某家商业银行为准备国庆长假计划策划大型营销活动，以此来带动老用户消费和挖掘潜客。通常，业务部门通常会与电商、OTA、出行、O2O等平台，甚至保险公司、线下餐饮、影院、购物中心等进行权益合作，为了让营销效果最优，数据分析部门和技术部门需要与业务部门反复沟通需求，去对数据做采集、处理、清洗、打通与匹配，最后通过聚类和统计分析，将客户群进行划分，并给业务部门出相应的数据分析报告，但折腾一个月，业务部门最后发现报告内容可执行性并不强，营销效果差强人意。
1. https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/5722260.html
原作者：英国开放数据研究院 授权协议：CC-BY-SA 4.0 国际 译者：王建嘉，汪羽婷，赵璇，谭学垒 主编：高丰 ◆ ◆ ◆ 编者按 此次开放数据前沿专栏将聚焦于一个崭新的命题，数据基础设施(data infrastructure)。数据基础设施是开放数据议题下更为底层也更为宏观的一个命题，我们如何确保服务于社会运作的基本数据得到开放并确保我们拥有其所有权？此篇专栏整合了来自英国开放数据研究院（ODI）的两份文件内容。第一份是其写给英国基础设施建设委员会主席的公开信，作为序言引出数据基础设施的重要性和迫
除了基础数据的访问需要服务化，业务层是否需要服务化？如果需要，什么时机进行服务化？这是本文要讨论的两个问题。
在这个数字时代，一个组织的敏捷性和生产力不仅取决于勤奋的员工和出色的设备。平稳运行还需要强大，清晰且安全的网络基础设施。如果没有合适的基础设施，您可能会遭受不良的用户体验和安全问题的困扰，这些问题可能会影响员工的工作效率，花费金钱并损害品牌形象。
基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS）、基础设施即代码（Infrastructure as Code，IaC）、以及最近的基础设施即数据（Infrastructure as Data，IaD）——当然，基础设施有多种形式、形态及规模。然而，尽管这些术语听起来很相似，看似很简单，但它们所表示的复杂概念却是完全不同的。
最近，有不少用户反映登录我们的APP后，进入首页展示用户数据时要很久很久才能展示出来。刚开始还没在意，以为是用户自己的网络慢导致的，后来有好几个用户都反映了此问题，这不得不引起我们的重视了。
《互联网分层架构的本质》简述了两个观点： 互联网分层架构的本质，是数据的移动 互联网分层架构演进的核心原则：是让上游更高效的获取与处理数据，让下游能屏蔽数据的获取细节 《分层架构：什么时候抽象DAO层，什么时候抽象数据服务层》中的观点是： 当手写代码从DB中获取数据，成为通用痛点的时候，就应该抽象出DAO层，简化数据获取过程，提高数据获取效率，向上游屏蔽底层的复杂性 当业务越来越复杂，垂直拆分的系统越来越多，数据库实施了水平切分，数据层实施了缓存加速之后，底层数据获取复杂性成为通用痛点的时候，就应该抽象出数
基础地理数据（道路、河流、铁路等），论文中常见的数据就是OSM（OpenStreetMap）数据，我专门提到了OSM数据的下载《如何用OSM道路路网图做壁纸和城市名片（OSM数据下载方法）》，但是OSM数据真的行吗，我们应该仔细看看它的质量，今天我就那1:100万数据（1:100万全国基础地理数据库）跟它比一比，看看到底谁更强。
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 混合云为什么是新基建的流行架构？ 让我们从“什么是新基建”开始说起！ 以下内容节选自《混合云架构》一书！ ---- --正文-- 01 什么是新基建 “新基建”即新型基础设施建设的简称，根据国家发改委官方对“新基建” 的解读，新型基础设施主要包括三方面内容。 一是信息基础设施，主要指基于新一代信息技术演化生成的基础设施，比 如，以 5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施， 以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施
