1 背景 我们的业务服务随着功能规模扩大，用户量扩增，流量的不断的增长，经常会遇到一个问题，就是数据存储服务响应变慢。 导致数据库服务变慢的诱因很多，而RD最重要的工作之一就是找到问题并解决问题。 下面以MySQL为例子，我们从几个角度分析可能产生原因，并讨论解决的方案。 2 定位慢查询的原因并优化
研发效能团队相对于各个公司主营业务规模来说并不是很大，但是在经历的几家公司里主要是有两种组织架构，职能独立型组织架构和业务闭环型组织架构。本文主要讲解这两种组织架构的特点、优劣、劣势。 业务闭环组织架构 这里引入了一个概念-特性团队，以及特性团队的负责人（FTO），更多的内容在我之前的文章《研发效能
随着项目的发展，前端SPA应用的规模不断加大、业务代码耦合、编译慢，导致日常的维护难度日益增加。同时前端技术的发展迅猛，导致功能扩展吃力，重构成本高，稳定性低。因此前端微服务应运而生。
哈喽大家好，我是咸鱼 我们知道，随着企业规模或者说业务规模的不断扩大，为了应对不断增长的业务需求和提高系统的可伸缩性、可靠性和性能，计算机系统由一开始的单体系统逐渐发展成分布式系统 那么今天咸鱼给大家介绍一些关于小白在学习分布式系统遇到的一些常见误解 ## 误解1.网络是可靠的 **在分布式系统中，
1 介绍 云计算资源弹性伸缩是一种根据业务需求动态调整计算资源规模的技术。它可以根据系统的性能指标（如CPU使用率、内存占用率、磁盘IO、网卡读写率、请求响应时间等）或者预定义的规则（如时间周期、业务事件等），自动增加或减少计算资源的数量，以满足业务负载的变化。这种技术可以确保系统在高峰时期拥有足够
由于数据库的承载能力是有限的，当业务增长量达到一定规模后，数据库的性能就会达到瓶颈。于是产生了分库分表的解决方案，本文将详细讲解什么是分库分表，以及分库分表的原因和可能产生的问题。
首先说一下这个3节点MongoDB集群各个维度的数据规模： 1、dataSize: 1.9T 2、storageSize: 600G 3、全量备份-加压缩开关：186G，耗时 8h 4、全量备份-不加压缩开关：1.8T，耗时 4h27m 具体导出的语法比较简单，此处不再赘述，本文重点描述导入的优化过
随着各大电商网购平台的发展，快递业已形成一个规模庞大的产业，据统计，全球快递企业已超过千家，而快递查询对于电商平台而言是最基础的功能之一，通过输入快递单号，不用区分具体是哪家快递公司，即可查询到快递的实时状态。目前的主流方法都是调用第三方快递查询接口，下面就介绍一下在活字格中如何调用API接口来进行
算法基础 \(\text{Update: 2024 - 07 - 22}\) 复杂度 定义 衡量一个算法的快慢，一定要考虑数据规模的大小。 一般来说，数据规模越大，算法的用时就越长。 而在算法竞赛中，我们衡量一个算法的效率时，最重要的不是看它在某个数据规模下的用时，而是看它的用时随数据规模而增长的趋
https://www.cnblogs.com/PatrickLiu/p/13925259.html 一、简介 这些年软件的设计规模越来越庞大，业务需求也越来越复杂，针对系统的性能、高吞吐率、高稳定性、高扩展等特性提出了更高的要求。可以说业务需求是软件架构能力的第一推动力，由于这些因素导致了软件架构
阿里云最近发布了两款大型开源模型QWen-7B和QWen-7b-Chat，这两款模型的参数规模达到了70亿，用户可以在Hugging Face和ModelScope上免费使用。尽管大型模型的热度近期有所下降，但阿里云选择开源模型来赢得用户的支持，并保持自身在竞争中的优势。这一举措也引起了人们的关注，因为不开源可能会导致信息泄露的风险。通过开源模型，阿里云既能满足用户需求，又能保持技术竞争力。
摘要：在异构计算架构CANN的助力下，AI预测性能达到现有产品的1.5+倍，可预测规模较传统方法提升10000+倍，为光伏材料、新能源电池、半导体材料研究带来巨大的商业应用价值。 本文分享自华为云社区《性能达1.5+倍！昇腾AI助力分子动力学模拟研究》，作者：昇腾CANN。 研究背景 分子动力学是一
会员、周边、广告是园子现在维持生存的主要收入来源，而众包平台是园子未来实现商业化规模增长的希望所在。 今年5月开始的众包平台建设是万里长征，不仅需要融资，还需要找到合伙人组建新的团队。虽然当前既没有钱又没人，但万里长征已经迈出了第一步，采用企业微信+自己搭建的 gitlab 以原始的方式运营，已经做
Node.js是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。Node.js 使用了一个事件驱动、非阻塞式 I/O 的模型,使其轻量又高效。Express是一个保持最小规模的灵活的 Node.js Web应用程序开发框架,为Web和移动应用程序提供一组强大的功能。使用Node
近期参加NLP领域CCL2024评测，现将赛题背景和实现方法分享，推理文本纠错领域的发展。 1、背景信息 随着教育的发展和网络的普及，作文评价的规模越来越大，人工评改作文的成本和效率成为一大难题。为了解决这一问题，许多研究者和机构开始探索利用计算机技术来实现作文的自动评改，通过分析作文的语言、内容、
Jerry 是一家位于北美的科技公司，利用人工智能和机器学习技术，简化汽车保险和贷款的比价和购买流程。在美国，Jerry 的应用在其所属领域排名第一。 随着数据规模的增长，Jerry 在使用 AWS Redshift 时遇到了一些性能与成本的挑战。Jerry 重新设计了系统架构，使用 ClickHo
Docker是一个用于创建、管理和编排容器的应用。容器是运行在操作系统上的一个应用，具有规模小、轻量化的特性。相对于虚拟机技术，容器可以为我们节省大量的系统资源，也正因此，容器可以轻松地在裸机系统以及多种云服务环境中移动。由于Docker是依赖Linux内核的应用，在Linux系统和MacOS系统中...
更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 在移动互联网飞速发展的时代，用户规模和网络信息量呈现出爆炸式增长，信息过载加大了用户选择的难度，这样的背景下，推荐系统应运而生，为用户提供个性化的内容推荐。推荐系统在不断迭代中，其算法、策略、特征、功能和用户界面时
OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络
Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。
