Google美国总部资深架构师MingLei《如何选择适用企业的NoSQL解决方案》
NoSQL应用场景及Canssandra架构分析
BASE下的2PC
z Before
¾ 两阶段提交到DB1和DB2
客户端的可用性与DB1、DB2耦合 通信延迟发生在DB1、DB2
z After
¾ 单阶段提交到DB1
客户端仅依赖DB1
¾ 异步协调
延迟降低 提高可用性
NoSQL模型
z 决策的源头是业务场景 z NoSQL VS 团购
¾ 百Q大战 ¾ 只有少数技术优秀的NoSQL会坚持到最后 ¾ 坚决不选择稳定性差、没有任何技术含量的产品
Cassandra
BigTable带来了NoSQL思想，Cassandra将其推向顶峰，并 引领了NoSQL潮流，作为Dynamo的追随者，Cassandra为 业界奉献了诸多优秀的技术，我们再次重申Cassandra的特 点： z Distributed and Decentralized z Elastic Scalability z High Availability and Fault Tolerance z Tunable Consistency
z SSTable ¾ 不允许之间修改 ¾ 修改也作为追加写 ¾ 同一Column Family会存在多个SSTable
数据查询（Bloom Filter算法）
z 同一Column Family的数据会存在多个SSTable中，查询 需要检索多个SSTable，对性能有巨大损伤
z 采用Bloom Filter算法快速判断查找的key落在哪个几个 SSTable中
数据compaction
z 为了减少SSTable的数量，Cassandra会定期对SSTable 做合并（compaction）操作
ilog商业规则
ilog商业规则全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：ILOG商业规则是一种基于规则引擎的商业规则管理系统，它能帮助企业快速、灵活地管理和执行复杂的业务规则。
通过ILOG商业规则，企业可以将规则和决策逻辑从应用程序中分离出来，实现规则的集中管理和统一执行，从而使业务规则更易于维护和扩展，提高业务流程的灵活性和适应性。
ILOG商业规则的核心是规则引擎，它能够根据事先定义好的规则集合（规则库）对输入数据进行判断和处理，从而实现自动化的决策过程。
规则引擎采用基于语义的规则编程语言，如规则语言（RuleLanguage）或生产规则语言（Production Rule Language），能够灵活地表达各种复杂的业务规则和决策逻辑，使规则的编写和维护更加方便和高效。
ILOG商业规则还提供了丰富的规则管理功能，包括规则库的创建、编辑、版本管理、发布和回滚等，帮助企业对规则进行集中管理和协同开发。
企业可以通过专门的规则编译器或编辑器创建和编辑规则，通过规则库管理系统对规则库进行版本控制，实现规则的自动化部署和回滚，确保规则的一致性和可靠性。
除了规则引擎和规则管理功能，ILOG商业规则还提供了规则执行监控和报告功能，帮助企业实时监控规则执行的情况并生成相关报告，为企业管理者提供决策支持和业务洞察。
通过规则执行监控和报告，企业可以及时发现规则执行异常和问题，并进行规则调优和优化，提高规则的执行效率和准确性。
ILOG商业规则是一种强大的商业规则管理系统，能够帮助企业提高业务流程的灵活性和适应性，实现规则的集中管理和统一执行，提高企业的决策效率和准确性，是现代企业管理中不可或缺的重要工具。
【注：本文已达到2000字要求】第二篇示例：ILOG商业规则是由IBM推出的一种商业规则管理系统，它能够帮助企业管理复杂的业务规则，并将这些规则应用到业务流程中。
随着企业规模的扩大和业务流程的复杂化，管理各种规则已经成为了企业运营中一个非常重要的环节。
(最新)NoSQL的必要性和效率、成本分析(精品文档)
NoSQL的必要性和效率、成本分析背景前段时间国内外对NoSQL的讨论非常热烈，Digg和Reddit使用Cassandra，Facebook 经过一些变化后依然对NoSQL进行测评，NoSQL取代SQL的呼声高涨，因为互联网行业使用MySQL的概率非常高，加之Oracle收购的消息，一时间似乎MySQL将成为NoSQL数据库的牺牲品，一场轰轰烈烈的技术革命就要到来了。
之所以有如此动向是因为基于MySQL + sharding + cache的构架随着数据量爆炸式增长，重构的人力成本太高，换用扩展性更好的NoSQL数据库，以达到控制人力成本的目的，从而减少总体成本。
几个月过去了，NoSQL并没有像大家所想象的那样席卷全球，很多人设想中的MySQL 与NoSQL的战争也仅存于设想中，国内不要说使用了，测评NoSQL的机构也是寥寥，究其原因，笔者认为：MySQL与NoSQL是两种不通性质的技术，它们代表的是两种完全不通的技术思想，均有其适应的土壤，究竟孰优孰劣，取决于诸多因素，而它们是否适用的根本因素，是“人”与“物”的成本变化。
什么是NoSQL在“NoSQL”一词，实际上是一个叫Racker的人创造的，当约翰埃文斯埃里克要组织一次活动来讨论开源的分布式数据库。
这个名称和概念都由此而来。
有些人反对NoSQL术语，因为它听起来像我们定义自己是什么.在一定程度，但长期仍然是有价值的，因为当一个关系数据库是唯一的工具，你知道，每一个问题，看起来像一个大拇指。
NoSQL是让人们知道有其他选择哪里。
但我们并不反对关系数据库，因为当这确实是工作的最佳工具.一个与NoSQL名称真正关注的是，它是一个很大的帐篷，有非常不同的设计空间。
