缓存Redis，是我们最常用的服务，其适用场景广泛，被大量应用到各业务场景中。也正因如此，缓存成为了重要的硬件成本来源，我们有必要从空间上做一些优化，降低成本的同时也会提高性能。下面以我们的案例说明，将缓存空间减少70%的做法。

「数仓宝贝库」，带你学数据！导读：本文以餐饮行业的数据挖掘应用为例，详细介绍数据挖掘的建模过程。数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。对餐饮企业而言，数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等内部数据，

<h2Docker与自动化测试</h2<p对于重复枯燥的手动测试任务，可以考虑将其进行自动化改造。自动化的成本在于自动化程序的编写和维护，而收益在于节省了手动执行用例的时间。简而言之，如果收益大于成本，测试任务就有价值自动化，否则受益的只是测试人员的自动化技能得到了提升。利用Docker的快速部署、环境共享等特性，可以大大减少自动化的成本，使很

streamparkflink一键整库或多表同步mysql到doris实战，此应用一旦推广起来，那么数据实时异构时，不仅可以减少对数据库的查询压力，还可以减少数据同步时的至少50%的成本，还可以减少30%的存储成本；streampark搭建二进制包编译构

简化调试过程、降低修复成本、保证代码质量……单元测试的好处你还不知道吗？！

天翼云对象存储（原生版）I型ZOS的三种存储类型，分别供标准、低频、归档存储，全面覆盖从热到冷的各种数据存储场景，您可根据使用场景和性能要求选择合适的存储类型。

AI招聘系统的变革与升级招聘领域的静默革命：AI重塑人才选拔的核心逻辑招聘失误的成本往往被企业低估，一次糟糕的雇佣决定，可能让企业付出该职位年薪30%50%的直接成本，还会引发团队士气受损、培训资源浪费等连锁反应。传统面试模式下，HR依赖主观判断和有限的简

AI招聘系统重塑招聘行业招聘领域的静默革命：AI重构人才选拔的底层逻辑招聘失误带来的成本损耗，远比企业想象中更为沉重。一次不当的雇佣决策，可能让企业承担该职位年薪30%50%的直接成本，还会引发团队士气低落、培训资源闲置等连锁问题。在传统面试模式里，HR仅

作为一家数据智能公司，个推不仅拥有海量的关系型数据，也积累了丰富的keyvalue等非关系型数据资源。个推采用Codis保存大规模的keyvalue数据，随着公司kv类型数据的不断增加，使用原生的Codis搭建的集群所花费的成本越来越高。在一些对性能响应要求不高的场景中，个推计划采用新的存储和管理方案以有效兼顾成本与性能。经过选型，个推引入了360开源的存储

Elasticsearch在dbranking的排名不断上升，其在存储领域已经蔚然成风且占有非常重要的地位。随着Elasticsearch越来越受欢迎，企业花费在ES建设上的成本自然也不少。那如何减少ES的成本呢？今天我们就特地来聊聊ES降本增效的常见方法