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分类目录各行各业

供应链金融那点事

1. 背景

从宏观上讲,供应链金融产生的背景是融资的结构性分化。对银行来说,大企业的资质好,偿还能力强,许多银行都竞争大企业的业务,银行的盈利空间有限。

对企业来说,大企业授信容易,可能会过度负债。而中小企业经营时间短、财务信息披露程度不足,很难提供合格的抵押品,总体来看资质不足,难以获得银行授信。

所以,从整体上来看,大企业授信过度,产能过剩,中小企业缺少融资,发展艰难。这种模式对银行、企业和全社会的效益来说都有一定弊端。

有没有一种更好的方法来帮助中小企业融资,同时银行不承受太高的风险?这就是供应链金融产生的背景。

从宏观上讲,供应链金融的本质就是利用供应链上企业之间的债权、物权进行融资

2. 什么是供应链金融

一个完整的供应链,其中的企业包括供应商、生产商、分销商、零售商和消费者。如果这些企业之间的资金流和物流之间的流动存在一些时差,或者交货后资金延期支付的应收账款,或者交货之前就要求支付的预付账款,因为核心企业总是议价能力比较强,其上下游的中小企业可能会存在回款滞后的问题,核心企业越强,这笔交易越优质,但是同时核心企业延迟支付的时间可能就越长。

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不能免俗:学习下阿里数据中台

数据中台的概念是最早由阿里巴巴首次提出,是为了应对内部众多业务部门千变万化的数据需求和高速时效性的要求而成长起来的,它既要满足业务部门日常性的多个业务前台的数据需求,又要满足像双十一,六一八这样的业务高峰、应对大规模数据的线性可扩展问题、应对复杂活动场景业务系统的解耦问题,而在技术、组织架构等方面采取的一些变革。

数据中台定义

阿里巴巴数据中台是阿里云上实现数据智能的最佳实践,它是由数据中台方法论+组织+工具所组成。

  • 数据中台方法论采用实现企业数据的全局规划设计,通过前期的设计形成统一的数据标准、计算口径,统一保障数据质量,面向数据分析场景构建数据模型,让通用计算和数据能沉淀并能复用,提升计算效能;
  • 数据中台的建设实施必须有能与之配合的组织,不仅仅相应岗位的人员要配备齐全,而且组织架构建设也需要对应,有一个数据技术部门统筹企业的数字化转型,数据赋能业务中形成业务模式,在推进数字化转型中实现价值;
  • 数据中台由一系列的工具和产品组成,阿里云数据中台以智能数据构建与管理Dataphin产品、商业智能QuickBI工具和企业参谋产品为主体等一系列工具组成。

详解阿里云数据中台

数据中台的概念来自于阿里巴巴“大中台,小前台”业务战略下的数据化实践,它是关于“数据价值化和数据资产化”的一整套解决方案,内容包括数据中台方法论,组织,数据产品三个方面。

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创业前选择团队重要,还是筹集资金重要?

这个问题也有相当的诱导性,对于创业来说,团队、资金、方向,执行力,市场的应对能力都很重要。

当我们说选择团队重要时,通常是我们有一点点资金,一个说着还不错的点子,但人手么就差了那么一点点,在那个时刻就显得团队很重要,或者说如何来搭建自己互补的团队很重要。通常人们人说,当我们做事的时候,所需要的人的资源就在自己的身边,只是看我们能不能找得到。更重要的是我们组建这支团队的基础是什么,是为了做一件牛逼的事情,是为了改变人们的生活亦或者只是觉得大家靠谱,可以做点事情,没准就成功了。这里面区别是非常大的,它决定了这个团队能否团结一致,走到最后。

资金在任何时候都是很重要的,但这里指的是起启步资金,与筹集资金相比,更重要的是造血能力,能不能找到可让用户付费的商用产品及服务。一味补贴,一味花投资人的钱在当下早已没有市场了。

艾瑞咨询2019AI 基础数据服务行业报告

在经历了一段时期的野蛮生长之后,人工智能基础数据服务行业进入成长期,行业格局逐渐清晰。人工智能基础数据服务方的上游是数据生产和外包提供者,下游是AI算法研发单位,人工智能基础数据服务方通过数据处理能力和项目管理能力为其提供整体的数据资源服务,不过AI算法研发单位和AI中台也可提供一些数据处理工具,产业上下游普遍存在交叉。

