玉樹(shù)縣政務(wù)政務(wù)OA系統(tǒng)：八道江政務(wù)政務(wù)OA系統(tǒng)中走好信創(chuàng)落地“最后一公里”統(tǒng)的審批模式僅僅在跑部門找審批人上就花去了許多時(shí)間，何況還有等待審核的時(shí)間，如果再碰上審批人出差外出，那么這項(xiàng)審批估計(jì)就涌現(xiàn)。這些都會(huì)帶來(lái)較高的復(fù)雜度，同時(shí)我們也看到國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展活躍、廠商產(chǎn)品能力參差不齊，用戶在選型、研發(fā)、遷移、使用上面臨諸多痛點(diǎn)。特別是在整體改造的最后階段，涉及將系統(tǒng)從原有技術(shù)棧遷移到新技術(shù)棧，這其中蘊(yùn)含了較多工作及風(fēng)險(xiǎn)。本文嘗試從信創(chuàng)改造角度出發(fā)，重點(diǎn)談在改造中往往處于最后改造的數(shù)據(jù)庫(kù)部分，即所謂信創(chuàng)改造“最后一公里”所面臨的痛點(diǎn)問(wèn)題及可能解決思路。 1. 信創(chuàng)改造階段劃分 在企業(yè)的信創(chuàng)改造過(guò)程，我大致將其劃分為四個(gè)階段。 ? 架


大數(shù)據(jù)新機(jī)遇，教育系統(tǒng)將建設(shè)完整安全體系:

隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大，web應(yīng)用承載的業(yè)務(wù)系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜，web系統(tǒng)也受到越來(lái)越多的攻擊和威脅。 楊總以大數(shù)據(jù)下的網(wǎng)絡(luò)威脅為切入點(diǎn)，深入解讀了當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)下教育行業(yè)內(nèi)各級(jí)考試院、高校等應(yīng)如何建立健全的安全監(jiān)測(cè)和防御體系，從而實(shí)現(xiàn)教育行業(yè)良好有序的網(wǎng)絡(luò)安全云運(yùn)營(yíng)。? ，把握業(yè)務(wù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)、流量等特征，從而實(shí)現(xiàn)在發(fā)生安全威脅時(shí)快速的判斷和防護(hù)。 , 7*24不間斷安全服務(wù)及實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，建立監(jiān)測(cè)防護(hù)一體化架構(gòu)，形成“檢測(cè)-防護(hù)-分析”完整的安全大數(shù)據(jù)中心，為教育系統(tǒng)安全保駕護(hù)航。? 玄武盾行業(yè)云防御中心

使用seata徹底解決spring cloud中的分布式事務(wù)問(wèn)題！:

seata簡(jiǎn)介 seata 是一款開(kāi)源的分布式事務(wù)解決方案，致力于提供高性能和簡(jiǎn)單易用的分布式事務(wù)服務(wù)。 seata原理和設(shè)計(jì) 定義一個(gè)分布式事務(wù) 我們可以把一個(gè)分布式事務(wù)理解成一個(gè)包含了若干分支事務(wù)的全局事務(wù)，全局事務(wù)的職責(zé)是協(xié)調(diào)其下管轄的分支事務(wù)達(dá)成一致，要么一起成功提交，要么一起失敗回滾。 一個(gè)典型的分布式事務(wù)過(guò)程 tm 向 tc 申請(qǐng)開(kāi)啟一個(gè)全局事務(wù)，全局事務(wù)創(chuàng)建成功并生成一個(gè)全局唯一的 xid； xid 在微服務(wù)調(diào)用鏈路的上下文中傳播； rm 向 tc 注冊(cè)分支事務(wù)，將其納入 xid 對(duì)應(yīng)全局事務(wù)的管轄 ； tm 向 tc 發(fā)起針對(duì) xid 的全局提交或回滾決議； tc 調(diào)度 xid 下管轄的全部分支事務(wù)完成提交或回滾請(qǐng)求。

網(wǎng)絡(luò)安全重大事件判定指南:

