上次，我们讲到了如何定义告警，那么我们我们其实还是可以配置告警的接受人，如下
Metabase是一款面向全体公司用户，可以提出问题并从数据中学习的简单，开源的数据查询和可视化分析工具。任何人都可以使用它来构建图表，仪表板和电子邮件。
Apache Airflow是一个编排平台，用于以编程方式编写、安排和执行工作流。OpenTelemetry开放遥测用于生成、收集和导出遥测数据（指标、日志和跟踪），以帮助您分析软件的性能和行为。这两个开源项目看起来很自然，随着 Airflow 2.7 的推出，用户现在可以开始在 Airflow 中利用 OpenTelemetry Metrics！
每家公司都围绕目标开展业务并使用关键绩效指标（KPI）跟踪实现这些目标的进展情况。对于每个目标，团队应能随时轻松地回答以下两个主要问题：
在本次实验中，您将创建一个简单的交互式实时仪表板，以可视化存储在 Kudu 中的传感器数据。
小李在一家连锁超市企业的IT部门，经常要帮业务部分做数据分析，公司信息化建设发展比较落后，IT部门也只有两个人，各种各样的数据表经常让小李加班加到头疼，每次辛辛苦苦做好的分析报告，老板还总嫌丑。
译者：吕东昊 审校：陈明艳 本文长度为3743字，预估阅读时间10分钟。 摘要：本文从数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。 P
一个人可以合理地从多少个仪表板中获得洞察并采取行动？虽然我不知道答案（实际上这将是一项很好的调查），但我希望我们都可以达成一致的看法，即存在一定的限制。当我们在分析问题本身之前就为每个问题创建一个仪表板，而不进行分析时，仪表板膨胀就会发生。
.NET开发领域的总体趋势是互操作性，葡萄城全功能 .NET控件集 ComponentOne 在2018将延续这一趋势：无论是 .NET平台，ASP.NET Core，Xamarin还是未来计划中的XAML标准，互操作性是所有应用程序的关键，这也将作为我们未来产品规划的核心，我们将继续创新和加强现有产品。
作为一款前所未有的商业智能软件，Wyn Enterprise 提供自助式 BI 功能——WynBI，可让最终用户毫无约束的与数据交互，任意探索数据背后的真正原因，发掘价值，为企业决策找到有效的数据支撑。
Prometheus 是一个开源监控工具，实现了高维数据模型。Prometheus 有多种数据可视化模式，其中一种是集成 Grafana。Prometheus 以高效的自定义格式将时间序列数据存储在内存和本地磁盘上。
Cube是无界面商业智能平台。它帮助数据工程师和应用程序开发人员从现代数据存储中访问数据，将其组织为一致的定义，并将其交付给每个应用程序。Cube 旨在与所有支持 SQL 的数据源一起工作，包括像 Snowflake 或 Google BigQuery 这样的云数据仓库、像 Presto 或 Amazon Athena 这样的查询引擎，以及像 Postgres 这样的应用程序数据库。Cube 内置关系缓存引擎，为 API 请求提供亚秒级延迟和高并发。
您的用户可以与您创建的仪表板进行交互，您可以通过使用Kibana的特性：比如，例如控件和下钻，让您的仪表板更具互动性
Filter是Kibana中查询数据的强大方式，在这段视频中，您将了解不同的数据过滤方式
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第6天，前面我们介绍了如何用Tableau可视化？，今天介绍项目实战：如何制作报表？通过一个项目学会如何制作报表，最终的案例效果如下图。
在我以前的文章（这里是第一[1]篇和第二篇[2]）中，我展示了ElasticSearch作为电子商务中的全文搜索引擎的使用，一些高级配置的设置和使用以及products包含所有内容的索引的创建保存的产品。
分析需求：评估客户价值，调整销售策略。 解决方案：将Top n客户发销售部门。 1.商业理解 确定客户价值：购买总金额，频次，平均每次购买金额，最近购买金额，它们的线性组合。 数据挖掘方法：描述汇总，分类，预测，概念描述，细分，相关分析。 数据来源：客户信息表，订单信息表，订单明细。 2.基本分析流程 计算单品总金额：读入订单明细表，计算单品总金额。 计算订单总金额：读入订单表，合并单品总金额数据，计算订单总金额。 汇总至客户总金额：读入客户表，合并订单总金额。 列出Top n客户：先按金额排序，然后选取
Grafana是一个开源的度量分析与可视化套件。经常被用作基础设施的时间序列数据和应用程序分析的可视化，它在其他领域也被广泛的使用包括工业传感器、家庭自动化、天气和过程控制等。
