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8月23日,腾讯云对外宣布正式全线升级IaaS产品,多款产品全面升级,但除此之外更为让人关注的是,此次腾讯云还一口气发布了五款重量级数据库产品,并公布数据库产品矩阵。
腾讯云数据库基本上涵盖了业界主流的数据库产品,在关系型,非关系型、分布式等均有多个产品,今年年内还将上线分析性数据库等产品,腾讯云在数据库上的新动作,让它一跃成为云数据库领域最强有力的引领者。
腾讯云向来不会随意出手,每次产品的推出都有着具体落地的用户需求,从游戏解决方案再到视频直播服务,腾讯云动作频频的背后是在为市场解决实际的问题,而在此次五款数据库发布的背后,腾讯云又看到了怎样的未来?
一,此次腾讯云数据库更新发布了什么
此次腾讯云推出了五款数据库分别为SQL Server 2012、云数据库MySQL、云数据库HBase、云数据库PostgreSQL、分布式数据库TDSQL。其中SQL Server 2012的主要目的是为了补充数据库的全面性,而其余四款均与云风口——大数据有关,均满足了企业在大数据时代,对数据库的高性能并发管理与控制的需求,以及在数据挖掘、海量存储、智能商务运算上的需求,
云数据库MySQL:摆脱传统MySQL数据存储的限制,将数据库直接搬入到更为安全可靠的云端,有着大容量、大内存、高读写、高并发的特性。QPS最高高达24万,内存最大支持488GB,容量空间最大支持6T。
云数据库HBase:适合于TB级别的数据库,满足大数据分析、开发的需求,性能高、高效二级索引方案,数据监控颗粒度细。用户只需要提交作业,就能获得结果,无需考虑存储容量以及运算瓶颈,腾讯云将全方位解决。
云数据库PostgreSQL:基于业界知名的、可以与商业数据库Oracle媲美的开源数据库PostgreSQL,腾讯云通过优化使得性能比开源版本提升十倍,最大QPS可达10万。同时下半年腾讯云还会推出更为强大的分布式PostgreSQL。
分布式数据库TDSQL:企业级云数据库,能够满足大量的大数据使用场景,目前微众银行、微信支付、安心保险等等金融产品都是采用TDSQL,有着雄厚实力。
二,云数据库正在大数据的风口之上
越来越多的企业正在接入互联网,面临着大数据增长的难题。在去年9月国务院正式发布了《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》,这意味着大数据开始受到国家层面的重视。在今年5月举办的中国大数据产业峰会上,马化腾提出了利用大数据“共建云中大数据生态”的理念,因此腾讯也背负着建立云端数据的责任,而腾讯云的使命不小。
云数据库则是大数据存放的关键,是整个大数据战略重中之重,而未来的以下企业将会需要腾讯云数据库的帮助。
1)尚未完全接入互联网的企业,事实上很多传统行业都具备着较强的IT意识,并且在最初就建立起了自己的计算机数据管理,最典型的就是金融行业,在早期信息化帮助其提升了效率,但是后期的金融行业却无法让这些数据得以有效利用,而腾讯云数据库则可以极好的满足这点,微众银行、微信支付都已经做出了出色的案例。
2)已经接入互联网的企业,很多接入互联网的企业也在面临一个问题,在早期没有腾讯云这样优质的云服务商,因此他们需要自建服务器,并且自己承担起各种昂贵IT设施维护成本,并且需要配备一群高工资的高级工程才能够进行大数据的利用。
但腾讯云则可以帮助这类企业实现彻底的解放,企业不再需要自己搭建任何设备、配置任何环境,企业只需要将数据托付于腾讯云就可以完成以前高代价的事情,而腾讯云除了大数据处理技术之外,还拥有各种服务器、安全防护、视频解决方案、游戏解决方案等等顶级成熟技术方案,直接帮助企业完成“云端生态”的转型与跨越。