網(wǎng)絡(luò)安全重大事件判定指南：1、關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施整體中斷30分鐘或主要功能故障2小時(shí)以上；2、關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施核心設(shè)備已被滲透控制或惡意程序在設(shè)施內(nèi)部大范圍傳播或設(shè)施內(nèi)部數(shù)據(jù)批量泄露；3、影響單個(gè)地市級(jí)行政區(qū) 30%以上人口的工作、生活；4、影響10萬(wàn)人以上用水、用電、用氣、用油、取暖或交通出行；5、泄露5萬(wàn)人以上個(gè)人敏感信息；6、造成5000萬(wàn)元以上直接經(jīng)濟(jì)損失；7、黨政機(jī)關(guān)門戶網(wǎng)站、重點(diǎn)新聞網(wǎng)站、大型網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)被攻擊篡改 以下情況之一，可認(rèn)定為是“大范圍傳播”：（1）在主頁(yè)上出現(xiàn)并持續(xù)1小時(shí)以上或在其他頁(yè)面出現(xiàn)并持續(xù)10小時(shí)以上；（2）通過(guò)社交平臺(tái)轉(zhuǎn)發(fā)1萬(wàn)次以上；（3）瀏覽人數(shù)超過(guò)10萬(wàn)人；（4）省級(jí)以上網(wǎng)信部門、公安部門認(rèn)定為是 同時(shí)我們也可以通過(guò)這個(gè)判定標(biāo)準(zhǔn)，可以推定：1、涉及到用水、用電、用氣、用油、取暖或交通出行等相關(guān)系統(tǒng)的，地級(jí)市乃至區(qū)縣級(jí)的相應(yīng)系統(tǒng)都可以定為三級(jí)及以上，因?yàn)榻^大多數(shù)區(qū)縣人口數(shù)都在10萬(wàn)人以上；2、系統(tǒng)中存有 5萬(wàn)人以上個(gè)人敏感信息的可定為三級(jí)及以上；3、地市級(jí)以上黨政機(jī)關(guān)門戶網(wǎng)站、重點(diǎn)新聞網(wǎng)站或大型網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)可定為三級(jí)及以上。

騰訊“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)·黑龍江篇（2015年第一期）:

發(fā)展乃至受其影響的傳統(tǒng)行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r及趨勢(shì)，騰訊“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)以騰訊公司社交及游戲產(chǎn)品在移動(dòng)終端的全樣本數(shù)據(jù)為支撐，對(duì)使用頻次、消息數(shù)量、在線時(shí)間、支付頻次、娛樂(lè)時(shí)長(zhǎng)等近二十個(gè)維度數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合賦權(quán)，描繪出中國(guó)31個(gè)省自治區(qū)直轄市及 騰訊“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)第一期對(duì)2014年下半年各省自治區(qū)直轄市及城市全樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算，反映出截至2015年1月1日的移動(dòng)終端“互聯(lián)網(wǎng)+”活躍度?！　?全國(guó)范圍內(nèi)31個(gè)省自治區(qū)直轄市及351個(gè)城市的詳細(xì)分析報(bào)告可參見(jiàn)騰訊研究院日前發(fā)布的《騰訊“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)（2015年第一期）》。 騰訊研究院日前發(fā)布的“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)結(jié)果顯示，黑龍江省以5.97的指數(shù)值位居全國(guó)31個(gè)省自治區(qū)直轄市的第18位，并在全國(guó)“互聯(lián)網(wǎng)+”六大梯級(jí)中位處第4級(jí)，“互聯(lián)網(wǎng)+”發(fā)展處于全國(guó)中游偏下水平，整體發(fā)展稍顯滯后 大興安嶺、伊春、佳木斯“互聯(lián)網(wǎng)+”發(fā)展排名則分別超過(guò)人均gdp排名80名及以上，其中大興安嶺地區(qū)的排名差更是高達(dá)139名！從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，仍有巨大的投資潛力，值得投資者及政策制定者們關(guān)注。

玉樹(shù)縣政務(wù)政務(wù)OA系統(tǒng)：八道江政務(wù)政務(wù)OA系統(tǒng)中走好信創(chuàng)落地“最后一公里”

