多年来数据以多种方式存储在计算机中，包括数据库、blob存储和其他方法，为了进行有效的业务分析，必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分析，并且产生的数据量非常巨大！...Debezium 是一个用于变更数据捕获的开源分布式平台，Debezium 可以指向任何关系数据库，并且它可以开始实时捕获任何数据更改，它非常快速且实用，由红帽维护。...Hudi 使您能够在基于云的数据湖上管理记录级别的数据，以简化更改数据捕获 (CDC) 和流式数据摄取，并帮助处理需要记录级别更新和删除的数据隐私用例。...Dataproc 是 Google 的公共云产品 Google Cloud Platform 的一部分， Dataproc 帮助用户处理、转换和理解大量数据。...我们必须指定 Kafka 主题、Schema Registry URL 和其他相关配置。 结论 可以通过多种方式构建数据湖。
何选择云迁移策略? 将数据迁移至云中时，选择一个适合组织需求的策略很重要。随着数据迁移至云存储平台，有一些因素需要考虑，如你是否迁移了归档数据，他们具有不同的宕机需求。...除非发生在传说中的“通用型”云产品上，否则必须基于你的特定用例的迁移计划。 IoT最佳存储系统 由于对象存储的无限扩展架构和持久的性质，它非常适合处理通过IoT文件积累的PB级的非结构化数据。...对于云的主要选择，对象存储可以用于私有、公有和混合云平台。 通过在每个文件中提供广泛的元数据，对象存储可以筛选大量非结构化数据，却不会让你感到苦恼。 ...通过将被动数据迁移到较低的存储层，混合云平台可以清理急需的存储空间，否则可能会被很少访问的数据浪费。...伴随着劳动密集型流程，对象存储网关可能会让你将数据保护过程复杂化。因为所有的读写都必须首先通过网关，它可能会成为一个存储阻塞点，导致数据无法访问的停机时间。
随着“大数据”概念的火爆，各色（大）数据分析平台一时之间也是风气云涌，更兼与云计算结合，成为一个个cutting edge startup的营销热点。...一、私有云数据分析平台：DAP_1 DAP_1是2010-2012年期间开发的一个基于私有云的可视化数据分析工具。...和DAP_1完全相反，它是部署在公有云上的，面向小白用户（binary users）的，“大”数据分析平台。...比如阿里可以建这样的平台，淘宝、阿里云，用户的数据本来就在他们的服务器上，他们提供分析工具或者算法，数据不用迁移，既不涉及新的安全隐私问题，也省了很多麻烦。...这类工具，部署到公有云上，面对个人/小企业的部分智能化、傻瓜化，做成“云端的excel”是一个方向；面对大企业，基于私有云，针对企业定制，也是一个方向。后者比较有可能在接下来的几年中得到发展。
本文以容器技术建设 PaaS（平台即服务）云平台的解决方案为例，分析其如何实现系统资源的集中管理、动态分配、监控、共享和调度，如何实现应用的统一部署和业务连续性保障，实现多数据中心的高可用，推动系统架构及流程的调整...2）公共服务层 通过基于 Docker 和 Kubernetes 的容器化服务提供平台层服务，在其上部署基础服务和用户自定义的服务，并通过微服务的组合和编排组成对外能力开放平台，提供业务级的服务组合，供应用层通过...多集群资源的统一纳管 PaaS 云平台通过下述方式实现资源统一管理功能。...该功能大幅度提升后台运维人员对系统的管理和监控力度，为多集群、多数据中心间的资源调配奠定基础。 多集群、多数据中心之间的高可用 PaaS云平台的多数据中心、多集群的高可用主要应用场景如下。...基于容器技术的 PaaS平台，可实现 IT 支撑系统跨多个网络域、跨多个数据中心的复杂多集群环境的集中管理，且通过多集群统一部署可大幅度提升软件新版本的上线效率。