如果这不是在讨论清楚的，它在各种产品混乱的结果。
因此，我要建议沿着三个轴的思考很多数据库选项：可扩展性，数据和查询模型和持久性的设计。
前所未有的数据量正推动企业关注传统的关系数据库技术，已服务了30多年良好替代品。
谷歌案例分析报告
G o o g l e搜索引擎案例分析报告一、Google的基本情况谷歌google公司的介绍：GoogleGoogle Inc.,NASDAQ：GOOG是一家美国上市公司公有股份公司,于1998年9月7日由里佩奇25岁和谢尔盖布林24岁在1998年用募集来的100万美元建立,以设计并管理一个互联网搜索引擎;Google公司的总部称作“Googleplex”,它位于加利福尼亚山景城;Google 目前被公认为是全球规模最大的搜索引擎,它提供了简单易用的免费服务,用户可以在瞬间得到搜索结果;Google属于全文搜索引擎,也是综合性的搜索引擎;不作恶Don't be evil是谷歌公司的一项非正式的公司口号,最早是由Gmail服务创始人在一次会议中提出;Google 2008年在全球的市场份额为%,2007年Google在中国的市场份额为%,2008年为%,2008年Google利润超过了亿美元; 2012年5月,谷歌以125亿美元收购摩托罗拉移动;Google搜索引擎的价值网络以Google为中心,涉及Google提供的搜索服务、Google AdWords服务、管家次广告主等等,它们的关系如下图所示二、商业模式1.战略目标——要为互联网使用者提供网上最好的查询服务,促进全球信息的交流;2.目标用户全球网民——让人们能够更加快捷更加方便的获取和查找信息;企业市场——助力企业内部信息整合,加强企业内部搜索；帮助企业实行网络营销3.产品和服务搜索服务、移动服务、分享与沟通服务、软件产品等,搜索服务包括：网页搜索、图片搜索、视频搜索、音乐搜索、地图搜索、购物搜索、博客搜索、大学搜索、生活搜索、图书搜索、学术搜索等;4.赢利模式1)付费搜索服务Google的网页搜索服务保证了他在行业的领先地位;它通过向各大门户网站提供搜素技术;通过技术的部分使用权的转让收取费用;2)在线广告业务谷歌之前在上海建立全球唯一分析中国广告市场的研究中心,用于进行中国用户举动习惯的分析;从信息传播的角度来看, Google搜索引擎在此模式图中处于媒体信道的位置;搜索引擎从广告主得到广告业务信息 , 参与广告的制作与优化工作信息加工 , 并有选择地进行广告投放信息传播 ;与此同时, 搜索引擎收集来自检索用户的反馈信息反馈 , 进行用户行为分析, 将结果用以个性化服务与广告投放改进调整 ;搜索引擎还将收集得到的反馈信息进行整理与加工, 并将广告效果信息反馈给广告主, 帮助其根据效果反馈对广告进行调整;如此循环, 就形成了搜索引擎广告业务的信息模型;Google设计的关键字广告是目前互联网上最好的商业模式之一;google的AdWords,是谷歌竞价排名盈利模式;它是一种以关键字为基本的网络广告情势;由于具有后果精准、价钱低廉、性价比高、操作方法简略、机动等特色,在全球得以敏捷推广和普及,目前已成为全球最风行的网络广告形式;有广告主开价竞购特定的搜索关键字,出价最高的人购买的广告关键字,会出现在用户搜索结果旁的最上面;最重要的是,广告主是按用户点击数付费的;也就是说,用户一开始只要付极少的费用就可以刊登广告;而且,可以保证用户的每次付费;因为Google收费原则是点击付费,不点击不付费,默认点击在中国和波兰最低元/次,在全球其他区域是最低5美分/次;2003年,Google 推出了比AdWords 更为先进、技术也更复杂的AdSense 广告模式,期望以会员的形式来吸引更多的网站加盟Google 广告发布平台;AdSense 实际上相当于一个广告联盟;AdSense 可以在加盟者网站的内容网页上展示相关性较高的Google 广告,并且这些广告不会过分夸张醒目;由于所展示的广告同用户在加盟者的网站上查找的内容相关,只要链接的广告被有效点击,加盟者还可以借此从Google 处分得一部分广告收入;谷歌的在线广告业务是谷歌成为世界上最赚钱的公司之一;据2009年财年Google 财报显示谷歌在这一年赚了236亿美元,净利润达65亿美元;目前谷歌的绝大多数收入来源于AdWords 和AdSense 这两项广告业务;Google 广告业务模式图5. 核心能力 1) 网站兼容优势Google 拥有强大的技术支持,能够支持网站的合理优化,网站管理员可以根据Google 的准则优化自己的网站;2) 针对不同的用户个性化策略例如：Google 提供手气不错等为用户提供个性化的搜索结果;3)全能搜索服务Google不仅提供网页搜索还提供博客、地图等搜素4)品牌优势Google是全球最大的搜素引擎,赢得了用户的信赖;特别是在用户心里应景形成了Google搜索结果相近度、准确率高的心理认同;三、技术模式1.服务器技术Google在全球部署十万台服务器,并自行设计构建了超级计算机,能够在多个数据之间传播数据,并能够在很短的时间内同时响应千万个搜索;大大缩短了搜索响应时间;2.搜索技术搜索技术PageRank 技术、超文本匹配分析技术3.广告相关性投放实现技术4.作弊点击分析技术5.地图搜索技术6.视频搜索技术四、经营模式1.