不僅是耽誤了工作進(jìn)度，嚴(yán)重的可能還會(huì)影響企業(yè)效益。但是有了政務(wù)OA系統(tǒng)，情況就大不一樣了，它打破了部門間的空間限制，讓空間實(shí)現(xiàn)無(wú)縫對(duì)接。無(wú)形之中提高了審批效率，也進(jìn)一步提高了企業(yè)辦公效率。在政務(wù)OA系統(tǒng)里，只需要在電腦一端發(fā)起申請(qǐng)，不再需要去各個(gè)部門進(jìn)行審批請(qǐng)求，就能實(shí)現(xiàn)不同部門的審核步驟，如果對(duì)方擱置了處理，我們還能進(jìn)行催辦操作，真正完全實(shí)現(xiàn)了流程審批快速化。在政務(wù)OA系統(tǒng)里，我們還可以實(shí)時(shí)查詢自己審批申請(qǐng)的進(jìn)度，是到達(dá)哪一個(gè)審核人了，審核結(jié)果是什么，都能一一查詢得到。正所謂秀才不出門，也能知道天下事。隨著近些年來(lái)內(nèi)外部形勢(shì)的劇烈變化及企業(yè)自身發(fā)展訴求，國(guó)內(nèi)企業(yè)愈發(fā)重視基礎(chǔ)軟件的自主可控。特別是對(duì)于某些涉及國(guó)計(jì)民生的重點(diǎn)行業(yè)，監(jiān)管層面也提出了非常明確的指導(dǎo)意見(jiàn)，在指定時(shí)間內(nèi)完成技術(shù)改造。作為核心技術(shù)軟件之一，數(shù)據(jù)庫(kù)在其中無(wú)疑扮演著重要的角色，且具有非常高的復(fù)雜性。一方面是作為基礎(chǔ)軟件之一，數(shù)據(jù)庫(kù)自身復(fù)雜度就比較高；另一方面近些年數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展迅猛，以分布式、多模、htap為代表新型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)不斷涌現(xiàn)。這些都會(huì)帶來(lái)較高的復(fù)雜度，同時(shí)我們也看到國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展活躍、廠商產(chǎn)品能力參差不齊，用戶在選型、研發(fā)、遷移、使用上面臨諸多痛點(diǎn)。特別是在整體改造的最后階段，涉及將系統(tǒng)從原有技術(shù)棧遷移到新技術(shù)棧，這其中蘊(yùn)含了較多工作及風(fēng)險(xiǎn)。本文嘗試從信創(chuàng)改造角度出發(fā)，重點(diǎn)談在改造中往往處于最后改造的數(shù)據(jù)庫(kù)部分，即所謂信創(chuàng)改造“最后一公里”所面臨的痛點(diǎn)問(wèn)題及可能解決思路。 1. 信創(chuàng)改造階段劃分 在企業(yè)的信創(chuàng)改造過(guò)程，我大致將其劃分為四個(gè)階段。 ? 架構(gòu)選型階段 這一階段完成信創(chuàng)技術(shù)棧的選型問(wèn)題。當(dāng)然這部分需要考慮的因素是比較多的，我在之前的文章中也提到過(guò)關(guān)于選型的諸多難點(diǎn)。 ? 研發(fā)測(cè)試階段 這一階段完成業(yè)務(wù)系統(tǒng)針對(duì)信創(chuàng)技術(shù)棧的改造及測(cè)試。這其中涉及到較大的成本（人力、時(shí)間）的投入。 ? 系統(tǒng)驗(yàn)證階段 這一階段完成業(yè)務(wù)系統(tǒng)改造后，需針對(duì)新平臺(tái)的功能、穩(wěn)定性、可用性等方面進(jìn)行驗(yàn)證。一般為保證真實(shí)性，可通過(guò)業(yè)務(wù)并行方式進(jìn)行。 ? 系統(tǒng)上線階段 這一階段是在系統(tǒng)已經(jīng)得到充分驗(yàn)證后，將業(yè)務(wù)系統(tǒng)從原技術(shù)棧完全遷移到新技術(shù)棧。此階段需重點(diǎn)解決遷移及出現(xiàn)問(wèn)題的保障維護(hù)方面。 2. 階段：架構(gòu)選型 ? 信創(chuàng)技術(shù)棧分散 信創(chuàng)技術(shù)棧分散，尚未形成選型標(biāo)準(zhǔn)，用戶選型困難。在生態(tài)兼容性上，有兼容mysql、pg、oracle、自有標(biāo)準(zhǔn)等多種形式。架構(gòu)上包括單機(jī)、集中式、分布式等多種，包括以newsql為代表的產(chǎn)品受到關(guān)注。在部署平臺(tái)上，包括私有部署及云端部署（含私有云帶底座、公有云）等多種形式。 解決思路 解決上述問(wèn)題的思路是用戶在選型時(shí)，盡量采用“生態(tài)兼容”而非簡(jiǎn)單的選擇產(chǎn)品，同時(shí)針對(duì)選擇多產(chǎn)品問(wèn)題，需形成標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理能力。針對(duì)前者，推薦的方式是形成企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)訪問(wèn)層；針對(duì)后者，則需形成數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理層。 數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)標(biāo)準(zhǔn)層 首先需統(tǒng)一企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)，明確采用如mysql、pg等為代表的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)生態(tài)。