DevOps 面试问题收集
Github:github.com/bregman-arie/devops-exercises
包括Linux, Jenkins, AWS, SRE, Prometheus, Docker, Python, Ansible, Git, Kubernetes, Terraform, OpenStack, SQL, NoSQL, Azure, GCP, DNS, Elastic, Network, Virtualization等方面的问题和答案
英文的。有部分中文翻译不过很久没更新了。
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简单来说,图数据是指采用图结构存储的数据,基于事物关联关系的模型表达,通过将实体与关系点边化的方式将知识结构化地保存。
相比关系数据库,图形数据库是 NoSQL(非关系型)数据库中的一种,是表示和查询连接数据的最佳方式。
而相对其他非关系型数据库,采用的数据结构和分布式架构,适合离散、关联关系弱的数据存储管理。图数据库可以实现更好、更快地查询和分析,更简化地数据建模,由点及面地挖掘知识体系,面向对象的思维,以及更强大的问题解决能力等。
最常见例子就是社会网络中人与人之间的关系,传统数据库效果并不好,查询复杂、缓慢、超出预期,而图形数据库的设计恰恰弥补了这一缺陷。
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数据驱动创新大会|让数据自由流动加速业务创新
数据浪潮呼啸而至,
畅行“数据魔法世界”需要哪些装备?
掌握哪些技能?
第一张【数据创新装备卡】已经揭秘,Ta 解锁了决胜“数据浪潮”的进阶三部曲:架构现代化、统一分析、业务创新。
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解放双手,畅行无阻,架构敏捷性增强
当下,越来越多企业走入“数据魔法世界”,在这里数据是无价资产,想畅行其中,首先要构建一个稳定、可扩展、低成本的现代化数据架构作为底层的数据支撑,稳固而灵活的底层,是一切创新的基石。
亚马逊云科技针对企业在构建敏捷的现代化数据架构时,对性能、运行负载、数据类型等方面的需求,推出了超过15种专门构建的数据库服务,全方位满足企业的数据架构部署需求,为企业构建现代化数据架构提供了更优的选择:
专门构建:专用数据库的产品组合,支持各种数据模型
规模性能:可提供微秒至亚毫秒延迟的NoSQL数据库
完全托管:实时监控集群,使用自我修复存储和自动扩展保证工作负载运行
安全高可用:支持多区域、多主复制,并通过多个安全级
冲破孤岛,让数据自由流动,驱动业务创新
伴随数据量的增加,传统的本地数据分析方法,已无法满足企业大数据的处理需求,企业需要将来自数据湖、数据仓库和专用数据存储集成,打破数据孤岛,进行统一监管,构建敏捷、弹性、全面的数据基础设施,通过多种专用数据服务,让数据“自由流动”,赋能企业轻松玩转数据分析与管理,快速决策和创新。
Amazon Lake House 智能湖仓解决方案,首先指定中央数据湖,再围绕数据湖建立专用数据服务环,提供轻松易行的数据往来移动能力,加速数据流动,让企业从容运用数据资源以及蕴藏其中的重要价值,获得多重优势:
扩展更快速敏捷
广泛而深入的使用专用数据服务组合
兼顾成本、性能、合规、安全、灵活等多重数据管理要求
拥抱开源,专门构建
数据的价值就像散落的繁星,在浩瀚星河中找寻数据价值实属不易。利用亚马逊云科技广泛而深入的专用数据分析服务为您在浩瀚星空中构建一条价值闪亮的银河,让企业数据的价值更加亮眼,更容易找寻。
功能性上,专用数据分析服务覆盖了几乎所有数据分析场景,任何规模的企业与行业都能借助专用引擎实现高效的数据分析。同时,随着云上专用数据引擎变得更简单、更具成本效益,为“数据驱动创新”提供了“有利武器”。
年初,亚马逊云科技正式发布了一个由社区共同推动的 Elasticsearch 与 Kibana 开源分支——OpenSearch 项目。长期以来,亚马逊云科技一直坚持对开源社区的不断投入与支持,希望为用户提供一个安全、高效、全面开源的搜索与分析套件,同时建立包含丰富创新的功能发展路线图。
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届时我们将邀请众多数据专家,在6大分论坛中,详细拆解畅行“数据魔法世界”的重要“装备特性”,助您拨开迷雾,直达“数据魔法世界”腹地!
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10月28日(周四)
14:00 - 18:00
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