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  1. 互联网时代的软件革命-SaaS架构设计

  2. 目录 第1篇 SaaS商业模式 第1章 SaaS的前世今生 2 1.1 什么是SaaS 3 1.1.1 SaaS的产生 3 1.1.2 SaaS基本概念 6 1.1.3 SaaS与ASP的异同 8 1.2 SaaS软件的优势 9 1.2.1 给用户的优势 10 1.2.2 给软件商的优势 14 1.3 SaaS的缺点及解决办法 16 1.3.1 依赖互联网 16 1.3.2 数据安全性 17 1.3.3 数据保密性 19 1.4 SaaS成功案例 20 1.4.1 Salesforce.com

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-01
    • 文件大小：40mb
    • 提供者：zhfto

  1. 2013年中国数据库大会PPT第一部分

  2. 第一部分包含： 1.大数据革命.pdf 2.MPP NewSQL 数据库集群支撑企业超大规模数据仓库案例介绍.pdf 3.Big Data in Action – 企业如何运用微软 Big Data 的技术具体规划并落实运行.pdf 4.小米hadoop/hbase微实践.pdf 5.HBase近期的发展及实践.pdf 6.简单诉求下的大数据解决之道.pdf 7.基于Hadoop的携程集中式日志及其周边生态系统介绍.pdf 8.百度的下一代离线存储计算系统.pdf 9.主流开源NoSQL及分布

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-02
    • 文件大小：47mb
    • 提供者：jfzlnyf

  1. 互联网时代的软件革命-SaaS架构设计

  2. 目录 第1篇 SaaS商业模式 第1章 SaaS的前世今生 2 1.1 什么是SaaS 3 1.1.1 SaaS的产生 3 1.1.2 SaaS基本概念 6 1.1.3 SaaS与ASP的异同 8 1.2 SaaS软件的优势 9 1.2.1 给用户的优势 10 1.2.2 给软件商的优势 14 1.3 SaaS的缺点及解决办法 16 1.3.1 依赖互联网 16 1.3.2 数据安全性 17 1.3.3 数据保密性 19 1.4 SaaS成功案例 20 1.4.1 Salesforce.com

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-12-26
    • 文件大小：40mb
    • 提供者：szluozj

  1. SaaS架构设计——互联网时代的软件革命

  2. 目录 第1篇 SaaS商业模式 第1章 SaaS的前世今生 2 1.1 什么是SaaS 3 1.1.1 SaaS的产生 3 1.1.2 SaaS基本概念 6 1.1.3 SaaS与ASP的异同 8 1.2 SaaS软件的优势 9 1.2.1 给用户的优势 10 1.2.2 给软件商的优势 14 1.3 SaaS的缺点及解决办法 16 1.3.1 依赖互联网 16 1.3.2 数据安全性 17 1.3.3 数据保密性 19 1.4 SaaS成功案例 20 1.4.1 Salesforce.com

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-01-12
    • 文件大小：40mb
    • 提供者：y345996249

  1. centos7.5分布式平台搭建.docx

  2. 产品名字 版本 centos 7.5 kubernetes 1.13 docker 18.09.5 JDK 1.8_131 SSH 7.4 etcd 3.3.10(API version:2) flannel 0.10.0 TOMCAT 8 Mysql 5.6 Ambari 2.7 HDP 3.0 ElasticSearch 6.5.1 Kibana 6.5.1 Logstash 6.5.1 Neo4j 3.4 esxi 6.5 MAVEN 3.6 ElasticSearch 6.5.1 Ki

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2019-08-26
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：juzhong0521

  1. 19-HBase优化

  2. HBase优化思维导图，便捷整理思路，protobuffer、书写.proto文件、编译 .proto 文件、MapReduce整合、HBase优化设计：1、表设计、2、写表操作、3、读表操作

  3. 所属分类：Hbase

  1. Kylin在贝壳的性能挑战和HBase优化实践

  2. Kylin从2017年开始作为贝壳公司级OLAP引擎对外提供服务，目前有100多台Kylin实例；有800多个Cube；有300多T的单副本存储；在贝壳Kylin有两套HBase集群，30多个节点，Kylin每天的查询量最高2000+万。我们负责Kylin同事张如松在2018年KylinMeetup上分享过Kylin在贝壳的实践，当时每天最高请求量是100多万，两年的时间里请求量增加了19倍；我们对用户的查询响应时间承诺是3秒内的查询占比要达到99.7%，我们最高是达到了99.8%。在每天200

  3. 所属分类：其它