針對(duì)同生態(tài)產(chǎn)品間（如mysql生態(tài)的tdsql、goldendb、tidb等），提供標(biāo)準(zhǔn)能力兼容支持；針對(duì)異構(gòu)生態(tài)產(chǎn)品間（如oracle、db2）到mysql或pg生態(tài)，提供等價(jià)改寫、異常處理（當(dāng)然前提是收斂異構(gòu)間數(shù)據(jù)庫(kù)差異，規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)寫法）。 其次需統(tǒng)一企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫(kù)協(xié)議，可通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的mysql或pg協(xié)議，訪問(wèn)多種異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)。例如通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)mysql協(xié)議接入，底層可對(duì)接不同數(shù)據(jù)源（如oracle、db2）。當(dāng)前執(zhí)行的語(yǔ)法為目標(biāo)數(shù)據(jù)源。這種統(tǒng)一接入管理方式，對(duì)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)管理帶來(lái)極大便利。 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理層 面對(duì)企業(yè)內(nèi)部多數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品并存的情況，需從全局視角出發(fā)擬定數(shù)據(jù)管理策略。之前豎井式的管理方式，在現(xiàn)有碎片化現(xiàn)狀下將更加困難。可考慮建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理層，將常用的數(shù)據(jù)管理職能（如訪問(wèn)安全、數(shù)據(jù)加密）等統(tǒng)一處理。 ? 產(chǎn)品能力層次不齊 如之前所談，信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品能力層次不齊，不同產(chǎn)品間功能差異明顯，包括內(nèi)核層面、周邊生態(tài)層面及管理維護(hù)層面等多方面。這對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)，無(wú)法面對(duì)統(tǒng)一的服務(wù)界面會(huì)很困難。此外，在產(chǎn)品部署形態(tài)上，云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品成為很多企業(yè)的選擇。但在云產(chǎn)品選擇上，用戶的自主權(quán)較差，存在與原有方式的管理差異。 解決思路 數(shù)據(jù)庫(kù)增強(qiáng)能力 增強(qiáng)數(shù)據(jù)庫(kù)及周邊生態(tài)的能力，例如針對(duì)單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)短板，通過(guò)引入中間層解決分布式能力，在不改變底層技術(shù)棧的情況下，提升數(shù)據(jù)庫(kù)的上限能力。 云適配能力 云，為用戶帶來(lái)資源供給方式的變化，這會(huì)帶來(lái)收益；但同時(shí)也存在一些問(wèn)題。一方面來(lái)自于基礎(chǔ)底座變化帶來(lái)的管理體驗(yàn)的變化，一方面來(lái)自于云廠商綁定的問(wèn)題。用戶希望可通過(guò)一層能力屏蔽底層變化和管理方式的差異。 3. 階段：研發(fā)測(cè)試 ? 原系統(tǒng)遷移評(píng)估難 在實(shí)際工作中，經(jīng)常會(huì)面臨一類問(wèn)題就是舊有系統(tǒng)已無(wú)人了解或干脆是由第三方開(kāi)發(fā)的。如在存量業(yè)務(wù)的改造中，缺乏有效的手段去收集、進(jìn)而很難評(píng)估改造任務(wù)工作量。 解決思路 源系統(tǒng)評(píng)估工具 提供對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的評(píng)估工具，實(shí)現(xiàn)抓取數(shù)據(jù)庫(kù)的語(yǔ)句、負(fù)載，支持回放能力。針對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)特有的方言、函數(shù)等個(gè)性化需改造內(nèi)容，可生成報(bào)告方便工作量評(píng)估及改造工作。當(dāng)然如果沒(méi)有工具，通過(guò)調(diào)研表的方式也可以完善對(duì)之前情況的評(píng)估，公眾號(hào)之前寫過(guò)類似主題，可參考。 ? 遷移過(guò)程成本高 很多應(yīng)用系統(tǒng)，對(duì)原有技術(shù)棧依賴嚴(yán)重，之前大多采用oracle、db2為代表大型商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，應(yīng)用端對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)方言、庫(kù)內(nèi)計(jì)算（存儲(chǔ)過(guò)程、觸發(fā)器、函數(shù)等）、生態(tài)工具（sql優(yōu)化、數(shù)據(jù)集成、管控維護(hù)）等，都存在較重依賴。而新技術(shù)棧產(chǎn)品差異明顯，通過(guò)應(yīng)用研發(fā)改造也存在工作量極大的情況。