区块链DLT trend区块链

古泉财经 80 0

今天给各位分享trend区块链的知识,其中也会对区块链DLT进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

支付宝有亲属卡吗

支付宝没有亲属卡,不过拥有亲密付(亲情号),不过两者的功能是差不多的,这里亲属卡是属于微信的。亲属卡和亲密付都是给自己的亲人使用,在自己亲人消费时,用户可以帮助它付款,不过会有额度限制。支付宝亲密付开通以后可以设置扣款的顺序,在扣款时优先按照用户设置的顺序进行扣款。

一、支付宝使用须知

支付宝(中国)网络技术有限公司成立于2004年,是国内的第三方支付平台,致力于为企业和个人提供“简单、安全、快速、便捷”的支付解决方案。支付宝公司从2004年建立开始,始终以“信任”作为产品和服务的核心。旗下有“支付宝”与“支付宝钱包”两个独立品牌。自2014年第二季度开始成为当前全球最大的移动支付厂商。

支付宝与国内外180多家银行以及VISA、MasterCard国际组织等机构建立战略合作关系,成为金融机构在电子支付领域最为信任的合作伙伴。

2020年2月,尼泊尔央行向支付宝颁发牌照。7月,支付宝入选区块链战“疫”优秀方案名单。10月,支付宝上线“晚点付”功能。

支付宝借呗改成信用贷。

支付宝从2010年开始就联合微软、腾讯、金山、搜狗、火狐、遨游等各大安全厂商、浏览器厂商、银行等合作伙伴建立了国内电商领域最大的反钓鱼实时信息。支付宝每周向这些伙伴贡献上万条有价值的钓鱼数据。同时,支付宝还和国际反钓鱼机构MarkMonitor、Netcraft以及国际安全厂商TrendMicro、MicroPoint等展开合作,共同对发现的海外钓鱼网站进行关停或屏蔽。

2013年全年,支付宝与国内外反钓鱼组织及各浏览器厂商,共计屏蔽钓鱼网站155282个,占全球金融类钓鱼网站总量的43.49%。2013年,支付宝联合全国14个地市公安机关,针对手机木马等盗用、欺诈支付宝用户案件开展打击,全年打击作案团伙16个,抓获犯罪嫌疑人35名,涉案总金额超千万元。

金融行业“远程办公”已过时,“在线协作”才是趋势!

“远程办公”现在成了一个热门话题,其实,“远程办公”不仅不是新生事物,而且是一个过时的观念。“远程”,也就是“非现场”,突出了与“现场”、“线下”的区别。但即将来临的工作方式是“全在线”、“全数字化”,突破时间、空间限制,在办公场所里也是操作一系列数字化工具进行工作, “在场也在线,在线即在场”。

一句话,不管你人在哪里,都在线,钢筋水泥的办公室,只不过是一个办公地点的可选项。

可以连接到任何人,工作可以在线讨论、分享过程(不仅仅是结果)、在线流转。

什么算是“在线”?当你的企业提供了一个平台,让大家在这个平台上

(1)能够发现他人并“实时”联系到彼此--不仅是点对点的、更加是1对多、多对多的;

(2)能够以群体协作的方式完成工作--事情可以在交流中处理、处理时交流;

(3)能够通过连接到平台的技术服务获得信息并与之交互,并能把该信息转发、分享给同侪继续“流转”;

(4)能够让工作像“击鼓传花”一样在岗位与岗位之间、部门与部门之间进行接力不“掉线”,不管参与者人在何方。

当你一个人在网上使用一些工具,那不叫”在线“,那叫”上网“。 在线是一个相对的概念,是群体性的,它天然有交流沟通的”社交“属性,当你的同侪不”在线“,你自己也没有什么在线一说。

**在线协作的趋势不可逆转 ****Irreversible Online Trend **

这次冠状病毒疫情导致很多企业不得不采取线上协作的办公模式展开日常工作,但即便是这次疫情过去了,远程在线协同的工作模式将不可逆转,因为:

(1) 世代变迁

2020年,作为“互联网原住民”的90后,都陆续踏进了“而立”之年。这一代人出生之始就有互联网存在,习惯于在网上购物、习惯于使用手机银行、手机炒股,其中很多人可能一天都没有经历过父兄辈所经历的“朝九晚五”到办公室上班的白领生涯(当然,与此同时90后也有很多人在“996”),他们从事的职业更加多元--微商、主播、字幕组、旅游点评达人、买手乃至水军... 也是互联网时代之前所不曾存在过。在网上以自由职业谋生,日渐常见,生产工具只需要一台电脑甚至一个手机。

