Grafana 是一跨平台的开源的可视化分析工具。目前网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，主要用于大规模指标数据的可视化展示。
导语 高效的数据分析可以成为当今的竞争优势，使企业能够深入了解客户偏好、产品开发和使用趋势，以及其他企业无法看到的市场动态。为了从分析工作中获得最大收益，企业需要组建一支高素质的团队，理解来自多个来源的全部数据，并将分析结果转化为企业的实际价值。 正确的技能组合、强有力的领导和具有延展性的目标，这只是组建一支能够从您的数据中获取持久价值的顶尖分析团队的几个秘诀。 高效的数据分析可以成为当今的竞争优势，使企业能够深入了解客户偏好、产品开发和使用趋势，以及其他企业无法看到的市场动态。 为了从分析工作中获得最大收
Apache Spark 以其分布式计算能力彻底改变了大数据处理。然而，Spark 的性能可能会受到称为“shuffle”的常见挑战的影响。在本文中，我们将探讨 shuffle 是什么、它的原因、与之相关的问题以及优化 Apache Spark 性能的有效解决方案。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，内置 60+ 数据连接器，拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力、稳定易用的数据实时服务能力，以及低代码可视化操作等。典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖，以及通用 ETL 处理等。 随着 Tapdata Connector 的不断增长，我们最新推出《Tapdata Connector 实用指南》系列内容，以文字解析辅以视频演示，还原技术实现细节，模拟实际技术及应用场景需求，提供可以“收藏跟练”的实用专栏。本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例，演示数据入仓场景下，如何将数据实时同步到 BigQuery。
数据管理和数据集成是任何组织数字化转型战略的关键组成部分。在当今的全渠道业务环境中，组织必须实时访问和分析来自各种来源的大规模数据。然而，传统的数据管理方法对于这些要求来说常常太慢。数据编织架构可以帮助克服这些问题。
什么是多云？它与混合云有何不同？多云有哪些用例和安全问题？人们讨论多云策略需要通俗易懂的方法。
CDP的作用就是将不同来源的数据整合到一起，然后用于Marketing actions，这里的Marketing actions其实等同于Destination，只不多是Destination做了一个另一种分类。
随着网络规模的不断增长和复杂性的提高，对网络性能、安全性和可视性的需求也在不断增加。为了满足这些需求，网络专业人员需要能够全面监控和管理网络流量，以确保网络的高效运行并快速识别和应对潜在的威胁和问题。
随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户，公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计，2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据，到 2025 年，这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据，那么这些数据又有什么用呢？针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。
DBeaverUltimate Mac一款强大的数据库管理工具，支持关系型 SQL 数据库，轻松访问 AWS 服务，面向需要管理和组织来自多个数据库的表、触发器、视图和存储过程的开发人员和数据库管理员，方便的界面，用于添加、删除、编辑数据以及搜索、筛选、排序等功能。无论您选择使用哪种数据库，这里指的是 MySQL、SQLite、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server、IBM DB2 和 Firebird，该应用程序对于需要处理多个连接的用户来说非常方便，从而可以组织和编辑各种数据库对象包括索引、用户帐户和脚本。
数字化浪潮下，应用与数据量激增，如何建立高效API管理策略势在必行。让我们盘点2024年API建设需要哪些准备。
如今的企业内部一般都有多个系统用于数据存储和数据处理。这些不同的系统各自服务于不同的应用场景或案例。除了传统的RDBMS如Oracle DB，Teradata或PostgreSQL之外，团队可能还使用了Apache Kafka用作流式处理，使用Apache Druid来保存时序数据，使用Apache Phoenix进行快速索引查找。此外，他们可能还使用了云存储服务或HDFS来批量存储数据。
大数据发展至今，各大公司的数据量已经是非常庞大了，虽然通用计算框架Spark/Presto等已经能满足用户的很多查询需求，但是更快的查询还是大家向往的。OLAP框架Doris/StarRocks/Clickhouse等在业界已经很火了，虽然有着非常强的计算层，但是在存储层的优化也是非常多的，不仅有特殊的编码、压缩还有一大堆的可配置索引，例如BitMap/HLL维度类型可以快速的计算去重的场景等，ZSTD算法等极致压缩，倒排索引点查等等。