大量基于商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)發(fā)邏輯，需改造遷移。一部分需改造適應(yīng)新架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)，一部分需考慮在異構(gòu)平臺(tái)（如大數(shù)據(jù)平臺(tái)、緩存平臺(tái)）或應(yīng)用層解決。部分改造內(nèi)容，不等價(jià)實(shí)現(xiàn)，提高了改造難度。 解決思路 輔助開(kāi)發(fā)平臺(tái) 為滿足在新技術(shù)棧下的開(kāi)發(fā)，需秉承在架構(gòu)選型階段談到的數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)標(biāo)準(zhǔn)層的理念，簡(jiǎn)化對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的使用。但對(duì)于重度依賴的原有系統(tǒng)，需提供一種方式可完成將舊邏輯向新邏輯的轉(zhuǎn)換，這點(diǎn)是比較難的，通常很難做到完全的等價(jià)轉(zhuǎn)換。目前有些工具已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)將復(fù)雜的庫(kù)內(nèi)計(jì)算（如存儲(chǔ)過(guò)程、觸發(fā)器等）轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)（如java），這一方式可大大加速這一過(guò)程。當(dāng)然，更為重要的還是將兩者的差異充分暴露給開(kāi)發(fā)者，讓大家有的放矢地去改造，明確知道潛在的工作量。更進(jìn)一步的，可提供一些諸如數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)管理、sql診斷優(yōu)化等工具，方便在改造過(guò)程中提高開(kāi)發(fā)效率。 提升兼容性的平臺(tái) 可通過(guò)兩種手段進(jìn)一步減少改造工作量，一方面是提升目標(biāo)平臺(tái)對(duì)源平臺(tái)的兼容性能力，一方面是通過(guò)中間層實(shí)現(xiàn)必要的改寫，自動(dòng)完成不兼容改造。針對(duì)第二方面的訴求，可以通過(guò)第三方平臺(tái)實(shí)現(xiàn)，它可兼容新舊平臺(tái)的語(yǔ)法，同時(shí)完成等價(jià)轉(zhuǎn)化。針對(duì)不能轉(zhuǎn)化的部分，給出異常提示。配合前面的改造改寫工具，完成內(nèi)容的修改，不斷收斂?jī)烧叩牟町悺?? 遷移結(jié)果評(píng)估難 對(duì)很多新架構(gòu)產(chǎn)品提供的兼容性能力存疑，僅通過(guò)語(yǔ)法層面的兼容或少量改造，很難保證語(yǔ)義上的一致性，這會(huì)造成未來(lái)上線的風(fēng)險(xiǎn)。缺乏有效的評(píng)測(cè)手段，針對(duì)應(yīng)用遷移前后的語(yǔ)義等價(jià)（數(shù)據(jù)一致性）及性能等能做到評(píng)估。 解決思路 遷移結(jié)果評(píng)估工具 針對(duì)遷移后的運(yùn)行狀態(tài)，可提供一種機(jī)制能驗(yàn)證運(yùn)行結(jié)果，包括但不限于對(duì)執(zhí)行結(jié)果一致性的檢查、運(yùn)行效率的檢查等等。通過(guò)這一能力，可有效降低系統(tǒng)上線后的風(fēng)險(xiǎn)。 4. 階段：系統(tǒng)驗(yàn)證 系統(tǒng)驗(yàn)證階段，是很多重要系統(tǒng)正式上線前必須經(jīng)歷的階段。通過(guò)這一方式，可以大幅降低可能的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，提高系統(tǒng)上線成功率。 ? 遷移風(fēng)險(xiǎn)高，無(wú)法回退 為了在驗(yàn)證階段，驗(yàn)證系統(tǒng)是否工作正常，一般需要開(kāi)發(fā)大量驗(yàn)證類的代碼。這部分工作主要是為了滿足系統(tǒng)支持新舊技術(shù)棧及必要的對(duì)比等工作，但這部分往往工作量巨大。如很多應(yīng)用常見(jiàn)的數(shù)據(jù)雙發(fā)邏輯，就是通過(guò)數(shù)據(jù)雙寫，同步驗(yàn)證兩邊執(zhí)行結(jié)果。為達(dá)到這一訴求，不得不在原有業(yè)務(wù)邏輯上開(kāi)發(fā)兩套適應(yīng)不同技術(shù)棧的代碼。 解決思路 數(shù)據(jù)雙寫平臺(tái) 提供基于中間層的輕量級(jí)實(shí)現(xiàn)，在應(yīng)用側(cè)無(wú)需改動(dòng)或少量改動(dòng)代碼，即可完成數(shù)據(jù)的雙發(fā)寫入，滿足數(shù)據(jù)同步寫入到異構(gòu)平臺(tái)中。為保證數(shù)據(jù)的一致性，還需提供必要的事務(wù)性保證，保證異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)間數(shù)據(jù)的一致性。但當(dāng)一方平臺(tái)出現(xiàn)異常時(shí)，應(yīng)可自動(dòng)退化，不影響另一套平臺(tái)正常使用。從前端業(yè)務(wù)可自動(dòng)感知這一變化，可自動(dòng)適應(yīng)這一過(guò)程，業(yè)務(wù)無(wú)感。但系統(tǒng)修復(fù)后，又可以手工添加回雙發(fā)狀態(tài)（需提供異常期間的數(shù)據(jù)補(bǔ)償能力）。這一思路的難點(diǎn)在于如何實(shí)現(xiàn)應(yīng)用代碼邏輯不變的情況下，支持寫入異構(gòu)庫(kù)。