3)新兴创业互联网公司,其天然需要托管自己产品的数据,而初创公司众所周知不仅缺少技术能力,还在资金方面捉襟见肘,而腾讯云则不仅可以帮助其管理好数据,还可以在安全、弹性扩容各方面对其进行全方位的保障,并且价格也极为低廉,是创业者的最大福音。
三,腾讯全面开放自身技术,全社会在享受福利
马化腾此前在今年5月举办的中国大数据产业峰会表示,腾讯数据中心的储存量已经超过1000PB数据,并持续以每天500TB速度飞速上升,而腾讯愿意将这些积累开放给更多的合作伙伴。
腾讯云一直对外表示基于腾讯18年技术和经验积累后的全面开放技术,这里来看看这次腾讯云究竟开放哪些腾讯核心技术:
此次推出的分布式数据库TDSQL,在腾讯核心计费系统使用了超过10年时间,一直应用于腾讯充值、米大师等腾讯核心业务;也已经将其应用到了外部安心保险、泛华保险、微众银行、汇通天下等金融、物联网领域。由于其针对金融业务设计,除了满足云数据库的弹性、自动化运维、高性价比以外,还支持两地三中心架构,拥有金融级高可用、数据强一致、金融级的安全要求;相关项目都通过了监管部门的信息安全审核。
值得一提的是,此次腾讯云推出的云数据库PostgreSQL,选用的是腾讯自研PostgreSQL内核,在腾讯内全面应用超过5年,包括微信支付、财付通、广点通、大数据处理平台的核心系统都在使用腾讯自研PostgreSQL。
根据笔者了解,腾讯内部的大数据集群有近万台设备,所有元数据都存储于腾讯自研PostgreSQL;月计算数据量超过300PB,99%的请求1秒内响应。而这些成绩的背后,全部是因为有腾讯自研的PostgreSQL的技术实力作为后盾支撑。
而腾讯云开放的云数据库PostgreSQL除了满足云数据库的弹性、自动化运维、高性价比以外,还优化了多个关键内核,且支持两地三中心架构,高可用方案,超高计算性能。
腾讯能够将涉及计费的核心技术的TDSQL、超过5年的自研PostgreSQL向社会开放,充分体现了其开放共享的心态,其正在利用腾讯云积极推进中国的大数据建设,也是属于全社会的福利。
结语:
腾讯云此次推出的五款云数据产品,暗合着大数据蓬勃发展的趋势,而腾讯正在全面开放自己的技术,将自己的多年积累与整个社会共享。传统企业、创业者们都应当抓住机遇,站在巨人的肩膀上,利用腾讯云的开放,来迅速完成自己在大数据时代的转型与创业。
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对此,前Google工程师,Milo(本地商店搜索引擎)创始人Ted Dziuba最近发表标题惊人的博客“I Can't Wait for NoSQL to Die”,对NoSQL的适用范围进行了分析。他认为, NoSQL也会带来一连串的新问题,并不会成为主流,无法取代关系型数据库。 他的理由是:Cassandra等NoSQL数据库在使用上并不方便,比如,修改column family定义时就需要重启。而且NoSQL更适合Google那样的规模,而一般的互联网公司都不是Google,早早地去考虑Google那样的规模的可扩展性,纯粹是浪费时间,存在巨大的商业风险。 他还透露,即使在Google,AdWords这样的关键产品也是基于MySQL实现的。 他在文中最后表示,NoSQL当然死不了,但是 它最终会被边缘化,就像Rails被NoSQL边缘化一样 Dziuba的文章因为言辞激烈,在社区里引起了强烈反应。 SQL数据库阵营赞同者大有人在。craigslist工程师、著名的MySQL专家Jeremy Zawodny表示,在读此文的时候,不时会心一笑。他说, NoSQL运动只是软件不断进化进程中的正常现象 。