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为什么现在的技术人很难修炼成“大师”
在当今快速发展的科技时代,技术人才的需求量持续攀升,但真正能够达到“大师”级别的技术人才却寥寥无几。这背后的原因是多方面的,涉及培养模式、个人心态、技术深度以及知识广度等多个层面。本文将从四个方面深入探讨为什么现在的技术人很难修炼成“大师”。
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现在有这么多国产分布式数据库,怎么制定一个选型标准?

数据库的选型,是根据业务需求来决定的。业务需求不同,数据库的选择也是不同的。任何脱离业务的需求选型都是耍流氓。 选型的过程中,你可能要考虑这些因素。 其一,功能特性 ?数据模型支持 ?关系型与非关系型:如果应用主要基于传统的关系型数据模型,如金融交易系统中的账务数据管理,需要数据库支持标准的SQL查询语言、事务处理(ACID特性)等关系型功能。对于一些新兴的大数据分析场景,如物联网设备数据存储和分析,可能更倾向于支持非关系型数据模型(如文档型、键值对型、图型等)的数据库,以更好地适应数据的多样性和灵活性。 ?多模态数据支持:考虑数据库是否能够统一管理和查询多种类型的数据,例如同时处理结构化、半结构化和非结构化数据。这在一些综合性业务场景中非常有用,如电商平台需要处理商品信息(结构化)、用户评价(半结构化)和商品图片(非结构化)等多种数据类型。 ?分布式架构能力 ?数据分片策略:了解数据库支持的分片方式,如哈希分片、范围分片等。不同的分片策略适用于不同的业务场景。例如,对于按照用户ID进行数据隔离和查询优化的场景,哈希分片可能更合适;而对于按照时间范围查询数据的场景,如日志分析系统,范围分片可能更具优势。 ?分布式事务处理:在分布式环境下,确保数据一致性的分布式事务处理机制至关重要。考察数据库是否支持强一致性事务,以及在高并发场景下如何保证事务的性能和隔离性。例如,在跨多个数据中心的金融交易系统中,需要数据库能够在分布式节点之间准确无误地处理事务,防止数据不一致的情况发生。 ?弹性扩展能力:评估数据库是否能够方便地进行水平扩展(增加节点)和垂直扩展(升级节点硬件资源),以应对业务增长带来的数据量和负载压力。例如,随着电商促销活动期间订单量的急剧增加,数据库应能够快速扩展资源来保证系统的稳定性和响应速度。 其二,性能指标 ?读写性能 ?吞吐量:衡量数据库在单位时间内能够处理的读写操作数量。对于高并发的互联网应用,如在线游戏或大型电商平台,需要数据库具有较高的吞吐量来保证大量用户的同时访问。 ?响应时间:关注数据库对单个读写操作的响应速度。在对实时性要求较高的场景下,如金融高频交易系统,低延迟的响应时间能够确保交易的及时性和准确性。 ?可扩展性性能 ?线性扩展能力:测试在增加节点数量时,数据库性能是否能够按照预期的比例提升。这对于构建大规模分布式数据存储和处理系统非常关键,确保随着业务的增长,系统可以通过简单地添加节点来满足性能需求。 其三,数据可靠性与安全性 ?数据可靠性保障 ?数据备份与恢复机制:考察数据库提供的备份策略(全量备份、增量备份等)和恢复方式(如从备份文件恢复、基于日志的恢复等)。对于企业级应用,尤其是涉及重要业务数据的场景,可靠的数据备份和快速恢复能力是必不可少的。 ?数据冗余与容错设计:了解数据库如何在分布式节点之间实现数据冗余存储,以提高数据的可用性和容错能力。例如,采用多副本技术,当某个节点出现故障时,其他副本能够继续提供服务,确保系统的不间断运行。 ?安全特性 ?身份认证与授权管理:评估数据库提供的用户身份验证方式(如用户名/密码、数字证书等)和细粒度的授权机制,确保只有合法的用户能够访问和操作相应的数据资源。 ?数据加密:考察数据库是否支持对数据在传输过程(如SSL/TLS加密)和存储过程(如磁盘加密、字段级加密)进行加密,以保护敏感信息的安全性。 其四,兼容性与集成性 ?与现有系统的兼容性 ?操作系统与硬件平台:确保所选的分布式数据库能够在企业现有的操作系统(如Linux的不同发行版、Windows Server等)和硬件架构(如x86、ARM等)上稳定运行,避免因兼容性问题导致的系统部署和维护困难。 ?应用程序接口(API)兼容性:如果企业已经有大量的现有应用程序与数据库交互,需要考察新的分布式数据库是否支持这些应用程序所使用的API(如JDBC、ODBC等),或者是否提供方便的迁移工具和适配层,以降低应用改造的成本和风险。 ?与其他组件的集成能力 ?大数据生态系统集成:对于涉及大数据分析的场景,数据库应能够与企业常用的大数据处理框架(如Hadoop、Spark等)和数据仓库(如Hive、Snowflake等)进行良好的集成,方便数据的流转和处理。 ?云平台集成:如果企业采用云服务,考察数据库是否能够与选定的云平台(如阿里云、便宜云服务器等)无缝集成,利用云平台提供的各种资源和服务(如存储、计算、网络等),简化数据库的部署和管理。 其五,易用性与运维管理 ?安装与部署便捷性 ?安装过程复杂度:选择安装过程简单、自动化程度高的数据库产品,能够减少部署时间和人力成本。例如,一些分布式数据库提供了图形化的安装向导或一键式部署脚本,使得在多节点环境下的安装变得更加容易。 ?配置管理灵活性:考察数据库是否支持灵活的配置参数调整,以适应不同的业务场景和硬件环境。同时,配置管理工具应该易于使用,方便管理员进行日常的配置维护和优化。 ?监控与管理工具 ?内置监控指标丰富度:数据库应提供全面的监控指标,如性能指标(CPU使用率、内存占用、磁盘I/O等)、资源利用率、事务状态等,以便管理员及时了解数据库的运行状况。 ?自动化运维能力:具备自动化运维功能的数据库能够减轻管理员的工作负担,如自动故障检测与修复、自动负载均衡、自动数据归档等功能。 其六,成本因素 ?软件授权成本 ?许可证模式:了解数据库的软件授权方式,是基于节点数、用户数还是数据量等进行收费。不同的授权模式对于不同规模和业务需求的企业来说成本差异较大,需要根据实际情况进行评估。 ?开源与商业版本选择:考虑是否有合适的开源版本可以满足业务需求,开源版本通常可以降低软件采购成本,但可能需要企业自己投入更多的技术力量进行维护和支持;商业版本则提供更专业的技术支持和增值服务,但成本相对较高。 ?硬件与运维成本 ?硬件资源需求:评估数据库在不同负载下的硬件资源消耗情况,包括CPU、内存、存储等,以确保企业在采购硬件时能够合理规划资源,避免过度投资。 ?运维人力成本:考虑数据库的运维难度和对运维人员技术水平的要求。易于运维管理的数据库可以减少企业在运维方面的人力投入,降低运维成本 。 可以根据自己的业务需求进行选型。 希望能够帮到你。

