一、前言如何构建主题域模型原则是构建企业级数据仓库重要的议题，最好的路径就是参照成熟的体系。IBM金融数据模型数据存储模型FSDM，是金融行业应用极为广泛的数据模型，可以作为我们构建企业级数据仓库主题域模型划分的重要依据。本文就IBM FSDM主题域模型进行初步的介绍。二、模型结构三、标准定义关系人IP银行的业务开展过程中的相关各方，个人、机构、柜员。。合约AR...

Knative 社区中提供了丰富的事件源接入，包括 Kafka、Github，也支持接入消息云产品的一些事件，比如 MNS、RocketMQ 等。如上图所示，接入事件源之后，可以通过 Broker-Trigger 模型请求相应的服务。这些服务包括一些具体场景，比如从源码构建镜像、自动化镜像发布、AI 音视频处理、定时任务等。所有的事件都需要这样的事件源来拉取，然后下发到 Eventing 整个事件

我们都知道，进行数据分析工作的时候会用到很多的工具，比如说数据湖和数据仓库，不过这两者之间的差异和区别，可能会让人困惑。那么大家知道不知道数据湖和数据仓库的区别是什么呢？下面我们就给大家介绍一下数据湖和数据库的相关知识。1 什么是数据湖数据湖就是一个集中存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据。1）数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据，这是没有大小限制。数据湖的开发主要是为了处理大数据量，擅

从今天这一篇开始，我们开始落地篇，从此会进入大量的技术细节，学了落地篇，基本可以回去编码落地了。其实我们在很多的技术大会上，看到的都是分层架构图，就像上一节我们分的六个层次一样，这容易给希望落地云原生的企业造成误解，因为大部分公司的云原生体系的建设都不是按层次来建设的，不会IaaS完全建设完毕，再建设PaaS，一定是根据业务的演进，交替迭代出来的。一定是业务遇到问题了，需要底层的技术，底层技术提升

要做好整个企业的云原生体系建设，需要有个总体的视角，不谋全局者，不足以谋一域。我们将企业的架构进行全方面的梳理，并给出云原生体系建设总图，这个图当然不是一蹴而就就能建设完毕的，而是根据业务需求不断迭代演进出来的，但是我们要知道目标在哪里。1、企业架构的五个方面企业架构不仅仅是技术问题，还有流程问题和组织问题，总得来说分为五个方面，业务架构、技术架构、数据架构、研发流程和组织架构。第一个是业务架构，

现在各种新名词层出不穷，顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台； 平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习，知识图谱；技术层面的有数据仓库、数据集市、大数据平台、数据湖、数据中台、业务中台、技术中台等等，总之是你方唱罢他登场，各种概念满天飞。在数据技术方面，随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到

“工业4.0”数字化是“工业3.0”信息化的自然延伸。“工业4.0”（互联网、数字化）的核心包括：·打通各自独立的系统、消除信息孤岛·实现“单-人-机-财”协同，形成有机整体·由生产的物理驱动（资源驱动）和管理的流程驱动变为数据驱动·员工和设备从接受指令到自适应、自学习·管理体系扁平化，体现在层级减少、管理职能平台化

前言在微服务架构中，由于系统和服务的细分，导致系统结构变得非常复杂， 为了跨平台，为了统一集中管理api，同时为了不暴露后置服务。甚至有时候需要对请求进行一些安全、负载均衡、限流、熔断、灰度等中间操作，基于此类种种的客观需求一个类似综合前置的系统就产生了，这就是API网关（API Gateway）。API网关作为分散在各个业务系统微服务的API聚合点和统一接入点，外部请求通过访问这个接入点...

导读：小程序的开发不可避免的会面临跨平台开发的问题。各小程序平台有哪些特点？如何处理各平台的差异？本文分享淘票票在跨平台开发上的经验总结，包含了技术演进及差异控制策略，希望能帮助同学们提前避坑。在 2019 年，阿里巴巴文娱的淘票票几乎涉足了当时市面上所有的小程序，其中在不少平台上，我们是阿里第一批吃螃蟹的技术团队。回顾过往，我们做过很多尝试，也踩过很多坑。我们特别整理了支付宝小程序、百度小程序、

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