(2) 5G时代来临

多媒体、智能化的通讯技术,在4G时代已经无处不在,也只会越来越发达。聊天工具、视频语音、AR/VR的结合将让团队现场协同变的越来越不必要,最终摆脱地理位置和物理办公室的束缚。

(3) 生态连接的需要

企业的形态在发生变化,企业的边界在被打破,尤其是金融企业,与客户、同业、合作伙伴、监管机构之间的信息流是双向的、是网络状的、是生态化的。很多岗位的工作,需要在线连接、协作。

Web 3.0技术栈将带来又一轮的变革。随着分布式网络、区块链和智能合约技术的发展,DAO(去中心化自组织)正在出现,重新定义商业实体(Business Entity)成为松散的、共享利益、共担风险的虚拟组织。这种组织甚至连企业法人都不知道是谁,更遑论一个钢筋水泥的办公室。

** 在线企业需要“数字化治理” ****Digital Governance**

互联网让信息传播高效、实时,伴随着通讯协同工具的发展,任何组织都变得更加扁平化,工业时代泰勒型组织(Tayloristic Organization)的金字塔结构已经过时,在企业顶层和基层之间负责上传下达的中层人员,如果脱离业务,日渐失去存在的必要。取而代之的,是一个网络状的线上企业,承载着以各种“聊天群”形式存在的部门、临时工作频道、有外部同业参与的项目组、以及客户社区。

对于一支非现场办公的、纯粹线上工作的队伍,强迫996、洗脑、打鸡血的动员都是很难凑效的。建立起一套企业数字化治理框架,科学度量人员效率产出,并匹配相适应的激励制度和人力资源管理方案,是每一家传统企业在数字化转型中面临的最大挑战。

如果把这次被迫“远程办公”视作一次数字化转型的契机,而不是疫情中临时性的应急方案,则是时候去探索与实践自己的”数字化治理“之道了。传统企业的数字化转型,就是逐步摸索出治理、运转一个日益在线办公的企业的实践、模式、体制,建立一个“全在线”的数字企业。

云原生的金融机构 ****Cloud-native Financial Institution

和很多新生代科技公司一样,我们是在云计算诞生和高度发展之后才”出生“的公司,成立的第一天我们就把软件开发、团队协同所需的一切工具和系统搭建在云上。我们没有机房、不架设本地服务器,办公室也不是必需品。

我们的产品交付物是容器镜像、组件包,存储在我们搭建于云上的镜像仓库、组件仓库中,让使用者(包括客户以及我们自己的员工)在一定的安全访问授权管理机制下通过专门的工具(例如包管理工具)随时远程获得所需的”零部件“以组装自己的系统。

正如90后是”互联网原住民“一样,我们这类企业是”云原生“的创业公司。云原生的企业最喜欢的就是和同是云原生的机构客户打交道,因为彼此既是”远程“的又是”零距离“的 -- 在线交流、在线交付、在线部署、在线维护,当彼此都在云上的时候,已经不再是传统的甲乙方关系,而是互为生态、互相连接、相互协同。

对于云原生的企业来说,工作永远需要在线、需要远程协同,其实并无所谓”远程办公“一说。唯一需要解决的问题是,很多云原生企业还继续沿用工业时代管控体力劳动者的方式管理信息时代的知识工作者;

显然,企业以金钱(工资)换取员工在某个规定的物理地点呆够规定的时间的观念和做法,已经非常过时,到了不得不颠覆、抛弃的时候。正是这种公司管理制度本身的数字化没跟上,导致“在线企业”还不能彻底 “在线治理” ,从而与真正彻底的云原生企业还有距离。

金融行业在云计算方面是后来者,作为为强监管行业,因信息安全的高度敏感,受合规监管的各种约束,公有云的利用相当有限;另一方面各细分领域的行业云起步较晚、普及范围尚小。所以传统金融机构的技术基因大部分处于信息化时代。