ETL 工具已经使用了近五年，使组织能够持续分析、开发和处理数据，数家数据库管理、分析和商业智能领域的资深企业供应商继续保持领先地位，同时，行业解决方案在 2022 年不断演进，以满足云和边缘数据处理需求。
Logstash 是一种开源数据处理管道，它从一个或多个输入中提取事件，对其进行转换，然后将每个事件发送至一个或多个输出。 一些 Logstash 实现可能具有多行代码，并且可能处理来自多个输入源的事件。 为了使此类实现更具可维护性，我将展示如何通过从模块化组件创建管道来提高代码的可重用性。
在 AI 技术的发展中，数据集发挥了重要的作用。然而，医疗数据集的创建面临着很多难题，如数据获取、数据标注等。
翻译自英文文章：《Enriching Threat Intelligence Platforms Capabilities》。文章讲述一个丰富化的威胁情报平台的实现思路，以扩展当前 TIP 中的导入、质量评估过程和信息共享功能。原文链接在文后可见。
想要一款好用且功能全面的数据库管理软件？小编为大家带来了DBeaver终极版软件—DBeaverUltimate。DBeaverUltimate Mac面向需要管理和组织来自多个数据库的表、触发器、视图和存储过程的开发人员和数据库管理员，为你的工作提供了极大的方便！
SD-WAN是目前最热门的网络新技术之一，许多分布式组织纷纷采用SD-WAN解决方案。SD-WAN的吸引力在于，它将多个物理WAN链路组合到一个逻辑网络中，并能够加速部署在内部数据中心和云中的应用程序的性能。
1、 简介、数据库的总体结构 2、 介绍人员表组 3、 介绍组织结构表组 4、 介绍角色表组 5、 介绍“项目自我描述表组” 6、 权限到节点 7、 权限到按钮 8、 权限到列表（表单、查询） 9、 权限的验证 10、 资源方面的权限 11、 角色管理的程序（给客户用的） 12、 权限下放 13、 个性化设置 写到第六章终于迎来了热烈的讨论，不过讨论的焦点好像和角色的关系不是很大。第一个焦点是数据库的设计是否符合三范式。这个我承认，确实不符合。这个我都有点不敢往下写了，看一下表结构，Rol
任何 SIEM 系统的核心都是日志数据。有很多种。无论是来自服务器，防火墙，数据库还是网络路由器，日志都为分析人员提供了深入了解 IT 环境中发生事件的原始资料。
概述 可扩展性，高可用性和性能 可扩展性，高可用性，性能和关键任务这些术语对不同组织或组织内的不同部门来说意味着不同的事情。它们经常被互换，造成混乱，导致管理不善的预期或延迟的实现或不现实的指标。本文为您提供了定义这些术语的工具，以便您的团队能够完全了解性能目标来实现目标关键系统。 可扩展性 可扩展性是系统或应用程序的属性，用于处理大量的工作或更易轻松扩展，用于响应对网络，任务处理，数据库访问或文件系统资源需求的增加 水平可扩展性 当系统通过添加具有相同功能的新节点扩展时，系统可以水平扩展，从而在所
Web 系统的设计要点之一是内容和表示的分离，网站以HTML发布内容，对内容进行操作的服务也只能访问 HTML。随着表现形式各异的设备在大量地增加，也大大增加了网站针对不同表示格式的数量。同时，一些新的个人助理应用，例如google assitant，amazon的Alexa，已经开始为web提供接触用户的新渠道。
非常感谢Hadoop专业解决方案群：313702010，兄弟们的大力支持，在此说一声辛苦了，春节期间，项目进度有所延迟，不过元宵节以后大家已经步入正轨， 目前第12章 为Hadoop应用构建企业级的安全解决方案已经翻译完成，在此对：译者：杨有鹏 不莱梅狗 78280847 表示感谢。
作者：Saurabh Gupta，高级开发者倡导者@DigitalOcean。嘉宾文章最初在Medium上发布。
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如今，随着企业变得越来越习惯采用云计算，并了解其如何能够增加业务机会，他们将信息越来越多的数字资产投入云基础设施。在过去，企业还没有准备好全面承诺采用云计算，往往将云策略采用在较小的开发项目上，或者运
在之前公司搭建测试环境过程中会安装mysql、redis、kafak等数据库，在测试环境使用过程中经常会遇到服务挂了等问题，经过分析是因为数据库无法连接成功或者数据打满等异常问题。
大多数企业采用云优先战略面临的挑战是它们包含混合云(私有云和公共云)以及多云(来自多个供应商的异构云基础设施)环境。几乎在所有情况下，这些基础设施在管理界面、访问控制和第三方工具支持方面都缺乏一致性。因此，云优先策略不仅会增加企业的攻击面，而且难以管理和保护。
人脑以这样的方式工作，即视觉信息比文本信息更好地被识别和感知。这就是为什么所有营销人员和分析师使用不同的数据可视化技术和工具来使枯燥的表格数据更加生动。他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据，并将其意义传达给参与决策过程的人员。
作为所有流式数据集成解决方案的起点，需要实时持续收集数据。 这被称为“流优先”方法，如果没有此初始步骤，流式数据集成和流分析解决方案都无法执行。实现此方法的方式因数据源不同而不同，但都具有一些共同的要求：
