4.2 配置前端构建工具 — 在使用npm脚本时，通常有三种配置前端构建前端工具的方法。 指定命令行参数 ：. 监控文件系统的变化。 尽管可以构建客户端资产，但是不如专门做这件事的工具：webpcak。webpack专注于打包javascript和css模块。。 用Webpack构建web程序 — 打包器与插件： webpack插件：用来改变构建过程的行为的。 webpack加载器：是函数，负责将输入的源文本转换成特定的文本输出。既可以同步，又可以异步。 filename:'dist/bundle.js'} } 打开dist/bundle.js，应该可以看到webpcakBootstrap垫片，然后从源文件结构中过来的每个文件都被封存在了闭包内模拟模块系统中
在现代系统中，特别是互联网软件，通常会涉及到大量用户的并发访问，我们的系统一定要在架构上支持高性能、大并发的访问。 一个高性能的系统通常由很多的方面组成，包括数据库高性能、Web服务器高性能、负载均衡、缓存、软件架构等。我们这篇文章先从软件开发架构的角度作为切入点来介绍如何构建高性能的系统。 传统架构性能的问题 我们先来看看DDD经典架构中，在多用户、大并发访问的情况下，对性能产生不利影响的因素。先来看看简单架构图： ? 通过CQRS的理念，可以有效的提高系统对大并发的支持。 命令指的是要更改对象状态的行为，对系统有副作用；查询指的是不更改对象状态的行为，对系统无副作用。 其实CQRS不仅仅用于大并发的处理，在日常开发中，其实也是可以利用这种理念的。
腾讯云图是一站式数据可视化展示平台，旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据，低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起，轻松搞定数据可视化
如何获取数据、传输数据、管理数据、发挥数据的价值？ 如何用数据来驱动企业的业务运作和正确决策？ 为什么要构建数据驱动的企业？ 如何构建数据驱动的企业？ 对这些问题，本文将进行深入剖析。 制造企业应当实现基于模型的产品定义（MBD），构建产品的Digital Twin（数字孪生模型），在交付实体产品的同时，交付产品的Digital Twin，建立数据供应链。 而创成设计（Generative Design）技术则是基于零件的设计约束和边界条件，由计算机自动生成满足条件的海量方案供设计师选择，再通过增材制造和传统制造的结合，从而制造出重量轻、强度大、结构优化的零件 企业可以建设主数据管理系统（MDM），将企业的物料、设备、人员、组织结构等静态数据统一管理，信息系统需要企业的基础数据，直接从MDM系统调用。 4 数据驱动企业构建和谐生态 企业必须关注整个供应链、生态系统中的数据，以实现对市场波动的快速反应。
构建多云策略 安全专家表示，随着多云环境的发展，出现了许多安全最佳实践，并且组织在制定自己的安全策略时都应采取一些关键步骤。 报告表明90%的企业将其基于云计算的数据的一半归类为敏感数据。 该报告还发现，82%的受访者担心组织的员工不遵守云计算安全策略，38%的受访者担心检测和响应云计算安全事件。 “企业投入的努力水平应取决于数据的风险和敏感性。因此，如果企业使用云平台进行非机密数据存储/处理，那么就不需要采用更高级别的安全方法。”Gadia说。 然后，企业能够围绕其试图保护的数据和服务构建控制措施。”他解释道。 安全专家表示，与云计算提供商的谈判以及随后的服务协议应解决提供的数据隔离类型、数据存储以及供应商方可以访问的数据，以及供应商如果出现问题应如何应对，其中包括他们将如何与为企业提供服务的其他云计算供应商合作和协调