但是金融业又是一个信息化、可虚拟化程度比其他传统行业都高的领域,与云计算、大数据、区块链的技术是天作之合。正如过去三十年每一家金融机构都躲不过电子化、信息化一样,这一轮也逃不过云化、数字化的漏斗筛选;下一阶段的竞争,就看哪些金融机构能够与时俱进,快速掌握云计算的技术工具,把自己的生意搬到云上,倒逼自己数字化转型,重新发明自己成为一家云原生的科技型组织。

** 观念的颠覆:****串行的工作流程被并行的协作替代 ****Workflow Mode vs Concurrent Mode**

传统组织要变身一个云原生机构,最大的挑战不在技术,而是在于文化与观念。例如大家一直习惯于以“流程"思维来看待“办公”。乙方问甲方项目款何时可支付,后者甩你一句:“已经在走流程了”... 工程师咨询招聘者何时可确认offer,后者答曰:“正在人力资源部走流程呢”... 听到“流程”这两个字,总是令人喜忧参半,听说在财务走流程的时候,心里暗暗高兴 -- 付款有望了;听说项目立项还在走流程的时候,又不禁一阵彷徨...

这种语境下的“走流程”,往往代表着一种黑箱、信息不透明、逐渐演变成一种拖延和不作为的借口。流程代表着一种串行的工作模式,尤其结合在传统的OA系统里,就是一种公文流转(还不如”击鼓传花“,起码还有鼓点催促)。

传统”办公“思维,确实非常难跳出”流程“这个框架,因为想象不出除此之外还能有什么其他方式。这也许一定程度上解释了为什么Google Wave这么牛的技术最终失败。

Google Wave可能是谷歌迄今为止最出名、最大的失败项目。它出现在10年前,是一个集电子邮件、即时通讯、在线内容协同编辑于一身的超级平台,它算的上目前包括Google Doc、Microsoft Teams、Microsoft Office 365、乃至其他所有在线互动型文件协同编辑工具在内的同类技术的先驱,在线交流、内容编辑制作、实时互动融为一体,团队共同在线编辑内容时,彼此移动光标、输入每一个字母的过程都实时可见,你可以实时感知协作者的思考 - 犹豫、改变主意、修正想法、灵感涌现...

即便在今天看来,Google Wave的技术理念和支持实时的架构依然是极其先进、网上也还有不少粉丝想复活它。可惜成也是实时、败也可能是实时,过于超前的理念和过于纵深的学习曲线,让先驱成为了先烈,实时、在线的协同工作过程,让自己的一举一动完全暴露在队友的眼皮底下,开始的时候是好玩,之后是感到压力。

但是Google Wave的理念体现了在线、实时、透明 -- 正是现在云原生企业所需要的协作办公方式。

今天,Collaborative Editing(协同编辑)已经成为很多在线内容编辑工具的标配。团队协同工作的模式,虽然不至于到达Google ‘Wave之下的实时,但已经转变成”并发型“(Concurrent)。

[图片上传失败...(image-c869b5-1591620758429)]

维基百科本身的运作,是数字化企业的在线协同值得参考的榜样。维基百科的贡献者来自各个国家地区,他们是如何有效协作、相互校验,共同炮制出全球最及时更新、最丰富、最高质量又可信的百科全书的?

金融机构数字化转型契机 ****Digital Transformation

金融机构没有库存、没有物流、没有货品,也许很快就连钢筋水泥的实体店都不需要了。金融业是一个可虚拟化、可线上化程度最高的行业,并且还确实有数字化的刚需 -- 客户越来越只通过互联网来要求金融服务,而金融服务的技术载体是信息流:金融机构向客户提供资讯、投资建议、金融产品信息,客户向金融机构提出问题咨询、交易指令、下单指令...

充分利用云平台、即时通讯工具、文档协作工具,把自身重新发明成一个云原生的企业,以数字化的公司治理,促进一个在线企业的在线协作,突破地域局限、物理边界,将是下一代云上数字化银行、数字化券商的基本要求。

金易联作为新一代SaaS级SCRM。聚合互联网科技手段,提供金融领域新零售场景的解决方案。利用社交、移动办公、大数据系统赋能企业转型为数字化运营组织,实现业绩规模化的增长。

疫情期间,金易联为机构与个人提供免费软件服务,我们将以金融科技手段,帮助金融机构在对外展业和对内管理协作方面稳步推进,共同服务好客户,携手共进,化危为机!

