© VMware 高级解决方案架构师 VMware Data Solution © 本演示文稿可能包含当前正在开发的产品特性或功能。 本新技术概要介绍并不表示 VMware 承诺在任何正式推出的产品中提供这些功能特性。 产品的功能特性可能会有变更，因此不得在任何类型的合同、采购订单或销售协议中予以规定。 技术可行性和市场需求都可能影响最终提供的产品功能特性。 在本演示中讨论或展示 在本演示中讨论或展示的任何新特性/功能/技术的定价与包装都尚未确定 © • 现状与趋势：分布式无处不在 • 企业数字化转型对数据平台的要求 • VMware 数据解决方案 - 对数据的承诺 • VMware 数据解决方案 - 产品概述 © 在数据如此分散的情况下，企业如何能加速增长和扩大规模？ 分布的数据 客户 分布式工作团队 分布式应用 分布式的 “云”计算基础设施 © DevSecOps Labs Data Services ❖ ETL: Extract, Transforming, Loading ❖ CDC: Changed Data Capture © VMware 数据解决方案 产品组合 VMware SQL OSS SQL Database (Postgres & MySQL) VMware RabbitMQ Message Broker VMware GemFire

MySQL 数据库架构 灾难恢复解决方案 MySQL InnoDBClusterSet 介绍 MySQL SE 罗伟文 2 / 55 Safe Harbor Statement 以下内容旨在概述我们的一般产品方向。它仅供参考，不得纳入任何合同。它并不提供任何材料、代码或功能的承诺，不应据此做出购买决策。 Oracle 产品描述的任何特性或功能的开发、发布和时间安排仍由 Oracle 自行决定。 its affiliates. 9 / 55 Present - Solutions! 2020 - MySQL InnoDB Replicaset • "经典"、"异步"的基于复制的解决方案，完全集成 • MySQL Shell • MySQL Router • MySQL Server RPO !=0 RTO =minutes (manual failover)

1 新一代数据管理和数据分析 解决方案 关于Greenplum公司 • Greenplum是一家数据库软件公司，在数据处理和 BI/DW领域，提供容量 最大、速度最快、性价比最好的数据库引擎产品和服务。 • Greenplum总部位于圣马蒂奥，加利福尼亚州，美国，成立于2003年6月。 • Greenplum 中国于2008年12月正式成立. 2010/4/8 官方网站： www.greenplum 数据仓库工作量：数据膨胀 面临的新难题是如何处理大规模数据 过去的10年 现在 HPC 企业 SME 万亿字节 千兆字节 兆字节 千万亿字节 万亿字节 千兆字节 行业商务智能解决方案的实例 政府 电信 金融服务 公民服务 国家安全 电子政务 法规实施和监管 人力资本管理 信息传播 合规性报告 资产组合分析 客户报表 电汇通知 分部记分卡 客户关系管理、收 1000s的内核/系统 Greenplum • “黑盒子” • “大铁箱” • 大磁盘 过去Google™ 曾经用来实现信息搜索功能的技术， 现在被Greenplum用于数据仓库 现在的解决方案 12 Greenplum愿景：企业数据集合 13 • 在企业内创建统一的数据运算平台 • 企业所有者可以直接控制其数据实例 • 通过实体整合提供企业级数据访问功能 • 灵活的扩展和配置降低了投资的平均风险

和平统一 微服务场景下的数据一致性解决方案 殷湘 华为PaaS微服务架构师 开源能力中心 大纲 •离 数据一致性的起因 •合 数据一致性的解决方案 •断 方案选择建议 离 数据一致性的起因 单体应用 • 单体应用由于所有模块(A/B/C)使用同一个数据库 • 数据一致性通过数据库事务保证 A B C commit rollback 微服务场景 MySQL MongoDB MongoDB Cassandra 数据一致性无法完全通过数据库保证 离 独立进程 独立部署 独立技术 独立团队 合 数据一致性的解决方案 T1 T2 T3 C2 C1 • 1987年Hector & Kenneth 发表论文 Sagas • Saga = Long Live Transaction (LLT) • LLT = T1 + T2 + T3 + ... + Tn • 每个本地事务Tx 有对应的补偿

方案设计篇：如何设计可落地的AI解决方案 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 行业背景：AI新零售是什么? • 用户需求：线下门店业绩如何提升？ • 长期⽬目标：货架数字化与业务智能化 • 短期目标：自动化陈列审核和促销管理 • 方案设计：基于深度学习的检测/分类的AI流水线 • 方案交付：支持在线识别和API调用的 AI SaaS 目录 行业背景：AI新零售是什么

数帆历程 关于数帆 数帆实力 荣誉资质 客户名录 客户口碑 业务全景 产品篇 网易有数 网易轻舟 网易易智 客户案例篇 解决方案篇 数据中台解决方案 业务中台解决方案 金融分布式解决方案 金融大数据解决方案 零售大数据解决方案 零售行业 金融行业 制造行业 综合行业 02 03 04 02 01 04 05 06 08 09 10 12 28 29 COMPANY 企业篇 COMPANY HISTORY 升级轻舟云原生软件生产力平台及有数全链路数据生产力平台；发布金融分布式、金融大数据、零售大数据、制造业智慧供应链等行业解决方案。 发布轻舟低代码平台 2.0 。 大数据开源项目 Kyuubi 全票进入 Apache 软件基金会孵化器。 有数 BI 个人版永久免费；发布机器学习平台、消费者运营平台、标签画像、流量分析等产品。 网易云品牌升级为网易数帆，发力数字化转型基础软件。 深度参与社区 Spark 3.x 版本开发；开源企业级数据湖探索平台 Kyuubi ；发布首个开源项目分布式存储系统 Curve。 2019 发布全链路数据中台解决方案。 2018 发布轻舟微服务、“瀚海”私有云及国内首款云计算全栈一体机。 2017 加入云原生计算基金会（CNCF）。 2016 网易云战略发布，推出面向互联网的场景化云服务。