CJA主要是基于 Adobe Experience Platform构建的企业范围分析产品，是 Adobe 的新一代跨渠道分析解决方案，它更依赖AEP去收集数据，但不管你是否使用AEP都客户使用CJA，CJA有以下几个不同：
grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。最好的参考资料就是官网（http://docs.grafana.org/），虽然是英文，但是看多了就会啦。
链接：https://www.jianshu.com/p/7e7e0d06709b
Amazon S3或Simple Storage Service，是一种低成本、基于云的对象存储服务，它通过合理的、按需付费的定价为用户提供几乎无限的存储空间。S3存储的经济性、可用性和灵活性的特点，使组织依赖S3来处理您可以想象的，从时间点备份到业务数据备份以及介于两者之间的所有内容的存储。
作者：David Durant，2014/11/05（首次发布：2011/02/17） 关于系列 本文属于进阶系列的：Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库大量关于设计人员的意图。不幸的是，当性能问题出现时，索引通常被添加为事后的想法。最后这一系列简单的文章，应该能使任何数据库专业人员快速的“加快速度”。 ---- 此第一级引入SQL Server索引：数据库对象，使SQL Server能够在最短时间内查找和/或修改所请求的数据，使用最
由于狂热的开发者社区和移动设备的日益普及，Android的商业应用程序成为一个不断增长的市场。
本文档为数据建模与设计部分笔记，思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
OpenStack正在成为许多公司的云计算平台，在很大程度上是由于其开放、灵活的体系结构。但是想要运行好OpenStack则需要一些技能。 自6年前被Rackspace和NASA联手推出以来 ，OpenStack就以其灵活的特性及强大的整合能力在广大IT团队中被广泛采用。 如今它已经成为了继Linux之后的第二大开源项目，然而这并不令人惊讶。 根据451 Research的最新数据调查显示，2018年OpenStack的业务增长率将会从2013年的仅仅的4.86亿美元增长突破34亿美元。尽管增长强劲，
随着大数据、企业数字化转型等不可逆趋势的推动下，似乎一切变得皆可量化和数据化，企业在解决问题时，也更为倾向于以数据表格来作为判断决策是否正确的重要标志，这时具有数据思维和数据分析处理技能，成了当前及未来人才发展不可忽视的能力之一。今天给大家带来3款Excel替代品的对比，由大家来评判一下。
技术架构（architecture）视点或企业技术架构（ETA）定义了技术和产品使用的可重用标准和指南，并描述了它们如何互操作以及如何支持其他视点（业务和信息）。
应用架构描述了业务中使用的应用程序的行为，重点是它们如何相互之间以及如何与用户交互。它关注的是应用程序消费和生成的数据，而不是它们的内部结构。在应用程序组合管理中，应用程序被映射到业务功能和流程以及成本、功能质量和技术质量，以评估所提供的价值。
在企业类应用服务（SaaS）、检测工具（手机安全助手）、量化自我工具（智能手环）等后台管理系统中，使用Dashboard可以帮助用户监控和分析数据，快速获取重要信息。但如果对Dashboard设计缺乏认知，就很可能会造成Dashboard呈现的信息杂乱，充斥着无关紧要的指标、文本信息及各种半成品的图表等，让用户抓不到重点。 那么，设计师该如何设计内容精确、体验友好的Dashboard以满足用户需求呢？文章将从以下几个方面思考： 1、Dashboard是什么？ 2、主要场景是什么？能为用户带来什么价值？
如何选择架构模式 上面我们探讨了6种经典的架构模式，那么在实践中，我们到底应该如何选择呢？在次我们可以用一个案例来初步的讨论。 我们的案例是开发一个大型网站的发布（CMS）系统。大家知
在第一篇文章中介绍了以下术语：算法，分析，描述性分析，规定分析，预测分析，批处理，Cassandra，云计算，集群计算，黑暗数据，数据湖，数据挖掘，数据科学家，分布式文件系统，ETL，Hadoop，内存计算，IOT，机器学习，Mapreduce，NoSQL，R，Spark，流处理，结构化。非结构化数据。 现在我们来看看还有50个更大的数据条款。 Apache软件基金会（ASF）提供了许多Big Data开源项目，目前有350多个项目。我可以花一整天的时间来解释这些项目，而不是选择几个热门词汇。 Apache
数据库分片是在多台机器上存储大型数据库的过程。一台计算机或数据库服务器只能存储和处理有限数量的数据。数据库分片通过将数据拆分为更小的块（称为分片）并将其存储在多个数据库服务器上来克服此限制。所有数据库服务器通常都具有相同的底层技术，它们协同工作以存储和处理大量数据。
Fluentd 插件是 Fluentd 生态系统的一个关键部分，提供了数据收集、处理和输出的灵活性。以下是关于 Fluentd 插件的详细介绍：
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