关系型数据库也会继续发展,MySQL社区不断推出的XtraDB或InnoDB插件, PBXT, Drizzle都是证据。各种技术竞争的结果是,我们获得了更多解决问题的选择。 drizzle项目开发者Eric Day也表示,NoSQL有很多值得学习的,但是目前大部分实际项目的最佳选择还是关系型数据库。 NoSQL阵营当然不会坐视不理,Cassandra项目组的Eric Evans表示,Dziuba提到Cassandra修改column family定义的问题其实很容易解决。而且,NoSQL并不是要取代MySQL,事实上Twitter仍然在用MySQL。如果关系型数据库能够承担负荷,那就用好了;如果不行,请考虑NoSQL。 而德国知名博客Code Monkeyism则嘲笑Dziuba看起来并没有用MySQL做过真实项目,因为MySQL如果没有memcache,基本上无法应付网站项目。他认为,NoSQL将使SQL数据库边缘化,而且一个重要理由恰恰是可以节省DBA的开销。 digg的前任首席架构师现在也在创业的Joe Stump说,自己现在的创业项目就是用NoSQL,而且列举了一系列问题挑战SQL阵营。
亚马逊在全世界范围内云计算领域应该目前无人能敌,其在中国的认证数量目前还很少,前一段时间和慧科教育签约开拓了国内亚马逊AWS培训业务,听我朋友说考试还是比较难的,他参加了这个架构师的培训,我也打算考虑一下,我目前也在使用AWS。不过我也没信心能过。之前模考就没通过。
大数据架构师岗位的主要职责概述 篇1
职责:
1、负责大数据平台及BI系统框架设计、规划、技术选型,架构设计并完成系统基础服务的开发;
2、负责海量埋点规则、SDK标准化、埋点数据采集、处理及存储,业务数据分布存储、流式/实时计算等应用层架构搭建及核心代码实现;
3、开发大数据平台的核心代码,项目敏捷开发流程管理,完成系统调试、集成与实施,对每个项目周期技术难题的解决,保证大数据产品的上线运行;
4、负责大数据平台的架构优化,代码评审,并根据业务需求持续优化数据架构,保证产品的可靠性、稳定性;
5、指导开发人员完成数据模型规划建设,分析模型构建及分析呈现,分享技术经验;
6、有效制定各种突发性研发技术故障的应对预案,有清晰的隐患意识;
7、深入研究大数据相关技术和产品,跟进业界先进技术;
任职要求
1、统计学、应用数学或计算机相关专业大学本科以上学历;
2、熟悉互联网移动端埋点方法(点击和浏览等行为埋点),无埋点方案等,有埋点SDK独立开发经验者优选;
3、熟悉Hadoop,MR/MapReduce,Hdfs,Hbase,Redis,Storm,Python,zookeeper,kafka,flinkHadoop,hive,mahout,flume,ElasticSearch,KafkaPython等,具备实际项目设计及开发经验;
4、熟悉数据采集、数据清洗、分析和建模工作相关技术细节及流程
5、熟悉Liunx/Unix操作系统,能熟练使用shell/perl等脚本语言,熟练掌握java/python/go/C++中一种或多种编程语言
6、具备一定的算法能力,了解机器学习/深度学习算法工具使用,有主流大数据计算组件开发和使用经验者优先
7、熟悉大数据可视化工具Tableau/echarts
8、具有较强的执行力,高度的责任感、很强的学习、沟通能力,能够在高压下高效工作;
大数据架构师岗位的主要职责概述 篇2
职责:
根据大数据业务需求,设计大数据方案及架构,实现相关功能;
搭建和维护大数据集群,保证集群规模持续、稳定、高效平稳运行;
负责大数据业务的设计和指导具体开发工作;
负责公司产品研发过程中的数据及存储设计;
