实体书买一本必发88官网,Brewer认为在分布式的环境下设计和部署系统时

当这世界上累积的数据量越来越庞大,各企业制订商业策略所纳入考量的数据也跟着大幅增加,这时候如何减少将数据转换成资讯(Information)的时间变得尤其重要。

要说前端ui框架+数据可视化发展就必须提到插件库,因为框架是不同插件库组装的框架,然而数据可视化只是其中的一部分,相信很多朋友也有关注,因为我们自己的后台就是数据可视化后台,各方面数据都可以一览,方便产品、运营对数据的监控,这样的方式也让我们有了新的感悟,在框架上更上一层楼。

《原则》的生活原则部分;看着一篇就够了。

什么是数据一致性?

  在数据有多分副本的情况下,如果网络、服务器或者软件出现故障,会导致部分副本写入成功,部分副本写入失败。这就造成各个副本之间的数据不一致,数据内容冲突。
实践中,导致数据不一致的情况有很多种,表现样式也多种多样,比如数据更新返回操作失败,事实上数据在存储服务器已经更新成功。


​首先,必须有大量广告客户和大量广告位。

采用记忆体内运算技术减少原始数据的移动,仅搬移运算后的结果,加快处理的速度,并且透过压缩技术减
少数据量,能够有效提升数据库效能,应付企业对数据运算量及速度日益升高的要求,也使得企业得到的资讯更即时、能更快地回应各种市场需求及回馈,甚至开发
出全新市场、开创出其独一无二的价值。那未来大数据时代发展的重点将是一个永恒的话题。

使用前端ui框架的好处:


CAP定理

  CAP定理是2000年,由 Eric Brewer
提出来的。Brewer认为在分布式的环境下设计和部署系统时,有3个核心的需求,以一种特殊的关系存在。这里的分布式系统说的是在物理上分布的系统,比如我们常见的web系统。 
  这3个核心的需求是:Consistency,Availability和Partition
Tolerance,赋予了该理论另外一个名字 - CAP。 
  Consistency:一致性,这个和数据库ACID的一致性类似,但这里关注的所有数据节点上的数据一致性和正确性,而数据库的ACID关注的是在在一个事务内,对数据的一些约束。系统在执行过某项操作后仍然处于一致的状态。在分布式系统中,更新操作执行成功后所有的用户都应该读取到最新值。 
  Availability:可用性,每一个操作总是能够在一定时间内返回结果。需要注意“一定时间”和“返回结果”。“一定时间”是指,系统结果必须在给定时间内返回。“返回结果”是指系统返回操作成功或失败的结果。 
  Partition
Tolerance
:分区容忍性,是否可以对数据进行分区。这是考虑到性能和可伸缩性。 
  CAP定理认为,一个提供数据服务的存储系统无法同事满足数据一致性、数据可用性、分区容忍性。 
  为什么不能完全保证这个三点了,个人觉得主要是因为一旦进行分区了,就说明了必须节点之间必须进行通信,涉及到通信,就无法确保在有限的时间内完成指定的行文,如果要求两个操作之间要完整的进行,因为涉及到通信,肯定存在某一个时刻只完成一部分的业务操作,在通信完成的这一段时间内,数据就是不一致性的。如果要求保证一致性,那么就必须在通信完成这一段时间内保护数据,使得任何访问这些数据的操作不可用。 
  如果想保证一致性和可用性,那么数据就不能够分区。一个简单的理解就是所有的数据就必须存放在一个数据库里面,不能进行数据库拆分。这个对于大数据量,高并发的互联网应用来说,是不可接受的。 
  在大型网站应用中,数据规模总是快速扩张的,因此可伸缩性即分区容忍性必不可少,规模变大以后,机器数量也会变得庞大,这是网络和服务器故障会频繁出现,要想保证应用可用,就必须保证分布式处理系统的高可用性。所以在大型网站中,通常会选择强化分布式存储系统的可用性(A)和伸缩性(P),在某种程度上放弃一致性(C)。一般来说,数据不一致通常出现在系统高并发写操作或者集群状态不稳(故障恢复、集群扩容等)的情况下,应用系统需要对分布式数据处理系统的数据不一致性有所了解并进行某种意义上的补偿和纠错,以避免出现应用系统数据不正确。


