Tapdata 和星环 KunDB 实现产品兼容性验证
近日, Tapdata 实时数据即服务平台(Tapdata Real Time DaaS)与星环 KunDB 完成产品兼容互认证。经深圳钛铂数据有限公司和星环信息科技(上海)股份有限公司共同严格测试,结论表明 Tapdata 实时数据即服务平台与星环分布式在线交易数据库系统(Transwarp KunDB)可以顺利安装、相互良好兼容,安全可靠性能稳定,可为企业级在线交易提供全面保障。
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(△ Tapdata 与 星环 KunDB 完成产品兼容性互认)
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与 Transwarp KunDB 的互认证表明 Tapdata 已融入金融交易、电子政务、医疗信息等主流行业生态场景之中。Tapdata 作为首个基于 DaaS 架构自主研发的实时数据服务平台,具备异构数据实时同步、批流一体数据融合、自助式 API 发布等核心功能,可帮助企业无代码快速连接孤岛系统,构建敏捷型的实时数据服务平台,能够为联机分析处理(OLAP)业务提供实时数据输入和为交互式业务(OLTP)提供实时的数据服务。适用于企业统一数据管理、实时数据中台、实时数据库同步、业务系统升级与加速等多个场景。
Tapdata Real Time DaaS 具备“实时同步+实时处理+实时服务”的全链路实时优势:基于CDC方式实时采集;实时流式建模;亚秒级真实时分析;增量数据校验;高并发查询毫秒级响应。可以满足多种数据集成的应用:
快速数据交付:新型数据库和国产数据库越来越多,每一个新数据库场景的落地,都有可能需要获取已有业务系统的数据。直接从 Tapdata Real Time DaaS 导入并保持持续同步,满足实时数据更新的需求,从数周的时间缩短到数小时内完成数据交付;
构建实时数据中台:通过 Tapdata Real Time DaaS 实时打通企业数据孤岛,对数据进行实时采集,治理及建模,构建企业的主数据系统,为企业的交互式业务,包括客户管理、生产运营管理等提供一个完整全面的企业数据底座,支撑前端交互式业务。
开发实时数据大屏:Tapdata Real Time DaaS 完成数据采集同步,宽表构建,统计聚合计算,并为帆软、Tableau 或自研的数据可视化平台提供数据固化视图,以亚秒级的性能为这些可视化平台供数,超越传统大屏依赖 SQL 和逻辑视图的方案,让实时大屏交互体验无需等待,更流畅。
构建实时数仓:将企业主数据及运营数据统一汇聚到 Tapdata Real Time DaaS ,按照数仓分层理论分成基础数据,主数据和汇总数据层,为企业BI、报表等提供快速的数据支撑。
构建企业数据服务平台:企业内部部门众多,各业务均需要获取企业相关运营数据,通过 Tapdata Real Time DaaS 构建一个统一的数据服务平台,部门可以快速的获取业务所需要的数据,并且通过API 方式可以实现自助访问。
了解更多 >> 申请试用 Tapdata Real Time DaaS ,或下载 Tapdata 技术白皮书。
关于 Tapdata Tapdata Inc.「深圳钛铂数据有限公司」,成立于2019年9月,由前 MongoDB 大中华区首席架构师、MongoDB中文社区主席唐建法(TJ)创建,公司研发人员占比超90%。公司成立之初已获得极客公园旗下变量资本等投资机构近千万人民币天使轮投资,2021年再获五源资本独家领投及XVC、德联资本联合领投的数千万美元 PreA 及PreA+轮投资。
目前,Tapdata 已服务包括周生生、中国移动、中国联通、中国南方电网、中国一汽、富邦银行、罗辑思维等数十家行业标杆企业,Tapdata 产品的稳定性、扩展性、灵活性、易用性等方面经过了多种业务场景的验证,并得到了客户和合作伙伴的一致认可。Tapdata 坚持“开放+开源”战略,加速 Real Time DaaS 架构的普及,除现已免费开放的 Tapdata Cloud,还正在逐步对核心技术进行开源。