2018年中国人工智能基础数据服务市场规模为25.86亿元,其中数据资源定制服务占比86%,预计2025年市场规模将突破113亿元。市场供给方主要由人工智能基础数据服务供应商和算法研发单位自建或直接获取外包标注团队的形式组成,其中供应商是行业主要支撑力量。

数据安全、采标能力、数据质量、管理能力、服务能力等仍是需求方的痛点,需要人工智能基础服务商有明确具体的安全管理流程、能够深入理解算法标注需求、可提供精力集中且高质量的服务、能够积极配合、快速响应需求方的要求。

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TubeMQ正式开源

本来各大公司开源自己的核心产品是现在互联网的一大趋势,但作为腾讯第一个捐赠给Apache组织的开源中件间,仍然显得那么与众不同,不知道何时可以成为Apache的顶级项目?在消息中间件满天飞的今天,重新使用新的框架是需要企业有很大的决心和魄力的。

Github 开源地址:http://github.com/Tencent/TubeMQ (提交的时间仅为四天前)

TubeMQ是腾讯在2013年自研的分布式消息中间件系统,专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输,经过近7年上万亿的海量数据沉淀,目前日均接入量超过25万亿条。较之于众多明星的开源MQ组件,TubeMQ在海量实践(稳定性+性能)和低成本方面有着比较好的核心优势。

TubeMQ 捐赠 Apache 基金会

9月12日,Apache软件基金会成立20周年之际,腾讯在ApacheCon宣布TubeMQ 捐赠给 ASF。TubeMQ 成为腾讯开源第一个捐赠 Apache 基金会的项目。

Apache再添一员猛将,腾讯万亿消息中间件开源

 

TubeMQ系统特点

1. 纯Java实现语言

Tube MQ采用纯Java语言开发,便于开发人员快速熟悉项目及问题处理;

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基础知识:继承、实现、依赖、关联、聚合、组合

继承

指的是一个类(称为子类、子接口)继承另外的一个类(称为父类、父接口)的功能,并可以增加它自己的新功能的能力,继承是类与类或者接口与接口之间最常见的关系;

继承、实现、依赖、关联、聚合、组合的联系与区别

实现

指的是一个class类实现interface接口(可以是多个)的功能;实现是类与接口之间最常见的关系;在Java中此类关系通过关键字implements明确标识,在设计时一般没有争议性;

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自动化测试那点事(1)

当公司没有发展到一定规模的时候,对测试的重视会永远停留在口头上。我们会发现技术团队的开发人员与测试人员占比,开发人员与测试人员的能力分布,甚至在整个技术决策体系中测试人员所拥有的话语权都相对非常弱。

让我们来举个简单的例子来说明在实际的工作中测试的重要性到底如何?以组件化开发为例,如果组件A\B\C的可靠性都为90%,是否说明了A\B\C组成的系统整体可靠性为90%?其实不是,实际结果是 90% * 90% * 90%* = 73%。

大部分软件系统都由几百个甚至几千个对象组成,如果包含了100个组件的线性系统,每个组件的可靠性均为99%,那么整个系统的可靠性只有37%。

如果想要构建一个在服务层面承诺到达100%或接近100%的软件系统,则必须在单个对象层面上确保可靠性。如果不能从最低层面确保并测量可靠性,就不可能在系统层面上达到要求。

这就要求我们在每当系统发生变更时测试都必须执行,并且这些测试不单单是单元测试,还应包括组件测试、系统测试等,在日常的开发过程中,反复进行多种测试无疑是枯燥乏味的,在CI系统中包含持续测试则能让你轻松解决这一烦恼。

那为什么测试那么重要,大家还依旧是不够重视呢?恰恰无时无刻不反映了我们的用户是多么包容,我们的决策层是多少短视,在本就薄弱的大环境下,大家口中的一句烂产品就这么打发了一个又一个公司。

