在私有云集群环境下建设 Service Mesh ，往往需要对现有技术架构做较大范围的改造，同时会面临诸如兼容困难、规模化支撑技术挑战大、推广困境多等一系列复杂性问题。本文会系统性地讲解在美团在落地 Service Mesh 过程中，我们面临的一些挑战及实践经验，希望能对大家有所启发或者帮助。一
数据已成为很多公司的核心资产，而在数据开发的过程中会引入各种质量、效率、安全等方面的问题，而数据治理就是要不断消除引入的这些问题，保障数据准确、全面和完整，为业务创造价值，同时严格管理数据的权限，避免数据泄露带来的业务风险。数据治理是数字时代很多公司一项非常重要的核
数据已成为很多公司的核心资产，而在数据开发的过程中会引入各种质量、效率、安全等方面的问题，而数据治理就是要不断消除引入的这些问题，保障数据准确、全面和完整，为业务创造价值，同时严格管理数据的权限，避免数据泄露带来的业务风险。数据治理是数字时代很多公司一项非常重要的核心能
前情提要 前段时间去QCon深圳2020大会围观了一下，听了一下大厂们现在在干的事情，后端这一块主流都在讨论云原生，当中美团分享了他们在Service Mesh架构上面的实践，个人觉得挺有价值，写篇博文记录一下 Service Mesh的演化历程 一个服务从项目一开始，通常会是一个简单的单体应用，一个应用
工程伦理 第十二章习题 工程伦理 1 选择题2 讨论题 1 选择题 1-5 AABCD 6 BD 7 ABCD 8 ACD 9 BCD 10 ABCD 11-15 × × × × × 2 讨论题 1.假如制药企业雇主指使工程技术人员在药物研发数据上弄虚作假，或有意隐瞒不利信息，那些诚信正直的人就会感到左右为难：要么拒绝，要
大家好，我是晓彬今天和大家一起分享一下银行数据治理相关经验，下面我们主要是从据治理的定义、目的、内容、以及数据治理可能遇到的问题等方面介绍数据治理。 数据治理的定义：数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的标准来
引言容器技术越来越成熟，应用领域也越来越广，容器的应用促进了微服务的快速发展，也使旨在提升效率和融合开发运维的DevOps迅速落地。容器、微服务、DevOps就像孪生兄弟，相互依存，相互融合和发展。随着容器平台的建设落地，微服务越来越火，越来越多的公司已经开始采用或者正在考虑采用微服务
我最喜欢博客（而且从来没有得到足够的）的一件事就是反馈。我之前发表的文章“雕刻它 - 微服务，巨石和康威定律”，产生了一些评论/讨论，这些评论/讨论合在一起，保证了一个后续帖子。其中一个讨论是与Ruth Malan和Jeff Sussna就治理进行的Twitter交流。杰夫认为分权治理的概念是“有争议的
hive小文件治理 背景 hive中的数据最终落地到HDFS上，在HDFS上不可避免的有小文件产生，小文件问题，会产生诸多问题，比如： 1.对底层存储HDFS来说，HDFS本身就不适合存储大量小文件，小文件过多会导致namenode元数据特别大, 占用太多内存，严重影响HDFS的性能 2.对hive来说，在进行查询时，每个
一文看懂DeFi2.0 VS DeFi1.0 以Uniswap及Sushiswap为代表的DeFi1.0阶段展示了去中心化金融强大的颠覆能力，以去中心化交易所为代表的金融新生态已经逐渐开始展现它该有的魅力。 在全球技术工程师的努力下，DeFi在1.0阶段的成果已有目共睹，但DeFi1.0阶段的确存在不少难以为继的
数据治理的目标是提高数据的质量（准确性、及时性、完整性、唯一性、一致性，有效性），确保数据的安全性（保密性、完整性及可用性），实现数据资源在各组织机构部门的共享，推进数据资源的整合、服务和共享，从而提升企事业单位信息化水平，充分发挥数据资产作用。通过实施数据治理工具，可以让数据质量
数据治理的目标是提高数据的质量（准确性、及时性、完整性、唯一性、一致性，有效性），确保数据的安全性（保密性、完整性及可用性），实现数据资源在各组织机构部门的共享，推进数据资源的整合、服务和共享，从而提升企事业单位信息化水平，充分发挥数据资产作用。通过实施数据治理工具，可以让数据质量