这个开发系列的由来是这样的，两年前作为一个软件公司的技术总监，完成了一个企业的ERP系统开发，我在这个项目中担当了架构师的角色，主要负责核心技术架构搭建与业务建模的工作。 这个系统的规模达到13个人12个月，涉及到企业的各个方面，包括客户关系管理、销售管理、采购管理、项目管理、财务管理、行政与人力资源管理等，业务流程70多支，而且对权限有极高的要求。 这个系列包含并不局限于以下内容：需求分析、业务建模、技术架构、开发、测试、构建的一个真实软件项目全生命周期，这个系列大概的分为以下几大部分。 1.需求分析与领域驱动设计（不是很虚的那种哦）。 2.业务建模 3.搭建并实现满足领域驱动设计的项目架构 4.设计与实现通用查询子系统 5.设计与实现通用权限子系统 6.设计与实现工作流扩展子系统 7.Asp.net MVC前端与EasyUI框架 8. 测试与构建 整个系列涉及到的方法论包括敏捷软件开发、四色原型、领域驱动设计等，涉及到的技术或框架包括Asp.net MVC,EasyUI、EF、WF等，如果作为视频讲解与演示的话，大概60个小时左右。
问题导读 1.作为一个技术人员，你认为该如何搭建大数据平台？ 2.构建大数据平台，你认为包括哪些步骤？ 3.本文是如何构建大数据平台的？ 亲身参与，作为主力完成了一个信息大数据分析平台。 整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步： 1、linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统–CentOS作为底层平台。 例如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。 4、数据分析 数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。 数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。 另外有些公司如明略数据等还提供一体化的解决方案，寻求这些公司合作对 于入门级的大数据企业或没有大数据分析能力的企业来说是最好的解决途径。
我们可以从企业数据应用的成熟度来评估企业要不要构建数据中台。 企业数据应用能力程度越高构建数据中台越有价值，下面分别介绍四个阶段。 这个时候很多企业往往不会只建一个业务系统，而是针对公司每条业务线都建立一个业务系统，这些系统将业务的开展情况通过数据保留下来，但是使用数据时候出现以下问题： 第一：业务从线下迁移至线上之后，每天产生大量业务数据的同时 ，正是沿着这个思路很多企业构建了企业级的数据仓库，并同时开始了BI工具、大屏可视化等系统的建设，这些可以将大量复杂的原始数据抽象为指标，以可视化的方式呈现在决策者面前，为决策提供决策支持。 项目规模大：一般只有大的中台服务商才能承建 7、央企 数据应用能力成熟度 处于决策支撑向数据驱动过度阶段 对数据中台的诉求 业务多元化：集团形态业务板块多元，数据跨业态 信息化基础好：规模较大且业务复杂
不过这样过了一段时间之后，像 Pancho 这样的开发者们往往会想到，其实有必要投入一些成本来构建一些基础设施，我们就可以不再请求数据而改为观察数据。 △ 传统的请求数据与单向数据流 响应式编程 我们将这类观察者会自动对被观察者对象的变化而作出反应的系统称之为响应式编程，它的另一个设计要点是保持数据只在一个方向上流动，因为这样更容易管理且不易出错。 Flow 并不是唯一的数据流构建器，不过得益于它是协程的一部分并且得到了很好的支持。 ，有一些方案可供选择，比如数据流构建器。 在 Flow 中，操作会在同一个协程中顺序执行，使用 while(true) 循环可以让 Flow 持续获取新消息直到观察者停止收集数据。传递给数据流构建器的挂起代码块通常被称为 "生产者代码块"。
神经系统.jpg 1.4数据系统是企业的神经系统 如果把现金流当作企业的血液，数据系统完全可以称得上是企业这个有机体的神经系统，每一个数据都是企业的神经元，这些数据记录的是资源以及资源活动的信息，通过将数据传输到企业的数据中心 1.4.1 见上文 1.4.2 数据是神经元，数据系统是企业神经系统 数据记录着企业的各种资源和各种资源的活动，也记录着外部环境的变化，有效的数据是企业感知内部变化和外部环境异动的风向标，是企业的神经触角 ，是企业经营和管理活动的神经元，而由数据构成的系统则成为企业的神经系统。 企业所采集的所有数据都准确、精细、真实、完整，那么这个企业就是超级敏感的，当然理想的情况是不存在的，企业需要根据不同的数据构建不同的数据采集质量要求。 【往期内容已在（明悦数据）公众号同步发布】 下期内容更实战！