全球化经营：Google的使命是整合全球信息;目标用户是全球网民,所以Google确定了其全球化的经营战略;在全球化的过程中,Google高度重视互利合作并且广泛建立合作关系,从而构建了覆盖全球的价值网络;目前Google面向很多国家提供服务,开发出数十种语言的版本,其员工遍布全球,全球业务收入与日俱增,在全球搜索市场中的市场份额超过50%,Google也因此成为世界着名品牌;Google的成功表明,互联网企业,无论是中国企业还是美国企业,都面临全球的互联网市场机遇与挑战,所以互联网企业应该形成全球化的经营模式;2.本土化经营：任何一家企业不可能用统一的模式去经营全球业务,所以全球化之后自然就是在每个国家的本土化,Google的本土化经营策略在中国失败原因归结为三,美国公司文化与中国国情的差异和冲突及牌照问题,谷歌对中国仍看作是小市场的轻视,直接导致比如服务器的本土化问题,管理团队的本土化经历不够丰富,对本土国情的了解和本土资源的把握不够;可以说只是做了汉化工作而非本土化;3.以用户为中心的经营：“完美的搜索引擎需要做到确解用户之意,切返用户之需”; 谷歌始终以提供最佳的用户体验为中心任务;无论是用户研究、统计分析、使用测试等都积极让用户参与;谷歌的一贯态度是如果所做的更改不会给网站访问者带来好的体验,则将坚定不移的予以拒绝;谷歌的网站设计充分体现了以用户体验为中心的理念,始终秉承的用户为中心理念为他赢得了最忠诚的用户群体;4.口碑式经营：谷歌没有做过一次电视广告,没有粘贴过一张海报,没有做过任何网络广告链接;Google注重树立在网民中的良好口碑,并借此提升品牌的知名度和美誉度,这种品牌营销战略产生了极佳的效果,在线搜索领域市场份额的急速攀升就证明了这一点;在口碑式经营过程中,谷歌通过提供简单实用的搜索服务、准确客观的搜索结果来强化搜索功能,通过降低网络广告对用户的影响来淡化商业气息,从而赢得良好地口碑宣传效果;五、管理模式1.组织管理：在组织架构上采用一种小团队管理模式,小团队采用70/20/10模式;在决策层设置上,google是“3人执政团“模式;2.文化管理：Google是以研发人员为中心的公司,Google提倡一种创新、民主的企业文化;为了表示对文化的重视,Google拥有文化委员会;3.工作时间管理：Google让自己的员工决定工作时间,并拥有很大的自由度;此外,Google给每位工程师20%的自由支配时间,让他们做自己喜欢的工作;4.人力资源管理：Google一直秉承“只雇佣最聪明的人“的人才选用宗旨;Google创办初期都是有两位创始人参与所有应聘人员的面试,Google员工的晋升强调民主和自由;5.绩效管理：具有非常完善的考核机制;6.资本管理：Google采用的是“全员持股“的资本管理方式,全员持股是Google两位创始人布林和佩奇一直坚持的管理理念;全员持股是指公司的所有正式员工都持有公司派发的股票,全员都是公司的股东;六、结论与建议1.Google优势：1)最有力的竞争态势, Google拥有全世界最多的使用者；2)从族的资金保障,Google的应用俄收入逐年大幅增加；3)良好的企业形象,口碑好；4)强大的技术力量,Google的成功源于其突破性的技术；5)稳定的市场份额,目前Google在全球搜索引擎市场份额已达到70%；2.Google的劣势：1)管理混乱：“公司毫无结构可言;”施密特甫一上任就说;一个以技术擅长的公司,管理方面存在很多不足;2)扩张障碍：对于一个到目前为止还只有技术优势的公司,要想控制好Google帝国的扩张远非技术所能解决;3)发展不平衡：Google在中国的市场份额在持续下降;4)竞争力：Google除了搜索外,其余的产品和服务在与Yahoo的较量中均处于下风;5)技术：网页内见不到广告横幅,也没有动画图片,所有的广告都是文字格式的,而且这种文字广告只有15% 的搜索结果页面上才有,网络广告形式单一;6)Google公司业务单一,专注于搜索引擎;3.Google的机会：1)新产品：a,Google现在正在完善其语言翻译功能；b,Google于去年二月收购了以新闻组而闻名的网站,要为后者的数百万名用户提供新闻组搜索服务；c,Google还加强了现有的搜索功能,现在他们已能搜索Adobe公司的PDF格式的文件,图片搜索功能也已开始试运行；d,将在未来不久开通自有品牌的e-mail服务2)新技术：Google积极参与了无线应用等新技术的开发,Google已成为掌上电脑的两大品牌Handspring和Palm的默认搜索引擎,此外,他们也与欧洲的沃达丰和日本的DoCoMo签署了合作协议;同时,Google的技术人员还和德国宝马公司的人一起开发Google的语音搜索系统3)新市场：Google的英国、德国、法国、意大利、瑞士、加拿大、日本和韩国站点已经不事声张地悄悄开通;4)新需求：将搜索内容细分；并与各企业结合;4.Google面对的挑战：1)新的竞争对手：雅虎终止了与Google的盟友关系,斥资20多亿美元收购了两个搜索引擎公司,并准备在2004年第一季度正式推出自己的搜索技术;2)推广壁垒：开发新功能无法体现在首页；Google 置于来自投资者要求收入最大化的压力之下;3)行业政策变化：若国家出台与网络中搜索引擎或技术开发应用等有关的新政策时,会对Google 产生影响;4)客户偏好改变：Google一直使用简约风格倍受追捧,改变风格后客户的接受程度或许发生改变,失去对Google的偏好;5)突发事件：新产品无法推广；海外扩张失败；Google内部管理矛盾激化或管理决策失误等;第五小组成员：陈淑静、白丽丽、张瑞霞、郭少华。
nosql概念
NoSQL（Not Only SQL）数据库是一类用于存储和检索非结构化或半结构化数据的数据库管理系统。
与传统的关系型数据库相比，NoSQL数据库在数据模型、数据一致性、查询语言等方面提供了更多的灵活性和可扩展性。