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万物联网的时代

在实际开发中,不是每个项目都需要用到框架的,如果项目较小,本身前端方面要求不是很高,那其实确实不是很需要框架,但是随着需求的变化,功能的增加,要满足越来越多的需求,框架就有非常重要的作用了。

这本原则最近非常火;据说创投圈的人都在读。我在得到app上听过万维钢老师的解读;也写过一些笔记。但是总觉得东西理我自己很远。于是我买回来自己再阅读一次。

数据一致性模型

  一些分布式系统通过复制数据来提高系统的可靠性和容错性,并且将数据的不同的副本存放在不同的机器,由于维护数据副本的一致性代价高,因此许多系统采用弱一致性来提高性能,一些不同的一致性模型也相继被提出。

  1. 强一致性:
    要求无论更新操作实在哪一个副本执行,之后所有的读操作都要能获得最新的数据。
  2. 弱一致性:用户读到某一操作对系统特定数据的更新需要一段时间,我们称这段时间为“不一致性窗口”。
  3. 最终一致性:是弱一致性的一种特例,保证用户最终能够读取到某操作对系统特定数据的更新。

随着智能终端设备成本的下降,WiFi的普及,流量价格的下降以及互联网公司的推广,移动互联网基本覆盖了整个用户时代,移动流量将进一步增加。近年来,公司和第三方正在努力实现流量,媒体和用户的准确匹配,并提高营销效率。

在物联网概念起飞的这个时代,越来越多行动装置、智慧型居家装置被市场接受,进入到我们的生活中,根据预测,智慧型装置的数量将会从现在到2020年将从130亿成长到500亿。

框架的使用可以节省开发时间,提高代码重用性,让开发变得更简单。

在看书这件事儿上;我能看实体书还是愿意看实体书;一个是因为有读书的感觉;一个是不容易分心(因为我注意力冗余分散);第三读书笔记记录方便。写下来比打出来记忆更加深刻。最后一个是回顾的时候很方便;你要找自己划线做特殊标记的地方太容易了~

数据一致性实现技术

第二,有必要使用大数据来有效地定位目标人群。

可以预期的是更多种类型的数据将以更多形式被感测、收集起来,而且这些大量且即时性的感测数据属于非结构化数据,也就是从文本分析到未经处理的文字、声音与影片导出的数据,如何储存处理及分析成为现在十分重要的课题,可能从中挖掘出未知的趋势并带给人类生活
重大的改变。

框架不同,适合场景也有所不同,得了解其适用场景才能充分发挥框架的作用,而不至于用了一个很复杂的框架,实际上只需要其中的很小一部分功能。

所以我之前的策略是电子买一本;实体书买一本;但是。。现在电子书的价格节节攀升。。还是只看实体书好了

Quorum系统NRW策略

  这个协议有三个关键字N、R、W。

  • N代表数据所具有的副本数。
  • R表示完成读操作所需要读取的最小副本数,即一次读操作所需要参与的最小节点数目。
  • W表示完成写操作所需要写入的最小副本数,即一次写操作所需要参与的最小节点数目。

  该策略中,只需要保证R+W>N,就可以保证强一致性。 
  例如:N=3,W=2,R=2,那么表示系统中数据有3个不同的副本,当进行写操作时,需要等待至少有2个副本完成了该写操作系统才会返回执行成功的状态,对于读操作,系统有同样的特性。由于R