针对数据分析工作,能够完成和指导负责业务数据建模。
职位要求:
计算机、自动化或相关专业(如统计学、数学)本科以上学历,3年以上大数据处理相关工作经验;
精通大数据主流框架(如Hadoop、hive、Spark等);
熟悉MySQL、NoSQL(MongoDB、Redis)等主流数据库,以及rabbit MQ等队列技术;
熟悉hadoop/spark生态的原理、特性且有实战开发经验;
熟悉常用的数据挖掘算法优先。
大数据架构师岗位的主要职责概述 篇3
职责:
1、大数据平台架构规划与设计;
2、负责大数据平台技术框架的选型与技术难点攻关;
3、能够独立进行行业大数据应用的整体技术框架、业务框架和系统架构设计和调优等工作,根据系统的业务需求,能够指导开发团队完成实施工作;
4、负责数据基础架构和数据处理体系的升级和优化,不断提升系统的稳定性和效率,为相关的业务提供大数据底层平台的支持和保证;
5、培养和建立大数据团队,对团队进行技术指导。
任职要求:
1、计算机相关专业的背景专业一类院校毕业本科、硕士学位,8年(硕士5年)以上工作经验(至少拥有3年以上大数据项目或产品架构经验);
2、精通Java,J2EE相关技术,精通常见开源框架的架构,精通关系数据库系统(Oracle MySQL等)和noSQL数据存储系统的原理和架构;
3、精通SQL和Mapreduce、Spark处理方法;
4、精通大数据系统架构,熟悉业界数据仓库建模方法及新的建模方法的发展,有DW,BI架构体系的专项建设经验;
5、对大数据体系有深入认识,熟悉Kafka、Hadoop、Hive、HBase、Spark、Storm、greenplum、ES、Redis等大数据技术,并能设计相关数据模型;
6、很强的学习、分析和解决问题能力,可以迅速掌握业务逻辑并转化为技术方案,能独立撰写项目解决方案、项目技术文档;
7、具有较强的内外沟通能力,良好的团队意识和协作精神;
8、机器学习技术、数据挖掘、人工智能经验丰富者优先考虑;
9、具有能源电力行业工作经验者优先。
大数据架构师岗位的主要职责概述 篇4
职责:
1.参与公司数据平台系统规划和架构工作,主导系统的架构设计和项目实施,确保项目质量和关键性能指标达成;
2.统筹和推进制造工厂内部数据系统的构建,搭建不同来源数据之间的逻辑关系,能够为公司运营诊断、运营效率提升提供数据支持;
3.负责数据系统需求对接、各信息化系统数据对接、软件供应商管理工作
5.根据现状制定总体的数据治理方案及数据体系建立,包括数据采集、接入、分类、开发标准和规范,制定全链路数据治理方案;深入挖掘公司数据业务,超强的数据业务感知力,挖掘数据价值,推动数据变现场景的落地,为决策及业务赋能;
6.定义不同的数据应用场景,推动公司的数据可视化工作,提升公司数据分析效率和数据价值转化。
任职要求:
1.本科以上学历,8年以上软件行业从业经验,5年以上大数据架构设计经验,熟悉BI平台、大数据系统相关技术架构及技术标准;
2.熟悉数据仓库、熟悉数据集市,了解数据挖掘、数据抽取、数据清洗、数据建模相关技术;
3.熟悉大数据相关技术:Hadoop、Hive、Hbase、Storm、Flink、Spark、Kafka、RabbitMQ;
4.熟悉制造企业信息化系统及相关数据库技术;
5.具备大数据平台、计算存储平台、可视化开发平台经验,具有制造企业大数据系统项目开发或实施经验优先;
6.对数据敏感,具备优秀的业务需求分析和报告展示能力,具备制造企业数据分析和数据洞察、大数据系统的架构设计能力,了解主流的报表工具或新兴的前端报表工具;
7.有较强的沟通和组织协调能力,具备结果导向思维,有相关项目管理经验优先。
大数据架构师岗位的.主要职责概述 篇5
职责:
1.负责产品级业务系统架构(如业务数据对象识别,数据实体、数据属性分析,数据标准、端到端数据流等)的设计与优化。协助推动跨领域重大数据问题的分析、定位、解决方案设计,从架构设计上保障系统高性能、高可用性、高安全性、高时效性、分布式扩展性,并对系统质量负责。
2.负责云数据平台的架构设计和数据处理体系的优化,推动云数据平台建设和持续升级,并制定云数据平台调用约束和规范。
3.结合行业应用的需求负责数据流各环节上的方案选型,主导云数据平台建设,参与核心代码编写、审查;数据的统计逻辑回归算法、实时交互分析;数据可视化方案等等的选型、部署、集成融合等等。
4.对云数据平台的关注业内技术动态,持续推动平台技术架构升级,以满足公司不同阶段的数据需求。
任职要求:
1.熟悉云计算基础平台,包括Linux(Ubuntu/CentOS)和KVM、OpenStack/K8S等基础环境,熟悉控制、计算、存储和网络;
2.掌握大型分布式系统的技术栈,如:CDN、负载均衡、服务化/异步化、分布式缓存、NoSQL、数据库垂直及水平扩容;熟悉大数据应用端到端的相关高性能产品。
3.精通Java,Python,Shell编程语言,精通SQL、NoSQL等数据库增删改查的操作优化;
4.PB级别实战数据平台和生产环境的实施、开发和管理经验;
5.熟悉Docker等容器的编排封装,熟悉微服务的开发和日常调度;
6.计算机、软件、电子信息及通信等相关专业本科以上学历,5年以上软件工程开发经验,2年以上大数据架构师工作经验。
大数据架构师岗位的主要职责概述 篇6
职责描述:
1、负责集团大数据资产库的技术架构、核心设计方案,并推动落地;
2、带领大数据技术团队实现各项数据接入、数据挖掘分析及数据可视化;
3、新技术预研,解决团队技术难题。
任职要求:
1、在技术领域有5年以上相关经验,3年以上的架构设计或产品经理经验;
2、具有2年以上大数据产品和数据分析相关项目经验;
3、精通大数据分布式系统(hadoop、spark、hive等)的架构原理、技术设计;精通linux系统;精通一门主流编程语言,java优先。
大数据架构师岗位的主要职责概述 篇7
岗位职责:
1、基于公司大数据基础和数据资产积累,负责大数据应用整体技术架构的设计、优化,建设大数据能力开放平台;负责大数据应用产品的架构设计、技术把控工作。
2、负责制定大数据应用系统的数据安全管控体系和数据使用规范。
3、作为大数据技术方案到产品实现的技术负责人,负责关键技术点攻坚工作,负责内部技术推广、培训及知识转移工作。
4、负责大数据系统研发项目任务规划、整体进度、风险把控,有效协同团队成员并组织跨团队技术协作,保证项目质量与进度。
5、负责提升产品技术团队的技术影响力,针对新人、普通开发人员进行有效辅导,帮助其快速成长。
任职资格:
1、计算机、数学或相关专业本科以上学历,5—20xx年工作经验,具有大型系统的技术架构应用架构数据架构相关的实践工作经验。
2、有分布式系统分析及架构设计经验,熟悉基于计算集群的软件系统架构和实施经验。
3、掌握Hadoop/Spark/Storm生态圈的主流技术及产品,深入了解Hadoop/Spark/Storm生态圈产品的工作原理及应用场景。
4、掌握Mysql/Oracle等常用关系型数据库,能够对SQL进行优化。
5、熟悉分布式系统基础设施中常用的技术,如缓存(Varnish、Memcache、Redis)、消息中间件(Rabbit MQ、Active MQ、Kafka、NSQ)等;有实践经验者优先。
6、熟悉Linux,Java基础扎实,至少3—5年以上Java应用开发经验,熟悉常用的设计模式和开源框架。
大数据架构师岗位的主要职责概述 篇8