以下是一些与NoSQL相关的概念：1. 非结构化数据：NoSQL数据库被设计用来处理非结构化或半结构化数据，这些数据不适合使用传统的表格结构和固定模式来进行存储和查询。
非结构化数据包括文本、图像、视频、日志文件等。
2. 数据模型：NoSQL数据库采用了多种不同的数据模型，如键值存储、文档存储、列存储和图存储。
每种数据模型都具有不同的特点和适用场景，以满足不同类型数据的存储需求。
3. 键值存储：键值存储是最简单的数据模型，数据以键值对的形式存储，并通过唯一的键来访问数据。
这种模型适用于快速存储和检索数据，但缺乏查询功能。
4. 文档存储：文档存储模型以类似 JSON 或 XML 的文档形式存储数据，每个文档可包含不同的字段和值。
这种模型易于扩展和表示复杂的数据结构，例如使用嵌套文档表示。
5. 列存储：列存储模型将数据按列进行存储，而不是按行，以提高查询效率。
这种模型适用于需要快速查询特定列的分析工作负载。
6. 图存储：图存储模型用于存储和处理图形结构数据，例如社交网络、知识图谱等。
它强调节点和边的关系，并提供高效的图形操作。
7. 水平扩展：NoSQL数据库通常支持水平扩展，这意味着可以添加更多的服务器节点来增加数据库的存储容量和吞吐量。
这是因为NoSQL数据库具有松散的一致性模型，可以将数据分布在多个节点上。
8. CAP 定理：CAP 定理是一个理论结果，它指出对于一个分布式系统，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三个特性无法同时满足。
NoSQL数据库通常更加注重可用性和分区容错性，而在一致性方面可能有不同程度的牺牲。
nosql数据库的base原则
nosql数据库的base原则NoSQL数据库的Base原则随着互联网的快速发展，传统的关系型数据库在处理大规模数据和高并发访问方面逐渐显现出局限性。
为了解决这些问题，NoSQL数据库应运而生。
NoSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型数据库，它采用了不同于传统关系型数据库的存储模型和查询语言。
在NoSQL数据库中，有一组基本的原则，被称为Base原则，用来指导设计和实现数据库系统。
Base原则是指基本可用（Basically Available）、软状态（Soft state）和最终一致性（Eventually Consistent）。
这三个原则共同构成了NoSQL数据库的核心理念，下面将对它们进行详细的介绍。
首先是基本可用（Basically Available）。
基本可用意味着系统在面对故障或异常情况时，仍能保持基本的可用性和可访问性。
NoSQL 数据库注重系统的稳定性和健壮性，即使在面临极端情况下也能提供基本的服务。
这是与传统关系型数据库的一个重要区别，传统数据库在面对故障时往往会完全崩溃或无法正常工作，而NoSQL数据库能够尽可能地保持可用性。
其次是软状态（Soft state）。
软状态是指系统在任意时刻可以处于不同的状态，这与传统数据库的强一致性要求形成鲜明对比。
在NoSQL数据库中，数据的一致性要求相对较低，允许系统在某些时刻存在不一致的状态。
这样的设计可以提高系统的性能和可扩展性，允许系统在高并发环境下快速响应用户请求。
最后是最终一致性（Eventually Consistent）。
最终一致性是指系统最终会达到一致的状态，但在此之前可能会存在一段时间的不一致状态。
NoSQL数据库通过异步复制和延迟更新等技术实现最终一致性。
由于系统的分布式特性，数据的复制和同步需要一定的时间，因此在某个时间段内可能会出现数据的不一致。
然而，通过一系列的同步操作，系统最终会将数据达到一致的状态。
nosql数据库的base原则
nosql数据库的base原则NoSQL数据库的base原则随着互联网的快速发展和大数据的普及应用，传统的关系型数据库在处理海量数据时面临着很多问题，比如扩展性差、性能低下等。
为了解决这些问题，NoSQL数据库应运而生。
NoSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型的数据库管理系统，以其高性能、高可扩展性和灵活性而备受关注。
在设计和使用NoSQL数据库时，有一些基本原则需要遵循，以确保数据库的高效运行和可靠性。
1. 水平扩展性（Horizontal Scalability）水平扩展性是NoSQL数据库的一项重要原则。
传统的关系型数据库通常采用垂直扩展方式，即通过增加硬件资源来提升性能，但这种方式存在着成本高、扩展性差等问题。
而NoSQL数据库通过将数据分片存储在多个节点上，实现了水平扩展。
这种方式可以根据需求随时增减节点，并且可以利用分布式计算和存储的优势，提高系统的吞吐量和性能。
2. 高可用性（High Availability）高可用性是NoSQL数据库的另一个重要原则。
在分布式环境下，节点的故障是不可避免的。
为了保证系统的正常运行，NoSQL数据库需要具备高可用性。
通过数据的冗余备份和自动故障转移，可以在节点故障时保持系统的可用性。
此外，还可以通过数据的副本和数据同步机制，实现数据的持久性和一致性，确保数据不会丢失和损坏。
3. 灵活的数据模型（Flexible Data Model）NoSQL数据库采用了灵活的数据模型，与传统的关系型数据库相比，不再需要事先定义表结构和字段。
这使得NoSQL数据库能够处理半结构化和非结构化的数据，适应不同类型和格式的数据存储需求。