Kubernetes-基于容器云构建devops平台 1、基于kubernetes devops的整体方案 本文以Kubernetes为基础，为基于java语言研发团队提供一套完整的devops解决方案...基于此devops解决方案的整体工作过程如下所示： 1）开发人员基于eclipse集成开发环境镜像代码开发的，将代码到gitlab中进行托管； 2）jenkins从gitlab拉取代码； 3）jenkins...gitlab部署使用的镜像为gitlab/gitlab-ce:latest，并暴露了443、80和22这三个端口，并通过NFS对配置文件、日志和数据进行持久化。...Nexus部署使用的镜像为sonatype/nexus3:latest，并暴露了8081、5001这两个端口，并通过NFS对配置文件、日志和数据进行持久化。...3、 devops平台搭建 3.1 nexus设置 nexus在devops中承担两个功能，作为maven的远程仓库和作为docker的私有镜像仓库。
我们的安全团队的宗旨在于保护用户的数据。当我们开始实施将数据迁移到云Google的云服务的基础设施上时，我们一直在思考，如何在迁移的整个过程中保障数据的安全。...同时我们构建了一个矩阵，来回答关于如何将数据从数据中心迁移到云基础平台的问题。...对于大多数控件，我们找到了云平台上等效的功能。 而静态数据加密，则没有经过自己设计获得了新的安全控制。而一些控件，如IP白名单，不得不调整原来的安全架构，不能依赖于传统的网络控制。...GCP 服务账号及安全实现 当将数据迁移到云上之后，以前的静态CIRD块将会在静态、临时的共有IP中消失。IP的白名单操作会变得很昂贵。这一特性，在Google的其他云平台上都不存在。...总体而言，我们对目前已经实施的云安全平台充满信心，并将继续寻求扩展该平台，以进一步增强安全性并保持领先于不断变化的威胁环境 If you have any followup questions please
AWS IoT平台 亚马逊使开发人员更容易从传感器和连接互联网的设备收集数据。它们可帮助您收集数据并将数据发送到云，并分析该信息以提供管理设备的功能。...Cisco IoT Cloud Connect是一种基于云的移动套件。它为移动运营商提供解决方案，提供非凡的物联网体验。它为您的设备提供灵活的部署选项。...它提供了许多使其独一无二的功能，例如： 缩短开发时间 开源和免费 简单直接的设备实施 缩短营销时间 处理数百万台设备 优点 便于使用 第三方集成 数据安全 缺点 无法基于PaaS模型部署应用程序 9....Oracle物联网云服务是一种平台即服务（PaaS），基于云的产品，可帮助您做出关键业务决策。...GE Predix物联网平台 Predix是世界上第一个工业平台。Predix旨在针对工厂并提供简单的生态系统。它可以直接分析来自机器和商店的数据。GE希望为其云平台提供不断增长的工业物联网。
我们认为，要想“平台时代”成为一个对更多人而言都更好的时代，互联网平台必须认真思考和处理好十大关系：互联网平台与技术、创新、道德、经济、社会、政府、个人、管道、用户、其他平台。 ...我们在本书开篇就点明，互联网平台相比传统平台之所以升维成为一个新物种，其背后的驱动力是宽带增长、大数据、云计算等技术的迅速迭代。可以说，互联网技术是1，其他的一切是后面的0。...我们在本书最开始已经定义，一个真正的互联网平台，最核心的功能是提供精准匹配的服务，它将海量用户的实时、多样、个性化的需求数字化，它将管道提供的产品与服务数字化，通常还要结合其他能力，比如LBS，然后基于大数据的能力与算法...互联网平台虽然不会像侍奉上帝一样对待每个用户，但是，基于自己的数据能力、算法能力、安全能力，互联网平台又远比传统企业更加了解每个用户，从而可以更快、更准确地响应每个用户的特殊需求。...我们目前看到这十大关系当中有些已经非常显性和紧迫，有些则更加隐性与长期，还有些则被有意无意地忽略了；而所有这些关系背后最核心的两个因素：数据与规则，则背负着平台时代所有的希望与隐忧，必然需要多方合作与多元智慧才能求得最佳方案
15.jpg 企业要进行大规模的数据分析，基于开源的Hadoop及其生态圈来搭建起大数据系统平台，无疑是一种低成本高效率的选择。...Hadoop大数据平台 Hadoop在大数据技术生态圈，经过这么多年的发展，基础核心架构的地位，依然稳固。...Hadoop系统的可伸缩性、健壮性、计算性能以及低成本，使得它事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台解决方案。 基于Hadoop，可以根据企业实际的业务需求，来进行数据系统的规划和设计。...针对不同的具体需求，采用不同的数据分析架构和框架组件来解决实际问题。 大数据分析平台需求规划 按照数据分析的时效性需求，大数据分析可分为实时数据分析和离线数据分析两种。...9.jpg 关于大数据平台搭建，基于Hadoop的数据分析平台，以上就是今天的分享内容了。