常見(jiàn)的思路是通過(guò)將于數(shù)據(jù)庫(kù)的交互語(yǔ)言-sql，從一種方言翻譯到另一種方言，當(dāng)然前提是語(yǔ)義等價(jià)。此時(shí)，就可以參考之前在架構(gòu)選型階段談到的-數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)標(biāo)準(zhǔn)層，收斂企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)，盡量簡(jiǎn)化、標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的使用，這也是對(duì)雙發(fā)驗(yàn)證階段可執(zhí)行對(duì)比的前提。 ? 遷移驗(yàn)證，無(wú)從下手 在驗(yàn)證階段還有一個(gè)比較難的地方在于如何驗(yàn)證，最好的驗(yàn)證方式是帶著真實(shí)流量的驗(yàn)證，但同時(shí)還需考慮風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。如果對(duì)業(yè)務(wù)訪問(wèn)做好精準(zhǔn)的控制，按需求進(jìn)行業(yè)務(wù)驗(yàn)證，且還需提供必要的退化能力保證安全。如常用的基于讀寫的分配、基于流量的分發(fā)（甚至基于業(yè)務(wù)特征的分發(fā)能力）。 解決思路 流量分發(fā)平臺(tái) 提供流量分發(fā)平臺(tái)，滿足在多平臺(tái)在線情況下，根據(jù)策略分配業(yè)務(wù)訪問(wèn)?？删珳?zhǔn)地控制其流向，如痛點(diǎn)中提到的讀寫流量、比例流量亦或是帶有業(yè)務(wù)特征的流量。可感知下方物理拓?fù)渥兓ㄉ踔潦钱悩?gòu)平臺(tái)間的變化），可對(duì)應(yīng)做流量重分發(fā)，不影響業(yè)務(wù)正常運(yùn)行。這樣對(duì)上層來(lái)說(shuō)，會(huì)帶來(lái)很大的靈活度，可根據(jù)需要隨時(shí)調(diào)整驗(yàn)證策略，降低驗(yàn)證期間的風(fēng)險(xiǎn)。 5. 階段：系統(tǒng)上線 ? 遷移窗口短，遷移困難 在系統(tǒng)上線階段，一個(gè)突出問(wèn)題是遷移窗口期的問(wèn)題，其普遍的上線窗口期很短。這就需要在較短的時(shí)間內(nèi)能夠完成數(shù)據(jù)庫(kù)間（一般是異構(gòu)）的數(shù)據(jù)的遷移工作，同時(shí)還需針對(duì)遷移后的數(shù)據(jù)提供質(zhì)量對(duì)比，能夠保證遷移數(shù)據(jù)是正確的。 解決思路 離在線遷移工具 解決這一問(wèn)題通常采用離在線遷移工具，可提供異構(gòu)數(shù)據(jù)源間的數(shù)據(jù)離在線的遷移能力?？沙浞掷梦锢碣Y源，采用并行處理技術(shù)提升遷移效率，滿足時(shí)間窗口。對(duì)于海量數(shù)據(jù)遷移，通常是離線與在線相結(jié)合，即將靜態(tài)數(shù)據(jù)通過(guò)離線方式遷移，針對(duì)動(dòng)態(tài)（活躍）數(shù)據(jù)采取在線遷移方式，通過(guò)這一方法盡量壓縮遷移窗口。此外，還需提供數(shù)據(jù)對(duì)比能力，可根據(jù)用戶需要進(jìn)行比對(duì)。這里面臨兩個(gè)難點(diǎn)，一是如何提升對(duì)比效率滿足海量數(shù)據(jù)對(duì)比；二是如何實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù)對(duì)比。針對(duì)前者，通常的解決思路是可以讓用戶選擇對(duì)比方法（算法），從簡(jiǎn)單計(jì)數(shù)、部分采樣、統(tǒng)計(jì)報(bào)表或復(fù)雜算法。針對(duì)后者，可通過(guò)流式窗口比較的方法，不斷擬合趨近于實(shí)時(shí)結(jié)果。 ? 新上系統(tǒng)不穩(wěn)定 系統(tǒng)上線后的穩(wěn)定性問(wèn)題，也是用戶最為關(guān)心的。作為新產(chǎn)品、新架構(gòu)，很難保證上線后一定不出問(wèn)題。雖然可通過(guò)充分的測(cè)試、并行驗(yàn)證等多種手段盡量減少這個(gè)出現(xiàn)問(wèn)題的風(fēng)險(xiǎn)，但顯然無(wú)法完全避免。比較好的方式是提供一種能力，根據(jù)可能出現(xiàn)的運(yùn)行問(wèn)題，通過(guò)一些手段可以盡量減少問(wèn)題影響范圍，恢復(fù)業(yè)務(wù)。 解決思路 流量治理平臺(tái) 提供數(shù)據(jù)庫(kù)流量的統(tǒng)一接入，并實(shí)現(xiàn)治理能力。通過(guò)多種手段（基于標(biāo)簽、sql文本、用戶名、來(lái)源ip等）實(shí)現(xiàn)對(duì)sql流量的精準(zhǔn)控制。例如針對(duì)低效sql，可實(shí)現(xiàn)熔斷、限流；針對(duì)特定sql，提供黑白名單；為滿足問(wèn)題排查提供全量sql的審計(jì)能力，可做到事后追蹤等。 系統(tǒng)逃生平臺(tái)（方案） 為防止出現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)或全局邏輯性錯(cuò)誤，需提供一種異構(gòu)“逃生”方案。所謂異構(gòu)，一定是一種有別于現(xiàn)有技術(shù)棧的平臺(tái)或方案。兩套平臺(tái)間的數(shù)據(jù)是需要做到可控同步的，即可根據(jù)需要選擇實(shí)時(shí)同步、延遲同步和人工同步。同時(shí)在數(shù)據(jù)之上，還需提供切換的能力，可滿足在異常情況下短時(shí)可切換。