这些是一直困扰企业的一些问题，下面我们来客观的看一下数据中心基础设施中本地和云数据中心的异同。
2019年，Brett King在《Bank 4.0》一书中提出“金融服务无处不在，就是不在银行网点”的大胆预测。
基础网络是腾讯云上所有用户的公共网络资源池（如下图右所示）。所有云服务器的内网 IP 地址都由腾讯云统一分配，无法自定义网段划分、IP 地址。
信息爆炸时代来临后，实体之间数字交互更加频繁，企业内部囤积了大量数字资产，如何有效发现和识别数据资产，成了企业防范网络安全风险面临的基本问题之一。保障内部数据安全，需要尽可能根据资产的业务属性和自身边界去部署适合企业运营成本的防御手段，并且能够及时在安全事件发生时，高效率、高准确性定位、响应、修复，这些都依赖企业对于数字资产的“把控”程度。
简单介绍了私有云的IaaS，我们再来讨论一下PaaS。 📷 从图上看，IaaS提供了基础设施，包含了可以按需分配的计算、网络和存储能力。在共享基础设施后，原来的软硬件一体的竖井缩短了，变成了在共享“硬件”基础上的一支支软件烟囱。如果进一步通过合并同类项，在整合基础硬件资源的基础上，将软件的基础环境也进行了整合，就可以进一步缩短软件烟囱的长度，使得成为短小灵活的应用烟囱，使得应用开发者只需要关注应用本身。 应用向IaaS的迁移可以通过换汤不换药的方式进行，可以不改变应用的任何架构，直接将原来部署在X86的应用
参数输入组件主要是将外部数据导入到工作流来,数据处理组件是处理输入进来的数据,并将结果输出到平台中.
IP地理位置定位技术，包含基础数据采集、硬件系统搭建、应用场景划分和定位系统研发四项关键技术。
许多IT专业人士认为，私有云存储只是其当前基础设施的另一个名称，公共云存储也是同样如此，而只是在某公司的公共数据中心实施。那些存在这些想法的供应商通常缺乏云存储基础设施技术，或者试图在技术上赶上其他市
随着云技术、互联网+等理念的不断发展，数据中心行业再次迎来了大规模发展的契机。大量的新技术和新模式推动着数据中心基础设施架构和体系的高歌猛进，而基础设施运营的实力提升则相对缓慢，腾讯数据中心一直关注数据中心基础设施运营管理的优化和提升，整理成此文，供君参考。 1 数据中心基础设施备品备件管理现状 数据中心备品备件管理通常分为两大类，一类是基于IT设备的备品备件，例如服务器（硬盘、内存等）、网络设备备机备件（模块、板卡等），IT线材（网线、光纤、电源线）；另一类主要是基础设施备品备件。 IT备品和备件管理由
人力资源的数据分析是一个系统化的学习过程，除了需要掌握基础数据分析知识外，还需要掌握EXCEL的技能和人力资源的专业能力，为了帮助大家更好的学习数据分析，我帮大家梳理了一下学习的知识，需要学习哪些内容，如何循序渐进的来学习数据分析。
译自 Getting Started with Infrastructure Monitoring 。
大数据作为当前前景广阔、薪资优渥的新兴行业，很多零基础者也萌生了想要学习大数据的想法，随之而来的，就会产生诸如我不是计算机专业到底能不能学大数据？我到底适不适合学大数据技术？大数据到底要学什么？等等一系列问题。下面我们就从零基础学习大数据的角度，来说一说学习前需要考虑的问题。
俄罗斯自由媒体网近日报道称，中国已经建成了全球规模最大的宽带网络基础设施，还建成了全球最大的5G独立组网网络，覆盖中国所有地级以上城市。
2021年12月7日，Gartner最新研究揭示，基础设施和运营（I&O）领导人在未来12至18个月必须开始为六个趋势做好准备。 Gartner研究副总裁Jeffrey Hewitt表示：“基础设施和运营领导人需要推动变革，而不仅仅是吸收变革。他们需要能够在任何地点为日益分散的员工队伍提供更具适应性和弹性的服务。这正在迫使基础设施和运营领导人采取行动，作出更加符合业务需求的决策，而这是贯穿今年各项趋势的一个主题。” 以下是影响2022年基础设施和运营的重大趋势： 趋势一：准时化基础设施（Just-In-Ti