此外，NoSQL数据库还支持动态的数据模型和模式演化，可以随时根据业务需求进行扩展和修改，提高了开发的灵活性和效率。
4. 分布式计算和存储（Distributed Computing and Storage）NoSQL数据库基于分布式计算和存储的原理，通过将数据分散存储在多个节点上，实现了数据的并行处理和分布式计算。
大数据分析系统项目方案
大数据分析系统项目方案目录一、项目概述 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (5)1.3 项目范围 (5)二、需求分析 (7)2.1 数据源分析 (8)2.2 数据处理需求 (9)2.3 分析功能需求 (10)2.4 系统性能需求 (12)三、技术选型 (13)3.1 大数据平台选择 (14)3.2 数据处理工具选择 (16)3.3 数据分析算法选择 (17)3.4 系统架构选择 (18)四、项目实施计划 (20)五、项目风险管理 (21)5.1 技术风险 (22)5.2 运营风险 (23)5.3 法律风险 (25)六、项目预算 (26)6.1 人力成本 (27)6.2 物资成本 (29)6.3 其他成本 (30)七、项目收益预测 (31)7.1 数据增值收益 (33)7.2 业务提升收益 (34)7.3 资金回报收益 (35)八、项目评估与监控 (36)8.1 项目评估指标 (37)8.2 项目进度监控 (38)8.3 项目质量监控 (39)8.4 项目风险监控 (41)九、项目沟通与协作 (42)9.1 内部沟通机制 (43)9.2 外部协作机制 (44)十、项目总结与展望 (46)10.1 项目成果总结 (47)10.2 项目经验教训 (48)10.3 项目未来展望 (50)一、项目概述随着信息技术的快速发展，大数据分析逐渐成为现代企业不可或缺的核心竞争力。
本项目旨在构建一个高效、稳定、智能化的大数据分析系统，为企业提供全方位的数据支持，助力企业决策更加科学、精准。
本项目的核心目标是实现数据采集、存储、处理和分析的全流程管理，充分挖掘数据的潜在价值，为企业提供有价值的洞察和解决方案。
通过本项目，企业可以更好地了解市场趋势、优化业务流程、提高运营效率，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。
数据采集：实现多种数据源的数据采集，包括企业内部数据、外部数据等，确保数据的全面性和准确性。
数据存储：构建高效的数据存储方案，确保海量数据的安全存储和快速访问。
_产品需求规格说明书_01
企业招聘系统错误 !未指定书签。
Version:1.0项目承担部门：撰写人：完成日期：文档使用部门：评审负责人：评审日期：标准目录1 目标和范围 (6)2 文档读者 (6)3 定义、首字母缩写和缩写 (6)4 参考资料 (6)5 需求概述 (6)5.1 项目背景 (6)5.2 项目功能 (6)5.3 操作环境 (7)5.4 用户指定选择的技术 (7)5.5 用户文档 (7)5.6 假设、依赖和外部风险 (7)6 外部接口需求 (7)6.1 用户接口 (7)6.2 硬件接口 (8)6.3 软件接口 (8)6.4 通讯接口 (8)7 功能性需求 (8)7.1 系统管理模块 SRS001~SRS020 (8)部门管理 (8)用户管理 (9)标准实用文案群组管理 (10)角色管理 (11)功能管理 (12)模块管理 (12)职务管理 (13)企业用户登录 (14)企业用户密码修改 (14)7.2 招聘管理模块 SRS021~SRS040 (14)招聘申请 (14)招聘审批 (15)招聘发布 (15)查询应聘 (16)职位管理 (17)7.3 测评管理 SRS041~SRS060 (17)测评类型 (17)测评试卷 ............................................................................... 错误 ! 未定义书签。
测评结果管理 (19)7.4 流程管理 SRS061~SRS080 (20)工作流管理 (20)业务管理 (21)7.5 会员管理 SRS081~SRS100 (22)会员注册 (22)标准实用文案会员管理 (22)简历管理 (23)会员登录 (24)密码修改 (24)7.6 待办事宜 SRS101~SRS120 (24)等待办理 (25)已办理 (26)7.7 信息发送接口 SRS121~SRS140 (26)8 其他需求 (26)8.1 性能需求 (26)数据容量 (26)数据精确度 (27)时间特性 (27)适应性 (27)吞吐量 (27)8.2 可测试性需求 (27)8.3 接受性需求 (27)8.4 安装和操作 (28)8.5 安全保密 (28)8.6 可维护性需求 (28)8.7 国际化和本地化 (28)8.8 质量属性 (28)标准实用文案9 辅助部分 (28)9.1 未确定的问题 (28)9.2 风险分析 (28)10 编程工具 (29)11 其它支撑软件 (29)12 项目的交付形式 (29)标准1 目标和范围本项目的目标是,在项目容许的时间内,在保证质量的前提下完成项目的所以功能需求,达到性能需求 .并具有良好的可维护性.项目的范围为: 系统管理招聘管理测评管理流程管理会员管理待办事宜信息发送. 2文档读者项目组 ,测试人员 ,QA, 高层经理 , 客户3定义、首字母缩写和缩写SRS 需求规格说明书URS 用户需求说明书4参考资料用户需求说明书。
TOGAF 9.2 题库练习(Level 1及Level 2)-中培课程【】.
