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  • 迈向企业级核心场景的 TiDB 5.0

    千次阅读 2021-04-09 11:06:18
    经过近一年紧锣密鼓的开发和打磨,TiDB 5.0 成为迈向企业级核心场景的里程碑版本:TiDB 5.0 的性能和稳定性得到显著提升,从而具备更强大的 OLTP 金融级核心场景的服务能力;在原有 HTAP 引擎 TiFlash 的基础上引入 ...

    随着 2021 年春天的来临和 PingCAP 年满 6 周岁纪念日的到来,TiDB 5.0 迎来正式 GA。经过近一年紧锣密鼓的开发和打磨,TiDB 5.0 成为迈向企业级核心场景的里程碑版本:TiDB 5.0 的性能和稳定性得到显著提升,从而具备更强大的 OLTP 金融级核心场景的服务能力;在原有 HTAP 引擎 TiFlash 的基础上引入 MPP 架构,TiDB 使得众多企业的实时/交互式 BI 成为现实,为高成长企业和数字化创新场景提供了一栈式的数据服务底座,加速带动 HTAP 进入更多大型企业的数字化场景。

    此外,TiDB 5.0 新增多项企业级特性,集成更丰富的大数据生态,提供更加简易的运维体验,帮助企业更高效地基于 TiDB 构建和扩展应用。秉持开源、开放、创新的发展路径,TiDB 将持续为企业构建“融合,简化,可靠”的分布式数据库平台。

    高性能:多项性能指标实现突破

    相比于 TiDB 4.0,TiDB 5.0 在性能方面取得了巨大的进步,通过提供聚簇索引异步提交事务等功能, 在 Sysbench 和 TPC-C 等 OLTP 的基准测试中,获得 20% ~ 80% 的性能提升。如下是在一些通用性能测试场景下面的数据:

    配置信息

    组件名称配置信息数量
    PDm5.xlarge (AWS)3
    TiDBc5.4xlarge (AWS)3
    TiKVi3.4xlarge (AWS)3

    负载信息

    16 张表,每张表有 1000 万行数据

    性能数据

    另外,TiDB 5.0 在 AP 场景下也有架构性提升,提供了 TiFlash MPP 的计算模型,基于 TPC-H 查询的结果显示:TiDB 5.0 在同等资源下,MPP 引擎的总体性能是 Greenplum 6.15.0 与 Apache Spark 3.1.1 两到三倍之间,部分查询可达 8 倍性能差异。TPC-H 100 下的 TiDB MPP 测试的硬件规格和测试详情请点击这里查阅。

    稳定性:衡量 TPC-C QPS 抖动的标准差值小于等于 2%

    相比于 TiDB 4.0,TiDB 5.0 在稳定性上面取得了巨大的进步。通过优化 TiDB 调度过程中对 I/O、网络、CPU、内存等资源的占用,大幅减少 QPS 和延时因为资源被抢占而出现的性能抖动问题,在 TPC-C OLTP 的基准测试中,衡量 TPC-C QPS抖动标准差的值小于等于 2%。

    配置信息

    Intel® Xeon® CPU E5-2630 v4 @ 2.20GHz 40Core 189GB Memory 3TB SSD

    易用性:更精准,更高效,更全面

    更精准的性能排查

    用户在排查 SQL 语句性能问题时,需要详细的信息来判断原因。TiDB 5.0 通过 EXPLAIN 可查看日志、监控等详细信息,帮助用户提升排查问题的效率。

    更高效的集群运维

    在 TiDB 5.0 中,TiUP 支持一键式环境检查并给出修复建议,自动修复检查过程中发现的环境问题,优化了多项集群部署的操作逻辑,便于 DBA 更快地部署标准的 TiDB 生产集群。新版本的 TiUP 提供业务无感知的升级体验,升级过程中的性能抖动控制在 10~30 秒。

    在升级 TiDB 时,新增自动捕获并绑定查询计划的功能,由系统自动捕获并绑定最近一次查询计划然后存储在系统表中,确保升级过程中的 SQL 仍然走绑定的执行计划,

    确保稳定性。升级完成后,DBA 可以导出绑定的查询计划,分析并决策是否要删除绑定。

    更全面的 SQL 调优

    TiDB 5.0 支持不可见索引 (Invisible Indexes),DBA 在调试和选择相对最优的索引时,可以通过 SQL 语句将某个索引设置成 Visible 或者 Invisible,避免执行消耗资源较多的操作,例如:DROP INDEXADD INDEX