岗位职责:
1、负责公司大数据平台架构的技术选型和技术难点攻关工作;
2、依据行业数据现状和客户需求,完成行业大数据的特定技术方案设计与撰写;
3、负责研究跟进大数据架构领域新兴技术并在公司内部进行分享;
4、参与公司大数据项目的技术交流、解决方案定制以及项目的招投标工作;
5、参与公司大数据项目前期的架构设计工作;
任职要求:
1、计算机及相关专业本科以上,5年以上数据类项目(数据仓库、商务智能)实施经验,至少2年以上大数据架构设计和开发经验,至少主导过一个大数据平台项目架构设计;
2、精通大数据生态圈的技术,包括但不限于MapReduce、Spark、Hadoop、Kafka、Mongodb、Redis、Flume、Storm、Hbase、Hive,具备数据统计查询性能优化能力。熟悉星环大数据产品线及有过产品项目实施经验者优先;
3、优秀的方案撰写能力,思路清晰,逻辑思维强,能够根据业务需求设计合理的解决方案;
4、精通ORACLE、DB2、mySql等主流关系型数据库,熟悉数据仓库建设思路和数据分层架构思想;
5。熟练掌握java、R、python等1—2门数据挖掘开发语言;
6。熟悉云服务平台及微服务相关架构思想和技术路线,熟悉阿里云或腾讯云产品者优先;
7、有烟草或制造行业大数据解决方案售前经验者优先;
8、能适应售前支持和项目实施需要的短期出差;
大数据架构师岗位的主要职责概述 篇9
岗位职责:
1、负责相关开源系统/组件的性能、稳定性、可靠性等方面的深度优化;
2、负责解决项目上线后生产环境的各种实际问题,保障大数据平台在生产上的安全、平稳运行;
3、推动优化跨部门的业务流程,参与业务部门的技术方案设计、评审、指导;
4、负责技术团队人员培训、人员成长指导。
5、应项目要求本月办公地址在锦江区金石路316号新希望中鼎国际办公,月底项目结束后在总部公司办公
任职要求:
1、熟悉linux、JVM底层原理,能作为技术担当,解决核心技术问题;
2、3年以上大数据平台项目架构或开发经验,对大数据生态技术体系有全面了解,如Yarn、Spark、HBase、Hive、Elasticsearch、Kafka、PrestoDB、Phoenix等;
3、掌握git、maven、gradle、junit等工具和实践,注重文档管理、注重工程规范优先;
4、熟悉Java后台开发体系,具备微服务架构的项目实施经验,有Dubbo/Spring cloud微服务架构设计经验优先;
5、性格开朗、善于沟通,有极强的技术敏感性和自我驱动学习能力,注重团队意识。
大数据架构师岗位的主要职责概述 篇10
职责描述:
1、负责大数据平台框架的规划设计、搭建、优化和运维;
2、负责架构持续优化及系统关键模块的设计开发,协助团队解决开发过程中的技术难题;
3、负责大数据相关新技术的调研,关注大数据技术发展趋势、研究开源技术、将新技术应用到大数据平台,推动数据平台发展;
4、负责数据平台开发规范制定,数据建模及核心框架开发。
任职要求:
1、计算机、数学等专业本科及以上学历;
2、具有5年及以上大数据相关工作经验;
3、具有扎实的大数据和数据仓库的理论功底,负责过大数据平台或数据仓库设计;
4、基于hadoop的大数据体系有深入认识,具备相关产品(hadoop、hive、hbase、spark、storm、 flume、kafka、es等)项目应用研发经验,有hadoop集群搭建和管理经验;
5、熟悉传统数据仓库数据建模,etl架构和开发流程,使用过kettle、talend、informatic等至少一种工具;
6、自驱力强、优秀的团队意识和沟通能力,对新技术有好奇心,学习能力和主动性强,有钻研精神,充满激情,乐于接受挑战;