支付宝限制大额转账及提现三年

一、打开支付宝trend区块链,切换到个人中心trend区块链,点击“设置图标”进入设置页面。

二、点击“账号与安全”进入账号与安全页面。

三、点击“安全中心”进入支付宝安全中心页面。

四、点击“解除限制”通过验证即可解除支付宝三年限制。

操作环境:

品牌型号:华为nova7

系统版本:harmonyOS.2

app版本:v10.2.56

【拓展资料】

支付宝(中国)网络技术有限公司成立于2004年trend区块链,是国内的第三方支付平台trend区块链,致力于为企业和个人提供“简单、安全、快速、便捷”的支付解决方案。支付宝公司从2004年建立开始,始终以“信任”作为产品和服务的核心。旗下有“支付宝”与“支付宝钱包”两个独立品牌。自2014年第二季度开始成为当前全球最大的移动支付厂商。支付宝与国内外180多家银行以及VISA、MasterCard国际组织等机构建立战略合作关系,成为金融机构在电子支付领域最为信任的合作伙伴。

2020年2月,尼泊尔央行向支付宝颁发牌照。7月,支付宝入选区块链战“疫”优秀方案名单。10月,支付宝上线“晚点付”功能。

支付宝从2010年开始就联合微软、腾讯、金山、搜狗、火狐、遨游等各大安全厂商、浏览器厂商、银行等合作伙伴建立trend区块链了国内电商领域最大的反钓鱼实时信息。支付宝每周向这些伙伴贡献上万条有价值的钓鱼数据。同时,支付宝还和国际反钓鱼机构MarkMonitor、Netcraft以及国际安全厂商TrendMicro、MicroPoint等展开合作,共同对发现的海外钓鱼网站进行关停或屏蔽。

2013年全年,支付宝与国内外反钓鱼组织及各浏览器厂商,共计屏蔽钓鱼网站155282个,占全球金融类钓鱼网站总量的43.49%。2013年,支付宝联合全国14个地市公安机关,针对手机木马等盗用、欺诈支付宝用户案件开展打击,全年打击作案团伙16个,抓获犯罪嫌疑人35名,涉案总金额超千万元。

什么是量化交易?

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

支付宝提现到企业银行,如何做账?

支付宝提现到企业银行trend区块链,做账方式是trend区块链

1、支付宝提现出来trend区块链,作暂借款时:

借:现金

贷:其trend区块链他应付款-个人

2、现金存入企业银行

借:银行存款

贷:现金

3、支付宝提现出来作暂借款,一来避免作为收入缴纳税费trend区块链;二来电商行业对税的说法一直未作规定,模棱两可时,作暂借款的方式会好些。

拓展资料:

企业做账流程

1.根据原始凭证编制记账凭证

2.根据记账凭证编制科目汇总表

3.根据记账凭证和科目汇总表登记会计账簿(包括总账和明细账)

4.根据会计账簿(主要是总账)编制会计报表(包括资产负债表和损益表)

5.根据会计报表编制纳税申报表

6.年终结转损益(也可以逐月结转损益)

7.编制年度会计报表(包括资产负债表,损益表,现金流量表)

8.根据年度会计报表编制所得税年报和其他各税种的汇算清缴自查表

支付宝(中国)网络技术有限公司成立于2004年,是国内的第三方支付平台,致力于为企业和个人提供“简单、安全、快速、便捷”的支付解决方案。支付宝公司从2004年建立开始,始终以“信任”作为产品和服务的核心。旗下有“支付宝”与“支付宝钱包”两个独立品牌。自2014年第二季度开始成为当前全球最大的移动支付厂商。

支付宝与国内外180多家银行以及VISA、MasterCard国际组织等机构建立战略合作关系,成为金融机构在电子支付领域最为信任的合作伙伴。

2020年2月,尼泊尔央行向支付宝颁发牌照。7月,支付宝入选区块链战“疫”优秀方案名单。10月,支付宝上线 “晚点付”功能。2021年12月,支付宝与中国银联在全国范围实现收款码扫码互认。

支付宝借呗改成信用贷。12月2日,支付宝发布公告表示,支付宝与中国银联在2020年开始基于条码互联互通业务展开密切沟通和探索,并陆续在北京、天津、广州、深圳、成都、重庆、西安等多个城市实现收款码扫码互认。