  • W > N,因此该系统是可以保证强一致性的。 
      R + W>
    N会产生类似Quorum的效果。该模型中的读(写)延迟由最慢的R(W)副本决定,有时为了获得较高的性能和较小的延迟,R和W的和可能小于N,这时系统不能保证读操作能获取最新的数据。 
      如果R + W >
    N,那么分布式系统就会提供强一致性的保证,因为读取数据的节点和被同步写入的节点是有重叠的。在关系型数据管理系统中,如果N=2,可以设置为W=2,R=1,这是比较强的一致性约束,写操作的性能比较低,因为系统需要2个节点上的数据都完成更新后才将确认结果返回给用户。 
      如果R + W ≤
    N,这时读取和写入操作是不重叠的,系统只能保证最终一致性,而副本达到一致的时间则依赖于系统异步更新的实现方式,不一致性的时间段也就等于从更新开始到所有的节点都异步完成更新之间的时间。 
    R和W的设置直接影响系统的性能、扩展性与一致性。如果W设置为1,则一个副本完成更改就可以返回给用户,然后通过异步的机制更新剩余的N-W的副本;如果R设置为1,只要有一个副本被读取就可以完成读操作,R和W的值如较小会影响一致性,较大则会影响性能,因此对这两个值的设置需要权衡。

下面为不同设置的几种特殊情况: 
1.
当W=1,R=N时,系统对写操作有较高的要求,但读操作会比较慢,若N个节点中有节点发生故障,那么读操作将不能完成。 
2.
当R=1,W=N时,系统对读操作有较高性能、高可用,但写操作性能较低,用于需要大量读操作的系统,若N个节点中有节点发生故障,那么些操作将不能完成。 
3.
当R=Q,W=Q(Q=N/2+1)时,系统在读写性能之间取得平衡,兼顾了性能和可用性。

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大数据上云端

至于如何用,满足工作需要,那就好好了解官方文档,熟练使用其中的接口即可。如果想要学到更多,那就深入理解,看看你感兴趣的框架功能的实现,充分了解之后,可以根据实际项目,定制自己的框架,或者修改已有的框架,让其更适合你的项目。


两阶段提交算法

  在两阶段提交协议中,系统一般包含两类机器(或节点):一类为协调者(coordinator),通常一个系统中只有一个;另一类为事务参与者(participants,cohorts或workers),一般包含多个,在数据存储系统中可以理解为数据副本的个数。两阶段提交协议由两个阶段组成,在正常的执行下,这两个阶段的执行过程如下所述:

  • 阶段1:请求阶段(commit-request phase,或称表决阶段,voting
    phase)。 
    在请求阶段,协调者将通知事务参与者准备提交或取消事务,然后进入表决过程。在表决过程中,参与者将告知协调者自己的决策:同意(事务参与者本地作业执行成功)或取消(本地作业执行故障)。
  • 阶段2:提交阶段(commit phase)。 
    在该阶段,协调者将基于第一个阶段的投票结果进行决策:提交或取消。当且仅当所有的参与者同意提交事务协调者才通知所有的参与者提交事务,否则协调者将通知所有的参与者取消事务。参与者在接收到协调者发来的消息后将执行响应的操作。

  举个例子:A组织B、C和D三个人去爬长城:如果所有人都同意去爬长城,那么活动将举行;如果有一人不同意去爬长城,那么活动将取消。用2PC算法解决该问题的过程如下:

  1. 首先A将成为该活动的协调者,B、C和D将成为该活动的参与者。
  2. 阶段1:A发邮件给B、C和D,提出下周三去爬山,问是否同意。那么此时A需要等待B、C和D的邮件。B、C和D分别查看自己的日程安排表。B、C发现自己在当日没有活动安排,则发邮件告诉A它们同意下周三去爬长城。由于某种原因,D白天没有查看邮件。那么此时A、B和C均需要等待。到晚上的时候,D发现了A的邮件,然后查看日程安排,发现周三当天已经有别的安排,那么D回复A说活动取消吧。
  3. 阶段2:此时A收到了所有活动参与者的邮件,并且A发现D下周三不能去爬山。那么A将发邮件通知B、C和D,下周三爬长城活动取消。此时B、C回复A“太可惜了”,D回复A“不好意思”。至此该事务终止。

  两阶段提交算法在分布式系统结合,可实现单用户对文件(对象)多个副本的修改,多副本数据的同步。其结合的原理如下:

