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存储

作者:koka 最近在 Discord 的技术 blog 看到 Discord 的底层数据存储的演进过程,从最开始的 2015 初用的单个副本集的 MongoDB,2015 年底迁移到 Cassandra,2022 年消息量达到了万亿的级别,他们将存储迁移到 ScyllaDB。本文会介绍 Scyll

关于长城智能新能源 长城汽车是一家全球化智能科技公司,业务包括汽车及零部件设计、研发、生产、销售和服务,旗下拥有哈弗、魏牌、欧拉、坦克及长城皮卡。2022年,长城汽车全年销售1,067,523辆,连续7年销量超100万辆。长城汽车面向全球用户提供智能、绿色出行服务,加速向全球化智能科技公司进阶,智能

Apache RocketMQ 发展历程回顾 RocketMQ 最早诞生于淘宝的在线电商交易场景,经过了历年双十一大促流量洪峰的打磨,2016年捐献给 Apache 社区,成为 Apache 社区的顶级项目,并在国内外电商,金融,互联网等各行各业的广大客户落地验证,得到广泛认可。 Apache Ro

导语 腾讯云消息队列 Kafka 内核负责人鲁仕林为大家带来了《Kafka 分级存储在腾讯云的实践与演进》的精彩分享,从 Kafka 架构遇到的问题与挑战、Kafka 弹性架构方案类比、Kafka 分级存储架构及原理以及腾讯云的落地与实践四个方面详细分享了 Kafka 分级存储在腾讯云的实践与演进。

​ 作者:marw 分布式系统由于机器宕机、网络异常、消息丢失、消息乱序、数据错误、不可靠的 TCP、存储数据丢失等原因面临一系列挑战,本文重点讲述分布式系统面临的挑战之一数据一致性问题。 随着计算能力的提升、互联网的兴起、数据的分布和存储需求、容错性和可用性的要求、业务的分布和协同需求以及云计算和

2024年1月22日,沙利文分析师对《2023年中国云原生数据库十大厂商推荐-市场综合力表现》报告进行了线上解读,在分享云原生数据库发展现状以及最新技术趋势的同时,对腾讯云在云原生数据库领域的产品能力给与了最高评价。 “腾讯云在十大云原生数据库中整体表现优秀,不管是产品功能还是在运维管理评测中,都有

导语 自 2024年4月起,TDMQ Pulsar 版专业集群推出「固定并发规模 + 弹性存储」的产品形态,这种产品形态下,存储可按需使用、按量付费,保证在技术架构稳定领先的前提下,也可为用户降低存储成本。 TDMQ Pulsar 版产品能力介绍 腾讯云消息队列 Pulsar 版是基于 Apache

2023 年,微信及 WeChat 的 DAU(月活用户)达到 13.4 亿,微信已经是很多人工作、生活中不可或缺的一个环节。从 2011 年 1 月 21 日上线至今,微信已经走过了 13 个年头,其背后的技术基座与架构也发生了巨大的变化。 这些变化背后,所折射的也正是中国互联网高速发展的黄金年代

Pulsar Meetup 深圳 2024 大咖推荐 活动介绍 图片 由 AscentStream 谙流科技和腾讯云中间件联合主办的 Pulsar Meetup 深圳 2024 将于 2024年04月27日 14:00-18:00 在深圳腾讯大厦 2 楼多功能厅,精彩呈现,期待大家多多报名! 同时我

导语 自 2024年5月起,TDMQ CKafka 专业版支持弹性存储能力,这种产品形态下,存储可按需使用、按量付费,一方面降低消费即删除、存储使用波动大场景下的存储成本,另一方面存储空间理论上无穷大。 TDMQ CKafka 版产品能力介绍 腾讯云 TDMQ CKafka 版是一个分布式、高吞吐量

2024年 5月动态 消息队列 CKafka 版 01、专业版支持弹性存储形态 自 2024年5月起,TDMQ CKafka 专业版支持弹性存储能力,这种产品形态下,存储可按需使用、按量付费,一方面降低消费即删除、存储使用波动大场景下的存储成本,另一方面存储空间理论上无穷大。 官网链接:https:

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■ 腾讯广告经营数仓是腾讯广告打造的数据分析和数据服务平台,**它提供了包括数据运营分析、广告优化分析在内数据分析支持,以及数据可视化服务。**经营数仓积累了大量的广告效果数据、客户管理信息和产品工具数据,**为腾讯内众多的数据分析和运营分析用户提供便捷高效的 SQL 取数服务。**为了保障数据查询

作者:zhengweiwu 很多应用都属于数据密集型应用,而非计算密集型;对于这类应用,CPU往往不是第一限制性因素,关键在于数据量 、数据复杂度 和 数据的快速多变性;因此数据库的选型在应用系统设计中就显得比较重要。 数据库(数据引擎)最核心的任务就是"读到写入的值",我们尝试从"最简单的脚本文件

1 、前言 2020年,Lakehouse 架构被首先提出,区别于传统数据仓库,Lakehouse 同时吸收了数据仓库和数据湖的优势,试图去融合数仓和数据湖这两者的优势,通过将数仓构建在数据湖上,使得存储变得更为廉价和弹性,同时 Lakehouse 能够有效地提升数据质量,减小数据冗余,使数据分析师