物联网连接技术那点事

在“万物互联”时代,首先要解决“物”与“网”的连接问题,物联网生态系统的核心组成部分是连接和通信,使得远程和分散物体(设备,传感器节点,网关单元,云服务器)之间的连接和通信成为可能,所以“连接技术”决定了物联网发展的走向。

物联网无线接入技术种类众多,包括Zigbee、WiFi、蓝牙等短距离通信技术和LoRa、SigFox、eMTC、NB-IoT等长距无线通信技术。其中,受业界青睐的低功耗广域技术LPWA既包括广域非授权频谱技术LoRa和SigFox,也包括授权频谱的eMTC和NB-IoT等。

NB-IoT、LoRa、eMTC等多种物联网连接技术一览,谁能一统天下?

NB-IoT

NB-IoT、LoRa、eMTC等多种物联网连接技术一览,谁能一统天下?

NB-IoT是指窄带物联网(Narrow Band Internet of Things)技术,是一种低功耗广域(LPWA)网络技术标准,基于蜂窝技术,用于连接使用无线蜂窝网络的各种智能传感器和设备,聚焦于低功耗广覆盖(LPWA)物联网(IoT)市场,是一种可在全球范围内广泛应用的新兴技术。

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Libra,中央银行的潘多拉盒子

前沿:Libra项目将提供金融市场基础设施(FMI)并在此FMI上发行稳定币。这种新的FMI及其稳定币将与现有的FMI并行运行。鉴于libra协会成员的全球影响力,该项目不可避免地引起全球金融监管机构的严重关注。该项目促使各中央银行制定有关libra以及其他类似稳定币的政策,并加快其货币数字化进程。本文探讨了央行可能采取的措施。

本文最初发布于CBX Research,作者:BenjaminGu(Founder&CEO,CBX Research),由Bluemountain Labs团队编译,英文版权归原作者所有,中文转载请联系编译。

1、始于比特币

比特币在2009年初的诞生可以说是数字资产世界的大爆炸起源。比特币不仅可以直接创建数字虚拟资产,还可以为数字资产的流通提供更有效的清算网络。比特币设计中的共识机制也对后续发展产生了深远的影响。共识机制不仅在后期的区块链技术发展中继续发展,而且影响了组织模式的发展。在这三个领域,比特币对区块链技术在金融领域的应用产生了深远的影响。

以太坊是加密数字资产发展的下一个里程碑。它提供了一个低级别的区块链,允许智能合约自动运行。智能合约不仅具有更复杂的属性,还具有可编程功能。这为定制各种金融工具提供了基础。区块链的价值交换不再局限于最简单的金融工具,如货币,还可以包括更复杂的金融产品,如股票和应收账款。在以太坊时代,共识机制开始应用于社会组织。例如,DAO组织是以太坊社区尝试采用投票机制来确定以太坊技术发展的方向,尽管DAO的开发后来进展不顺利。

由于比特币最初是作为货币设计的,人们认为的第一个应用是使用区块链和智能合约作为货币的新载体。虽然比特币产品有许多设计亮点,但它的基本属性导致其价值波动很大,因此它不适合替代现实世界的货币。在过去几年中,各种项目已经开始在区块链上开发出更好的数字货币。目前,主流设计是在抵押法定货币上发行稳定币。从第一个Tether公司的USDT到最近的稳定币,如USDC和GUSD,ERC20标准已用于开发以太坊上的稳定币。除了初创公司开发的这些数字稳定币之外,金融机构也正在试验这一点。

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《24个比利》读后感

《24个比利》和《比利战争》讲的是有着24种人格属性的比利的故事。买下《24个比利》这本书,纯属偶然,只有因为Kindle的封面推荐了这本书。没想到开始阅读后,竟着迷的一发不可收拾,太想知道接下来发生了什么。当你非常渴望知道故事结局的时候,说明你已经深陷其中了。

1977年,美国俄亥俄州连续强暴案嫌犯比利遭警方逮捕。但是他对自己犯下的罪行毫无记忆。在他身体里总共有 24 个人格存在,这些人格不仅在性格上,甚至连智商、年龄、国籍、语言、性别等方面也都不尽相同。这些不可思议的人格, 到底是如何产生的呢? 他到底是个欺骗了公众的精明骗子,或只是个不幸的受害者?

