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数据湖（Data Lake）是一种数据存储架构，专门用于存放大量原始、未处理的数据，这些数据来自不同的来源，可以是结构化的（如数据库中的表格数据），半结构化的（如JSON、XML数据），或者是非结构化的（如文本文件、视频、音频等）。数据湖与传统的数据仓库不同，后者通常要求数据以特定结构进行清洗和转换，而数据湖允许在存储时保留原始数据，并且可以根据需要随时进行加工和处理。
数据湖架构的设计目标是为企业提供一个统一的、高容量的存储空间，用于存放所有类型的数据，并为数据科学家、分析师和开发人员提供一个灵活的环境来处理这些数据。
Cloud EDW（云端企业数据仓库） 是将传统的数据仓库架构迁移到云环境中，从而利用云计算的弹性、可扩展性和成本效益来管理和分析企业级数据。企业数据仓库（EDW, Enterprise Data Warehouse）是一个集中存储企业所有业务和运营数据的系统，用于支持分析和决策。云端企业数据仓库则是在云计算平台上搭建和运行这种数据仓库。
云端 EDW 提供了一个集成的数据存储、处理和分析平台，企业可以通过云平台的服务来实现数据集成、查询、报表生成和数据分析等操作。与传统的本地数据仓库相比...
Data Mesh（数据网格） 是一种新兴的分布式数据架构和理念，旨在解决传统数据架构（如数据湖、数据仓库）在大规模、复杂组织环境中的一些痛点，尤其是在数据管理、扩展性和跨部门协作等方面的挑战。它提倡将数据管理的责任分散到组织中的多个领域（如不同的业务部门、团队或产品线），而不是集中管理所有数据，像传统的数据湖或数据仓库那样通过单一的数据团队进行处理。
Data Mesh 强调的是领域驱动的分布式架构，使得每个业务领域（domain）都能独立管理和处理自己的数据，同时确保全局数据的共享和互操作性。这种架构更符合现代分布式架构和微服务的思想，能够有效地应对数...
Data Fabric（数据织网） 是一种集成架构和技术解决方案，用于在组织内部或跨多个平台之间提供一致、可靠、无缝的数据访问、管理和治理。它将数据源、存储、处理和分析层进行整合，通过提供智能化的数据访问方式，帮助企业应对数据多样性、复杂性和分散性的挑战。
Data Fabric 旨在为数据驱动的业务提供一致的视图，能够跨越不同的数据库、应用程序、数据湖、数据仓库和云平台等数据存储位置，确保数据在不同环境和系统之间流动顺畅、灵活、快速并具有高可用性。
Data Fabric 提供一个...
DevOps指标（DevOps Metrics）是用于衡量和跟踪 DevOps 实践和流程效果的关键指标。这些指标帮助团队评估其开发、运维和部署的效率，识别瓶颈，并优化工作流以提高软件交付质量和速度。DevOps指标通常涉及以下几个关键领域：交付速度、质量、稳定性和响应性。下面列出了一些常见的 DevOps 指标及其作用：
"Keepalive" 高可用性通常是指在分布式系统或网络架构中使用“keepalive”机制来确保服务的持续性和高可用性，特别是在长时间连接和网络会话中。这种机制可以防止连接超时，确保系统之间的连接持续有效，避免连接意外断开。以下是与“keepalive”相关的一些高可用性实践和概念：
Vertex AI 是 Google Cloud 提供的一个全面的机器学习（ML）平台，旨在帮助用户高效地构建、部署和扩展机器学习模型。以下是 Vertex AI 的主要功能和应用场景：
支持 AutoML 和自定义模型训练。
AutoML：
无需深厚的机器学习专业知识即可使用。
自定义模型训练：
企业IT架构是指企业在信息技术领域内，围绕业务目标和技术需求所设计的整体框架。它涉及如何利用技术资源、工具和平台，支持业务运营、优化工作流程、提升组织效能、确保数据安全等。IT架构不仅包括硬件和软件的选择，还包括网络、数据管理、系统集成等方面的设计。
一个有效的企业IT架构能够为企业提供以下关键优势： - 提升技术的灵活性与可扩展性。 - 优化资源的使用，降低运营成本。 - 提高业务流程的效率。 - 增强系统的安全性和稳定性。 - 支持创新和技术的持续发展。
企业IT架构通常分为几个层次，每一...
技术架构设计框架（Technical Architecture Framework）是企业在设计和实施技术架构时，所采用的系统化方法论和结构化方案。它确保企业的技术架构与业务需求、技术要求、资源限制、可扩展性、安全性等方面的目标一致，从而实现高效、可靠和灵活的系统架构。一个好的技术架构框架不仅能够帮助团队快速设计并部署技术架构，还能在后期支撑架构的扩展和维护。
技术架构通常可以分为几个层次，每一层次分别解决不同的技术问题和需求：