  1. 客户端(协调者)向所有的数据副本的存储主机(参与者)发送:修改具体的文件名、偏移量、数据和长度信息,请求修改数据,该消息是1阶段的请求消息。
  2. 存储主机接收到请求后,备份修改前的数据以备回滚,修改文件数据后,向客户端回应修改成功的消息。如果存储主机由于某些原因(磁盘损坏、空间不足等)不能修改数据,回应修改失败的消息。
  3. 客户端接收发送出去的每一个消息回应,如果存储主机全部回应都修改成功,向每存储主机发送确认修改的提交消息;如果存在存储主机回应修改失败,或者超时未回应,客户端向所有存储主机发送取消修改的提交消息。该消息是2阶段的提交消息。
  4. 存储主机接收到客户端的提交消息,如果是确认修改,则直接回应该提交OK消息;如果是取消修改,则将修改数据还原为修改前,然后回应取消修改OK的消息。
  5. 客户端接收全部存储主机的回应,整个操作成功。

  在该过程中可能存在通信失败,例如网络中断、主机宕机等诸多的原因,对于未在算法中定义的其它异常,都认为是提交失败,都需要回滚,这是该算法基于确定的通信回复实现的,在参与者的确定回复(无论是回复失败还是回复成功)之上执行逻辑处理,符合确定性的条件当然能够获得确定性的结果哲学原理。 
  缺点:单个A是个严重问题:没有热备机制,A节点宕机了或者链接它的网络坏了会阻塞该事务;吞吐量不行,没有充分发动更多A的力量,一旦某个A第一阶段投了赞成票就得在它上面加独占锁,其他事务不得接入,直到当前事务提交or回滚。

我们可以使用大数据来分析用户属性,时间,来源,行为和质量。基于这些关键字,我们可以对来自不同维度的用户进行细分,并且根据旧客户方向中每个维度的用户特征寻找类似特征的人,从而有效地找到与产品高度兼容的组,并且有效地改进曝光效果和广告转换率。

如果说大数据是现在最夯的科技潮字,那上一个最红的则是云端运算。从2006年被提出后,云端便广为科技业所使用,各企业更是积极提出各种云端服务。

使用数据可视化的好处:

先总结(末尾还有几乎一遍一样的;但有惊喜):

整本书上半部分的重点很清晰,总结起来就是三点:

  1. 正视现实;有方法的(5步流程)追求你想要的东西。
  2. 通过头脑开放;认识自己的障碍;理解人的大不相同;感谢深思熟虑的意见分歧;从失败中吸取教训。问自己:“你怎么知道自己是对的呢”
  3. 不断成长和进化;作出更好的决策;成为更好的自己。

说起来简单;然而知易行难。但即使如此;知道总是改变的第一步。

这本书最大的作用;是让我开始反思自己去年一整年的想法;做事的方法。几乎都是情绪控制着我。有一种“恍然大明白”的感觉;我真的做错了很多事,做错了很多决策。

感谢原则。保持头脑开放;继续前行。下面是生活原则细节。

分布式锁服务

  分布式锁是对数据被外界修改持保守态度,在整个数据处理过程中将数据处于锁定状态,在用户修改数据的同时,其它用户不允许修改。 
  采用分布式锁服务实现数据一致性,是在操作目标之前先获取操作许可,然后再执行操作,如果其他用户同时尝试操作该目标将被阻止,直到前一个用户释放许可后,其他用户才能够操作目标。分析这个过程,如果只有一个用户操作目标,没有多个用户并发冲突,也申请了操作许可,造成了由于申请操作许可所带来的资源使用消耗,浪费网络通信和增加了延时。 
  采用分布式锁实现多副本内容修改的一致性问题,
选择控制内容颗粒度实现申请锁服务。例如我们要保证一个文件的多个副本修改一致,
可以对整个文件修改设置一把锁,修改时申请锁,修改这个文件的多个副本,确保多个副本修改的一致,修改完成后释放锁;也可以对文件分段,或者是文件中的单个字节设置锁,
实现更细颗粒度的锁操作,减少冲突。 
  常用的锁实现算法有Lamport bakery algorithm (俗称面包店算法),
还有Paxos算法以及乐观锁。下面对其原理做简单概述。