    在 TiDB 5.0 性能调优或者运维过程中,用户可以根据实际需要或者基于 EXPLAIN ANALYZE 测试选择优化过的 SQL 语句,通过 SQL BINDING 将优化过的 SQL 语句与业务代码执行的 SQL 语句绑定,确保稳定性。

    数据生态:增加多个数据迁移、数据导入、数据共享组件,方便用户在异构环境使用 TiDB

    数据迁移方面

    数据迁移类工具支持 AWS S3(也包含支持 S3 协议的其他存储服务)作为数据迁移的中间转存介质,同时支持将 Aurora 快照数据直接初始化到 TiDB 中,丰富了数据从 AWS S3/Aurora 迁移到 TiDB 的选择。

    数据导入工具 TiDB Lightning 针对 DBaaS AWS T1.standard 配置(及其等同配置)的 TiDB 集群进行了数据导入性能优化,测试结果显示使用 TiDB Lightning 导入 1TB TPCC 数据到 TiDB,性能提升了 40%,由 254 GiB/h 提升到了 366 GiB/h。

    数据共享方面

    TiCDC 集成 Kafka Connect (Confluent Platform),通过 Kafka Connectors 协议,支持将 TiDB 的数据变更同步到不同关系型或非关系型数据库,例如:Kafka, Hadoop, Oracle 等,帮助企业将业务数据流转到异构数据库,形成数据闭环。

    TiCDC 支持在多套 TiDB 集群之间相互复制数据,可用于多个 TiDB 集群之间数据的备份、容灾与数据汇聚等场景。

    企业级特性:企业级特性获得整体增强

    事务方面

    悲观事务模式下,如果事务所涉及到的表存在并发的 DDL 操作或者 SCHEMA VERSION 变更,系统自动将该事务的 SCHEMA VERSION 更新到最新版本,以此确保事务的成功提交。

    高可用与容灾

    TiDB 5.0 引入 Raft Joint Consensus 算法将 Region 成员变更操作中的“添加”和“删除”合并为一个操作,并发送给所有成员,提升 Region 成员变更时的可用性。在变更过程中,Region 处于中间的状态,如果任何被修改的成员失败,系统仍然具备高可用能力。

    安全合规

    为满足企业安全合规例如《通用数据保护条例》(GDPR) 的要求,TiDB 在输出错误信息和日志信息时,支持对敏感信息(例如身份证信息、信用卡号等)进行脱敏处理,避免敏感信息泄露。

    此外,新版本进一步优化了内存管理模块,跟踪统计聚合函数的内存使用情况,从而降低系统 OOM 的风险。在 SQL 功能方面,TiDB 5.0 支持 INTERSECTEXCEPT 操作符、支持 List 和 List Column 分区表,在字符集和排序规则方面支持 utf8mb4_unicode_ciutf8_unicode_ci 排序规则。

    总结

    作为企业级开源分布式数据库,TiDB 5.0 在性能、稳定性、易用性、高可用与安全合规等方面都取得了巨大的进步,并增加了多个企业级特性,在 OLTP Scale 的基础之上实现了一栈式数据实时分析的需求,将带动企业用户借助增强性 HTAP 的能力,加速推进数字化转型与升级。

    今天就去下载吧!

    TiDB 5.0 Download

    TiDB 5.0 GA Release Notes

    特别感谢,TiDB 的开发者社区和用户社区的所有小伙伴为 TiDB 发展所作出的贡献。从 TiDB 4.0 发布以来总计有 538 位 Contributor 提交了 12513 个 PR 帮助我们一起完成企业级核心场景的里程碑版本的开发。如何让 TiDB 在这个时代最优秀的场景中打磨从而不停的迭代和进化?我们相信唯有极致的开放才能让这一切变为可能:开放的源代码,开放的社区,开放的生态和开放的心态!