Level 2（Certified）
问题23
阅读案例回答问题： 你是某公司的首席架构师，该公司主要生产用于工业设备的滚珠轴承。他们制造业务，主要是在美国，德国和英国的几个城市。该公司历来允许各工厂推动自己的生产计划系统。每个工厂都有自己的定制物料需求计划，主生产计划，物料清单和车间控制系统。 通过"Just In Time"制造技术，能减少因过多库存和在制品造成的浪费。竞争日益激烈的商业环境迫使企业改善其业务能力，以更好适应客户的需求。为进一步提升这种能力，该公司已经决定实施企业资源计划（ERP）解决方案，使它与其制造能力更好地匹配，满足产品需求。此外，在未来的六个月内，他们的制造过程必须加以调整以符合即将出台的欧洲新法规。作为实施过程的重要组成部分，企业架构（EA）部门已经开始实施基于TOGAF9的架构过程。CIO是活动的发起人。首席架构师已指示，该计划应包括使用架构内容框架和TOGAF的元模型内容的正式建模。这有助于公司使用架构工具支持其架构过程。首席架构师表示，为了模拟复杂的制造过程，有必要对事件驱动进行流程建模。此外，为了整合多个数据中心的应用程序，有必要针对IT资产的位置进行建模。特别是，最终的目标是单一的ERP应用程序运行在一个数据中心。目前该项目处于初步阶段，架构师正在剪裁架构开发方法（ADM）和架构内容框架，以适应企业环境。
D. 你应该建议架构团队将数据和服务扩展纳入到他们定制的内容元模型中，使他们能够针对IT资产的位置建模，并确保制造流程的合规性。这有助于识别那些在单一数据中心的整合过程中过剩的能力。
2021/9/15
Байду номын сангаасevel 2（Certified）
问题24阅读案例回答问题：你是汽车行业的一家主要供应商的首席企业架构师。该公司总部设在美国俄亥俄州克里夫兰市，在美国，巴西，德国，日本和韩国都有制造工厂。这些工厂一直运营着自己的生产计划和调度系统，以及定制开发的用以驱动自动化生产设备的应用程序。该公司正在实施精益制造原则，以减少浪费，在所有生产业务方面提高工作效率。最近举行的一次内部质量改进演习表明，通过替换位于克利夫兰数据中心的生产计划和调度系统的系统，生产浪费能显著减少。该中央系统能为每一个工厂更换现有系统的功能提供支持。它也能消除每个厂房设施都必须有独立完整的数据中心的需求。 节省出来的IT人员用来可以支持其它的应用程序。在某些情况下，一个第三方承包商能够提供这些员工。几年来，企业架构部门已经拥有基于TOGAF 9的成熟而且完善的治理架构和开发流程。在最近的一次会议上，架构委员会批准了一项来自负责全球制造业务的总工程师的架构工作请求。 请求涵盖了最初的架构调查和一个用来规划转型的全面体系结构的发展。目前，通用的ERP部署架构项目组已经形成，项目组已被要求制定一个架构愿景，以期达到预期的成果和收益。有些工厂经理对远程集中系统的实施计划和生产调度的安全性和可靠性都比较关注。总工程师想知道这些问题如何能得到解决。请参考情景：在通用ERP部署架构项目组的启动会议上，针对如何开展工作，项目组的成员提出了一些可供选择的方案。你需要选择最合适的建议，以确保项目组能针对问题评估不同的方案，并阐明架构的需求。基于TOGAF9 ，下列哪项是最佳答案？A.项目组应为每个制造工厂制定基线和目标架构，以确保与被选择的观点相对应的视图能解决干系人关注的核心问题。针对几个架构的综合对比分析，被用来验证方案，并确定实现目标要求所需的能力增量。B.项目组应该谨慎处理，并仔细研究厂商的文献，并和目前批准的供应商举行一系列的简报会。基于研究结果，项目组应该定义一个初步的架构愿景。然后，项目组根据它构建模型，和重要干系人达成共识。C. 项目组应针对干系人进行分析，以了解他们真正关注的问题。然后，利用业务场景技术，对每家制造工厂进行一系列的访谈。这将帮助他们识别和记录高层干系人对架构的关键需求。D. 项目组应推行一个试点项目，使候选人名单的厂商能演示能解决干系人所关注问题的各种解决方案。根据该试点项目的结果，可以开发出一套完整的退出机制，推动该架构的自我进化。
NoSQL数据库产品应用案例解析
NoSQL数据库产品应用案例解析在当今信息爆炸的时代，数据的处理和存储需求日益增长。
为了应对这一挑战，许多企业和组织都转向了新的数据库技术，其中一种备受关注的技术是NoSQL数据库。
NoSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型数据库，它具有横向扩展性、高性能和灵活的数据模型等特点，适合处理大数据量、高并发和复杂的数据结构。
本文将通过分析几个实际应用案例，来解析NoSQL数据库产品的应用场景和优势。
## 1. 案例一：社交媒体平台用户数据管理社交媒体平台如Facebook、Twitter等每天都有海量的用户活动数据产生，包括用户发布的帖子、点赞、评论等。
传统的关系型数据库在处理这些数据时往往效率低下，因为它们需要进行复杂的表关联操作。
相反，NoSQL数据库可以通过键值对的形式存储和索引数据，使得读取用户数据更加高效。
同时，NoSQL数据库具备横向扩展性，能够轻松应对数据规模的增长。
因此，社交媒体平台选用NoSQL数据库作为其用户数据管理系统，可以提高数据处理效率和可扩展性。
## 2. 案例二：物联网设备数据存储与分析随着物联网技术的快速发展，越来越多的设备连接到互联网，产生大量的实时数据。
这些设备可能是传感器、智能家居设备、工业生产设备等。
对于物联网应用来说，数据的实时处理和存储至关重要。
NoSQL数据库基于键值对的存储模型，能够高效地存储和处理物联网设备发送的数据。
同时，NoSQL数据库还支持复杂的数据结构，可以方便地进行数据分析和挖掘。
因此，许多物联网应用选择使用NoSQL数据库来构建其数据存储和分析平台，以满足实时性和扩展性的要求。
## 3. 案例三：电子商务网站订单管理对于电子商务网站来说，订单数据是核心的业务数据之一。
随着网站的用户和交易量的增长，关系型数据库在处理大量的订单数据时可能出现性能瓶颈。
而NoSQL数据库由于其高性能和水平扩展性，非常适合用于存储和管理电子商务网站的订单数据。
NoSQL数据库的应用场景适合哪些业务需求
NoSQL数据库的应用场景适合哪些业务需求随着数据规模和处理能力的不断增长，传统的关系型数据库逐渐显得力不从心，如何高效地存储和处理海量数据成为了一个亟待解决的问题。
随着技术的不断发展，NoSQL数据库应运而生并得到越来越广泛的应用。
本文将探讨NoSQL数据库的应用场景，并探讨它适用于哪些业务需求。
一、简介NoSQL（Not Only SQL）是指非关系型的数据库，适用于大数据以及web应用等场合。
与传统的关系型数据库不同，NoSQL数据库通常以键值对形式存储数据。
NoSQL数据库不遵循传统的数据表模型，可以横向扩展，可以跨越多个分布式服务器的领域，且支持灵活的数据模型（文档、键值、图表、列族等）。
NoSQL数据库通常具有高可用性、数据复制和自动故障转移等功能，因此通常用于要求高可用性和可伸缩性的应用程序领域和分布式领域。