支付宝安全业绩:

支付宝从2010年开始就联合微软、腾讯、金山、搜狗、火狐、遨游等各大安全厂商、浏览器厂商、银行等合作伙伴建立了国内电商领域最大的反钓鱼实时信息。支付宝每周向这些伙伴贡献上万条有价值的钓鱼数据。同时,支付宝还和国际反钓鱼机构MarkMonitor 、 Netcraft以及国际安全厂商 TrendMicro、MicroPoint等展开合作,共同对发现的海外钓鱼网站进行关停或屏蔽。

当下大数据发展的 8 个要点

作者 | 章剑锋

笔者从 2008 年开始工作到现在也有 11 个年头了,一路走来都在和数据打交道,做过大数据底层框架内核的开发(Hadoop,Pig,Tez,Spark,Livy),也做过上层大数据应用开发(写 MapReduce Job 做 ETL ,用 Hive 做 Ad hocquery,用 Tableau 做数据可视化,用 R 做数据分析)。今天我想借此机会和大家聊聊我所理解的大数据现状和未来。

首先让我们来聊聊什么是大数据。大数据这个概念已经出来很多年了(超过10年),但一直没有一个准确的定义(也许也并不需要)。数据工程师(DataEngineer)对大数据的理解会更多从技术和系统的角度去理解,而数据分析人员(Data Analyst)对大数据理解会从产品的角度去理解,所以数据工程师(Data Engineer) 和数据分析人员(Data Analyst)所理解的大数据肯定是有差异的。我所理解的大数据是这样的,大数据不是单一的一种技术或者产品,它是所有与数据相关的综合学科。看大数据我会从 2 个维度来看,一个是数据流的维度(下图的水平轴),另外一个是技术栈的维度(下图的纵轴)。

其实我一直不太喜欢张口闭口讲“大数据”,我更喜欢说“数据”。因为大数据的本质在于“数据”,而不是“大”。由于媒体一直重点宣扬大数据的“大”,所以有时候我们往往会忽然大数据的本质在“数据”,而不是“大”,“大”只是你看到的表相,本质还是数据自身。

在我们讲清楚大数据的含义之后,我们来聊聊大数据目前到底处在一个什么样的位置。从历史发展的角度来看,每一项新技术都会经历下面这样一个技术成熟度曲线。

当一项新技术刚出来的时候人们会非常乐观,常常以为这项技术会给人类带来巨大的变革,对此持有过高的期望,所以这项技术一开始会以非常快的速度受到大家追捧,然后到达一个顶峰,之后人们开始认识到这项新技术并没有当初预想的那么具有革命性,然后会过于悲观,之后就会经历泡沫阶段。等沉寂一定阶段之后,人们开始回归理性,正视这项技术的价值,然后开始正确的应用这项技术,从此这项技术开始走向稳步向前发展的道路。(题外话,笔者在看这幅图的时候也联想到了一个男人对婚姻看法的曲线图,大家自己脑补)。

1、从大数据的历史来看,大数据已经经历了 2 个重要阶段

两个重要阶段是指过高期望的峰值和泡沫化的底谷期 。现在正处于稳步向前发展的阶段。我们可以从 googletrend 上 big data 的曲线就能印证。大数据大约从 2009 年开始走向人们的视野,在 2015 年左右走向了顶峰,然后慢慢走向下降通道(当然这张曲线并不会和上面这张技术成熟度曲线完全拟合,比如技术曲线处在下降通道有可能会使讨论这项技术的搜索量增加)。

接下来我想讲一下我对大数据领域未来趋势的几个判断。

2、数据规模会继续扩大,大数据将继续发扬光

前面已经提到过,大数据已经度过了过高期望的峰值和泡沫化的底谷期,现在正在稳步向前发展。做这样判断主要有以下 2 个原因:

上游数据规模会继续增长,特别是由于 IOT 技术的发展和成熟,以及未来 5G 技术的铺开。在可预测的未来,数据规模仍将继续快速增长,这是能够带动大数据持续稳定向前发展的基本动力。 下游数据产业还有很多发展的空间,还有很多数据的价值我们没有挖掘出来。

虽然现在人工智能,区块链抢去了大数据的风口位置,也许大数据成不了未来的主角,但大数据也绝对不是跑龙套的,大数据仍将扮演一个重要而基础的角色。可以这么说,只要有数据在,大数据就永远不会过时。我想在大部分人的有生之年,我们都会见证大数据的持续向上发展。

