在 Ignite 大会 上，微软发布了 Azure Stream Analytics无代码编辑器，这是一个支持拖放的画布，可用于开发流处理场景下的作业，如流处理 ETL、数据摄入、物化数据并公开发布到 Azure Cosmos DB。该无代码编辑器托管在微软的大数据流平台和事件摄入服务 Azure Event Hubs 中。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上的定位。 在本文中，我们将讨论 Microsoft 的 Azure Synapse Analytics 框架。具体来说，我们关注如何在其中看到数据仓库和数据湖范式的区别。 为了熟悉这个主题，我建议你先阅读本系列的前几篇文章。 数据湖和仓库第 1 部分：范式简介 数据湖和仓库第 2 部分：Databricks 和Showflake 数据湖和仓库第 3 部分：Azure Synapse 观点 我们现在考虑一个更新颖
近几年，数据应用场景不断丰富，从工业、交通、金融到制造，几乎无处不在。数据价值的飞速提升给开发者和相关企业带来了新的问题，对于企业而言，数据指数级增长的情况下，使存储成本和数据预处理需求增加，数据使用场景的增加和大量的结构化数据和非结构化数据让实时处理难度变高，这对平台和用户都提出新的挑战。 因此，企业更加关注如何能同时兼顾数据分析与实时效两点需求。作为一种新型的开放式架构，湖仓一体打通了数据仓库和数据湖，可同时支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性，也正在帮助数据产业解决燃眉之急。 作为
在可视化图探索工具 NebulaGraph Explorer 3.1.0 版本中加入了图计算工作流功能，针对 NebulaGraph 提供了图计算的能力，同时可以利用工作流的 nGQL 运行能力支持简单的数据读取，过滤及写入等数据处理功能。
Azure Synapse Analytics 是一项针对大型公司的无限信息分析服务，它被呈现为 Azure SQL 数据仓库 (SQL DW) 的演变，将业务数据存储和宏或大数据分析结合在一起。 在处理、管理和提供数据以满足即时商业智能和数据预测需求时，Synapse 为所有工作负载提供单一服务。后者通过与 Power BI 和 Azure 机器学习的集成而成为可能，因为 Synapse 能够使用 ONNX 格式集成数学机器学习模型。它提供了处理和查询大量信息的自由度.作为微软在西班牙为数不多的 Pow
TuGraph Analytics（内部项目名 GeaFlow）是蚂蚁集团开源的分布式实时图计算引擎，即流式图计算。通过 SQL + GQL 融合分析语言对表模型和图模型进行统一处理，实现了流、批、图一体化计算，并支持了 Exactly Once 语义、高可用以及一站式图研发平台等生产化能力。
你需要做的就是在你的 Spring Boot 项目中配置好依赖和参数后，Spring Boot 项目启动后就会自动将日志上传到 Azure 供分析。
在上一篇文章《Microsoft IoT Starter Kit 开发初体验》中，讲述了微软中国发布的Microsoft IoT Starter Kit所包含的硬件介绍、开发环境搭建、硬件设置、Azure IoT Hub的连接、程序的编译、下载和调试、PowerBI数据的展现。在这篇文章中，将会详细讲述Cloud to Device的消息反馈控制以及如何通过Stream Analytics将数据存储到Azure Storage Table，以方便数据后期的利用。 1. 反馈控制 上一篇文章中
（编者按：Prometheus 是一个开源监控系统，几乎所有云原生系统都以 Prometheus的指标格式输出运行时的监控信息。）
2020年9月，Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
Gartner 于 2022 年 3 月 22 日发布魔力象限报告，以 Power BI 为产品代表的微软连续 15 年获得领导者，并且连续 4 年位于领导者象限最高地位。
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
最近随着Snowflake上市后市值的暴增（目前700亿美金左右），整个市场对原生云数仓都关注起来。近日，一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比，包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake，基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
本文来自Content Delivery Summit 2020的演讲，演讲者是来自LinkedIn的Bhaskar Bhowmik，演讲的主要内容是LinkedIn的内容交付策略。