................................................................................... 20 依赖经过客户验证的解决方案 ....................................................................... 25 确定真正的总体拥有成本 ........ 现在，有很多声称提供虚拟化解决方案的提供商实际上只提供某种虚拟化管理程序。如何才能去伪存 真，确定哪些提供商能够真正提供完整的共享服务交付平台，而不只是虚拟化管理程序呢？是否所有 的虚拟化产品都基本相同？是否应该只根据前期软件许可证成本进行选择？ 由于虚拟化将很快成为整体 IT 战略的重要组件，因此这些问题的答案对确保获得正确的虚拟化解决 方案非常重要，这些解决方案不仅能在现在为您提供全面支持，而且能随着 显然需要满足所有以下需求的解决方案： 1. 构建在功能强大且经过验证的基础之上。 2. 为共享 IT 服务提供平台。 3. 提供全面的虚拟化管理解决方案。 4. 支持整个 IT 基础架构。 5. 经过数以万计的客户部署的验证。 正如您将看到的，人们很快会发现，只有 VMware 能满足所有这些重要需求。而且最重要的是， VMware 提供的解决方案不仅能满足这些需求，而且还具有极低的总体拥有成本

将经历四个阶段的开发周期预计到2026年开始 投入使用。 OSM（Open Service Mesh）是一个轻量级、 可扩展的云原生服务网格项目，旨在为运行在 Kubernetes上的应用程序提供简单、完整且独 立的服务网格解决方案，包括处理在Kuberne- tes集群上运行的微服务的流量管理、策略执行 和可观测性等任务，以简化应用程序的部署和 管理。OSM于2020年8月推出，同年加入云原 生计算基金会（CNCF）。不久后，该项目成为 为默认 值，届时AGESA则会退出。 注释：OpenSIL的全称为“Open-Source Silicon Initialization Library”（开源硅初始化库），作 为一套开源解决方案，使用标准行业语言编写， 不但可以实现AGESA的各种传统功能，还有轻量 化、简单、透明、安全、扩展灵活等优势。 全球开源态势洞察｜第十期 02 01 行业发展 Nutanix推出Kubernetes Japan组织致力于在日本公共部门中推 广开源作为公民参与社会和民主变革的工具。作 为更广泛的Code for all网络的一部分，Code for Japan在日本各地组织了90多个地方团体，这使 得解决方案能够在全国范围内轻松地被广泛复用。 自2020年10月，日本兵库县加古川市政府采用 Decidim以来，该平台已在以下项目中被广泛 使用： • 横滨市参与倡议平台 • 内阁办公室（日本国家政府）智慧城市指南小

Stack 的过程中，每个组件都在平台中扮演着重 要角色。软件栈始于 Hadoop Common 中所包含的基础组件。Hadoop 1 第 章 Hadoop 大数据解决方案 2 Common 是常见工具和库的集合，用于支持其他 Hadoop 模块。和 其他软件栈一样，这些支持文件是一款成功实现的必要条件。而众 所周知的文件系统，Hadoop 分布式文件系统，或者说 这样的商业公司可使用 Hadoop 来操作、管理其数 据存储并从中产生出有意义的结果。通常用于商业分析的传统工具 并不旨在处理或分析超大规模数据集，但 Hadoop 是一个适用于这 些商业模型的解决方案。 1.1.1 Hadoop 的组件 Hadoop Common 是 Hadoop 的基础，因为它包含主要服务和基 本进程，例如对底层操作系统及其文件系统的抽象。Hadoop Common File System)提供一个分布 式文件系统，设计目标是能够运行在基础硬件组件之上。大多数企 业被其最小化的系统配置要求所吸引。此环境可以在虚拟机(Virtual Hadoop 大数据解决方案 4 Machine，VM)或笔记本电脑上完成初始配置，而且可以升级到服务 器部署。它具有高度的容错性，并且被设计为能够部署在低成本的 硬件之上。它提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适合于面向大

RocketMQ 进程自动退出排查经验分享 78 1.8 RocketMQ 主题扩分片后遇到的坑 82 1.9 RocketMQ 消息发送 system busy、broker busy 原因分析与解决方案坑 91 1.10 再谈 RocketMQ broker busy 104 1.11 从年末生产故障解锁 RocketMQ 集群部署的最佳实践 108 1.12 RocketMQ 一行代码造成大量消息丢失 msgId 与 offsetMsgId 释疑 131 1.15 RocketMQ ACL 使用指南 141 1.16 RocketMQ 消息轨迹-设计篇 151 1.17 消息发送常见问题与解决方案 155 本文来自『中间件兴趣圈』公众号，仅作技术交流，未授权任何商业行为。 开篇：我的另一种参与 RocketMQ 开源社区的方式 < 6 开篇：我的另一种参与 RocketMQ 开源 社区的方式 相关的文章，这些文章含金量极高，不仅及时跟进了 RocketMQ4.3.0 之后的新特性：消息轨迹、ACL、主从切换等机制，更是发表了数篇实战类文章，详细指 出在生产环境下一些使用误区，更是输出了几篇生产环境真实故障与解决方案。最终于 20 19 年 RocketMQ 官方社区授予我优秀布道师荣誉称号。 RocketMQ 成就了我，我也会继续努力，为传播 RocketMQ 尽一份力所能及的力量。 2020 年，继续努力。