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  • 赛门铁克新兴企业应用场景与技术方案手册
  • 这半年什么最火,不少人会说直播。人们用直播上课、开会、逛展、剁手、...企业直播大火背后,企业直播有什么样的应用场景?整个企业直播市场的趋势将如何发展?目前企业直播已经参与到生产经营等高价值环节中,衍生出的

    这半年什么最火,不少人会说直播。人们用直播上课、开会、逛展、剁手、蹦迪…大家上半年都“宅”得不亦乐乎,企业却在努力研究更便利的网上直播、时事课堂等产品,以满足广大用户的需求。

    有一项数据值得大家关注,中国的市场调查顾问公司比较了企业端不同内容渠道的观看活跃度,其中直播占比52.8%,拔得头筹。疫情之后,消费者已经养成了看直播的习惯,企业也通过直播实现各种业务的增长。

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    企业直播大火背后,企业直播有什么样的应用场景?整个企业直播市场的趋势将如何发展?目前企业直播已经参与到生产经营等高价值环节中,衍生出的远程视频会议、实时课堂、远程医疗、直播带货等多种使用场景,在使用直播的过程中,企业更看重的是直播功能是否标准化和程序化。

    同时,不同企业的业务场景不尽相同,比如金融直播会涉及产品销售、实时解盘、知识科普等不同场景,这就要求直播系统能够根据企业需求进行个性化定制和二次开发。

    能够为企业提供直播系统的服务商,往往具备较强的技术实力。比如TSINGSEE青犀视频研发的EasyRTC视频会议云服务就能满足不同场景的需求,同时具备二次开发的能力。

    微信截图_20201020104825.png

    EasyRTC视频会议云服务分为MCU版本和SFU版本,为不同类型、不同规模的企业提供直播技术服务(EasyRTC企业远程会议MCU版与SFU版在行业应用场景上有什么不同)。能从真实应用场景出发,满足客户培训、在线教育、宣传、远程会议等多种业务需求,打造了稳定、安全、快速的产品应用。

    RTC1.png

    EasyRTC平台核心优势:

    1、不需购置硬件设备

    不需要购置价格不菲的摄像头和会议电话,仅仅通过手机或者电脑随时随地就能加入会议。

    2、灵活接入硬件设备

    支持灵活扩展终端,支持微信小程序、H5页面、APP、PC客户端等接入方式之间互通,快速从零开始搭建实时音视频通信;

    3、手机电脑随时切换

    支持多个终端随时灵活切换,特别是手机和电脑之间状态同步,随时切换语音视频通话。

    4、无缝对接OA及办公IM

    对OA和办公IM开放接口,无缝对接,从OA或者IM上可以预约、备忘和加入会议。

    5、公有云、私有云和混合云

    43.png

    在未来,企业直播服务商仍会专注多场景下的直播需求,同时积极联动人力资源、数据服务、直播硬件等其它领域的专业伙伴,实现资源互补协同,为企业提供全链路服务。

    随着产业互联网大潮的到来,互联网下半场迎来的必将是前所未有的经济与产业结构变化。如今,企业直播已经融入到生产经营等高价值环节,成为驱动企业数字化的关键力量。

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  • uaa-security:企业级多场景认证实战
  • 一直以来,企业福利是企业给予员工的关怀,而今一个电商平台竟然将这种企业福利进行...而且,这也意味着京东开始对企业级市场的场景化服务,一个事关企业管理场景应用的全新场景化战略正式启动。1、企业福利3.0时代据了



    一直以来,企业福利是企业给予员工的关怀,而今一个电商平台竟然将这种企业福利进行了售卖,这不是玩笑,而是京东正在运作的一件实事。

    就在昨天(411日),京东集团宣布面向企业福利赋能的“京喜”平台正式上线,这标志着京东要开始卖“企业福利”了,一场重塑企业福利价值的运动就此展开。而且,这也意味着京东开始对企业级市场的场景化服务,一个事关企业管理场景应用的全新场景化战略正式启动

    1、企业福利3.0时代


    据了解,京东这次推出的“京喜”是一个一站式企业智慧福利SAAS(软件即服务)平台。京喜通过智慧化、协同化、多元化的管理手段,来更精准匹配员工诉求,重新定义员工福利。

    通过京喜平台运用大数据、AI等技术,可实现员工标签化和智能画像,让日常福利发放与员工满意度之间达成最高程度的契合。比如,一个38岁爱运动的企业高管和一个坚守岗位的准妈妈,他们的福利商城将会获得完全不同的商品展示。

    (图为:京东集团首席人力资源官兼法律总顾问隆雨在发布会上致辞)

