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云间拾遗
以开发者视角关注云计算动态,提供各类云产品功能解读与最佳实践
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激荡十年:云计算的过去、现在和未来
摘要: 本文为博主原创,首发于InfoQ中国,以万字篇幅系统地回顾了云计算技术十年来的发展轨迹,梳理解读了云计算产品的演变过程及背后逻辑,也对未来云计算趋势进行了展望。
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posted @ 2019-06-15 00:23 云间拾遗
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2020年3月22日
携手极客时间,云间拾遗再出发
摘要: 云间拾遗在极客时间推出云计算课程了,欢迎关注。
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posted @ 2020-03-22 12:08 云间拾遗
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2019年12月21日
AWS re:Invent 2019参会有感
摘要: 感谢AWS方面的邀请,近期赴美参与了享有盛名的AWS re:Invent大会。会议期间自己还算勤勉,参加了尽可能多的session。现笔者也已回到国内,交个作业,写一篇短文作为总结。
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posted @ 2019-12-21 10:29 云间拾遗
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2019年12月15日
SQL Server 2019 深度解读:微软数据平台的野望
摘要: 本文为笔者在InfoQ首发的原创文章,主要介绍了SQL Server 2019的新特性和产品演进思路。现转载回自己的博客,请大家多多指教。
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posted @ 2019-12-15 17:08 云间拾遗
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2019年11月3日
构建企业级数据湖?Azure Data Lake Storage Gen2实战体验(下)
摘要: ADLS Gen2是Azure上面向大数据分析的全新一代存储基础设施。它的一大妙用在于可被多个计算集群共享,本篇文章带你进入相关实战。
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posted @ 2019-11-03 22:12 云间拾遗
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2019年9月23日
构建企业级数据湖?Azure Data Lake Storage Gen2实战体验(中)
摘要: ADLS Gen2是Azure上面向大数据分析的全新一代存储基础设施。它能够在现代数据湖架构中扮演怎样的关键角色呢?
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posted @ 2019-09-23 00:28 云间拾遗
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2019年8月18日
构建企业级数据湖?Azure Data Lake Storage Gen2实战体验(上)
摘要: 背景 相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大、综合成本低、支持非结构化数据、查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式。 数据湖的核心功能,简单地可以分为数据存储与数据查询计算两个部分,在云端可以有多种的实现选择。在之前的文章中,我们曾介绍
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posted @ 2019-08-18 11:09 云间拾遗
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2019年7月14日
寻觅Azure上的Athena和BigQuery (二):神奇的PolyBase
摘要: 在“数据湖”概念与理论逐渐深入人心的今天,面向云存储的交互式查询显得愈发重要。本文主要探讨在Azure上使用PolyBase技术实现类似AWS Athena的云存储即席查询。
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posted @ 2019-07-14 10:20 云间拾遗
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2019年6月16日
寻觅Azure上的Athena和BigQuery(一):落寞的ADLA
摘要: AWS Athena和Google BigQuery都是灵活而强大的交互式查询服务,能够直接查询对象存储中的数据文件。Azure中是否存在对等的类似服务呢?本系列文章将就此展开讨论。
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posted @ 2019-06-16 23:58 云间拾遗
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2019年6月15日
Azure中国CDN全球覆盖功能初探
摘要: 4月初Azure中国发布了旗下CDN对于“标准版Zone2”区域的支持,也即海外加速的选项。那么,相关选项如何开启,实际加速效果如何呢?我们来一探究竟。
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posted @ 2019-06-15 14:31 云间拾遗
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