想写这个系列很久了，最近刚好项目结束了闲下来有点时间，于是决定把之前学过的东西做个总结。之前看过一些机器学习方面的书，每本书都各有侧重点，机器学习实战和集体智慧编程更偏向与实战，侧重于对每个算法的实际操作过程，但是没有对整个数据挖掘项目做介绍，李航老师的统计学习方法和周志华老师的机器学习这两本书侧重对原理的讲解和公式的推导，但是实战方面可能会少一点。 我结合之前看过的书，以及自己的一些项目经验做了一些总结，一是回顾自己还有哪些遗漏，二是希望给新入门的同学一个参考。至于编程语言，主要用python，也会有少部
数据丢失是IT行业中最大的问题之一，可以解决这个问题的一个方法是使用基础设施自动化工具。它们用于自动化、协调和帮助管理软件和硬件，以处理重复性任务。
翻译自 Proprietary AI Models Are Dead. Long Live Proprietary AI Models 。
大数据hadoop无疑是当前互联网领域受关注热度最高的词之一，大数据技术的应用正在潜移默化中对我们的生活和工作产生巨大的改变。这种改变给我们的感觉是“水到渠成”，更为让人惊叹的是大数据已经仅仅是互联网行业的风口了，更是被上升到了国家战略层面的高度，大数据行业的黄金期就这样爆发了。于是在IT领域掀起了一股学习hadoo的浪潮······
基础设施是指为社会生产活动以及满足人们基本需要提供公共条件和公共服务的设施和机构，包括交通运输、邮电通信、水利等硬件设施，还包括教育、科技、医疗卫生、文化、体育等软性设施。
本文综合编自央视财经、新华网等媒体 据央视财经报道，国家发改委早前首次明确新型基础设施的范围，国家发改委相关负责人表示，初步研究认为，新型基础设施是以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。 目前来看，新型基础设施主要包括3个方面内容：一是信息基础设施。主要是指基于新一代信息技术演化生成的基础设施，比如，以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施，以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施，
Elasticsearch 简称"ES”, 在DB-Engine 综合排名第8，已经持续了相当长的时间，按照当下热度应该会继续保持或者上升一个名次；ES在多数工程师印象中最深刻可能是ELK三件套或者全文检索领域，但在笔者看来，应该是业务系统领域“大宽表查询”场景，或者叫“数据库查询加速”场景。
作者：叶正盛，玖章算术科技公司CEO。原阿里云资深技术与产品专家(花名：斗佛，来自斗战胜佛的含义)，数据库产品管理与解决方案部负责人，技术架构组与产品决策委员会核心成员。帮助阿里云取得中国数据库市场份额第一，并成功进入Gartner DBMS魔力象限全球领导者位置，是中国基础软件的重大突破。
这些基础类型在 Java 中是直接支持的，可以直接使用，无需导入其他包。每种基础类型都有对应的默认值，如果没有显式赋值，则会被初始化为其默认值。
作者：Charlotte77 数学系的数据挖掘民工 博客专栏：http://www.cnblogs.com/charlotte77/ 个人公众号：Charlotte数据挖掘（ID：CharlotteDataMining） 想写这个系列很久了，最近刚好项目结束了闲下来有点时间，于是决定把之前学过的东西做个总结。之前看过一些机器学习方面的书，每本书都各有侧重点，机器学习实战和集体智慧编程更偏向与实战，侧重于对每个算法的实际操作过程，但是没有对整个数据挖掘项目做介绍，李航老师的统计学习方法和周志华老师的机器学习
