三个主机都应该负载平衡。如果主机从结果中删除，则Env
1.8K50发布于 2018-04-09 - 来自专栏Apache Doris
Apache Doris AI 能力揭秘（四）：HSAP 一体化混合搜索架构全解
3. Apache Doris HSAP 的实现HSAP 模型提供了理想的理论框架，而 Apache Doris 则是一个将其工程化落地的典范。 而 Apache Doris HSAP 能力的实现并非一蹴而就，整体架构的演进分为三个阶段，如下所示。 阶段 3：上层汇总，合并各 Segment 的 Top-K。 而 Doris 的向量索引与倒排索引采用一体化架构，用户可以像处理倒排索引一样异步构建向量索引，最大限度降低对写入性能的影响。同时，调整向量索引构建参数时，用户可以轻松进行索引的删除与重建。 以 SQ8 为例：在 768 维的 Cohere-MEDIUM-1M 与 Cohere-LARGE-10M 数据集测试中，SQ8 可将索引大小压缩至 FLAT 的约 1/3。
26110编辑于 2025-12-22
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