当平台融入大模型后，平台用户输入的问题会进入大模型进行语义解析，自动转化为 SQL 语句触发 OLAP 引擎开启数据分析与查询。...大模型 + OLAP 引擎结合的全新数据服务模式，不仅为平台用户提供了个性化、灵活表达、秒级回复的服务体验，还大幅降低了企业内部技术与业务学习成本，加速数据分析效率，实现多端入口统一、界面统一的平台构建...大模型 + OLAP ：开启数据服务平台新模式 在大模型 + OLAP 架构方案中，目前经典方案如下图所示，大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句，OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎...超音数平台框架构思 根据上述大模型 + OLAP 的四大解决方案进行了方案整合，以此进行框架设计并将其命名为超音数平台。...平台基于大模型 + OLAP 的模式加速业务分析效率，减少技术开发成本，向智能化、个性化、实时化的全新业务服务模式更近一步。
平台开发目的是设计一个通用的数据采集、解析、处理、装载、调度、监控的通用数据采集平台。平台具有业务无关性，涉及到具体的业务数据处理时候需要特殊处理，动态加载到框架中，达到通用的目的。
数据采集平台管理端 https://github.com/zhaoyachao/zdh_web 数据采集平台服务 https://github.com/zhaoyachao/zdh_server web...平台介绍 数据采集,处理,监控,调度,管理一体化平台具体介绍请看github连接中的readme 文档 # 数据采集,处理,监控,调度,管理一体化平台 # 提示 zdh 分2部分,前端配置...保持同步 大版本会同步兼容 如果zdh_web 选择版本1.0 ,zdh_server 使用1.x 都可兼容 # 特色 开箱即用 支持多数据源 高性能数据采集 单独的调度器...(默认支持mysql8),外部数据库必须引入 3 修改redis配置 创建需要的数据库配置 1 执行sql脚本db.sql 依赖 1 必须提前安装...redis # 下载编译好的包 1 找到项目目录下的release 目录 直接将release 目录拷贝 2 到relase的bin 目录下执行start 脚本(启动脚本必须到bin
为了在云原生环境中取得 DevOps 的成功，组织希望按照仍在萌芽阶段的平台工程最佳实践建立内部开发者平台(IDP)。 平台工程的目标是提高开发者的生产力。...因此，平台工程师在为云原生开发构建 IDP 时必须特别小心。跳到结论，认为适用于其他架构方法的工具和实践也适用于云原生，这可能是一个大错误。...云原生悖论 这种云原生思维为开发者的工作带来了架构方面的关注。 云原生开发者构建单个微服务，但也必须跟踪集群中的 Pod 行为以及集群池中的集群行为。换句话说，他们必须同时关注森林和树木。...任何成功的平台工程工作也是如此。 那么，如何解决这种森林与树木的悖论呢？答案在于数据。在开发微服务的同时保持对大局的适当关注的唯一方法是掌握有关云原生基础设施性能的所有相关数据。...然而，太多的数据比太少的数据更糟，这就是为什么来自 Google Cloud 的工具的云原生可观测性以及云原生思维对于实现云原生计算的业务目标至关重要。
然而，这其实是一种有缺陷的、且有限的方式，无法充分利用云服务的优势。在一款原生云的解决方案，所能够做的远不止仅仅是在云中简单地存储基于签名的安全威胁信息。...现如今，数据被收集、存储的方式，应该获得最大的关注。 下一代的云终端安全必须对数据的收集进行限制，必须至少提供最基本的有效保护。...此外，还必须提供一个强大的多租户环境，在分离每家客户所收集的信息的同时，仍然保持这些客户数据信息的隐私性。...例如，考虑一款传统的解决方案较之一款基于云的平台的升级过程。在传统的企业内部部署的端点安全模型中，该更新来自供应商，且其周期较慢，并且该更新过程对于企业客户而言很痛苦。...事件响应是云服务所能够呈现出明显优势的另一大领域。当在一个入侵事件确实发生的情况下，企业内部部署的解决方案往往需要至少几天的延迟响应，因为供应商们必须向企业客户的站点发送控制器。
