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数据工程要做什么?怎样设计和开发一套好的数仓?一个经历了内容类业务(腾讯视频),面向企业的消费品业务(腾讯优码),社区电商类业务(内部孵化中)的数仓开发鹅和你聊聊数据工程的道与术。

172 Technology lddgo Shared on 2022-11-08

QQ直播前端团队接入腾讯云前端性能监控(RUM)后,对目前的监控能力以及上报数据进行了梳理, 并着手进行了前端性能监控的专项建设,其中监控数据大盘建设是不可或缺的一环。 可视化的监控大盘可以清晰明了的观察到各项目运行情况,宏观上能快速进行项目间的横向对比,也可以非常便捷的进行项目各数据维度的详细展示,纵向的分析各指标数据的统计。 通过对数据大盘支持能力的调研,我们采用Grafana进行了数据大盘的建设。通过搭建Grafana服务,然后添加监控上报数据,最终使得【QQ直播前端监控数据大盘】得以建设完成。

71 Technology lddgo Shared on 2022-11-04

2007年,他和朋友一起创建了一个网站,为了解决这个网站的负载问题,他自己定制了一个数据库——这个便是Redis。这位意大利程序员是萨尔瓦托勒·桑菲利波(Salvatore Sanfilippo),他被称为Redis之父,更广为人知的名字是Antirez。 REmote DIctionary Server(Redis) 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库,并提供多种语言的 API。Redis 通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是字符串(String)、哈希(Hash)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。 Redis 的出现,解决了传统关系数据库的短板,让开发变的更加简单和高效,大大提高了开发效率,也在用户体验上获得更加实时的体验。随着 Redis 的使用越来越广泛,将会有更多的开发者加入 Redis 的使用和开发上来。 本期《大牛书单》,我们就请来了几位鹅厂同事,为大家推荐一些Redis相关的书籍,一起多读书多进步

66 Technology lddgo Shared on 2022-11-04

C++是一门古老的语言,但仍然在不间断更新中,不断引用新特性。但与此同时C++又甩不掉巨大的历史包袱,并且C++的设计初衷和理念造成了C++异常复杂,还出现了很多不合理的“缺陷”。本文主要有3个目的: 总结一些C++晦涩难懂的语法现象,解释其背后原因,作为防踩坑之用。 和一些其他的编程语言进行比较,列举它们的优劣。 发表一些我自己作为C++程序员的看法和感受。

71 Technology lddgo Shared on 2022-11-04

每个C++程序员仿佛都是人形编译器,不止要看懂代码表面的逻辑,甚至要知道每行代码对应的汇编指令。优化代码也成了C++工程师日常必备,正所谓“一杯茶,一包烟,一段代码,优化一天”。在经历过无数个性能优化的日夜后,笔者也总结了几个中过招的性能陷阱,与你分享~

66 Technology lddgo Shared on 2022-11-03

容器服务 TKE、容器镜像服务 TCR、对象存储 COS 等等...这些产品可以很好地降低企业云原生入门门槛。 Zadig 作为云原生持续交付平台,支持多云架构交付,对腾讯云基础设施的兼容和适配性也极其友好。 本文中我们将演示在腾讯云上安装 Zadig、使用 Zadig,以及 Zadig 是如何支持腾讯云全家桶进行微服务的持续交付,助力企业以更优雅的姿势快速走上云原生交付之路。

76 Technology lddgo Shared on 2022-11-03

本文主要整理了计算机中的内存结构,以及CPU是如何读写内存中的数据的,如何维护CPU缓存中的数据一致性。什么是虚拟内存,以及它存在的必要性。如有不当之处请多多指教。

74 Technology lddgo Shared on 2022-11-02

近些年AI蓬勃发展,在各行各业都有着不同方式的应用。而AI创作艺术和生产内容无疑是今年以来最热门的话题,AI创作到底发生过什么,原理又是如何,是噱头还是会有对我们有用的潜在应用场景呢?我们旨在深入浅出的尝试回答这些问题。

76 Technology lddgo Shared on 2022-11-02

本文我们将尝试对整个 C++的协程做深入浅出的剥析, 方便大家的理解. 再结合上层的封装, 最终给出一个 C++异步框架实际业务使用的一种形态, 方便大家更好的在实际项目中应用无栈协程。

99 Technology lddgo Shared on 2022-10-12

既然问题的根源在于 resource request 与真实使用率之间的「鸿沟」,那为什么不能让调度器直接基于真实使用率进行调度呢?这就是 Crane-scheduler 设计的初衷。Crane-scheduler 基于集群的真实负载数据构造了一个简单却有效的模型,作用于调度过程中的 Filter 与 Score 阶段,并提供了一种灵活的调度策略配置方式,从而有效缓解了 kubernetes 集群中各种资源的负载不均问题。换句话说,Crane-scheduler 着力于调度层面,让集群资源使用最大化的同时排除了稳定性的后顾之忧,真正实现「降本增效」。

82 Technology lddgo Shared on 2022-09-29