在本文中，我们将探索 Azure 数据湖分析并使用 U-SQL 查询数据。 Azure 数据湖分析 (ADLA) 简介 Microsoft Azure 平台支持 Hadoop、HDInsight、数据湖等大数据。通常，传统数据仓库存储来自各种数据源的数据，将数据转换为单一格式并进行分析以做出决策。开发人员使用可能需要更长时间进行数据检索的复杂查询。组织正在增加他们在云基础架构中的足迹。它利用了云基础设施仓库解决方案，例如 Amazon RedShift、Azure Synapse Analytics（A
对于选择Azure平台的用户来说，会面临选择国内还是国际版的问题。由于一些原因，由世纪互联运营的中国大陆版Azure无法落地所有的国际版服务。相比几年前，情况已经有了一定的改善。本文列出了国际版和国内版Azure可用服务的对比列表，帮助各位选择。
上篇文章介绍了TF中的underlay overlay分析，以及将overlay流映射到其underlay路径的前两个步骤，接下来继续——
我将直接切入主题，Jaeger目前只可视化收集来自测仪应用程序的数据。它不执行任何后处理（除了服务依赖关系图）或任何计算，以从它收集的跟踪中获得其他有趣的指标或特性。这是一个遗憾，因为跟踪包含了所有遥测信号中最丰富的信息！
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 选文|康欣 翻译|佘彦遥 校对|王方思 导读 流分析有助于开发和部署解决方案，通过云端的实时流处理以获得来自设备、传感器和应用程序的实时洞察力。流分析能够实施物联网解决方案的实时分析，每秒流动数百万的事件，提供关键任务可靠性和性能，也传送实时控制板和来自设备和应用程序的数据警告，关联多个数据流并使用基于SQL的语言进行开发。流分析客户化部署和监控流任务。 流分析应用包括个性化实时股票交易分析和由金融服务公司提供的预警、实时欺诈检测；数据和身份保护服务，对传感器、执行器、
随着物联网技术的发展，实时视频分析技术已应用于智能物联网的各个领域，例如：智能零售、智能工厂、智能监控等，如果把视频比作物联网的眼睛，那么实时视频分析技术就是物联网的大脑。
Tungsten Fabric是一个由计算节点、控制节点、配置节点、数据库节点、Web UI节点和分析节点组成的分布式系统。
针对 Confluence 我们很自豪 Confluence 是这个星球上最高效和强大的协作工具，我们也计划继续保持这个特性，尽我们最大的努力提供更新的 Confluence 版本。为了我们能够优先发布我们的新 Confluence 版本，我们需要了解我们的客户是如何使用 Confluence 的，这个对我们来说非常重要，如果我不了解用户是如何使用的，我们将不能确定哪些功能是用户需要的。我们收集的数据将有助于我们从成千上万的用户使用中确定哪些对用户而言是重要的，然后将会帮助我们在后续的版本中持续进行更新。
Google Analytics 提供与您网站的访问者流量和营销情况相关的详细统计信息，让您更好地了解您的受众群体。对于任何有志于增加访问者群体的网站所有者来说，它都是有益处的。
Google Analytics 无处不在，对于大多数营销功能的统计报告至关重要。作为加入 ClickHouse 之前没有营销分析经验并发现自己定期以博客形式贡献内容的人，我长期以来一直认为 Google Analytics (GA4) 提供了一种快速、无缝的方式来衡量网站。因此，当我们负责报告我们内容策略的成功情况并确保我们制作的内容与您（我们的用户）相关时，GA4 似乎是一个明显的起点。
一支由数据分析供应商组成的团体今天在GPU技术大会上共同提出了GPU开源分析倡议（GOAI），旨在培育以GPU来进行数据科学和深度学习方面工作的社群。该团体还发布了一款基于Python的API，来用于处理相关问题。 Continuum Analytics、H2O.ai 以及 MapD 技术是GOAI的创始成员。GOAI是在加利福尼亚州圣荷西举行的NVidia年度GPU技术大会上对外公布的。这几家供应商表示，虽然每家都拥有很强大的框架，但缺乏通用的标准数据格式阻碍了各种应用之间的互通。 这几家供应商还
本博客使用的是Hugo的LoveIt主题，本文也是基于该主题而写的，不过Hugo的美化步骤应该大同小异，版本如下：
流图计算，一个基础软件领域攻坚难度极高的分支。行业首个工业级流式图计算引擎 TuGraph-Analytics，与目前世界范围内有记录的、最快的图数据库开源项目 TuGraph DB 来自于一家中国企业，这不仅仅解决了国产基础软件领域的一大难题，健全了开源生态，更重要的是向全球展示了中国的开源力量。
如果启动此应用程序并导航到http://localhost:5000/admin/，则应该会看到一个顶部带有导航栏的空白页。通过指定适合您需要的引导样本主题自定义外观（有关可用样本，请参阅http://bootswatch.com/3/）。