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SSH（安全外壳）是用于路由器，交换机，防火墙，安全设备，基于Linux的操作系统和其他IT资产的最常见的远程管理协议。尽管SSH守护程序提供了出色的强化功能，以增强您的身份验证方法和访问控制，但SSHD并未提供本机监视功能。
Grafana是一个开源指标分析和可视化套件。 它最常用于可视化基础设施和应用程序分析的时间序列数据，但许多应用于其他领域，包括工业传感器，家庭自动化，天气和过程控制。
当您规划出业务关键型资产时，您可以在整个堆栈中获得端到端概览，其中显示哪些数据模型或仪表板对业务至关重要、它们的使用位置以及它们的最新状态。
Quick BI（以下简称Qbi）做数据分析有5个模块：仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI（以下简称Pbi）制作的报告。本文的比较对象，主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
Zabbix是一款出色的监控工具，可从服务器，虚拟机和其他类型的网络设备收集数据，因此您可以分析趋势或问题。它针对新出现的问题提供了功能丰富的通知，但内置的数据分析和可视化工具并不易于使用。您可以将图表组合到仪表板中，但首先需要创建它们，并且实际上不存在创建显示实时数据的图形的简单方法。此外，无法将来自不同主机的数据收集到单个图表上。虽然每个新版本的情况都在好转，但它远非理想。
当您第一次连接到Kibana 4时，您将进入发现页面。 默认情况下，此页面将显示您的所有ELK的最近接收的日志。 在这里，你可以根据搜索查询通过筛选，找到特定的日志消息，则缩小搜索结果与时间过滤器一个特定的时间范围。
https://grafana.com/grafana/plugins/alexanderzobnin-zabbix-app/
了解PowerAutomate已经有较长的时间，但是一直没有尝试过，最近刚好手头一个略微复杂的问题，Trello和Microsoft to-do的同步，发现在PA中竟然有现成的模板可以直接同步，就认真研究了两天，实现了一些其他的操作，比如：
谈到商业智能行业，变革是不可避免的。为了跟上步伐，各种各样的BI 解决方案正在快速迭代更新，以满足企业的数字化需求，那么市场上BI 工具种类繁杂，到底如何选择适合功能全面、满足自己企业运转情况的、合适的BI 工具呢？ 我们为您总结A-Z 26个单词描述 BI 的功能，帮您在选型中全覆盖最新的商业智能要点。创建了一个 BI 术语表，从 A 到 Z。并为这些术语添加了注释，我们来一探究竟： A - Ad hoc - Ad hoc 报告 是一种 BI 流程，非技术最终用户无需 IT 即可生成 BI大屏。即使用报表设计器的最终用户能够提出自己的问题并创建自己的可视化仪表板或报表。
前面我们以Time series 图表为例，学习了面板的配置参数，在这里我们要继续学习Grafana 的其他图表，配置参数大同小异。
WordPress 提供的更新通知对于了解新的可用更新和跟踪站点上的自动更新很有用。但是也有像子凡我这样希望禁用它们以减少 WordPress 仪表板或电子邮件收件箱中的混乱情况。或者，这可能是因为你使用不同的方式来管理更新，从而使通知变得多余。当然子凡我只是因为当 WordPress 核心有升级时，普通的作者编辑人员后台也有提示，这就造成了不需要的通知，所以最直接的方式就是除了管理员其它用户没必要看到 WordPress 的升级更新通知。
永远不要低估Excel的作用，虽然名种BI工具很火爆，但记住他们只在分析师的群体中火爆，当涉及到报表分享时，分享到一般用户手里时，或者职场老一辈人群时，Excel是最佳的选择。同样对灵活性要求高、自动化程度强烈的，Excel仍然是不二的选择。
随着行业软件业务功能的不断完善，同行业软件日趋趋同，竞争更加白热化。同时，随着企业数字化转型的深入，企业自身对数据的使用需求越来越强烈。在用户的业务处理过程中，在业务软件内直接给用户提供数据分析结果具有更高的及时性和实际价值，企业用户无需寻找业务系统之外的第三方工具来满足业务数据分析的需要，从而提升行业软件给用户的综合价值、用户黏性和产品竞争力，为软件供应商的业务发展带来全新的增长点。
WordPress 是一个内容管理系统 (CMS)，这意味着它是一种简化生成、存储和显示 Web 材料的过程的工具。WordPress 最初是作为一种改进日常写作常规排版的工具。但是，它被用作博客工具，随着我们接近今年第四季度，WordPress 仍然是使用最广泛的 CMS 系统，不仅在博客中。WordPress 是一个完全开源的程序，会定期更新。可以在此处找到存储库。与任何其他开源软件一样，WordPress 依赖于它的社区。