    此外,“京喜”福利平台还支持企业自有的弹性福利机制——根据企业制定的规则,平台可即时将员工福利、行为激励等奖励以积分形式发放至员工个人账户中,由员工在平台提供的可选产品内自主选择兑换,充分满足个性化差异需求。

     

    一个值得关注的问题是,为什么京东会在卖企业福利这个点上做文章?本质上,这是京东开始提供企业客户的按需整合诉求,是帮助企业实现以员工为中心的管理,助推企业员工凝聚力和价值观的提升。

    现实中,我国拥有世界上规模最大的人力人才资源,包括腾讯、阿里等众多公司都在企业文化和价值观上花了大力气,因为这是一个公司发展的最大“富矿”。

     

    其一,这是一种情感的力量。如今,企业主和员工之间不再是冰冷的雇佣关系,而是人企无间,需要有更好的文化、福利,更有人情味,从而让员工干得更有劲头,这就好比打仗时的士兵的士气。特别是,如今的年轻人更自我,更个性,他们不要那种以往传统的企业与员工的雇佣关系,而是要更加扁平化,更注重自我价值的认可。

    其二,通过企业文化等举措,也能提升企业核心竞争力,员工也能帮助雇主做品牌传播。他们可能不一定能在广告或媒体上帮到雇主太多,但在社交媒体上,他们都是可以为雇主品牌进行传播的节点。在社交媒体影响越来越大、而且投入也越来越大的情况下,发挥员工的传播价值,将为雇主带来丰厚的回报。

    其三,公司的核心是人才,企业对人的洞察和关怀,对于公司招聘人才有着巨大的推动作用。特别是现在90后年轻的一代,除了工资,这种文化上的认可尤其重要。来自全球权威专业咨询服务机构韦莱韬睿的数据显示,在亚太地区,64%的企业认可福利在提高吸引力和留任力方面的重要性。

    但员工个性化需求千差万别,新生代员工在精神认同上更有着难以捉摸的深度诉求,“企业人力资源单向决策,员工被动接受”的传统福利管理模式显然已无法匹配新时代人力资源管理需求。可以说,巨大的人才红利,在为企业输入创新能量的同时,也带来了新生代员工管理上的新考验。


    所以,企业对这种企业文化和价值观的重塑有着巨大的需求,京东企业购适时推出京喜,给企业和员工都带来了一丝惊喜。


    (京东集团大客户部场景营销部总经理罗晓华讲解“京喜”平台)


    正如京东集团副总裁、大客户业务负责人宋春正所表示:“‘人企无间’意味着人与企业的关系被重新定义,员工与企业形成更有温度、彼此信任的关系,我们的‘京喜’平台也重新定义了企业福利,让得到个人诉求满足的员工与企业达成心理契约,在精神层面实现更深入的协同。”

    近几年,我国企业与员工的福利意识不断增强,福利也正从1.0走向3.0时代(法定福利、企业自主福利、智慧福利)。最好的天时之下,基于京东大数据决策,企业将更大程度地释放人才价值,跑出中国创新“加速度”,何乐而不为?


    2、针对企业级市场的场景赋能


    在笔者看来,京喜平台的推出,解放HR的双手,激活企业的活力,还是京东企业购立足企业级市场的场景电商玩法,是为企业的弹性福利进行场景赋能。

    所谓场景电商概念已经提出多年,不再新鲜,成为各电商追逐的方向,但多是针对C端的用户层面,针对企业级市场,却鲜有人提及和实践。而京东则凭借对于人力资源管理的理解及技术、货源等的积累,有能力为企业用户来一场福利场景赋能,最终进行立体式场景化战略推进。

    毕竟,京东曾获“2017年度最佳雇主“2017最具影响力雇主,有基于自身16万员工福利管理经验和对企业用户人才管理需求的深刻理解,在大数据等技术上走在了前头。而且,京东还联合中国国际技术智力合作有限公司、中国人力资源开发研究会培训中心、FESCO、三人行HR公益服务联盟、北京中外企业人力资源协会、HRoot、北京青年人力资源服务商会、HR CLUB等多家知名人力资源机构,共同成立企业智慧福利联盟,形成合力。


    (京东联合8家人力资源机构成立企业智慧福利联盟)