可视化可以借助kibana实现。这里就体现出elkstack的优势，logstash完成基础数据同步，es完成数据存储和检索，kibana完成数据可视化。
华为在走一条之前没有从未走过的路。继今年9月基于“鲲鹏+昇腾”双引擎全面启航计算战略后，近日华为面向鲲鹏计算产业，宣布全面启动数据基础设施战略。
早起的鸟儿有虫吃。 2019年java面试经典100问，进入BAT不是梦。 2019年马上就要结束了，领完年终奖是不是该跳槽了呢，提前准备起来吧，小伙伴。 一、java基础 1、面向对象的特征有哪些
数据平台是公司存储、管理和分析其数据的方式，也是其最宝贵的资产。平台越强大和高效，数据就能被更有效地利用。
云计算不断变化的地平线 云计算的趋势是更高速的以太网通信，包括移动应用程序的出现。使得数据中心基础设施管理人员比以往任何时候都更有必要认真考虑他们的网络架构。在当今竞争激烈的商业环境中，有必要实现最具成本效益，面向未来的快速高效的连接性基础设施。 服务器虚拟化是目前提高数据中心的效率的一大趋势，但是网络连接基础设施的支持可能有压力。 不断增加的流量 - 特别是云 - 对传统的网络架构，特别是确保业务连续性方面带来了压力。这些发展影响到数据中心环境中进行的布线基础设施水平，即新网络布线的需求，并正在从底层开始
本文包含的内容截至 2017 年 1 月是正确无误的，代表截至本文撰写之时的现状。由于我们会不断完善对客户的保护，因此 Google 的安全政策和制度可能会随着时间的推移而发生变化。
今天的企业比以往任何时候都产生和存储海量的数据，且这样的趋势丝毫没有放缓的迹象。大数据、物联网和分析的崛起促进了数据指数级的增长，这一增长趋势正在推动组织扩大其基础设施，尤其是数据存储基础设施的增长。
GitBook是使用Git管理书籍项目，使用Markdown撰写书籍，并使用GitHub和GitBook网站进行托管的一个实用工具。下面简单说一下新手如何使用该强大的工具。
前面的《Excel VBA：办公自动化》和大家分享了VBA常用的基础知识，就有同学留言问我：猴子老师，能不能出一个项目实战案例，可以把前面的知识都应用起来。
产业链核心企业面临着自身受信不足、下游客户违约失信频发、上游供应商产品服务质量难以保证等信用困境，严重阻碍了产业链的健康稳定发展。创新探索产业链征信与信用评价体系具有很强的紧迫性与现实意义，对促进产业链高质量发展、推动产业链加强合规管理、带动企业信用管理机制变革等方面都有着重要作用。以电网产业链的研究为基础，提出“四位一体”的产业链综合信用管理模式，主要包括以内外部信用指标为基础的产业链企业征信管理、以信用数据为基础的信用评价体系构建、综合信用管理平台的搭建与运维、企业信用应用场景创新四大方面。
说到最近几年最热门的技术流行语，少不了云计算、大数据、人工智能、物联网等热词。不过，尽管人人（至少是企业界）言必称大数据，但是其在企业的采用周期要远远滞后于炒作周期。所以大数据从新奇酷的技术变成核心系统，从炒作到产品部署往往需要几年的时间。从去年开始，大家越来越感觉到这项技术已经在某种程度上陷入了停滞。不过好消息是，2017年大数据开始进入部署阶段，大数据的炒作逐渐散去，但它的应用却正在蓬勃发展，代表成熟度的标志性IPO也正在出现。而大数据在几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上，过去几个月AI所
Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？
机器人是一种拥有无尽可能性的技术，尤其是当搭配了智能技术时。近段时间创造了许多变革性应用的大模型有望成为机器人的智慧大脑，帮助机器人感知和理解这个世界并制定决策和进行规划。
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