关于 KunDB KunDB 是国产分布式交易型数据库,具有可扩展、 高并发、 高可用特性,能够支撑微服务架构的互联网业务,构建交易与分析融合的数据业务系统。并广泛应用在金融交易系统、电信计费系统、电子政务系统、医疗信息系统等行业场景。
原文链接:https://tapdata.net/certification-between-Tapdata-KunDB.html
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纯干货分享 | 研发效能提升——敏捷需求篇-而敏捷需求是提升效能的方式中不可或缺的模块之一。 云智慧的敏捷教练——Iris Xu近期在公司做了一场分享,主题为「敏捷需求挖掘和组织方法,交付更高业务价值的产品」。Iris具有丰富的团队敏捷转型实施经验,完成了企业多个团队从传统模式到敏捷转型的落地和实施,积淀了很多的经验。 这次分享主要包含以下2个部分: 第一部分是用户影响地图 第二部分是事件驱动的业务分析Event driven business analysis(以下简称EDBA) 用户影响地图,是一种从业务目标到产品需求映射的需求挖掘和组织的方法。 在软件开发过程中可能会遇到一些问题,比如大家使用不同的业务语言、技术语言,造成角色间的沟通阻碍,还会导致一些问题,比如需求误解、需求传递错误等;这会直接导致产品的功能需求和要实现的业务目标不是映射关系。 但在交付期间,研发人员必须要将这些需求实现交付,他们实则并不清楚这些功能需求产生的原因是什么、要解决客户的哪些痛点。研发人员往往只是拿到了解决方案,需要把它实现,但没有和业务侧一起去思考解决方案是否正确,能否真正的帮助客户解决问题。而用户影响地图通常是能够连接业务目标和产品功能的一种手段。 我们在每次迭代里加入的假设,也就是功能需求。首先把它先实现,再逐步去验证我们每一个小目标是否已经实现,再看下一个目标要是什么。那影响地图就是在这个过程中帮我们不断地去梳理目标和功能之间的关系。 我们在软件开发中可能存在的一些问题 针对这些问题,我们如何避免?先简单介绍做敏捷转型的常规思路: 先做团队级的敏捷,首先把产品、开发、测试人员,还有一些更后端的人员比如交互运维的同学放在一起,组成一个特训团队做交付。这个团队要包含交付过程中所涉及的所有角色。 接着业务敏捷要打通整个业务环节和研发侧的一个交付。上图中可以看到在敏捷中需求是分层管理的,第一层是业务需求,在这个层级是以用户目标和业务目标作为输入进行规划,同时需要去考虑客户的诉求。业务人员通过获取到的业务需求,进一步的和团队一起将其分解为产品需求。所以业务需求其实是我们真正去发布和运营的单元,它可以被独立发布到我们的生产环境上。我们的产品需求其实就是产品的具体功能,它是我们集成和测试的对象,也就是我们最终去部署到系统上的一个基本单元。产品需求再到了我们的开发团队,映射到迭代计划会上要把它分解为相应的技术任务,包括我们平时所说的比如一些前端的开发、后端的开发、测试都是相应的技术任务。所以业务敏捷要达到的目标是需要去持续顺畅高质量的交付业务价值。 将这几个点串起来,形成金字塔结构。最上层我们会把业务目标放在整个金字塔的塔尖。这个业务目标是通过用户的目标以及北极星指标确立的。确认业务目标后再去梳理相应的业务流程,最后生产。另外产品需求包含了操作流程和业务规则,具需求交付时间、工程时间以及我们的一些质量标准的要求。 谈到用户影响的地图,在敏捷江湖上其实有一个传说,大家都有一个说法叫做敏捷需求的“任督二脉”。用户影响地图其实就是任脉,在黑客马拉松上用过的用户故事地图其实叫督脉。所以说用户影响地图是在用户故事地图之前,先帮我们去梳理出我们要做哪些东西。当我们真正识别出我们要实现的业务活动之后,用户故事地图才去梳理我们整个的业务工作流,以及每个工作流节点下所要包含的具体功能和用户故事。所以说用户影响地图需要解决的问题,我们包括以下这些: 首先是范围蔓延,我们在整张地图上,功能和对应的业务目标是要去有一个映射的。这就避免了一些在我们比如有很多干系人参与的会议上,那大家都有不同想法些立场,会提出很多需求(正确以及错误的需求)。