二、应用场景1.高可伸缩性NoSQL数据库适合处理数据规模大、需要横向扩展的应用场景，如社交网络和电子商务网站。
在这些应用场景中，数据总量巨大，峰值访问量高，需要高度可扩展和可靠的数据库系统。
NoSQL数据库在这些场景中得到了广泛应用，通过增加硬件成本来扩展数据库容量，使得业务可以真正实现水平扩展和高性能体验。
2.云计算NoSQL数据库与云计算环境紧密结合，采用分佈式架构和大规模数据储存能力成为各云服务供应商的首选。
例如，亚马逊AWS、微软Azure、Google云平台等云计算服务商均为客户提供了可选的NoSQL数据库，有适合海量数据的支持的键值对数据库Riak，有专为图数据库的查询提供最大优化性能OrientDB，还有能支持图数据库和文档存储的完全管理服务Azure Cosmos DB。
3.实时数据处理NoSQL数据库支持实时数据处理以及高速和低延迟的数据访问。
可以使用NoSQL数据库来存储大型流数据和日志文件，这些数据通常需要在实时或接近实时的条件下进行处理和分析。
例如，一个移动信息管理应用程序可用于分析以解决交通拥堵的位置等地点类型日志数据，建立分类器和生成地点的提示和报告。
gcp考试题及答案
gcp考试题及答案GCP考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. Google Cloud Platform（GCP）的主要服务不包括以下哪一项？- A. 计算服务- B. 存储服务- C. 网络服务- D. 桌面操作系统答案：D2. 在GCP中，哪个服务用于运行容器化应用程序？- A. Google Compute Engine- B. Google Kubernetes Engine- C. Google Cloud Storage- D. Google App Engine答案：B3. Google Cloud Storage的以下哪种存储类别适合不经常访问的数据？ - A. Standard- B. Nearline- C. Multi-regional- D. Regional答案：B4. 以下哪个服务可以用于自动扩展应用程序？- A. Google Cloud Load Balancing- B. Google Cloud Functions- C. Google Cloud Pub/Sub- D. Google Cloud Autoscaler答案：D5. Google Cloud Platform的哪个服务允许用户创建和管理数据库？- A. Google Cloud SQL- B. Google Cloud Spanner- C. Google Cloud BigQuery- D. 所有以上选项答案：D二、填空题（每空2分，共20分）6. 在GCP中，_______ 服务允许用户在不管理基础架构的情况下运行应用程序。
答案：Google App Engine7. Google Cloud Platform的_______ 服务提供了一个完全托管的NoSQL数据库。
答案：Google Cloud Datastore8. 使用_______，用户可以快速创建、部署和管理无服务器应用程序。
阿里大数据练习(习题卷8)
阿里大数据练习(习题卷8)第1部分：单项选择题，共67题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]整型变量x和y的值相等、且为非0值,则以下选项中，结果为零的表达式是（）。
A)x || yB)x | yC)x & yD)x ^ y答案:D解析:2.[单选题]若定义:int a=511,*b=&a;, 则printf("%d\n",*b);的输出结果为（）。
A)无确定值B)a的地址C)512D)511答案:D解析:3.[单选题]权限目录系统数据包含身份信息、资源信息、授权信息、审计信息四大类数据其中（ ）数据属于敏感数据。
A)身份信息B)资源信息C)授权信息D)审计信息答案:A解析:4.[单选题]表A为ADS中的普通表，列a为其中一个普通列，类型为int，以下SQL（ ）是正确的。
A)SELECT a + COUNT(*) FROM AB)SELECT UDF_SYS_COUNT_COLUMN(a) FROM AC)SELECT SUM(COUNT(*)) FROM AD)以上都正确答案:B解析:5.[单选题]C语言允许函数类型缺省定义，此时函数值隐含的类型是（）。
A)floatB)intC)longD)double答案:B解析:B)树形、网形、环形C)顺序、选择、循环D)主程序、子程序、函数答案:C解析:7.[单选题]以下不是无限循环的语句为（）。
A)for(y=0,x=1;x>++y;x=i++) i=x;B)for(;;x++=i);C)while(1){x++;}D)for(i=10;;i--) sum+=i;答案:A解析:8.[单选题]当程序中执行了 SELECT... FOR UPDATE ，以下描述正确的是（ ）。
A)即使没有数据被改动执行，也需要COMMIT 或 ROLLBACK 结束事务。
B)如果有数据改动， COMMIT 或 ROLLBACK 结束事务。
gorse解析 -回复
gorse解析-回复[gorse解析]，以中括号内的内容为主题，写一篇1500-2000字文章，一步一步回答标题：了解gorse推荐引擎：使用与技术原理解析引言：在互联网时代，推荐引擎扮演着越来越重要的角色。
它们可以帮助用户发现感兴趣的内容和产品，提高用户体验和获取更多销售机会。
gorse是一种新兴的推荐引擎，今天我们将逐步了解它的概念、使用和技术原理。
第一部分：介绍gorse推荐引擎1.什么是gorse？- gorse是一个高性能的协同过滤推荐引擎，旨在为不同业务场景提供个性化推荐服务。
2.为什么选择gorse？- gorse具有高扩展性、高性能和高稳定性。
它通过机器学习算法和大数据处理能力来生成精确的个性化推荐结果。
3.gorse主要用途有哪些？- gorse可以用于电子商务网站、音乐和视频流媒体平台、社交媒体应用和新闻阅读等应用场景。
第二部分：使用gorse推荐引擎1.安装gorse- gorse是一个开源项目，可以通过下载源代码或使用命令行工具进行安装。
2.配置gorse- 配置文件中包含数据库连接、算法参数和推荐结果展示等选项。
根据具体需求进行修改。
3.导入数据- 数据是推荐引擎的基础，可以通过批量导入或实时导入的方式将数据导入gorse的数据库中。
4.训练模型- gorse支持多种机器学习算法，如协同过滤、矩阵分解等。
根据业务需求选择合适的算法进行模型训练。
5.生成推荐结果- 在用户发起请求后，gorse会根据用户的喜好和历史数据生成个性化的推荐结果。
6.展示推荐结果- 推荐结果可以通过网页、移动应用或API接口等形式展示给用户。
第三部分：gorse推荐引擎的技术原理1.协同过滤算法- 协同过滤是一种根据用户行为数据进行推荐的算法。
