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企业DevOps平台建设十关键点

伴随着新一代信息技术(人工智能、区块链、云计算、大数据等,通常称之为ABCD)的深度应用,全面推进数字化转型,已成为了新时期企业生存和发展的必然选择。 以下是DevOps Master白皮书中对DevOps知识体系的定义,即一个基础三支柱,以精益管理的基础,通过敏捷管理、持续交付和ITSM来支撑从需求到运营的端到端的过程。 以上从四个方面分析了平台需要具备的能力,嘉为蓝鲸DevOps平台设计理念从四个方面:一站式平台、自动化一切、数据流贯通、高可扩展性,可以覆盖以上阐述的内容。 数据流贯通 一站式一体化平台数据收集、分析、展示统一口径、统一标准,实现精益度量。 高可扩展性 架构高可用的,并支持通过研发商店进行能力扩展。 这就要求企业结合自己的实际情况,将其特有的研发模式、工作流程、工作规范与平台进行深入融合,这样的平台才是一个符号企业自身特点的平台

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数据分析平台如何成为企业标配?

数据分析处理平台通过整合具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具,对海量数据进行筛选和梳理,从中提取出关键信息点,支持企业进行业务洞察和行业分析,从而帮助企业实现商业价值。 企业数据分析平台建设实施落地 数据分析平台的搭建以企业业务场景和用户需求为基础,以未来通过平台需要得到的价值信息和接入数据为参考,明确基于场景业务需求的数据平台要具备的基本功能,从而搭建出适合自己企业数据分析处理平台 对于企业而言,在构建数据分析平台的过程中,可能会面临来自各方面的问题,如何选择合适的工具是重中之重: 1、各种来源的数据企业运维中,数据采集系统会从ERP、WMS、CRM等各种来源获取数据企业进行数据分析之前首先需要将所有零散数据数据库中整合起来 3、固化的数据分析平台 对大多数企业而言,数据分析平台往往只用于企业获取分析结果或进行决策支持。 亦策观数台也支持在微信、钉钉、企业APP等移动端进行应用,相较于常规BI平台,亦策观数台协同智能分析平台的出现,为数据分析平台的应用提供了更多的可能。

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    企业搭建数据采集分析平台,整合业务数据、消灭数据孤岛

    一、市面上企业数据现状分析: 1、数据源分散、不一致 NC: 预算、财务、供应链生产 项目:项目管理 OA: 企业管理 HR: 人事管理 2、数据质量难把控 手工录入数据 缺乏统一标准 缺乏数据校验 3、数据挖掘浅 无固定分析模型 无标杆企业对标分析 4、数据可视化难度 Excel高手处理效果局限于柱形图、饼图,难以钻取、对标、参数查询,无法通过移动端填报和分析 二、数商云数据平台的方案阐述: 数据平台以云计算系统为架构 兼具实用性和学术性要求的数据内容挖掘及分析平台。 一站式采集、汇总、分析和管理平台,基于数据采集工具可快速实现从数据采集、数据整合、构建数据中心到数据可视化展现的全过程,可以帮助企业有序的管理,持续挖掘企业数据价值。 5、可视化 多维度的数据分析,酷炫的可视化效果 6、扩展支持 开放式的平台接口可以轻松实现与其他厂商的门户、OA等系统的整合应用

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    企业数据私有化部署,让数据安全不再是企业专属

    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。

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    译文 | 新兴大数据企业的5挑战!

    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。 对大数据本身及其发展潜力的过度宣传,让很多企业盲目跟风,不管这些大数据到底能不能满足自己的实际需求,他们这样做,只是因为流行。 更复杂的一个事实是,大数据平台本身上就很复杂。 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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    企业该如何构建大数据平台【技术角度】

    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。 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,建立宽表。 结论:大数据平台相对于超算确实廉价,但是配置还是必须高于家用电脑的。 2、可扩展性 Scalability 如何快速扩展已有大数据平台,在其基础上扩充新的机器是云计算等领域应用的关键问题。 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。

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    【PPT】企业级大数据平台实践之路

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    数据企业安全管理平台分析与应用

    1、大数据分析在企业安全管理平台上的应用 目前应用于大数据分析的主流技术架构是Hadoop,业界在进行大数据分析时越来越重视它的作用。 基于前面介绍过的传统企业安全管理平台面对的挑战和局限性问题,可以把Hadoop技术应用在企业安全管理平台中,发展成为新一代的企业安全管理平台,实现支持超大数据量的采集、融合、存储、检索、分析、态势感知和可视化功能 基于这个背景,业界开始将信息安全的研究重点转向智能驱动的信息安全模型,这是一种能够感知风险的、基于上下文背景的、灵活的、能帮助企业抵御未知高级网络威胁的模型。 3、大数据安全分析 大数据安全分析,顾名思义,就是指利用大数据技术来进行安全分析。 在网络安全领域,大数据安全分析是企业安全管理平台安全事件分析的核心技术,而大数据安全分析对安全数据处理效果主要依赖于分析方法。

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    深度解析(一):快DKM企业数据管理平台基本功能

    关于DKHadoop下载安装基本已经讲清楚了,这几天有点空闲把快DKM大数据运维管理平台的内容整理了一些,作为DKHadoop相配套的管理平台,是有必要对DKM有所了解的。 DKM 是DKHadoop管理平台。作为大数据平台端到端Apache Hadoop 的管理应用,DKM 对 DKH 的每个部件都提供了细粒度的可视化和控制。 DKH大数据通用计算平台.jpg DKM 设计的目的是为了使得对于企业数据中心的管理变得简单和直观。通过DKM ,可以方便地部署,并且集中式的操作完整的大数据软件栈。 2.提供实时的集群概况,例如节点,服务的运行状况; 3.提供了集中的中央控制台对集群的配置进行更改; 4.包含全面的报告和诊断工具,帮助优化性能和利用率; 基本功能:DKM的基本功能主要可以分为四模块 3、权限管理 对系统管理员,数据库管理员及其他管理员必须授予不同级别的管理权限。