这个时候我们会依据目标去看这些需求是否真的是会影响我们的目标。 这里提到的错误需求,比如是利益相关的人提出的、客户认为产品应该有的、某个产品经理需求分析师认为可以有的....但是这些功能在用户影响地图中匹配不到对应目标的话,就需要降低优先级或弃掉。另外,通常我们去制定解决方案的时候,会考虑较完美的实现,导致解决方案括很多的功能。这个时候关键目标至关重要,会帮助我们梳理筛选、确定优先级。 看一下用户影响到地图概貌 总共分为一个三层的结构: 第一层why,你的业务目标哪个是最重要的,为什么?涉及到的角色有哪些? 第二层how ,怎样产生影响?影响用户角色什么样的行为? (不需要去列出所有的影响,基于业务目标) 第三层what,最关键的是在梳理需求时不需一次把所有细节想全,这通常团队中经常遇到的问题。 我们用这个例子来看一下 这是一个客服中心的影响地图,业务目标是 3个月内不增加客服人数的前提下能支持1.5倍的用户数。此业务目标设定是符合 smart 原则的,specific非常的具体,miserable 是可以衡量的,action reoriented是面向活动的, real list 也是很实际的。 量化的目标会指引我们接下来的行动,梳理一个业务目标,尽量去量化,比如 :我们通过打造一条什么样的流水线,能够提高整个部署的效率,时间是原来的 1/2 。这样才是一个能量化的有意义的目标。 回到这幅图, how 层级识别出来的内容,客服角色:想要对它施加的影响,把客户引导到论坛上,帮助客户更容易的跟踪问题,更快速的去定位问题。初级用户:方论坛上找到问题。高级用户:在论坛上回答问题。通过我们这些用户角色,进行活动,完成在不增加客户客服人数的前提下支持更多的用户数量。 最后一个层级,才是我们日常接触比较多的真正的功能的特性和需求,比如引导到客户到论坛上,其实这个产品就需要有一个常见问题的论坛的链接。这个层次需要我们团队进一步地在交付,在每个迭代之前做进一步的梳理,细化成相应的用户故事。 这个是云智慧团队中,自己做的影响地图的范例,可以看下整个的层级结构。序号表示优先级。 那我们用户影响地图可以总结为:
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小红书大产品部架构 小红书产品概览--经过性能、稳定性、成本等多个维度的详细评估,小红书最终决定选择基于腾讯云星海自研硬件的SA2云服务器作为主力机型使用。结合其秒级的快速扩缩、超强兼容和平滑迁移能力,小红书在抵御上亿次用户访问、保证系统稳定运行的同时,也实现了成本的大幅降低。 星海SA2云服务器是基于腾讯云星海的首款自研服务器。腾讯云星海作为自研硬件品牌,通过创新的高兼容性架构、简洁可靠的自主设计,结合腾讯自身业务以及百万客户上云需求的特点,致力于为云计算时代提供安全、稳定、性能领先的基础架构产品和服务。如今,星海SA2云服务器也正在为越来越多的企业提供低成本、高效率、更安全的弹性计算服务。 以下是与小红书SRE总监陈敖翔的对话实录。 问:请您介绍一下小红书及其主要商业模式? 小红书是一个面向年轻人的生活方式平台,在这里,他们发现了向上、多元的真实世界。小红书日活超过 3500 万,月活跃用户超过 1 亿,日均笔记曝光量达 80 亿。小红书由社交平台和在线购物两大部分组成。与其他线上平台相比,小红书的内容基于真实的口碑分享,播种不止于线上,还为线下实体店赋能。 问:围绕业务发展,小红书的系统架构经历了怎样的变革和演进? 系统架构变化不大,影响最深的是资源开销。过去三年,资源开销大幅增加,同比增长约 10 倍。在此背景下,我们努力进行优化,包括很早就开始使用 K8S 进行资源调度。到 18 年年中,绝大多数服务已经完全实现了容器化。 问:目前小红书系统架构中的计算基础设施建设和布局是怎样的? 我们目前的建设方式可以简单描述为星型结构。腾讯云在上海的一个区是我们的计算中心,承载着我们的核心数据和在线业务。在外围,我们还有两个数据中心进行计算分流,同时承担灾备和线上业务双活的角色。 与其他新兴电子商务互联网公司类似,小红书的大部分计算能力主要用于线下数据分析、模型训练和在线推荐等平台。随着业务的发展,对算力的需求也在加速增长。