《24个比利》作者丹尼尔·凯斯明确指出,书中没有他自己杜撰或改编的内容,所有文字都出自融合后的比利以及他的其他人格的表述。文中并没有什么华丽的辞藻,读书的过程,就像是在看一部不加特效的好莱坞大片。Less is More,好故事的最重要前提,就是真实。

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通用支付系统架构详解

几前看过的这篇文章,很有种大杂烩的感觉,陆陆续续过了这么久,却怎么也提不起笔来,想来想去,还是拿来主义的比较好。整个行业方案都很成熟的现在,仍然不失参考的意义。

从产品分类、模块功能和业务流程,了解支付产品服务的设计

支付产品模块是按照支付场景来为业务方提供支付服务。这个模块一般位于支付网关之后,支付渠道之前。 它根据支付能力将不同的支付渠道封装成统一的接口,通过支付网关来对外提供服务。所以,从微服务的角度,支付产品本身也是一个代理模式的微服务,它透过支付网关响应业务方请求, 进行一些统一处理后,分发到不同的支付渠道去执行,最后将执行结果做处理后,通过支付网关再回传给业务方。

支付产品在支付系统参考架构图中之位置,请看下图所示:

干货!支付系统整体架构详解

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金融类应用App的用户体系搭建

用户体系只是单纯的积分/会员/等级么?如何从零开始梳理我的APP的用户体系?金融类产品的用户体系有什么特殊性?一个优秀的用户体系可以为我的APP带来什么?

全文思维导图如下:

万字长文|从零搭建互联网金融APP的用户体系(01)

01 “用户体系”从何而来?

当你的APP积累了一定的用户数量,老板说:“小刘啊,我看咱们APP也有几万用户了,最近都没啥增长了,你要不搞个用户体系激励一下?”

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架构之美:Less is More

计算机领域的架构师一词正是来源于建筑领域的房屋、桥梁等建筑的架构设计。这个古老的工种,经历了各种各样的风格,从中国古代的飞檐斗栱,到中世纪欧洲的歌德,拜占庭式建筑,从东正教的园顶到到巴黎的宫殿。建筑演变到今天,人们越来越多的崇尚简单。

看看大师们的建筑杰作,应该在计算机领域又何尝不是一样。“Less is More”(少即是多)是设计界广为流传的一句名言。提出它的是20世纪最伟大的建筑师之一密斯·凡得罗,简单主张已变成一种不断演化的想像和一种持续的精神活动。延续至今,甚至延伸为品位的哲理。

Less ismore,建筑的极简之美

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老美的未来20年科技发展趋势

美国公布了一份长达35页的《新兴科技趋势报告》。该报告是在美国过去五年内由政府机构、咨询机构、智囊团、科研机构等发表的32份科技趋势相关研究调查报告的基础上提炼形成的。

通过对近700项科技趋势的综合比对分析,最终明确了20项最值得关注的科技发展趋势。

该报告的发布:

一是为了帮助美国相关部门对未来30年可能影响国家力量的核心科技有一个总体上的把握。二是为国家及社会资本指明科技投资方向,以确保美国在未来世界中的战略优势。

一、物联网

2045年,最保守的预测也认为将会有超过1千亿的设备连接在互联网上。

这些设备包括了移动设备、可穿戴设备、家用电器、医疗设备、工业探测器、监控摄像头、汽车,以及服装等。它们所创造并分享的数据将会给我们的工作和生活带来一场新的信息革命。

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下一个10年,未来在哪里?

2019年开启的下一个科技十年,会是个选择题么?

  • A:人工智能
  • B:区块链
  • C:云(计算)
  • D:大数据

从互联网时代到移动互联网时代到现在的5G时代,甚至接下来的6G时代,数据传输的速率将达到我们难以想象的地步,通信与交互的方式有可能彻底改变我们的生活。

我们所经历的Web1.0, 2.0, 3.0等往往利用着人性的贪婪在牟利。在接下来真正的万物互联时代,企业与市场的竞争希望会向人性的善意转向。

人工智能能够解放重复性劳动,给予用户独立思考的机会么?