它分为基于用户和基于项目的两种方法。
2.矩阵分解- 矩阵分解是一种常见的协同过滤算法，它将用户和项目表示为矩阵，并通过矩阵运算来预测用户对项目的评分。
3.机器学习模型- gorse支持使用机器学习模型进行推荐。
maxsurge最佳实践
MaxSurge是一款数据仓库工具，用于进行数据仓库的构建和管理。
以下是MaxSurge的最佳实践：定义业务需求和目标：在开始使用MaxSurge之前，首先需要明确业务需求和目标。
确定需要管理的数据范围和类型，以及希望通过数据仓库实现的分析需求。
确定数据源和数据质量：MaxSurge可以从多种数据源中获取数据，包括关系型数据库、NoSQL数据库、API等。
确保了解这些数据源的结构、质量和可靠性，并根据需要进行数据清洗和转换。
设计数据模型：根据业务需求和目标，设计高效、易于理解的数据模型。
使用MaxSurge的建模工具，创建星型模型或雪花型模型，以满足查询和分析需求。
优化性能：MaxSurge支持多种性能优化技术，如分区、过滤器、索引等。
根据查询需求和数据量，合理使用这些技术可以提高查询速度和系统性能。
安全性：MaxSurge提供了强大的安全性功能，可以控制对数据仓库的访问权限。
根据用户角色和需求，设置适当的权限级别，确保数据的安全性和完整性。
监控和维护：使用MaxSurge提供的监控工具，实时监控数据仓库的性能、可用性和数据质量。
定期进行数据备份和版本控制，以确保数据仓库的安全性和可靠性。
文档化：为数据仓库创建详细的文档，包括数据模型、表结构、索引、安全策略等。
这将有助于团队成员理解和使用数据仓库，并方便后续的维护和管理。
持续学习和改进：随着业务需求的变化和技术的不断发展，持续学习和改进是必不可少的。
利用MaxSurge提供的社区和支持资源，不断学习新的技术和最佳实践，并根据实际情况进行调整和优化。
通过遵循这些最佳实践，可以更好地利用MaxSurge构建和管理高效、可靠的数据仓库，满足业务需求并提升分析能力。
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A distribuiBd datsbaso.
1. Concepts of Distributed Programming Architecture. 2. Application Programming Model.
vs. Machines are assigned different tasks and
responsibilities in a cluster. They depend on each other as client to server.
Common Architecture (3)
Inter-process Co-ordination vs. Database Centric
- data is the same across replications
• Availability
- ability to access the cluster even if a node in the cluster goes down
• Partition Tolerance
cluster continues to function even if there is a "partition" (communications break) between nodes
Storage Types
• Document: Jackrabbit, MongoDb, ArangoDb, CouchBase, CouchDb • Columns: Hbase, Cassandra • Key-Values: Riak, MemCacheDb
CAP Theorem
• Consistency
CAP Theorem
A distributed system can not satisfy all three. ・CA
- data is consistent between all nodes but may become out of sync if there is partition in cluster.
Common Architecture (2)
Peer-to-Peer vs. Client-to-Server
No special machine or machines that provide a service or manage the network resources. Instead all responsibilities are uniformly divided among all machines, known as peers.
Method of communicating and coordinating work among concurrent processes on different machines.
vs. Enable distributed computing to be done without any form of direct inter-process communication, by utilizing a shared database
Space Based (virtual single address space)
refers to an infrastructure that creates the illusion (virtualization) of one single address-space. Data are transparently replicated according to application needs. Decoupling in time, space and reference is achieved.
・CP - data is consistent between all nodes, and maintains partition tolerance by becoming unavailable when a node goes down.
3. Detailed Comparison of a few NoSql opensource projects
Cassandra Hbase MongoDB MemCache
Common Architectures
Highly Coupled (clustered):
refers typically to a cluster of machines that closely work together, running a shared process in parallel. The task is subdivided in parts that are made individually by each one and then put back together to make the final result.