展开

关键词

技术

在工作中的应有三种:与业务相关,比如户画像、风险控制等; 与决策相关,科学的领域,了解统计学、算法,这是科学家的范畴;与工程相关,如何实施、如何实现、解决业务问题,这是工程师的工作 image.png 源的特点决定集与存储的技术选型,我根源的特点将其分为四类: 第一类:从来源来看分为内部和外部; 第二类:从结来看分为非结和结; 第三类 ,而是先经过集、存储,之后才是分析和处理。 l    DKH,更是集成了快的一体化开发框(FreeRCH), FreeRCH开发框提供了、搜索、自然语言处理和人工智能开发中常的二十多个类,通过总计一百余种方法,实现了10倍以上的开发效率的提升 l    DKH的SQL版本,还提供了分布式MySQL的集成,传统的信息系统,可无缝的实现面向和分布式的跨越。 DKH标准平台技术图 image.png

1.1K30

分析需要技术

今天我们仅从通的角度,来聊聊分析需要技术? 但是从技术体系的共性来说,是可以从通的技术模块去理解,来帮助我们更好地理解技术的。 分析技术模块: 收集模块:主要负责收集各种源的,包括日志文件、网络请求、库、消息队列等,并将这些转换为文件或者消息向后传递。 资源分配与调度模块:主要负责在多作业同时运行的场景下,有效协调和分配集群的资源,使资源利率最化。 关于分析需要技术,以上就为家做了一个简单的介绍了。 技术需要结合实际业务来考量,学习阶段,先从通层面去掌握,实际工作当中去应,才能更深入地掌握。

26850
  • 广告
    关闭

    腾讯云精选爆品盛惠抢购

    腾讯云精选爆款云服务器限时体验20元起,云数据库19.9元/年起,还有更多热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    是 OLTP?

    OLTP(在线事务处理)支持在 ATM 和在线银行、收银机和电子商务以及我们每天与之交互的许多其他服务背后进行快速、准确的处理。 是 OLTP? 247365 全天候可:同样,OLTP 系统处理量并发事务,因此任何丢失或停机都可能产生重且代价高昂的后果。完整的备份必须随时可。OLTP 系统需要频繁的定期备份和持续的增量备份。 通常,使 OLAP 执行分析的目标是改进业务战略和优化业务流程,这可以为改进 OLTP 系统提供基础。 要深入了解这些方法之间的差异,请查看“OLAP 与 OLTP:有区别?” 微信小号 【cea_csa_cto】50000人社区,讨论:企业,云计算,科学,物联网,人工智能,安全,全栈开发,DevOps,字化. QQ群 【792862318】深度交流企业,业务,应,技术,集成,安全。以及,云计算,物联网,人工智能等各种新兴技术。加QQ群,有珍贵的报告和干货资料分享。

    20670

    是 OLAP?

    作为仓库实施的核心组件,OLAP 为商业智能 (BI) 和决策支持应程序提供快速、灵活的多维分析。 是 OLAP? OLAP(于在线分析处理)是一种软件,于对来自仓库、集市或其他一些统一的集中式存储的进行高速多维分析。 是 OLAP 多维集? OLAP 系统的核心,OLAP 多维集是一个基于组的多维库,与传统的关系库相比,它可以更快、更高效地处理和分析多个维度。 要深入了解这些方法之间的差异,请查看“OLAP 与 OLTP:有区别?” OLAP 和云 OLAP 使公司能够通过将其转换为最实的多维分析格式来最限度地发挥其公司的潜力。 QQ群 【792862318】深度交流企业,业务,应,技术,集成,安全。以及,云计算,物联网,人工智能等各种新兴技术。加QQ群,有珍贵的报告和干货资料分享。

    18030

    中心

    中心? [202203101519684.png] 三层或多层模型 多层一直是企业中心最常中心部署模型,由核心层、汇聚层和接入层组成。 [202203101520998.png] 超级主干网 顾名思义,超级主干型或校园式中心,这种类型的中心服务于通过厅从东向西传递的中心计算中心中最重要的组成部分之一,在高效利资源、降低资本支出(CAPEX)成本、快速部署和可扩展性等方面发挥着巨的作中心演进 随着技术的不断发展,中心也在不断演进,现代中心已经从本地物理服务器发展为支持多个私有云和公共云中的网络、应程序和工作负载的虚拟化基础