【陆勤看点】如何认识和理解数据科学家？一种很好的方法就是查看数据科学家职位的描述，即数据科学家在公司中负责什么？数据科学家需要什么样职能要求？本文是一个数据科学部门招聘数据科学家的描述，值得一看。...数据科学部门正在寻找有热情应用统计学、机器学习和分析从数据集中获得洞见的数据驱动人。...在数据科学部门中，我们通过把那些最优秀数据工程师和数据科学家召集在一起，并让他们帮助我们的顾客从它们的数据中提取他们所需的相关信息。...而他们必须要具备以下的东西： 一个有经验的数据科学家：最少要有2到3年工作经验，而工作经验体现在运用数据科学处理各种商业问题的能力上。 一流的分析技巧：探索凌乱的数据集并提取洞察的能力。...6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载
然而，在实际应用过程中仍然存在一定痛点：SQL 查询平台 ： 业务分析师根据需求进行 SQL 语句编写，对平台数据进行查询分析，每位业务人员都需要掌握 SQL，导致学习成本高、上手难度大。...当平台融入大模型后，平台用户输入的问题会进入大模型进行语义解析，自动转化为 SQL 语句触发 OLAP 引擎开启数据分析与查询。...大模型 + OLAP 引擎结合的全新数据服务模式，不仅为平台用户提供了个性化、灵活表达、秒级回复的服务体验，还大幅降低了企业内部技术与业务学习成本，加速数据分析效率，实现多端入口统一、界面统一的平台构建...大模型 + OLAP ：开启数据服务平台新模式* * *在大模型 + OLAP 架构方案中，目前经典方案如下图所示，大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句，OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎...平台基于大模型 + OLAP 的模式加速业务分析效率，减少技术开发成本，向智能化、个性化、实时化的全新业务服务模式更近一步。
Remote Sensing 专刊“谷歌地球引擎：基于云的地球观测数据和分析平台" Remote Sensing- Special Issue Special Issue "Google Earth Engine...220. https://doi.org/10.3390/rs13020220 往期回顾 32篇深度学习与遥感论文推荐 GEE Deep Learning GEE学习资料汇总与分享 面向科研人员的免费遥感数据集...GEE - A Review第二篇 近期发布的地理空间数据共享资源汇总 论文+软件推送 | OS-CA模型：模拟不同政策情景下的城市开放空间（OS）及其步行可达性的动态变化 论文+软件推送 | 使用一种新的
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从数据里面可以看出来 DevOps 能力编排平台基本成为开发合作伙伴很重要的研发中台，支撑他们疫情期间全面的复工复产，这个价值是非常重要的。 ? 下面看看我们架构上的一些实践。...我们其实为什么说能力编排平台支持异构云，异构云一部分能力可以让它发布到 Knative 环境，另外可以通过流水线把升级的制品发布到虚拟机、物理机环境，所以这是支持异构云的实施。 ?...第二可以快速就绪，因为我们是基于 Docker-0，所以运行的环境可以快速就绪，而且运行结束可以快速销毁，而且它是基于容器，所以适配任何环境， Jenkins 无须安装大量的插件去支持这些构建环境、运行环境...那么接下来我们来看看刚才提到既然是平台叫做 DevOps 能力编排平台，那它的编排能力是什么？总结了三大能力：流程编排、资源编排、服务编排。...同时如果有一些模块是属于要发布到传统架构里面的，我们会打包成踏包，然后做数据库的样例，之后发布到K8S，更新服务网格，检查K8S部署的情况，最后做API测试和数据库的回滚，测试数据，输出数据报告。
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