中台架构50篇资料精选，阿里/腾讯/京东...中台建设实践汇集

转:https://blog.csdn.net/u011323949/article/details/99542576 本文整理了阿里几位技术专家,如架构总监 谢纯良,中间件技术专家 玄难等几位大牛,关于中台架构的几次分享内容,将业务中台形态.中台全局架构.业务中台化.中台架构图.中台建设方法论.中台组织架构.企业中台建设实施步骤等总共13页PPT精华的浓缩,供大家学习借鉴. 01 阿里业务中台架构图 基础设施服务,即IAAS层,提供硬件底层支持. 基础服务层,即PAAS层,包括分布式服务框架.

 架构师 必备资料 Apache 使用指南与实现原理.pdf: http://www.t00y.com/file/68570832 How Tomcat Works中文版.pdf: http://www.t00y.com/file/68572394 Java开发技术  在架构中体验设计模式和算法之美 高清扫描完整PDF版.pdf: http://www.t00y.com/file/68521000 jee webserver cluster.pdf: http://www.t00y.com/

概念: 通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为:表现层(UI).业务逻辑层(BLL).数据访问层(DAL).区分层次的目的即为了"高内聚,低耦合"的思想. 各层概念 1.表现层(UI):通俗讲就是展现给用户的界面,即用户在使用一个系统的时候他的所见所得. 2.业务逻辑层(BLL):针对具体问题的操作,也可以说是对数据层的操作,对数据业务逻辑处理. 3.数据访问层(DAL):该层所做事务直接操作数据库,针对数据的增添.删除.修改.查找等. 注:应用三层离不开另一个重要的类:实体类,

对于三层架构的理论阐述,我将从三个大的方面去讨论:what.why和how,说白了也就是以三层架构为中心,去了解什么是三层,为什么用三层以及怎么用三层这个三个问题.OK,废话不多说,进入正题. 什么是三层架构?(What) 通常多层结构的划分方式有两种:分别是物理和逻辑.物理上的三层结构是指将整个应用系统分为显示层.业务层和数据层,并且这三个层面上的实体都是硬件,比如显示层就是客户机器,业务层通常是应用程序服务器,而数据层就是数据库服务器了. 今天我们讨论的主要是逻辑上的三层架构,是在软件设计时

内容来源:宜信技术学院第2期技术沙龙-线上直播|宜信敏捷数据中台建设实践 分享嘉宾:宜信数据中台平台团队负责人 卢山巍 导读:宜信于2017年推出了一系列大数据开源工具,包括大家熟悉的DBus.Wormhole.Moonbox.Davinci等,在技术社区内得到了广泛关注和好评.这些工具是如何在宜信内部应用的?它们和宜信数据中台是怎样的关系?又是如何驱动各种日常数据业务场景的? 本次分享对这些问题进行了回答,同时重点分享了宜信敏捷数据中台的设计.架构以及应用场景,提出一种敏捷数据中台的建设思路,

内容来源:宜信技术学院第2期技术沙龙-线上直播|宜信敏捷数据中台建设实践 分享嘉宾:宜信数据中台平台团队负责人 卢山巍 导读:宜信于2017年推出了一系列大数据开源工具,包括大家熟悉的DBus.Wormhole.Moonbox.Davinci等,在技术社区内得到了广泛关注和好评.这些工具是如何在宜信内部应用的?它们和宜信数据中台是怎样的关系?又是如何驱动各种日常数据业务场景的? 本次分享对这些问题进行了回答,同时重点分享了宜信敏捷数据中台的设计.架构以及应用场景,提出一种敏捷数据中台的建设思路,

http://jianshu.io/p/enyPjW本文受<冬吴相对论>启发,试图以公司基因解码百度阿里腾讯,如何在移动互联网的未来继续盈利.视角从创始人自身角度以及,公司文化环境等过去诸多方面来思考这三个巨头会如何盈利移动未来.各巨头都有混搭盈利想整合全部产业链的倾向,但以下是预测是各巨头盈利的最主要方向.本文主要观点是: 1,百度将在技术上发力,技术撬动商业.延续PC端搜索优势,从工具型入口级产品发力,从大数据O2O广告盈利. 2,阿里则将继续电商帝国的基因,继续延续PC端阿里渠道优势基因

在2017云栖大会-南京峰会上,阿里云政府业务事业部部委行业总经理陈峥做了题为<阿里云在政务领域的实践>的分享.随着阿里云的不断发展壮大,已经成为深受政府所信赖的伙伴,阿里云是全球前三 /国内绝对领先的公共云服务商,并且具有丰富的云计算产品体系,并且具有差异化的核心能力:基于飞天的一体化的技术架构,大数据的能力以及安全防护能力.阿里云为广大用户提供了108种行业专业解决方案,并在企业级市场中得到了广泛的应用.阿里云通过多种形式在政府工作中落地实践,基于飞天的专有云.共有云和政务云合力为政府提供

摘要:对于阿里云大数据数仓建设性能优化而言,主要可以从调度优化.模型优化.同步优化以及任务优化这四个方面着手.其实,对于性能优化而言,最终还是会归结到"资源"之上,所以资源是否足够,分配是否合理也是我们在进行性能优化时必须考虑的关键所在. 本文将主要围绕以下四个方面进行介绍:调度优化.模型优化.同步优化以及任务优化.对于调度优化而言,将分享任务调度如何进行优化,以及如何看到调度的瓶颈点,以及在初步进行建设和使用数据仓库的任务之后,对于任务如何进行调整来满足业务的时间要求.对于模型优化而