区块链将不可更改的记录下每个人作恶或者向善的痕迹,甚至企业与国家行为。

云计算(云服务)会开启更低成本的个人与企业创新机会么?

大数据能使黄赌毒的违法成本大幅度上升,从而促进一个信用社会的建立么?

打个问号,立据求证。

为什么TCP三次握手、四次分手?

借用标准图例说下三次握手的过程

TCP为什么需要三次握手?两次可以吗?TIME_WAIT状态有什么用?
  1. 第一次握手:建立连接。客户端发送连接请求报文段,将SYN位置为1,Sequence Number为x;然后,客户端进入SYN_SEND状态,等待服务器的确认;
  2. 第二次握手:服务器收到SYN报文段。服务器收到客户端的SYN报文段,需要对这个SYN报文段进行确认,设置Acknowledgment Number为x+1(Sequence Number+1);同时,自己自己还要发送SYN请求信息,将SYN位置为1,Sequence Number为y;服务器端将上述所有信息放到一个报文段(即SYN+ACK报文段)中,一并发送给客户端,此时服务器进入SYN_RECV状态;
  3. 第三次握手:客户端收到服务器的SYN+ACK报文段。然后将Acknowledgment Number设置为y+1,向服务器发送ACK报文段,这个报文段发送完毕以后,客户端和服务器端都进入ESTABLISHED状态,完成TCP三次握手。
  4. 完成了三次握手,客户端和服务器端就可以开始传送数据。以上就是TCP三次握手的总体介绍。

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从MySQL高可用架构看高可用架构设计

高可用HA(High Availability)是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计减少系统不能提供服务的时间。

假设系统一直能够提供服务,我们说系统的可用性是100%。如果系统每运行100个时间单位,会有1个时间单位无法提供服务,我们说系统的可用性是99%。很多公司的高可用目标是4个9,也就是99.99%,这就意味着,系统的年停机时间为8.76个小时。

百度的搜索首页,是业内公认高可用保障非常出色的系统,甚至人们会通过www.baidu.com 能不能访问来判断“网络的连通性”,百度高可用的服务让人留下啦“网络通畅,百度就能访问”,“百度打不开,应该是网络连不上”的印象,这其实是对百度HA最高的褒奖。

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再见了,微服务

  • 为什么微服务曾经可行?
  • 个人Repo 的例子
  • 伸缩微服务和Repo 们
  • 深挖微服务以及队列
  • 搬到一个单体Repo
  • 构建一个弹性测试套件
  • 为何单体应用可行
  • 坏处
  • 结论

本文,并不是说,去否定微服务。而是说,我们应该去理解微服务为我们带来什么,又带什么了什么。任何技术,没有银弹。真正能够成为银弹的,唯有我们自己。

本文翻译自Alexandra Noonan 的 Goodbye Microservices: From 100s of problem children to 1 superstar。内容是描述 Segment 的架构如何从 「单体应用」 -> 「微服务」 -> 「140+ 微服务」 -> 「单体应用」 的一个历程。翻译比较粗糙,如有疏漏,请不吝指教。

注:下文说的目的地就是对应的不同的数据平台(例如Google Analytics, Optimizely)

除非你生活在石器时代,不然你一定知道「微服务」是当世最流行的架构。我们Segment早在2015年就开始实践这一架构。这让我们在一些方面上吃了不少甜头,但很快我们发现:在其他场景,他时不时让我们吃了苦头。

简而言之,微服务的主要宣传点在于:模块化优化,减少测试负担,更好的功能组成,环境独立,而且开发团队是自治的(因为每一个服务的内部逻辑是自洽且独立的)。而另一头的单体应用:「巨大无比且难以测试,而且服务只能作为一个整理来伸缩(如果你要提高某一个服务的性能,只能把服务器整体提高)」

2017 早期,我们陷入了僵局,复杂的微服务树让我们的开发效率骤减,并且每一个开发小组都发现自己每次实现都会陷入巨大的复杂之中,此时,我们的缺陷率也迅速上升。

最终,我们不得不用三个全职工程师来维护每一个微服务系统的正常运行。这次我们意识到改变必须发生了,本文会讲述我们如何后退一步,让团队需要和产品需求完全一致的方法。

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