第三,在适当的时候,以适当的方式向正确的人做广告。

大数据与云端技术可以说是相辅相成,大数据大大的推动了云端服务,而云端服务的普遍也使得数据量攀升。2014年全世界平均每天产生23TB的
数据,大约是2012年的920倍,以这种情况来看,云端服务在大数据时代相当于“公共设施”般不可或缺,不但用来储存各式各样的数据,还利用云端运算来
建构基于大数据的应用程式和API,建立模型预测未来的事件。

1.动作更快

引言&个人历程

重点:

  • “独立思考;即使会犯错;保持谦虚和开放的态度”
  • “你怎么知道自己是对的呢”
  • “体验痛苦;从中探索自然想让你学会的东西”

看样子是鸡汤;但是当我看到后面的内容就觉得满身冷汗;说的就是如此自以为是的我的现状。

雷达里奥(下面都成为Ray)在导言中说;《原则》分为上下两部;这是第一部;主要讲述的
生活工作 的原则。下一部将会是 经济投资 原则。期待中。

全书一共分为三个部分 :
第一部分是个人经历的介绍;第二部分是生活原则的描述;第三部分是工作原则的描述。
我看完了前两部分;发现全书才看了一半300多页;下面还有300多页全都是

第一部分是说的个人经历:主要描述了成长;遭遇重大失败;从重大失败中吸取教训;重整桥水;并在这个过程中;逐渐形成并完善了自己的做事的原则。并整理成册。

在其中;对他打击最大的一起失误;因为过度自以为是,导致桥水破产;自己甚至筹集不到去见潜在客户的钱。痛苦无比;但也正是这次痛苦的经历,让他学会了可信度的加权决策;凡事都要多问问自己“你怎么知道自己是对的呢?”

在个人经历的最后一章节,雷达里奥说他把痛苦当做大自然的提醒;告诉他有一些重要的东西要学习。他不会为痛苦沮丧;他开始学会体验痛苦;探索自然(我觉得就是潜意识)想通过痛苦给我们什么收益。甚至开始成为他的一项游戏。

后面重点的第二部分:生活原则

1. Lamport面包店算法

  是解决多个线程并发访问一个共享的单用户资源的互斥问题的算法。 由Leslie
Lamport(英语:Leslie Lamport)发明。 
  这个算法也可以称为时间戳策略,或者叫做Lamport逻辑时钟。 
  这里先陈述一下这个逻辑时钟的内容: 
  我们用分布式系统中的事件的先后关系,用“->”符号来表示,例如:若事件a发生在事件b之前,那么a->b. 
  该关系需要满足下列三个条件:

  1. 如果a和b是同一进程中的事件,a在b之前发生,则a->b
  2. 如果事件a是消息发送方,b是接收方,则a->b
  3. 对于事件a、b、c,如果有a->b,b->c,则有a->c

  注意,对于任何一个事件a,a ->
a都是不成立的,也就是说,关系->是反自反的。有了上面的定义,我们也可以定义出“并发”(concurrent)的概念了:

对于事件a、b,如果a -> b,b ->
a两个都不成立,那么a和b就是并发的。

  直观上,上面的->关系非常好理解,即“xxx在xxx之前发生”。也就是说,一个系统在输入I1下,如果有a->b,那么对于这个系统的同一个输入I1,无论重复运行多少次,a也始终发生在b之前;如果在输入I1下a和b是并发的,则表示在同一个输入I1下的不同运行中,a可能在b之前,也可能在b之后,也可能恰好同时发生。也就是,并发并不是指一定同时发生,而是表示一种不确定性。->和并发的概念,就是我们理解一个系统时最基础的概念之一了。 
  有了上面的概念,我们可以给系统引入时钟了。这里的时钟就是lamport逻辑时钟。一个时钟,本质上是一个事件到实数(假设时间是连续的)的函数。这个函数将每个事件映射到一个数字,代表这个事件发生的时间。形式一点来说,对于每个进程Pi,都有一个时钟Ci,这个时钟将该进程中的事件a映射到Ci(a)。而整个系统的时钟C=< C0,
C1, …, Cn>,对于一个事件b,假设b属于进程Pj,那么C(b) =Cj(b)。