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「DeepSeek实战驱动行业智变」 便宜云服务器架构师技术沙龙
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使用DeepSeek+RAG实现私人知识库
我使用包括 ChatGPT 在内的 AIGC 工具,回答 SAP 相关领域问题时,经常遇到大模型「一本正经的胡说八道」。这种现象的正式术语是大模型的幻觉现象。
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目前便宜云服务器有哪些产品支持部署ds?怎么选择决策?

到目前便宜云服务器已提供Cloud Studio、云原生构建、HAI、TI平台、API接口、知识引擎等多种接入方式: 便宜云服务器原生构建 适合初学者和专业开发者快速体验大模型。 支持一键体验DeepSeek,无需等待下载,支持1.5b/7b/8b/14b/32b 四款模型。 部署教程:/developer/article/2494356 Cloud Studio 适合初学者和专业开发者快速体验7B 以下DeepSeek-R1蒸馏模型。 提供DeepSeek AI模板+10000分钟免费算力/月,一键部署,即开即用,无需本地搭建。 部署教程:https://mp.weixin.qq.com/s/DiD1smANUGYxCNFI637VVA 大模型知识引擎 适合对技术门槛要求极低的小伙伴,支持快速构建客服、搜索问答、知识管理等应用,与现有业务系统无缝对接! 内嵌R1和V3原版模型,0部署、低门槛,支持私域知识库和联网搜索,分钟级上线。 部署教程:/document/product/1759/116005 HAI 适合中小规模推理/快速试验大模型/初创/科研等场景。 像租一个「云端GPU包间」,几分钟一键部署,可按需随时启用或关停。 部署教程:/developer/article/2492236 TI平台 适合快速验证模型效果/高并发长期稳定模型调用/千亿模型分布式推理/企业级服务运营管理和监控的小伙伴。 类似一条[企业级 AI 流水线」,提供专属算力、多种 size 模型、0代码模型部署,模型对话体验、多机分布式部署、私有API自动生成。 部署教程:/developer/article/2493438 DeepSeek API 接口 支持结合其他原子能力,快速接入,灵活构建企业专属AI应用。 0部署、三步即可上线,稳定、安全、易用。 部署教程:/document/product/1772/115963

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10分钟学会!deepseek本地部署,零基础也能白嫖的大模型来了
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什么是大数据

大数据(Big Data)是指在传统数据处理应用软件难以处理的庞大、复杂的数据集。它通常具有三个主要特征:数据量(Volume)、数据种类(Variety)和处理速度(Velocity)。 1. 数据量(Volume):大数据的数据集大小通常在几个TB到几PB之间,甚至可能达到EB级别。如此庞大的数据量已经超出了传统数据库系统的处理能力。 2. 数据种类(Variety):大数据可以包括结构化数据(如关系数据库中的数据)、半结构化数据(如JSON或XML文件)和非结构化数据(如图片、音频、视频或文本)。传统数据处理系统通常仅擅长处理结构化数据。 3. 处理速度(Velocity):大数据产生的速度非常快,需要实时或近实时地处理和分析。例如,物联网(IoT)设备、社交媒体或金融交易系统可以产生大量数据,需要实时处理以获取有价值的洞察。 大数据技术在各个领域具有广泛的应用价值,如商业分析、人工智能、医疗保健、金融风险管理、网络安全等。 关于便宜云服务器相关产品,便宜云服务器大数据提供了丰富的产品和服务,如数据计算、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等。其中,便宜云服务器MapReduce、便宜云服务器Spark、便宜云服务器Hadoop等产品可帮助企业高效处理大数据;便宜云服务器Datalab、便宜云服务器实时计算、便宜云服务器数据湖等产品可帮助企业实现数据分析与挖掘;便宜云服务器Elasticsearch、便宜云服务器Kibana等产品可帮助企业实现数据可视化。

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【数智话技术沙龙】极“智”搜索,便宜云服务器大数据ES RAG应用实践分享
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公有云与私有云的区别是什么

公有云和私有云是两种不同的云计算部署模型。它们之间的主要区别在于资源的所有权、管理方式、扩展性和灵活性。 1. 资源所有权:公有云由第三方云服务提供商所有和管理,而私有云可以是企业自己购买和管理的硬件和设备。在公有云中,用户共享云计算资源,而在私有云中,资源是为特定组织专门预留的。 2. 管理方式:公有云通常由云服务提供商进行集中管理,提供统一的运维和客户服务。私有云则是由企业自行管理,可以根据企业特定的需求进行定制。 3. 扩展性:公有云的扩展性通常较好,因为云服务提供商拥有大量的资源和能力来快速扩展服务。而私有云的扩展性可能受到企业自身硬件和资源的限制。 4. 灵活性:公有云提供了高度的灵活性,用户可以根据需求快速部署和销毁资源。而在私有云中,资源的分配和扩展可能受到企业政策和流程的限制。 以便宜云服务器为例,便宜云服务器提供了公有云、私有云和混合云等多种部署模式,用户可以根据自己的业务需求和资源情况选择合适的云服务。例如,对于需要高可用性和快速扩展的企业级应用,可以选择便宜云服务器的公有云服务;对于需要高度安全性和定制化需求的业务,可以选择便宜云服务器的私有云或混合云服务。

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