3、数据的实时性需求将更加突出

之前大数据遇到的最大挑战在于数据规模大(所以大家会称之为“大数据”),经过工业界多年的努力和实践,规模大这个问题基本已经解决了。接下来几年,更大的挑战在于速度,也就是实时性。而大数据的实时性并不是指简单的传输数据或者处理数据的实时性,而是从端到端的实时,任何一个步骤速度慢了,就影响整个大数据系统的实时性。所以大数据的实时性,包括以下几个方面:

快速获取和传输数据 快速计算处理数据 实时可视化数据 在线机器学习,实时更新机器学习模型

目前以 Kafka,Flink 为代表的流处理计算引擎已经为实时计算提供了坚实的底层技术支持,相信未来在实时可视化数据以及在线机器学习方面会有更多优秀的产品涌现出来。当大数据的实时性增强之后,在数据消费端会产生更多有价值的数据,从而形成一个更高效的数据闭环,促进整个数据流的良性发展。

4、大数据基础设施往云上迁移势不可挡

目前IT基础设施往云上迁移不再是一个大家还需要争论的问题,这是大势所趋。当然我这边说的云并不单单指公有云,也包括私有云,混合云。因为由于每个企业的业务属性不同,对数据安全性的要求不同,不可能把所有的大数据设施都部署在公有云上,但向云上迁移这是一个未来注定的选择。目前各大云厂商都提供了各种各样的大数据产品以满足各种用户需求,包括平台型(PAAS) 的 EMR ,服务型 (SAAS) 的数据可视化产品等等。大数据基础设施的云化对大数据技术和产品产生也有相应的影响。大数据领域的框架和产品将更加 Cloud Native 。

计算和存储的分离。我们知道每个公有云都有自己对应的分布式存储,比如 AWS 的 S3 。 S3 在一些场合可以替换我们所熟知的 HDFS ,而且成本更低。而 S3 的物理存储并不是在 EC2 上面,对 EC2 来说, S3 是 remote storage 。所以如果你要是 AWS 上面做大数据开发和应用,而且你的数据是在 S3 上,那么你就自然而然用到了计算和存储的分离。 拥抱容器,与 Kubernate 的整合大势所趋,我们知道在云环境中 Kuberneate 基本上已经是容器资源调度的标准。 更具有弹性(Elastic)。 与云上其他产品和服务整合更加紧密。

5、大数据产品全链路化

全链路化是指提供端到端的全链路解决方案,而不是简单的堆积一些大数据产品组件。以 Hadoop 为代表的大数据产品一直被人诟病的主要问题就是用户使用门槛过高,二次开发成本太高。全链路化就是为了解决这一问题,用户需要的并不是 Hadoop,Spark,Flink 等这些技术,而是要以这些技术为基础的能解决业务问题的产品。 Cloudera 的从 Edge 到 AI 是我比较认同的方案。大数据的价值并不是数据本身,而是数据背后所隐藏的对业务有影响的信息和知识。下面是一张摘自 wikipedia 的经典数据金字塔的图。

大数据技术就是对最原始的数据进行不断处理加工提炼,金字塔每上去一层,对应的数据量会越小,同时对业务的影响价值会更大更快。而要从数据(Data) 最终提炼出智慧(Wisdom),数据要经过一条很长的数据流链路,没有一套完整的系统保证整条链路的高效运转是很难保证最终从数据中提炼出来有价值的东西的,所以大数据未来产品全链路化是另外一个大的趋势。

6、大数据技术往下游数据消费和应用端转移

上面讲到了大数据的全链路发展趋势,那么这条长长的数据链路目前的状况是如何,未来又会有什么样的趋势呢?