  这里插一句,从这个定义也可以看到大师对分布式系统的理解。分布式系统中不存在一个“全局”的实体。在该系统中,每个进程都是一个相对独立的实体,它们有自己的本地信息(本地Knowledge)。而整个系统的信息则是各个进程的信息的一个聚合。 
  有了时钟的一个“本质定义”还不够,我们需要考虑,什么样的时钟是一个有意义的,或者说正确的时钟。其实,有了前文的->关系的定义,正确的时钟应满足的条件已经十分明显了: 
  时钟条件:对于任意两个事件a,b,如果a -> b,那么C(a) < C(b)。 
  注意,反过来讲这个条件可不成立。如果我们要求反过来也成立,即“如果a
-> b为假,那么C(a) <
C(b)也为假”,那就等于要求并发事件必须同时发生,这显然是不合理的。 
  结合前文->关系的定义,我们可以把上面的条件细化成如下两条:

  1. 如果a和b是进程Pi中的两个事件,并且在Pi中,a在b之前发生,那么Ci(a)
    < Ci(b);
  2. 如果a是Pi发送消息m,b是Pj接收消息m,那么Ci(a) < Cj(b);

  上面就定义了合理的逻辑时钟。显然,一个系统可以有无数个合理的逻辑时钟。实现逻辑时钟也相对简单,只要遵守两条实现规则就可以了:

  1. 每个进程Pi在自己的任何两个连续的事件之间增加Ci值;
  2. 如果事件a是Pi发送消息m,那么在m中应该带上时间戳Tm=Ci(a);如果b是进程Pj接收到消息m,那么,进程Pj应该设置Cj为大于max(Tm,Cj(b))。

  有了上面逻辑时钟的定义,我们现在可以为一个系统中所有的事件排一个全序,就是使用事件发生时的逻辑时钟读数进行排序,读数小的在先。当然,此时可能会存在两个事件同时发生的情况。如果要去除这种情况,方法也非常简单:如果a在进程Pi中,b在进程Pj中,Ci(a)
= Cj(b)且i <
j,那么a在b之前。形式化一点,我们可以把系统事件E上的全序关系“=>”定义为: 
  假设a是Pi中的事件,b是Pj中的事件,那么:a =>
b当且仅当以下两个条件之一成立:

  1. Ci(a) < Cj(b);
  2. Ci(a) = Cj(b) 且 i < j;

  Lamport把上面这些数理逻辑时钟的概念以非常直观地类比为顾客去面包店采购。面包店只能接待一位顾客的采购。已知有n位顾客要进入面包店采购,安排他们按照次序在前台登记一个签到号码。该签到号码逐次加1。根据签到号码的由小到大的顺序依次入店购货。完成购买的顾客在前台把其签到号码归0.
如果完成购买的顾客要再次进店购买,就必须重新排队。 
  这个类比中的顾客就相当于线程,而入店购货就是进入临界区独占访问该共享资源。由于计算机实现的特点,存在两个线程获得相同的签到号码的情况,这是因为两个线程几乎同时申请排队的签到号码,读取已经发出去的签到号码情况,这两个线程读到的数据是完全一样的,然后各自在读到的数据上找到最大值,再加1作为自己的排队签到号码。为此,该算法规定如果两个线程的排队签到号码相等,则线程id号较小的具有优先权。 
  把该算法原理与分布式系统相结合,即可实现分步锁。 
  注意这个系统中需要引入时钟同步,博主的意见是可以采用SNTP实现时钟同步(非权威,仅供参考)。

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人才很重要,平台跟工具更重要

人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据,可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。

生活原则:

2.Paxos算法

  该算法比较热门,类似2pc算法的升级版,在此不做赘述,可以自行搜索相关资料。(博主会在之后整理列出) 
  需要注意的是这个算法也是Leslie
Lamport提出的,由此可见这位大师之牛逼! 
  Paxos算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致。一个典型的场景是,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点都执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。一个通用的一致性算法可以应用在许多场景中,是分布式计算中的重要问题。节点通信存在两种模型:共享内存(Shared
memory)和消息传递(Messages
passing)。Paxos算法就是一种基于消息传递模型的一致性算法。BigTable使用一个分布式数据锁服务Chubby,而Chubby使用Paxos算法来保证备份的一致性。 
  不仅只用在分布式系统,凡是多个过程需要达成某种一致性的都可以用到Paxos
算法。一致性方法可以通过共享内存(需要锁)或者消息传递实现,Paxos
算法采用的是后者。下面是Paxos
算法适用的几种情况:一台机器中多个进程/线程达成数据一致;分布式文件系统或者分布式数据库中多客户端并发读写数据;分布式存储中多个副本响应读写请求的一致性。

这是精准广告的终极目标,极大地增加了观看次数并提高了营销效果。场景中广告呈现的时间通常决定了用户对嵌入广告的感知。

可以预期的是更多种类型的数据将以更多形式被感测、收集起来,而且这些大量且即时性的感测数据(SensorDrivenData)属于非结构
化数据,也就是从文本分析到未经处理的文字、声音与影片导出的数据,如何储存处理及分析成为现在十分重要的课题,可能从中挖掘出未知的趋势并带给人类生活
重大的改变。

这提供了一种非常清晰的沟通方式,使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。大数据可视化工具可以提供实时信息,使利益相关者更容易对整个企业进行评估。对市场变化更快的调整和对新机会的快速识别是每个行业的竞争优势。

1 拥抱现实;应对现实

  • 不要混淆愿望与现实
  • 不要担心自己形象;而关心能不能实现你的目标
  • 要重视后续的结果以及后续的后续
  • 不要让痛苦妨碍自己的进步
  • 不要把不好归咎与任何人;从自己身上找原因

3. 采用乐观锁原理实现的同步

  我们举个例子说明该算法的实现原理。如一个金融系统,当某个操作员读取用户的数据,并在读出的用户数据的基础上进行修改时(如更改用户帐户余额),如果采用前面的分布式锁服务机制,也就意味着整个操作过程中(从操作员读出数据、开始修改直至提交修改结果的全过程,甚至还包括操作员中途去煮咖啡的时间),数据库记录始终处于加锁状态,可以想见,如果面对几百上千个并发,这样的情况将导致怎样的后果。 
  乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁,大多是基于数据版本(
Version)记录机制实现。何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个
“version”
字段来实现。读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加一。此时,将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对,如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。 
  对于上面修改用户帐户信息的例子而言,假设数据库中帐户信息表中有一个
version 字段,当前值为 1 ;而当前帐户余额字段( balance )为 $100 。

  1. 操作员 A 此时将其读出(version=1 ),并从其帐户余额中扣除 50(100-$50
    )。
  2. 在操作员 A 操作的过程中,操作员B也读入此用户信息( version=1
    ),并从其帐户余额中扣除 20(100-$20
    )。
  3. 操作员 A 完成了修改工作,将数据版本号加一( version=2
    ),连同帐户扣除后余额(
    balance=$50),提交至数据库更新,此时由于提交数据版本大于数据库记录当前版本,数据被更新,数据库记录
    version 更新为 2 。
  4. 操作员 B 完成了操作,也将版本号加一( version=2
    )试图向数据库提交数据(
    balance=$80),但此时比对数据库记录版本时发现,操作员 B
    提交的数据版本号为 2 ,数据库记录当前版本也为 2 ,不满足
    “提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新 “
    的乐观锁策略,因此,操作员 B 的提交被驳回。这样,就避免了操作员 B
    用基于version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作员A 的操作结果的可能。

 

原文链接:

用户应用程序使用的流畅性也很重要,它还决定了广告的最佳时间。

2.以建设性方式讨论结果

1.1 做一个超级现实的人

在乎梦想;但是扎根于现实

到目前为止,大数据的热门话题还没有减少,这表明它对移动营销行业乃至整个市场的发展具有重要意义。在广告方面,我们对大数据的挖掘和应用只是冰山一角,尤其是海量数据的分类分析,准确挖掘和匹配用户,还有很长的路要走。