    19330

    单体与微服务对比,为微服务

    小编说:微服务给我们带来收益的同时,也会带来副作,我们应该在阶段微服务?如何拆分微服务?拆分粒度多比较合适?本文内容从问题开始,带你深入微服务的多个角落。 本文选自《持续演进的Cloud Native:云原生下微服务最佳实践》 单体与微服务 就像很难一个绝对的方式去判断好坏一样,在场景下,我们也很难从一个外部的视角去判断服务拆分粒度的合理性 单体与微服务对比 时候开始微服务 产品初期优先选择单体。面对一个新的领域,对业务的理解很难在开始阶段就比较清晰,往往是经过一段时间之后,才能逐步弄清楚。 很多时候,从一个已有的单体中逐步划分服务,要比一开始就建微服务简单得多。另外,在资源受限的情况下,微服务风险较,很多优势无法体现,性能上的劣势反而会比较明显。 当我听到关于使微服务的故事的时候,我注意到了一种通的模式。 1.几乎所有成功的微服务都是从一个巨的单体开始的,并且都是由于单体而被拆分为微服务

    33120

    当自己面临选择的时候,通常会问如下的问题: 时候需要考虑在IT系统中使? 准备好使? 从哪里开始? 感觉只是一种市场趋势,我还是应该去做? 这些问题萦绕着CIO和CTO们,当决定部署一个全局化分布式时,可能会把企业置于危险之中。 定义的表征—换句话说,就是时候需要考虑将放入。 当结合以上的使场景的时候,根户的整体行为,可以使一个预测型来诱惑产品目录的选择和价格。 理解技术生态系统 一旦确实要实施一个项目, 最困难的事是中的技术选型。 无论户选择了语言, 都依赖于相同的处理模型:MapReduce. 随着Hadoop 2.0的发布, 有了HDFS之上新的处理. 创建有长远规划的 记住所有这些技术,现在来建我们的

    36520

    是集中管控式安全

    1、与传统安全相比,安全有不同 传统安全技术的概念是基于保护单节点实例的安全,例如一台库或服务器,而不是像Hadoop这样的分布式计算环境。 传输过程中的加密依赖于网络安全协议而存储加密可通过相关加密算法和密钥对进行加密存储。脱敏是比加密较为折中的办法,对于时代,该方法将更被更为广泛的。 3、如何设计安全框 基于以上四层的安全体系,结合平台的特性,企业在实践平台安全化时,需要有更详细的设计,四层安全体系对应在实际环境中,应是以为中心,建立完善的管理制度,先治理好 4、结束语 本篇围绕平台对安全的体系和设计进行了分析概述,完全实践本文中所设计的安全是一项艰巨的任务,在实践过程中,需深入掌握Hadoop自身的安全特性支持,广泛了解开源软件及商业软件在管理和安全上的优势点 在下次的分享中,会从实践(In-Action)的角度介绍如何合适的开源技术和商业产品来实现平台安全

    83560

    考虑虚拟桌面基础

    将虚拟桌面基础(VDI)包含在公司战略规划中,是因为它为IT以及户带来了灵活性以及众多功能。VDI具备弹性,而且有助于培育创新文化。 因此,凭直觉来看,在应VDI上投入这多的时间、精力以及资金有悖常理。但事实是VDI是有意义的,这是因为所有的“动荡与混乱”都源于我们如何计算。 投资VDI在于选择一个创新路径并动态方式支持最终户的需求。 VDI不仅仅是提供Windows桌面—而是无论设备或者位于位置,都能够使所需要的应程序。 你应该考虑VDI的原因多种多样,我VDI的主要原因有以下几点: 途广泛 我赞同BYOD的原因和人不同,我的观点是非常人性化的:使我工作最具效率的设备可能与你不同。 如果所有的服务器都是冗余的,那你不必受物理位置的限制。 创新文化 在今后的三到五年中,我们的计算方式将会发生巨改变,VDI仅仅是第一步。

    41040

    」:为要为MDM建业务例?