公安数据作为一种电子化记录，总量和类别繁多，对于无关警务业务属性的数据，则没有治理的必要性。只有关乎公安工作的重要数据资源，才能称其为“数据资产”；所以，“数据治理”不是对数据的治理，而是对能够服务于警务工作的“数据资产”的治理。数据治理流程图：公安数据资产和警用装备、警力资
服务治理 一、服务的演变之路 1、单体服务 优点：① 架构简单 ② 部署简单，对运维人员比较友好； 缺点：① 代码量日益庞大 ② 上线部署特别特别慢；③ 有的模块是IO密集型的，有的模块是cpu密集型的，对硬件的要求不一样，cpu密集型提升cpu核数；如果是IO密集型的，可以将机器硬盘变为固态硬盘，但如
本方案主要使用从被动管控向主动服务转型，依托嵌入式与微服务提供治理能力。构建数据治理图谱，实现治理能力的赋能应用。打造端到端实时数据审计能力，形成数据链路全程保障。提供实时治理能力，支持复杂分布式实时计算框架下的数据资产管理诉求，并通过图形化业务编排能力，实现，离线、实时一
Data Governance Tools - Evaluation Criteria, Big Data Governance,内容： 前言 第一部分：导论： 1：数据治量简介 定义案例分析数据治理的支柱摘要 2：企业数据管理参考架构EDM类别大数据数据治理工具摘要第
数据采集体系产品及服务：共享交换系统共享交换系统是企业级批量数据处理总线产品。可以快速稳定的实现异地、异构数据库的数交换和整合，确保参建部门之间，参建部门与交换系统之间数据交换过程中的安全，并提供交换审计的管理，对交换流程、交换节点、交换量等进行统一配置和监控等。 治理
服务治理 一、微服务架构与传统单体架构 1、微服务架构与SOA服务化的区别 SOA服务 微服务 目标 强调异构服务之间协作和集成 拆分模块、快速拓展 管理 着重中央管理 重在分散管理 粒度 通常粒度粗 粒度细，职责单一 二、常用微服务架构的
数据量持续增长，因此流分析的使用变得越来越广泛，因此许多公司开始意识到，现有的数据治理实践也必须不断发展以保持相关性。数据治理的发展跨越了一个连续的过程，每个步骤都建立在上一步的基础上，以便朝着着重于业务流程自动化的自动化数据治理计划迈进，尽管技术血统极其宝贵且必不可少，但
数据量持续增长，因此流分析的使用变得越来越广泛，因此许多公司开始意识到，现有的数据治理实践也必须不断发展以保持相关性。数据治理的发展跨越了一个连续的过程，每个步骤都建立在上一步的基础上，以便朝着着重于业务流程自动化的自动化数据治理计划迈进，尽管技术血统极其宝贵且必不可少，但
王晔倞 中生代技术 2017-11-07空气质量的污染源是二氧化碳、一氧化碳、二氧化硫、粉尘，那么，我们的微服务也是有污染源的。污染源改变，污染也会改变。微服务是不能重构的，因为没有时间和资源，污染就是业务的发展。今天，王晔谅讲师就来教你怎样在持续污染和服务治理中寻找平衡。王晔倞
数据的高度可用性，增强的计算能力和先进的数据科学技术共同为数据驱动的结果提供了关键结合。随着开放数据经济的迫在眉睫，经过调整的数据治理功能将成为大多数企业的目标。当前的数据管理实践侧重于无风险数据共享和法规遵从性。在开放的数据经济中，降低数据共享风险和增强治理机制是
数据的高度可用性，增强的计算能力和先进的数据科学技术共同为数据驱动的结果提供了关键结合。随着开放数据经济的迫在眉睫，经过调整的数据治理功能将成为大多数企业的目标。当前的数据管理实践侧重于无风险数据共享和法规遵从性。在开放的数据经济中，降低数据共享风险和增强治理机制是
在数据应用过程中，数据采集和数据治理是两大核心抓手。本文继《方法论 + 实践，全面解析数据采集方案》之后，作者王灼洲通过两大挑战、三大原则详细阐述了对于企业数据治理的思考。主要内容如下：· 数据治理的定义和重要性 · 数据治理面临的两大挑战 · 数据治理的三大原则一、数据治理
解读数据资产数据资产是企业在运营活动中形成的，由企业拥有，在数据的产生、获取、处理、存储、传输和应用全过程可控的，并能够给企业带来价值的数据资源。如何理解呢，以石油为例，一滴石油不能叫做资源，规模大了，具有使用价值了，它才成为资源，之后就需要对资源进行开采和加工，自然需要组织、制