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    印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之路:数据平台V1.0

    因此随着公司的成长,必须拥有一个强大的数据平台平台需要满足如下需求: • 确保数据的隐私和安全 • 在处理结构化和半/非结构化数据时可靠、可扩展、快速且高可用 • 促进为业务/运营团队生成报告和实时仪表板 • 为数据科学团队提供一个平台来运行实验、模型和存储结果 2. 2.2 批处理管道 批处理管道是我们数据平台的核心,对后端服务和第三方分析工具生成的事务/临时数据进行处理并写入数据仓库。 • Apache Flink:开源平台,为数据流上的分布式计算提供数据分发、通信、状态管理和容错。 可扩展性、可靠性和可维护性是构建 Halodoc 技术平台的三支柱。后续还将介绍数据平台架构到Lakehouse架构的演进,敬请期待。

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    BYOD涌入企业 CIO推荐的国内知名十MDM平台

    150483235 BYOD涌入企业 CIO推荐的国内知名十MDM平台 移动设备管理 MDM BYOD 1、思可信MobileIron 思可信(MobileIron) 是全球领先且发展最迅速的移动设备管理 (2) 在国内尚未建立数据中心,难以在用户中取得广泛的信任:对于适应这种模式的部分中国本土企业,只有在国内建立数据中心,他们才对自己数据的安全会更加放心。 可以说,比较专注于企业移动信息化,逐步成为国内比较成熟、专业的企业移动应用开发平台企业移动管理平台企业移动应用解决方案提供商。 ,实现企业应用的正版校验,防止恶意程序对企业应用加壳,窃取企业应用交互数据;最后,独特的移动的安全浏览器整合。 企业有足够的资金承受力,而且对于移动信息化规划较为长远,比较适合引入华为BYOD解决方案,而对于中小企业来说,目前的需求程度不算很强。

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    JuiceFS 在搜车数据平台的实践

    搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。 在这一生态中,不仅涵盖了搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网,还包括搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司 , 与搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商,以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。 基于这样的生态布局,搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节,进而为整个行业赋能。 说到大数据,对于每个公司都不陌生。 大数据集群现状 搜车目前大数据集群分为离线计算集群和实时计算集群,离线计算基于 Hive 和 Spark,实时计算基于 Flink,这两类集群分别基于 HDP 和 CDH 两套管理方式。

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    数据企业阵营,你属于哪个?

    这几年大数据方兴未艾,如果我们把大数据产业看成整编的军队,而把企业看成是组成军队的人,就可以更加简捷的理解大数据产业下的各类企业。 这支大数据军队会有先锋、主力大部队、后勤等三类企业,还有后方大量的普通企业。在大数据时代,企业参与哪些事情,取决企业自身的优势和对未来战场的判断理解。 ►首先,大数据先锋 一般先锋企业往往是大型全能型企业,这类企业既有数据,又有分析能力,还能创造性的得出结果。 根据大家认同的方向,一般会有三种分工类型的企业:1、基于数据本身的企业,这类企业只有数据,而不具备具体的分析能力;2、基于技术的公司,这类企业可以做技术提供商或者数据分析公司;3、基于服务的公司,根据各行业不同特点提供专业数据服务的公司 1、 数据企业 每个人在日常生活中都会产生大量的数据,而这些数据可以被记录,同时企业也会记录经营过程中的各类数据。这些数据可以产生巨大的经济价值,那么企业就可以朝两个方向去发展从而获取这部分价值。

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    58数据平台架构演进-图

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    【PPT下载】企业级大数据平台实践之路

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    资源 | 企业应该怎样选择数据科学机器学习平台

    选自kdnuggets 机器之心编译 参与:吴攀、黄小天、Nurhachu Null 一个弹性的数据科学平台(Data Science Platform)对于大型企业内的每个集中化数据科学团队都是不可或缺的 在企业环境中,这种低效率更是显眼,因为数据科学家们的每一个工作步骤都需要和 IT 部门协作,导致连续部署流程的混乱(如果不是无法进行的话),可重用性也很低,并且这个痛点还会随着公司不同角落开始「谷歌化( 对于那些有着对机器学习不断增长的依赖性的复杂大型企业,这个系统是非常有必要的。 症状#2 你正在重新造轮子 不论是小到一个预处理的函数还是到一个成熟的训练模型。你的团队产出的东西越多,在现有成员和以前的成员间就越有可能出现系统性的成果复制,尤其是项目。 一个固定的数据平台需要模型的作者安装两种数据连接器:HDFS 和 S3。

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    企业数据治理管理平台解决方案

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    【PPT下载】企业级大数据平台实践之路

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    企业数据平台仓库架构建设思路

    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。 我们之所以选择基于大数据平台构建数据仓库,是由大数据平台丰富的特征决定的: 强大的计算和存储能力,使得更扁平化的数据流程设计成为可能,简化计算过程 多样的编程接口和框架,丰富了数据加工的手段 丰富的数据采集通道 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。 在大数据平台仓库架构中,日志在采集到平台之前不做结构化处理;在大数据平台上按行符分割每条日志,整条日志存储在一个数据表字段;后续,通过UDF或MR计算框架实现日志结构化。

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