通过事件，可以衡量您的网站或应用中发生的具体互动、操作或行为。例如，您可以使用事件来衡量用户加载页面、点击链接或完成购买之类的操作，或者衡量应用使用或展示广告等系统行为
sys.objects、sys.columns、sys.indexes这三个都是系统视图，主要映射了表、列、索引等信息。 与MySQL数据库的information_schema库类似。
Idera, Inc.一直专注于用户，并帮助软件用户在业务中做出实时技术决策。在过去的20年中，Idera, Inc.为更多人提供了更多工具和创新，并通过扩展Idera, Inc.品牌组合将自己确立为值得信赖的顾问。
Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。
译者：吴昊、审校：骆姿亦 本文长度为2079字，预估阅读时间4分钟。 我们今天要向大家介绍的是谷歌发布的一款可视化工具GoogleData Studio 360。 前言 如果你已经读过我们的前一篇博客《你是否需要Google Analytics 360？》，那么你已经了解到谷歌发布了这套针对营销和广告从业者的实用产品。我们这次将会介绍这套产品中的一款工具：GoogleData Studio 360。 Data Studio 360是一款可视化和分析工具。它可以与Google Analytics、Googl
TuGraph Analytics（内部项目名GeaFlow）是蚂蚁集团开源的分布式实时图计算引擎，即流式图计算。通过SQL+GQL融合分析语言对表模型和图模型进行统一处理，实现了流、批、图一体化计算，并支持了Exactly Once语义、高可用以及一站式图研发平台等生产化能力。
Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出， 根据维基百科的定义，Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时，同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据，通过流处理提供低延迟的数据，从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。
通过在Tungsten Fabric外部虚拟IP地址的端口8082上访问的REST API，可以获得Tungsten Fabric群集的所有配置。 用户可以使用HTTP GET调用来检索资源列表或其属性的详细信息。 数据作为JSON对象返回。
https://towardsdatascience.com/hermes-wildfire-detection-using-nvidia-jetson-and-ryze-tello-8da123f05c64
https://flink.apache.org/zh/usecases.html
解决数据湖限制的新系统开始出现，LakeHouse是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新范式。LakeHouse使用新的系统设计：直接在用于数据湖的低成本存储上实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。如果你现在需要重新设计数据仓库，鉴于现在存储（以对象存储的形式）廉价且高可靠，不妨可以使用LakeHouse。
C3是大名鼎鼎的Tom Siebel（创办了定义CRM概念的Siebel CRM）再次创业的公司，早期应该也是以CRM起家的，很早就提出了Enterprise AI的口号，在这个领域是当之无愧的领导者。在今年2月就宣布了Generative AI Product Suite，算是仅落后于微软的大厂了，从最近发布的AI for ESG和AI for CRM的视频，是已经与ChatGPT相结合了。
在这个系列教程中，你将学习怎么从零开始制作一个 Hexo 主题。 在 part1 和 part2 中，我们已经创建了博客的所有页面。在这篇文章中，我们将给博客添加 Disqus 评论系统，实现 谷歌分析以及完成侧边栏的小部件。
数据湖漫游指南 文件大小和文件数 文件格式 分区方案 使用查询加速 我如何管理对我的数据的访问？ 我选择什么数据格式？ 如何管理我的数据湖成本？ 如何监控我的数据湖？ ADLS Gen2 何时是您数据湖的正确选择？ 设计数据湖的关键考虑因素 术语 组织和管理数据湖中的数据 我想要集中式还是联合式数据湖实施？ 如何组织我的数据？ 优化数据湖以获得更好的规模和性能 推荐阅读 问题、意见或反馈？ Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) 是用于大数据分析的高度可扩展且经济高
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