大數(shù)據(jù)架構(gòu)前沿實(shí)踐分享:

quality architecture in tubitubi ( 比圖科技 ) senior data engineer沈達(dá) 10:30-11:10 結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)鏈路在車好多的實(shí)踐車好多大數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人汪涉洋 是ozone開(kāi)源社區(qū)的committer 和 alluxio 社區(qū)的 pmc 成員。 汪涉洋 車好多?|?大數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人 演講者簡(jiǎn)介：?汪涉洋，車好多集團(tuán)（瓜子二手車母公司）大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，負(fù)責(zé)消息隊(duì)列、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、流批計(jì)算引擎、olap引擎等技術(shù)在瓜子的落地。 演講議題：結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)鏈路在車好多的實(shí)踐 演講議題介紹：本次演講主要介紹車好多集團(tuán)圍繞kafka生態(tài)搭建的大數(shù)據(jù)鏈路技術(shù)發(fā)展歷程。

數(shù)字科技，究竟會(huì)如何改變醫(yī)療？:

對(duì)象主要就三類：患者、醫(yī)護(hù)人員、醫(yī)院領(lǐng)導(dǎo)。場(chǎng)景分為兩種：治療場(chǎng)景、管理場(chǎng)景。?小棗君大概畫了一下智慧醫(yī)療的系統(tǒng)架構(gòu)圖，如下所示： ? 大家可以清楚地看到，圍繞一個(gè)核心（電子病歷），有眾多的系統(tǒng)（his、pacs等），共同支撐了n個(gè)服務(wù)應(yīng)用（智能導(dǎo)醫(yī)、遠(yuǎn)程會(huì)診等）。整個(gè)架構(gòu)的底部，是感知層，或者說(shuō)數(shù)據(jù)采集層。 電子病歷界面（樣例）如今，電子病歷是醫(yī)療信息化程度高低的一個(gè)重要衡量標(biāo)準(zhǔn)。國(guó)家將電子病歷分為9級(jí)。目前，絕大部分三甲醫(yī)院的評(píng)級(jí)都在4級(jí)以上。 小明走進(jìn)診室，和醫(yī)生進(jìn)行溝通，主訴病情。醫(yī)生接待小明后，很快通過(guò)電子病歷、his系統(tǒng)和居民健康數(shù)據(jù)中心，查詢到小明的基本健康信息，例如過(guò)往病史、用藥禁忌、往年體檢數(shù)據(jù)等。 所以，需要采用5g作為數(shù)據(jù)通道。其它場(chǎng)景除了診斷治療場(chǎng)景之外，智慧醫(yī)療還包括康復(fù)跟蹤階段的場(chǎng)景，醫(yī)院行政、人事和物資管理相關(guān)的場(chǎng)景，以及基層衛(wèi)生平臺(tái)（二級(jí)醫(yī)院、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院）的場(chǎng)景。