向高级管理人员提交的许多业务报告都是规范化的文档,这些文档经常被静态表格和各种图表类型所夸大。也正是因为它制作的太过于详细了,以致于那些高管人员也没办法记住这些内容,因此对于他们来说是不需要看到太详细的信息。

梦想 + 现实 + 决心 = 成功的生活

寒武纪大数据

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1.2 理解现实;是任何良好结果的根本依据

因为当真相与愿望不服的时候;大部分人抗拒真相
这种认知偏差;有很多心理学现象与之相关;如房间里的大象等。在《需求》 和
《思考快与慢中》都有过相关的论述。说到底;就是要扎根现实。理解现实,然后,改变自己;改变现实

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然而,来自大数据可视化工具的报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息,甚至单个图形也能做到。决策者可以通过交互元素以及类似于热图、fevercharts等新的可视化工具,轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。

1.3 头脑需要极度开放:

寒武纪数据2015年在青岛组建技术研发团队。历经三年科技攻关,先后完成了智能商网系统的开发,数据管理系统的开发、智能推荐系统的开发,智能数据感应系统的开发,程序化广告智能投放系统的开发,并逐步形成系统Saas化,聚焦应用与实体经济的数字化转型。

3.理解运营和结果之间的连接

头脑极度开放;极度透明有利于快速学习与改进

这几乎是整个生活原则中最重要的一条原则了
你头脑越是开放,越是不会自欺欺人。其他人给你的反馈就会更加诚实(“你如果是喜欢听与自己意见一样的话;就会得到的反馈就越是虚假”)

如果这些人是可信的人 ;你将会收货很多。

先进的科技技术结合线下数据的价值挖掘与应用,服务企业实现自助数字化营销,服务实体经济实现数字化经营。帮助企业完成私有数据积累,创建企业私有数据资产。

大数据可视化的一个好处是,它允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接。在竞争环境中,找到业务功能和市场性能之间的相关性是至关重要的。

不要担心其他人的看法;那会成为你的障碍

你必须以你认为最好的独特的方式行事;这样做一定会收到反馈;我们必须以开放的头脑思考这些反馈。

尽管你的极度透明会让你感觉到不舒服;但是这样对你是最好的。

这一点我略微保留意见~ 得看你身处的环境是否适合极度透明

截止目前寒武纪数据已获得国家发明专利以及知识产权13项。

例如,一家软件公司的执行销售总监可能会立即在条形图中看到,他们的旗舰产品在西南地区的销售额下降了8%。然后,主管可以深入了解这些差异发生在哪里,并开始制定计划。通过这种方式,数据可视化可以让管理人员立即发现问题并采取行动。

极度求真,极度透明会带来更加有意义的工作和更好的人际关系

寒武纪数据以AI为核心驱动五大系统,为传统商业转型为智能商业提供一站式解决方案。

4.接受新兴趋势

1.4 观察自然;学习现实规律

两种视角;

  • 自上而下 找事务背后规律: 理解市场;供求关系;宏观大势
  • 自下而上去验证具体情况 : 验证具体情况是否相符合

目前寒武纪数据已成功服务了近百家企业,在市场上赢得了良好的口碑。

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不要固守你认为事物 “应该” 是什么样子

保持客观: 不要让偏见;使我们无法认识客观情况。

当看到一个认为自然是错误的想法的时候;先假设自己是错的;然后想办法弄明白为什么自然如此是合理的。
一个例子:
大草原上鬣狗吃了小幼马;我们会心生同情。但是事实上这是自然法则;自然会走向整体最优;而不是个体最优化。

人也是一样;人们会把对自己或者自己相关的人不利的事情叫做坏事;而忽略更大的好。
群体中也有这种倾向。如宗教歧视。

只根据事务对个人的影响就判断绝对的好与坏是不合理的。(这点很难做到)

寒武纪数据在政府提到的“大数据在经济社会发展中将是一种‘新资源、新动能、新思维、新手段’将促进大创新、释放大红利、带动大产业,实现大转型”的背景下,持续发挥自身价值。

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