本文作者主要从总体思路、模型设计、数据架构、数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性，构建更贴合大数据应用的数据仓库。 那么基于这些特征，该如何构建数据仓库呢？我认为应该从稳定、可信、丰富、透明四个关键词入手。 ，任何一个系统出现问题都会对数仓服务产生影响，因此在数仓构建时，高容错性是必不可少的因素； 第三数据质量监控需要贯穿整个数据流程，毫不夸张地说，数据质量监控消耗的资源可以等同于数据仓库构建的资源； 第四无需担心数据冗余 每个企业在构建自己数仓时，应该根据业务形态和需求场景选择合适的建模方式。 对于应用复杂性企业，可以采用多种建模结合的方式，例如在基础层采用维度建模的方式，让维度更加清晰；中间层采用实体关系建模方式，使得中间层更容易被上层应用使用。
作者：daicoolb 编译：ronghuaiyang 导读 今天给大家介绍一个github仓库，收集了非常多的推荐系统的数据集，非常的全面，非常的实用，做推荐系统相关的同学可以收藏一下。 这些数据集在可作为基准的推荐系统中非常流行。 包括标签基因组数据，1100个标签的1200万个相关性得分。 Jester：http://eigentaste.berkeley.edu/dataset/ 来自小丑在线笑话推荐系统的匿名评级。 PythonGitCode：https://github.com/lab41/hermes Hermes是Lab41对推荐系统的一次尝试。 通过分析多种推荐系统算法在不同数据集上的性能，探讨了如何为新的应用选择推荐系统。
从0到1构建日志分析平台 二、构建日志分析系统 ELK框架中只有Logstash这个软件没多讲了，但是从前面的学习中我们知道它是一款数据收集、过滤、转发的工具。 <注意：数据源，当前只支持用户自行接入腾讯云ES 集群> 1, Logstash + Elasticsearch + Kibana + Nginx + Tomcat 构建日志分析平台 首先，看一下数据拓扑图如下 那我们再刷新一下前端，制造点数据，看看，如下图： image.png 结果： 我们发现：数据全部上传成功！！我们的日志分析系统搭建完成。 示意图如下： image.png 至此：一个完整的日志搜集系统就已经搭建完成。简单来说分为几部分：服务器搭建、Logstash配置、数据上传、ES、kibana验证、可视化分析并展出。 后续，我们讲这一经典架构来构建大数据日志分析系统。
当然，也有一些值得注意的例外情况，例如，如果你正在构建大规模深度人工神经网络来识别猫。但是，我们大多数不需要做这种系统。 ? 好吧，如果你正在做识别猫的模型，你可能需要分布式机器学习算法。 现代数据科学家（“古老”数据科学家是这样吗？） 有一个不同的问题，数据科学团队如何融入机构之中。许多公司已经克服或正在克服这点。 大多数都会认同，拥有可以从数据中获取价值和知识的强大数据科学家是非常重要的。但是，不管有些人会怎么说，拥有雄厚工程技术的强大数据科学家是独角兽，找到他们并非易事。 同样还包括解决方案的初始版本，以及将来迭代来优化和改善当前系统。 漏斗的第三个也是最后一个部分的重点是运行在线实验（AB测试）和分析结果。 再次，很难找到一大群在机器学习和软件工程方面都很杰出的工程师（就像将11位投手建立一个球队一样是困难的）。一个好的机器学习工程团队包括有着高度机器学习知识的编码专家和拥有软件技巧的机器学习大师。
Oxidized 使用 rugged/libgit2 接口， 通过 git diff 来比较配置文件差异
企业系统和网站系统都需要处理大量的邮件、短信等消息通知系统。在进行系统设计时，除了对安全、事务等问题给与足够的重视外，性能也是一个不可避免的问题所在，必须充分地考虑访问量、数据流量、服务器负荷的问题。 过去20年来，我们对关系数据库系统的依赖程度显著增加。最初，存储数据并对数据进行某种处理，是建立商业关系数据库系统的主要目的。 随着关系数据库系统的发展，其功能和复杂性的变化，它的主要用途已由单一数据存储转变为更加主流的商业智能目的、更加复杂的ETL处理、数据报告、数据通知；微软认为，允许你在数据库内建立基于消息的应用程序，这样才有意义 上面图中我们可以看到我们定义了3种常见的消息类型：邮件、短信和RTX（腾讯通RTX是腾讯公司推出的企业级即时通信平台）。 2、客户端组件 客户端组件负责验证消息和将消息输入消息队列系统，为了支持在整个企业环境提供服务，采用WCF方式发布，采用TCP和SOAP方式发布，TCP方式的客户端通过.NET组件包发布，另外通过SOAP