姜還是老的辣！mit調(diào)研了270萬(wàn)家初創(chuàng)公司，發(fā)現(xiàn)最賺錢的創(chuàng)始人平均45歲:

扎克伯格在他19歲時(shí)聯(lián)合創(chuàng)立了臉書（facebook），比爾·蓋茨19歲時(shí)與保羅·艾倫（paul allen）一起創(chuàng)立了微軟（microsoft），史蒂夫·喬布斯21歲時(shí)與與史蒂夫·沃茲尼亞克（steve 不過(guò)許多小公司都相當(dāng)小，像是餐廳、干洗店、零售店之類。這些企業(yè)很重要，但它們不是經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新的核心。這項(xiàng)新研究將聯(lián)邦政府內(nèi)不同機(jī)構(gòu)收集的匿名數(shù)據(jù)匯集在一起，從而把注意力集中在高增長(zhǎng)的初創(chuàng)企業(yè)身上。 政府將人口普查局收集的初創(chuàng)企業(yè)銷售和就業(yè)數(shù)據(jù)，與從國(guó)稅局提取出來(lái)的創(chuàng)始人信息進(jìn)行了匹配。在剔除識(shí)別信息后，政府向研究人員提供了一份包含270萬(wàn)企業(yè)創(chuàng)始人的數(shù)據(jù)集。 一項(xiàng)對(duì)20世紀(jì)諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)獲得者的研究發(fā)現(xiàn)，科學(xué)家一般在37歲左右完成他們的獲獎(jiǎng)作品。 psycnet.apa.orgrecord1933-04183-001在應(yīng)用科學(xué)中，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)獲得的結(jié)晶智力（crystallized intelligence）似乎更為重要：醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的突破性發(fā)現(xiàn)會(huì)花更久的時(shí)間，諾貝爾醫(yī)學(xué)領(lǐng)域平均獲獎(jiǎng)年齡為

上海市經(jīng)信系統(tǒng)“數(shù)聚智理”產(chǎn)業(yè)峰會(huì)：原圈科技創(chuàng)始人韓劍被授上海it行業(yè)優(yōu)秀企業(yè)家｜騰訊saas加速器·學(xué)員動(dòng)態(tài):

在這次由上海市經(jīng)信系統(tǒng)200多位企業(yè)家參加的“數(shù)聚智理”產(chǎn)業(yè)峰會(huì)上，上海市政協(xié)副主席民建中央副主席周漢民、上海市政府辦公廳副主任上海大數(shù)據(jù)中心主任朱宗堯、上海社科院綠色數(shù)字化發(fā)展研究中心主任李易、達(dá)觀數(shù)據(jù)創(chuàng)始人陳運(yùn)文等領(lǐng)導(dǎo)專家發(fā)表主題演講 朱宗堯 ? 陳運(yùn)文 ? 通過(guò)投放云和推廣云，運(yùn)營(yíng)客戶公私域流量；通過(guò)銷售云把客戶的轉(zhuǎn)化和銷售管理過(guò)程做好；通過(guò)服務(wù)云讓客戶可以更自動(dòng)化地、更智能化地去服務(wù)用戶，同時(shí)去積累用戶資產(chǎn)，把傳統(tǒng)行業(yè)逐步走向深度數(shù)字化和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化。 內(nèi)容生產(chǎn) 過(guò)去海報(bào)與圖文都是員工來(lái)生成的，但是隨著ai的發(fā)展，現(xiàn)在可以通過(guò)原圈科技ai工具來(lái)協(xié)助創(chuàng)意部門生成內(nèi)容，有效提升創(chuàng)意團(tuán)隊(duì)的生產(chǎn)效率，提供給不同人群、不同場(chǎng)景更適合的內(nèi)容。 并且ai助理能根據(jù)客戶的場(chǎng)景行為把區(qū)域內(nèi)有意向的客戶找出來(lái)、撩起來(lái)，直接與銷售員建立聯(lián)系。 客戶跟進(jìn)和滿意度管理 當(dāng)前的信創(chuàng)政務(wù)OA系統(tǒng)都是“人伺候系統(tǒng)”，人只要不按時(shí)，不完整的錄入數(shù)據(jù)，系統(tǒng)就沒(méi)有價(jià)值。

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