我的判断是未来大数据技术的创新和发力会更多的转移到下游数据消费和应用端。之前十多年大数据的发展主要集中在底层的框架,比如最开始引领大数据风潮的 Hadoop ,后来的计算引擎佼佼者 Spark,Flink 以及消息中间件 Kafka ,资源调度器 Kubernetes 等等,每个细分领域都涌现出了一系列优秀的产品。总的来说,在底层技术框架这块,大数据领域已经基本打好了基础,接下来要做的是如何利用这些技术为企业提供最佳用户体验的产品,以解决用户的实际业务问题,或者说未来大数据的侧重点将从底层走向上层。之前的大数据创新更偏向于 IAAS 和 PAAS ,未来你将看到更多 SAAS 类型的大数据产品和创新。从近期一些国外厂商的收购案例,我们可以略微看出一些端倪。1、2019 年 6 月 7 日,谷歌宣布以 26 亿美元收购了数据分析公司 Looker,并将该公司并入 Google Cloud。2、2019 年 6 月 10 日,Salesforce 宣布以 157 亿美元的全股票交易收购 Tableau ,旨在夯实在数据可视化以及帮助企业解读所使用和所积累的海量数据的其他工具方面的工作。3、2019 年 9 月初,Cloudera 宣布收购 Arcadia Data 。 Arcadia Data 是一家云原生 AI 驱动的商业智能实时分析厂商。面对最终用户的大数据产品将是未来大数据竞争的重点,我相信会未来大数据领域的创新也将来源于此,未来 5 年内大概率至少还会再出一个类似 Looker 这样的公司,但是很难再出一个类似 Spark 的计算引擎。

7、底层技术的集中化和上层应用的全面开花

学习过大数据的人都会感叹大数据领域的东西真是多,特别是底层技术,感觉学都学不来。经过多年的厮杀和竞争,很多优秀的产品已经脱颖而出,也有很多产品慢慢走向消亡。比如批处理领域的 Spark 引擎基本上已经成为批处理领域的佼佼者,传统的 MapReduce 除了一些旧有的系统,基本不太可能会开发新的 MapReduce 应用。 Flink 也基本上成为低延迟流处理领域的不二选择,原有的 Storm 系统也开始慢慢退出历史舞台。同样 Kafka 也在消息中间件领域基本上占据了垄断地位。未来的底层大数据生态圈中将不再有那么多的新的技术和框架,每个细分领域都将优胜劣汰,走向成熟,更加集中化。未来更大的创新将更多来来自上层应用或者全链路的整合方面。在大数据的上层应用方面未来将会迎来有更多的创新和发展,比如基于大数据上的BI产品, AI 产品等等,某个垂直领域的大数据应用等等,我相信未来我们会看到更多这方面的创新和发展。

8、开源闭源并驾齐驱

大数据领域并不是只有 Hadoop,Spark,Flink 等这类大家耳熟能详的开源产品,还有很多优秀的闭源产品,比如 AWS 上的 Redshift ,阿里的 MaxCompute 等等。这些产品虽然没有开源产品那么受开发者欢迎,但是他们对于很多非互联网企业来说是非常受欢迎的。因为对于一个企业来说,采用哪种大数据产品有很多因素需要考虑,否开源并不是唯一标准。产品是否稳定,是否有商业公司支持,是否足够安全,是否能和现有系统整合等等往往是某些企业更需要考虑的东西,而闭源产品往往在这类企业级产品特性上具有优势。

最近几年开源产品受公有云的影响非常大,公有云可以无偿享受开源的成果,抢走了开源产品背后的商业公司很多市场份额,所以最近很多开源产品背后的商业公司开始改变策略,有些甚至修改了 Licence 。不过我觉得公有云厂商不会杀死那些开源产品背后的商业公司,否则就是杀鸡取卵,杀死开源产品背后的商业公司,其实就是杀死开源产品的最大技术创新者,也就是杀死开源产品本身。我相信开源界和公有云厂商最终会取得一个平衡,开源仍然会是一个主流,仍然会是创新的主力,一些优秀的闭源产品同样也会占据一定的市场空间。

最后我想再次总结下本文的几个要点:

1、目前大数据已经度过了最火的峰值期和泡沫化的底谷期,现在正处于稳步向前发展的阶段。2、数据规模会继续扩大,大数据将继续发扬光大3、 数据的实时性需求将更加突出4、大数据基础设施往云上迁移势不可挡5、大数据产品全链路化6、大数据技术往下游数据消费和应用端转移7、底层技术的集中化和上层应用的全面开花8、开源闭源并驾齐驱

写到这里,本文关于trend区块链和区块链DLT的介绍到此为止了,如果能碰巧解决你现在面临的问题,如果你还想更加了解这方面的信息,记得收藏关注本站。

标签: #trend区块链

  • 评论列表

留言评论