    事实上,约70%预算被于维持和运行现有的能力,而只有30%被于为业务提供新的功能。企业和IT部门需要找到解决问题的方法,增加现有投资和新投资所创造的价值。 然而,高管都没有注意到质量问题慢慢侵蚀他们组织的价值。 此外,CRM项目未能实现所承诺的价值的首要原因是质量差,导致差。户不会使不需要的系统向他们提供准确的信息,并且倾向于继续使他们以前使过的任何工具 这有助于他们完成工作。 在这个战略步骤中要完成的三个重要任务是,形式化治理方法,创建一个闭环质量框,并在每个重要阶段度量MDM实现的ROI。 一旦实现了这一点,随着企业MDM体系结的实现,MDM旅程将开始形成所需的形状。下一步是在企业范围内传播MDM哲学。在MDM过程的第三步(在企业范围内MDM哲学)中,MDM成为公司的一部分。

    24120

    下的仓库为是未来趋势?

    繁杂的中隐藏着有的“智慧”,在企业和每个人心中建立“文化”成为建设智慧企业的必然。完整的解决方案,将在未来几年,给全球企业带来万亿级的新的利润增长点。 而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应场景更复杂,因此基于建的仓库最先在互联网行业得到了尝试。未来的趋势传统仓库逐渐被建的仓库替代。 而基于仓建设一般是基于非商业、开源的技术,常见的是基于hadoop生态建,涉及技术较广泛、复杂,同时相对于商业产品,稳定性、服务支撑较弱,需要自己维护更多的技术框。 ? 而在平台下的仓库在互联网行业: 1.行业变化快、业务灵活,同时互联网又是个靠速度存活的行业 2.源种类繁多:库、Nginx log、户浏览轨迹等结化、非结化、半结 3.质量相对差 平台更广泛的应场景支撑了: 1.分析、挖掘、人工智能、机器学习、风险控制、无人驾驶 2.化运营、精准营销、管理驾驶舱、自助业务分析、实时决策 3.广告精准投放、智能投放 感谢《下的仓库为是未来趋势

    1.2K20

    您的企业要边缘计算

    随着和设备的激增,企业将需要边缘计算体系,就像它们依赖公有云一样。 但是,要想释放物联网的真正潜力,就必须有效、高效地处理这些十亿设备产生的。开始走进边缘计算结。 ? 是边缘计算? ? 研究公司Gartner将边缘计算定义为“分布式计算拓扑的一部分。 “随着量和速度的增加,将所有这些信息流到云或中心进行处理的效率也会降低。” 边缘解决方案通常使分布式来平衡边缘层、云或边缘网络和企业层之间的工作负载。 ,而无需重新配置边缘网络) ● 安全性和私密性(必须保护,以防止非授权内部户入侵和访问网络) ● 可靠性(无论环境条件和其他变量如何,必须在任何被需要时以及如何被需要时做出反应) ? 为边缘计算很重要? ? 边缘计算支持各种令人信服的例。例如,行驶中的自动送货车必须对路上的行人做出即时反应,而依赖远程服务器来减速或制动不是一个可行的选择。

    22431

    仓库与中台

    名词解释 仓库(Data Warehouse,DW) 分层: ods层:存储原始 dwd层:清洗,去除空值、脏,超过极限范围的脱敏,得到干净的 dws层:轻度汇总 ,形成宽表(有冗余,但查询性能得到了提高,查询更方便,而join的结果容易产生倾斜) ads层:最终结果 flume配置文件有三个重要组件: source:源 Exec Source:实时搜集一个文件中新增的 ,速度慢 kafka channel:整体性能会更好,省去了sink,flume的下一级必须是kafka sink:传输目的地 日志分为两类: 公共字段:启动日志 业务字段:事件日志 sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel= c1 a1.sources.r2.channels = c2 a1.sinks.k2.channel= c2 中台 离线处理流程 ? 实时处理流程 ? 两类日志文件处理流程 ?

    34720

    波若Hadoop集技术流程和基础特点是

    1.Hadoop集技术的作? Hadoop集技术,实现对互联网公开的一个全网集、分析等功能,在提升效率的同时能够降低的成本,提高的价值。 Hadoop技术的使为互联网企业的发展也带来了便捷,那Hadoop有何优势? 2.基于Hadoop技术的波若集的特点 (1)B/S框 波若Hadoop集平台,B/S开发框和无中心的爬取方式,对企业外和企业内的进行集。 (2)智能化爬取 对分布在网上的各类进行并行集,通过自定义的解析和爬取算法抓取户想要的 (3)提供各种接口 满足户的不同和业务需求。 (4)波若分布式集基础: a.需求方提供需要抓取的种子URL列表,根提供的URL列表和相应的优先级,建立待抓取URL队列(先来先抓); b.根待抓取URL队列的排序进行网页抓取; c.将获取的网页内容和信息下载到本地的网页库

