初步結論： 壓縮質量越高，需要的耗時越大。
高質量壓縮下，壓縮耗時比較重，建議採用隊列把錄音和壓縮操作分離。
【10月新功能發佈】 1、MaxCompute 支持 sort by 不帶 distribute by MaxCompute 支持 sort by 不帶 distribute by，提供數據重排的解決方案，提高SQL執行的過濾性能。 適用客
隨着近幾年數據湖概念的興起，業界對於數據倉庫和數據湖的對比甚至爭論就一直不斷。有人說數據湖是下一代大數據平臺，各大雲廠商也在紛紛的提出自己的數據湖解決方案，一些雲數倉產品也增加了和數據湖聯動的特性。但是數據倉庫和數據湖的區別到底是什麼，是技
背景與動機 計算存儲分離下的剛需 計算存儲分離是雲原生的重要特徵。通常來講，計算是CPU密集型，存儲是IO密集型，他們對於硬件配置的需求是不同的。在傳統計算存儲混合的架構中，爲了兼顧計算和存儲，CPU和存儲設備都不能太差，因此犧牲了靈活性，
什麼是CDC Change Data Capture(CDC)用來跟蹤捕獲數據源的數據變化，並將這些變化同步到目標存儲(如數據湖或數據倉庫)，用於數據備份或後續分析，同步過程可以是分鐘/小時/天等粒度，也可以是實時同步。CDC方案分爲侵入式
雲原生背景介紹與思考 圖一是基於ECS底座的EMR架構，這是一套非常完整的開源大數據生態，也是近10年來每個數字化企業必不可少的開源大數據解決方案。主要分爲以下幾層： ECS物理資源層，也就是Iaas層 數據接入層，例如實時的Kafka，
數據湖已經逐步走到了精細化的管理，這意味着原始的計算引擎直接讀寫存儲的方式應當逐步演變爲使用標準方式讀寫數據湖存儲。然而“標準方式”實際上並無業界標準，與具體的計算引擎深度綁定，因此，支持計算引擎的豐富程度也就成了衡量數據湖的一個準則。 阿
在開源大數據領域，存儲/計算分離已經成爲共識和標準做法，數據湖架構成爲大數據平臺的首要選擇。基於這一範式，大數據架構師需要考慮三件事情： 第一，選擇什麼樣的存儲系統做數據湖(湖存儲)？ 第二，計算和存儲分離後，出現了性能瓶頸，計算如何
背景 雲原生已經成爲業內雲服務的一個趨勢。在雲原生上支持異構計算，這個功能在標準的Docker上已經可以很好的支持了。爲了進一步提高GPU的利用率、避免算力浪費，需要在單個GPU上可以運行多個容器，並且在多個容器間隔離GPU應用，這在標準的
作者：山獵 愛學習教育集團的前身爲高思教育，成立於2009年，以中小學課外培訓起家，曾經的定位是K12培訓機構；2014年，愛學習教育集團發力B端市場，目前在2B領域獲得了全國各地辦學機構的廣泛認可，由K12培訓機構升級爲K12教育供給
mPaaS 是源自於支付寶的移動開發平臺，爲移動開發、測試、運營及運維提供雲到端的一站式解決方案。產品能力全面覆蓋「跨端開發框架、研發協同、數字化運營、智能營銷、後端連接」等場景，目前已服務 12306、上海地鐵、廣發銀行、華夏銀行、C
日前，國際知名諮詢機構 Gartner 發佈了最新雲廠商產品評估報告，作爲亞洲唯一入選的雲廠商，阿里雲在計算大類中，以 92.3% 的高得分率拿下全球第一，並且刷新了該項目的歷史最佳成績。本次報告，Gartner 更多關注雲原生領域，比
雲棲號資訊：【點擊查看更多行業資訊】在這裏您可以找到不同行業的第一手的上雲資訊，還在等什麼，快來！ 之前本人在找工作面試時在Redis相關問題上可栽了跟頭。在面試前按常規套路準備了一下，比如 Redis 的常用5種數據結構，Redis持久化
雲棲號資訊：【點擊查看更多行業資訊】在這裏您可以找到不同行業的第一手的上雲資訊，還在等什麼，快來！ 本文從操作系統原理出髮結合代碼實踐講解了以下內容： 什麼是進程，線程和協程？ 它們之間的關係是什麼？ 爲什麼說Python中的多線程是僞
雲棲號資訊：【點擊查看更多行業資訊】在這裏您可以找到不同行業的第一手的上雲資訊，還在等什麼，快來！ 消費者對於改進其便利性、安全性和用戶體驗的進步有着無法滿足的胃口。我們看到，人機界面(human-machine interface，HMI
雲棲號資訊：【點擊查看更多行業資訊】在這裏您可以找到不同行業的第一手的上雲資訊，還在等什麼，快來！ 最近幾個月，遠程辦公幾乎席捲了每個組織。鑑於冠狀病毒大流行病尚未結束，很顯然，那些讓員工在家辦公的企業現在需要採取長期措施。甚至在限制解除並