东莞市东城袁氏网络服务中心（以下简称“袁氏网络”）是一群年轻创业团队，励志专注中小企业网站数据私有化部署，让中小企业不再为企业网站数据而担忧，也不用担心建站服务商会给你隐形收费等等。 私有化将所有的敏感数据或业务数据部署在自己所购买的虚拟主机或者服务器上，而不是将网站数据交给建站服务商来保管，确保了企业核心业务数据的私有化，确保企业的数据安全，也不会限制于建站服务商，造成进退两难的地步 软件运行在 SaaS 环境和私有化部署环境是截然不同的，SaaS部署的系统是企业通过购买SaaS服务提供商的服务，从而获得相应的所需功能，但是整个系统的运行都高度依赖中心化的Saas平台运营方，商家和客户的数据是存储在服务提供方中心化存储服务器上 而私有化部署是数据掌握在自己手中，企业私密数据的安全性更有保障。 安全是企业发展的前提，袁氏网络支持通过私有化部署的方式，帮助企业保护数据的绝对安全。 其实自从互联网发展至今，企业数据安全不再是大企业的专属了，例如现如今风头正盛地“开源CMS”就是给中小企业的福利，也不再为企业网站新增某个功能而担心价格会不会超出自己预算。
1.4数据系统是企业的神经系统 如果把现金流当作企业的血液，数据系统完全可以称得上是企业这个有机体的神经系统，每一个数据都是企业的神经元，这些数据记录的是资源以及资源活动的信息，通过将数据传输到企业的数据中心 ，由数据中心对数据进行存储、加工、处理和分析，然后形成企业的神经反应系统。 神经系统.jpg 1.4.1 数据是企业敏捷经营的基础 在两家外企公司近10年的工作时间让笔者感受到外资企业对市场细微变化的敏感度之高，可以用SensitiveGian（t敏感的巨人）来形容。 这来源于企业对内外部数据的敏感。 【往期内容已在（明悦数据）公众号同步发布】 下期内容更实战！
业务终端是指生产环境下的业务行为的触发点，比如智能手表系统中的用户佩戴行为就是业务终端，佩戴智能手表的用户的一次摆手或者走路就是一次元数据的触发点，共享单车系统中的用户骑行行为也是一次元数据的触发。 假设我们的系统是一个物联网系统，那么负责元数据收集的功能组件一般由传感器完成。 ? 数据加工 在涉及到数据处理的相关系统中，数据加工是数据解读整个过程中的第二部分，主要任务是对终端收集到的数据进行初次加工，过滤明显的异常数据，也就是严重的噪音数据，近而进行第一次持久化处理。 除了严格意义上的财务系统以外，这里的统计分析在系统中更多充当流水数据的作用，一旦统计完成，不会再次更新和覆盖重写。 以上的统计都是同步机制吗 很确定的说，不是。 实际上，在这个宣扬大数据，人工智能的时代，涉及到数据处理的应用系统对于数据库的存储都是以redis，mongoDb为标配的。
但是，近几年，它在大多数数据驱动型企业中发挥着重要的作用。更重要的是，大数据可以帮助制定企业战略，提高运营效率，并加速企业成长。 与数据热潮随之而来的，是大量的金融投资。 大约75％的组织表示，他们已经在先进大数据设施上投入了大量资金或者在未来几年会投入大量资金。同时，一大批新兴大数据企业如雨后春笋般破土而出，以此满足企业客户不断增长的市场需求。 这里是当今新兴大数据企业面临的5大挑战： 1.人才匮乏 大数据是一个增长中的市场。六成的企业决策者都预计本年度会在大数据项目上投入更多资金，只有5%认为会有所减少。 5.激烈竞争 2015年，大数据的全球消费预计将达到1250亿，初创公司不必再走向大数据的路途上感到孤单，因为如SAP，微软和IBM这样的大企业也要面临残酷的竞争。 这里的教训：建立一个成功的大数据业务是不是为懦弱者准备的。但是，如果你为上面描述的五大挑战做好准备，那么，你就可以在大数据领域未来的发展过程中大显身手。
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