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Kubernetes是云原生非常核心的组件，也是大厂经常考察的内容，下面我就全面来详解Kubernetes架构

数据可以帮助企业做出更好的决策。不幸的是，大多数公司更擅长收集数据，而不是解读数据。他们声称拥有数据驱动的文化，但实际上他们严重依赖经验来做出判断。

云原生领域正在迅速发展，要求架构既具可扩展性又灵活。这些架构需要为分布式环境设计，拥抱微服务和容器化。为了满足这些需求，云原生架构模式提供了构建高效、弹性应用程序的可靠方法。

当前，很多公司正在利用数据目录来更好地组织和管理其数据资产，从而提高效率并增强竞争优势。 然而，在公司能够利用数据目录的优势之前，他们必须首先经历一个概念验证 (POC) 过程。数据目录 POC 可以帮助组织了解数据目录可以提供的价值，并引导他们走上成功之路。

根据 Gartner 的数据，到 2025 年，80% 寻求扩展数字业务的组织将会失败，因为他们没有采用现代数据和分析治理方法。

Thrift分布式通信是分布式架构的核心组件，也是大厂经常考察的内容，下面我就全面来详解Facebook开源的Thrift框架

随着每天都会出现不同的应用场景，数据管理者会相应地评估他们的架构设计。有些人坚持使用现代数据堆栈！有些人坚持使用开源解决方案来反抗现代数据堆栈的宣传者，有些人只是尝试解决问题。

您遇到过以下情况吗？ 高管或高层领导在一次重要会议上发现，业务关键仪表板没有更新 产品经理（数据消费者）通知数据分析团队（数据生产者），数据集市在过去n天内没有更新 软件工程团队更改了生产数据库模式，却忘记通知数据工程团队更新消费者事件 如果您的答案是肯定的，或者您有类似的离奇故事，那么让我们开始吧。

数据的价值在于它能够在日益数据驱动的世界中为组织提供洞察力、情报和竞争优势。通过有效利用数据，组织可以推动增长、改善运营并做出更明智的决策以实现其业务目标。

在部署的过程中遇到了很多坑，遇到一个解决一个，希望大家在以后遇到类似问题时，能根据本文档缩短排查问题的时间。

大多数数据产品的定义都将其与数据资产混为一谈。使数据资产成为数据产品的主要因素是它所处的位置：数据市场。 如果说我们的行业有一件事擅长的话，那就是为现有的东西编造新的术语。最新的是“数据产品”。如今，许多人用这个词来描述数据资产：数据集、SQL查询、仪表板、报告、ML模型或数据组件。但这些类型的资产已经存在了几十年。那么，为什么要改名呢？

我们将数据视为资产、产品或服务，那么每种模式似乎都有共同的优点和缺点。 从四种角色的视角，看看我们是否能够掌握其中哪一种是处理数据的最佳方式。 这些角色包括： 从组织所有者的角度来看，执行领导 数据所有者，对数据拥有名义上的所有权 数据团队，从数据工作的角度来看，向其提供数据 消费者，将使用数据 让我们以公司汽车的主题为例来比较数据用例。

单点登录(SSO)是大型架构必备技能，也是大厂重点考察对象，下面我就全面来详解单点登录

系统集成，即ShardingSphere 和 Spring 框架的集成。 ShardingSphere实现两种系统集成机制： 命名空间（namespace），扩展 Spring Schema 来实现与 Spring 框架集成 编写自定义 starter 组件完成与 Spring Boot 集成

高可用架构对于大型网站非常重要，也是大厂重点考察的内容，下面详解8大主流的高可用架构解决方案

主数据管理(MDM)是确保跨组织数据一致、可靠的支柱，为关键业务实体（例如客户和产品等）建立单一事实来源。然而，传统的MDM系统在适应快速发展的过程中面临着挑战。以新数据源和动态业务需求为特征的数据格局。 为了应对这些挑战，本文提出了一种由AI/ML技术和数据湖架构提供支持的前瞻性MDM方法。通过利用这些技术，组织可以克服传统MDM系统的局限性，并在管理主数据方面实现更高的适应性和准确性。

云原生是技术的未来大趋势，也是架构必备技能，而且大厂也重点考察，下面我就全面来详解云原生技术

在这篇文章中，我想从企业架构的角度分享一些关于数据驱动策略的思考。我希望它能帮助 IT 人员和业务人员从不同的角度看待这个主题，并为解决该领域当前的业务挑战提供清晰的思路。

写这篇文章的初衷，是想在团队内做一次Java日志的分享，因为日常在与其他同学合作时，经常发现不合理的日志配置以及五花八门的日志记录方式。但在准备分享、补充细节的过程中，我又进一步发现目前日志相关的文章，都只是专注于某一个方面，或者讲历史和原理，或者解决包冲突，却都没有把整个Java日志知识串联起来。最终这篇文章超越了之前的定位，越写越丰富，为了让大家看得不累，我的文章将以系列的形式展示。

1、成长的第一步就是模仿； 2、把开发者当用户，以用户的体验为先。