    36730

    库软件设计些

    分组解决“可性”问题,分组通常通过主从复制的方式实现。 互联网公司库实际软件是:又分片,又分组(如下图) ? ---- 二、设计思路 库软件师平时设计些东西呢? 读写有延时,可能不一致 上面这个图是很多互联网公司mysql的,写仍然是单点,不能保证写高可。 如何保证库“写”高可? 冗余写库 ? 双主互备的方式,可以冗余写库 带来的副作? … (2)不使的id,业务层自己生成唯一的id,保证不冲突 58同城没有使上述两种来做读写的“高可”,58同城的是“双主当主从”的方式: ? 为要引入服务层,今天不展开,58了“服务+库+缓存一套”的方式提供访问,cache提高读性能。 ---- OK,今天主要分享了58同城,库软件上: (1)如何保证性 (2)如何提高库读性能 (3)如何保证一致性 (4)如何进行秒级扩容 希望家有收获,谢谢家!

    474110

    我们需要样的

    作者 | Stephanie shen 编译 | 火火酱,责编丨Carol 出品 | AI科技本营(ID:rgznai100) 在科学的新时代,对企业而言,一定要有与业务流程保持一致的中心化 虽然存在这些差异,但师仍然可以向建筑师学习,尤其是自上而下的方法来改进设计方面。很多机都缺乏系统、集中的端到端的设计。 下面列出了一些主要原因: 一个公司有多个IT部门,他们各自使各自的标准和工作。 应程序和流程是根单个业务需求建的,没有可遵循的标准。 但是,考虑到建模者的角色,仅在特定库或系统中设计建模。 通过考虑适于每个库或系统的标准以及这些系统之间的流,应集成方法开发成功的体系结。 因此,不是静态的,而是需要进行连续管理、增强和审核的。因此,应治理来确保在启动每个新项目时正确设计和实现企业。 ?

    21130

    湖技术 湖对企业的作

    我们经常会听见中心和库,因为它在我们的生活当中无处不在,但是很多人可能并不知道湖是,因为在日常生活中,湖似乎并不常见,但是它运的领域是非常多的,下面将为家介绍湖技术湖技术 不管是中心还是库,它们都有自己的技术湖技术分为了很多层,最重要的几层有提取层、洞察层、蒸馏层、处理层等等,不同的层有着不同的作,如提取层,主要的存储。而处理层则是将进行分析,然后加以整合。 在湖的当中,较低级别的一般是空闲的。如果家想要知道具体的湖技术,可以借助图层来理解。 湖对企业的作 剧湖对于企业的作是比较多的。 现在的湖使的成本并不高,而且湖能够适应企业的一切变化,所以湖是比较灵活的。 上面和家介绍了湖技术,理解湖的技术,能够帮助家更好的理解湖,它的技术是比较简单的。

    12920

    从应

    如果每个人的心中都有一把青冥剑,那每个人的眼中有自己。这是一个所谓的年代,但是从应的层面看,一般都是密集型的应,可以从分层的角度来看密集型应。 该可以被分成5层: • 基础设施层 • 持久化层 • 集成层 • 分析层 • 参与层 ? 从下往上,遍历一下各层的主要途. 它们聚焦于如何获取有兴趣的集、探索、反复提炼使集的信息更丰富,为消费做好准备。 因此, 这些步骤执行如下的操作: Connect: 目标是从各种各样源选择最好的方法.如果存在的话,这些源会提供APIs,输入格式,集的速率,和提供者的限制 Correct: 聚焦于转移以便于进一步处理 ,同时保证维护的质量和一致性 Collect: 哪些存储在哪,格式方便后面阶段的组装和消费 Compose: 集中关注如何对已集的各种集的混搭, 丰富这些信息能够建一个引入入胜的驱动产品

    32330

    相关产品

    • 智能数据分析

      智能数据分析

      智能数据分析( IDA)基于安全、低成本、高可靠、可弹性的云端大数据架构,帮助企业客户实现从数据采集、建模、挖掘、效果分析、用户标签画像到自动化营销等全场景的数据服务,快速实现数据驱动业务增长的目标。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券