在此博客中，我们将带您进行基于角色的数据冒险，并附带简短的演示，以向您展示A-Z数据工作人员的工作流程，该工作流程通过自助服务、无缝集成和云原生技术得到了加速和简化。您将学习CDP平台的所有内容，它们将共同加速您日常的数据工作人员任务。这个以演示为导向的博客旨在激发人们的好奇心和学习，并激发富有成果的互动对话-如果有任何特别的部分引起您的兴趣，我们欢迎您与我们联系。
React Web应用程序开发管理后台可能非常耗时，这和设计所有前端页面一样重要。
Netdata通过可扩展的Web仪表板提供准确的性能监控，可以显示Linux系统上的流程和服务。它监控有关CPU，内存，磁盘，网络，进程等的指标。
在日常的性能测试工作中，经常会用到Jmeter或LoadRunner进行压测，每次压测完成后，会对各种的性能指标图表进行分析。LoadRunner的性能指标图表非常丰富与美观，但Jmeter的性能指标图表相对要简陋一些，且不够灵活对指标进行筛选。
当某个应用程序在生产环境中运行时，监控其运行状况是必要的。通过实时了解应用程序的运行状况，你能在问题出现之前得到警告，也可以在客户注意到问题之前解决问题。
前面文章中我们了解了如何使用 CLI 部署 Linkerd 控制平面和 Linkerd-viz 扩展，并在几分钟内收集指标是多么容易。在本章中，我们将详细了解这些指标，并使用 Emojivoto 示例应用程序了解它们的含义。
Web前端的日志/指标导出器配置、Prometheus 监控规则（YAML格式）、告警规则，以及推荐一个适合的 Grafana 仪表板配置。
最近我们公司接到一个客户的需求，要求为正在开发的项目加个功能。项目的前端使用的是React，客户想添加具备Excel 导入/导出功能的电子表格模块。 经过几个小时的原型构建后，技术团队确认所有客户需求文档中描述的功能都已经实现了，并且原型可以在截止日期前做好演示准备。但是，在跟产品组再次讨论客户需求时，我们发现之前对有关电子表格的部分理解可能存在偏差。 客户的具体需求点仅仅提到支持双击填报、具备边框设置、背景色设置和删除行列等功能，但这部分需求描述不是很明确，而且最后提到“像Excel的类似体验”，我们之前忽略了这句话背后的信息量。经过与客户的业务需求方的直接沟通，可以确认终端用户就是想直接在网页端操作Excel，并且直接把编辑完成的表格以Excel的格式下载到本地。
我以前是很喜欢用Ansible的，特别是面对大数据系统与分布式微服务系统这种有多节点，多组件需要部署和维护配置的场景，Ansible能够帮我们很好的实现运维步骤的自动化和标准化。但对于Ansbile的使用，我一直也有一个不满意的地方，就是缺乏足够的可观测性，在排障与性能检测时，能够使用的手段比较原始，特别是碰到一些情况，比如：“上次明明运行得好好的，这次怎么出错了呢？”因为没有将运行日志保存的习惯或者没有便捷保存的方法，出现意想不到的问题时，无法快速发现原因，并且，因为没有具体的性能指标和基线，所以，很难对一个Ansible脚本进行优化。
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在快速发展的大语言模型（LLM）世界中，确保最佳性能和可靠性比以往任何时候都更为关键。这就是'LLM 可观测性'的概念发挥作用的地方。这不仅仅是监控输出；更是深入洞察这些复杂系统内部运作的关键。
机器学习直接从数据中“学习”信息，利用云平台的分布式计算资源可以大大加速建模的速度，例如对CNC刀具故障的预测避免断刀故障的发生，对模具生产中质量波动的影响因素分析修正关键工序等。工业数据在云端的有效呈现是通过云平台的数据可视化组件完成的。目前大多数的云平台（例如AWS、阿里云等）都提供了基于Grafana的可视化组件。
业务分析涉及使用数据做出关键的战略级决策。问题是如何以能够帮助领导团队或决策者迅速达成共识的方式来表示这些数据？这是作为分析师的技能，并且仪表板专家将脱颖而出。
作者：Stef Smeets翻译：王闯（Chuck）校对：欧阳锦本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了streamlit ，并展示了如何利用它将 python 脚本转换为仪表板，以及如何在线托管。相比于Jupyter Notebooks，仪表板更有利于向非技术受众展示研究成果。 标签：数据科学、可视化、仪表板、JupyterNotebook、Dashboard 图片源自Unsplash，由Arie Wubben上传 作为一名Python 爱好者，我几乎用 Jupyter Notebooks （ht
事情是这样的。 这次客户使用的是.Net项目，直接做BI大屏过于复杂，所以想直接集成使用BI数据可视化分析大屏。
Aquila Admin Theme除了可以修改WP后台的显示效果和颜色，还可以自定义LOGO图标、是否隐藏显示小部件等功能。
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