    具体实现上,这也是京东积木理论的进一步落地,针对企业福利的企业级市场将产品“积木”化。所谓的积木理论就是,京东自己所拥有的资源和能力将不仅仅服务于自身平台,而是通过模块化,解开业务环节之间原先的强耦合关系,将业务活动打包成独立、可复用的组件,并通过平台化形成稳定、可规模化的产品,开放给外部的合作伙伴使用,将自己多年形成的能力赋能于生态伙伴。


    所以,京喜的发布是京东企业购深耕企业级用户场景服务的第一步,是京东HR一块能力积木的第一个推出,作为京东向企业级市场服务的核心平台,未来京东企业购还将立足于企业管理的各个场景,祭出更多的组合服务拳。通过上下游的打通,源源不断地接入更多优秀的服务商,实现场景的无界。


    往深层次看,此举还是作为京东集团“一体化的开放”战略面向企业管理赋能的一个典型案例。随着越来越多的集团资源和企业管理能力向企业级市场的赋能成功,积木理论不断落地,京东集团“一体化的开放”战略将进一步纵深,可想象空间随之增大。

    总之,京东已经开卖“企业福利”了,针对企业级市场的场景电商呼啸而来,一场重塑企业福利价值的运动正迅速向前,对于企业主和员工来说,这绝对是一个好消息,剩下的,就看如何来拥抱它了。


    老胡说科技

    ______

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    运营人:老胡,知名互联网评论人士,观察家。沉积科技领域13年,历任《IT时代周刊》主笔,腾讯科技首席记者,迅雷、滴滴公关总监;写过大型书籍《黑马首富王传福》;

    他是中国科技自媒体top 10,2016自媒体人百强;【具备创造:10万+阅读,文章能力】;文章见今日头条、界面、钛媒体、新浪科技、搜狐、腾讯、网易、艾瑞等60余家顶级专栏,单篇文章曝光量百万,整体文章阅读量超过10亿;文章转载与商务合作请加个人微信号:taiyangfeixue。

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  • 人脸识别是生物识别的一个方向,相比于其他生物识别方式,如步态识别、虹膜...下面就说说国内外知名学者和企业。 国内: 学者:中科院自动化所:谭铁牛  浙江大学:何晓飞  南京大学:周志华  香港中文大学:汤晓鸥

    人脸识别是生物识别的一个方向,相比于其他生物识别方式,如步态识别、虹膜识别、指纹识别、声纹识别等其他识别方式,人脸识别更容易被人接受,而且是非接触式。人脸识别技术国内最早的是有哈工大和中科院合作的联合面相实验室,后面孵化为银晨。下面就说说国内外知名学者和企业。

    国内:

    学者:中科院自动化所:谭铁牛、李子青

        浙江大学:何晓飞

        南京大学:周志华

        香港中文大学:汤晓鸥、王晓刚


    企业:汉王人脸识别

        海康人脸识别

        英飞拓

        face++

       link face

      深圳飞瑞斯

                 大华

    北京深瞳

        sensetime

    商汤科技

      百度、阿里、银晨、瑞为。



    国外: google、facebook、斯坦福、卡耐基。梅隆


    应用场景:1.安防,用以抓黑名单中的犯罪分子,做产品时候应当加入人脸追踪,这样只有当犯罪分子在我的监控视野内消失之后,机器选择一张最佳的图像进行识别,这样一方面准确率高,另一方面避免了因为对视频图像每一帧进行检测、识别,从而频繁报警产生的烦恼;

        2.人脸验证,如人脸过关、自助过车站、机场;

                        3.clustering,主要用来进行相片的归类;

        4.用以银行开户,vip的检测并推送产品,养老保险等人员验证,看被保险人是否仍然存活于世;

        5.用以商场、超市、连锁店等公共场合,进行人脸识别、性别、年龄识别,从而将数据在终端进行处理之后,传送到云端进行处理,从而对大数据进行挖掘、为商场

    指定切实有效的方案。比如沃尔玛超市就发现啤酒和尿布放在一起有利于促进消费。


    结束语:总的来说人脸识别分为三大模块:face recognition、face verification、face clustering,其他有利的应用场景可以继续开发。比如航拍领域,可以让相机识别人脸,无论在什么情况下可以捕捉到人脸进行拍摄。


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  • 该文档来自CCTC 2016中国云计算技术大会。FIT2CLOUD技术总监徐桂林发表的题为“混合云场景下的企业云平台落地最佳实践”的主题演讲,欢迎下载!

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