在线服务应旨在提供符合业务需求的服务可用性。这个过程的一个关键部分应该涉及组织中的不同团队，例如，从业务开发团队到工程团队。
https://buoyant.io/2020/10/21/kubernetes-SLO-with-prometheus-linkerd/
引言：本文此可视说明将帮助您了解GoogleAnalytics用来组织数据的基本术语。
请注意，本文编写于 1166 天前，最后修改于 32 天前，其中某些信息可能已经过时。
物联网（IoT）的建立是为了解决现实世界中麻烦的问题，而将物联网技术整合到更广泛的信息生态系统中的过程几乎是同等麻烦的。这就是为什么物联网不是您可以在商店（或其他任何地方）购买，整齐打包并可以随时带走的东西。您需要使用大量的时间、耐心和TLC构建您的物联网解决方案，或者将您的设备连接到一个应用程序支持平台，这个平台以前解决过类似的问题——可能会将您的物联网应用程序从18个月缩短到一天内。本文向您展示实现物联网的两种方法。
昨天是刷题的第 25 天，基本保持了每天一两道，同步分享了其中前 35 题的记录。通过二十多天的摸索，慢慢熟悉 LeetCode 平台，为了提高刷题学习效率，我决定要改变刷题方式：由之前的按顺序做题改为通过标签分类的专项刷题。
1.浏览数Page Views：网页(含文件及动态网页)被访客浏览的次数。Page View的计算范围包括了所有格式的网页，例如：.htm、.html、.asp、.cfm、 asa、cdx、htmls、shtm、shtml、txt等等，可以由用户根据实际情况自己设定。 2.访问数Visits：也称为登陆数，一个登陆是指客户开始访问网站到离开网站的过程。其中：相邻两次点击页面时间间隔在30分钟以内（系统默认30分钟，用户可以修改默认值）为一次登陆，大于30分钟为两次登陆。 3.用户数Unique Visito
Google Cloud Architecture Framework 中的这份文档解释了在云平台上运行可靠服务的一些核心原则。这些原则有助于您在阅读架构框架的其他部分时达成共识，这些部分向您展示了一些 Google Cloud 产品和功能如何支持可靠的服务。
我们通常说的网站流量（traffic）就是指网站的访问量，是用来描述访问一个网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标，常用的统计指标包括网站的独立用户数量、总用户数量（含重复访问者）、网页浏览数量、每个用户的页面浏览数量、用户在网站的平均停留时间等。 网站访问量的衡量标准一个是IP,另一个是PV,常以日为标准,即日独立IP和PV来计算. 访问数（IP）：即Internet Protocol,指独立IP数。00:00-24:00内相同IP地址只被计算一次。 综合浏览量（PV）：即
你可以把它理解为一个特殊处理过的 字符串 key代表业务属性、标签。一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态。
一、Profile文件概述:Profiles是Oracle安全策略的一个组成部分,当Oracle建立数据库时,会自动建立名称为Default的profile,当建立用户没有指定profile,那么oracle就将defalut分配给用户。 1、默认情况下,用户连接数据库,形成回话,使用CPU和内存资源是没有限制的。但是在一些高并发的应用,且多个应用部署到同一服务器上时,因为服务器的CPU和内存是有限的,所以,大多数企业会根据应用对于自身的重要性,来对各个库进行内存和CPU的分配。除此之外,还有用户的密码管理
在几个月以前,我还记得以前学java的时候的教诲,当需要写一个小时的秒数的时候,不要写int seconds = 3600;,而是要int seconds = 1 * 60 * 60;因为这样可以更加清楚的表达一个小时的秒数这个概念,殊不知,早已经不用这么做了.
系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是5000个，那么这个数量，就是系统用户数。
一个人可以合理地从多少个仪表板中获得洞察并采取行动？虽然我不知道答案（实际上这将是一项很好的调查），但我希望我们都可以达成一致的看法，即存在一定的限制。当我们在分析问题本身之前就为每个问题创建一个仪表板，而不进行分析时，仪表板膨胀就会发生。
原作者 Alex York 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 前言 在大数据时代，很多公司开始利用数据、分析数据，以协助自己做出正确的市场决策。数据的来源多种多样，而社交媒体是一个重要的数据来源渠道。那么国外的公司是如何挖掘社交媒体数据的呢？ ---- 在小学时，我们的数学老师不断告诉我们“展示我们的成果”。对于社交媒体营销人员和广告商来说，亦是如此。 如今，在证明社交媒体有很大的投资回报率（ROI）时，我们同样需要把成果展示出来。但令人难以置信的是仍有一些企业并不把社
很多网站会使用百度统计这个工具来收集自己站点的相关指标，本文中记录的是网站指标，包含：
背景 饿了么对时序数据库的需求主要来自各监控系统，主要用于存储监控指标。原来使用graphite，后来慢慢有对指标有多维的需求(主要体现在对一个指标加多个Tag， 来组成Series，然后对Tag进行Filter和Group进行计算)，这时graphite基本很难满足需求。 业界现在用的比较多的主要有如下几类TSDB： InfluxDB：很多公司都在用，包括饿了么有部分监控系统也是用InfluxDB。优点，支持多维和多字段，存储也根据TSDB的特点做了优化。但开源的部分不支持，很多公司自己做集群化， 但大
系统管理员负责将现成的软件组建部署到生产环境，对外提供某种业务服务。系统管理员对主要工作在于应对系统中产生对各种需要人工干预对事件，以及来业务部门对变更需求。
最近这段时间检查小王子数学作业时会经常见到一些思维题，而这些题在课本上是没有的，但是老师有布置和讲解相关类似的题！于是根据他最近做的和在网上看到的整理了一些常见题，里面有些问题现在还没有遇到。下面介绍的解题方法和思路并非唯一的，当然也不一定正确，仅供参考。
自从使用大型语言模型（LLMs）后，自然语言处理领域已经迅速发展。通过其令人印象深刻的文本生成和文本理解能力，LLMs已经在全球范围内得到了广泛的应用。
本系列旨在挖掘活动、节假日、促销、优惠券、积分等营销权益因果效应评估，目前规划两个篇幅：
4. 商品列表：维护商品数据，有富文本编辑器，有明细表上传商品图片, 生成商品二维码、条形码
如果你是某个发行渠道（比如电影、戏剧、电视节目、网络视频）的内容工作者，那么内容的成败就取决于发行机制的运转逻辑。比如说，你制作了一档电视节目，你很想它能火起来，那么你就得知道该在哪里切入广告，怎么宣传节目，上哪个频道播放，所选的频道能被多少家庭收看，等等，诸如此类。 如果你的发行渠道是YouTube，那么你最应该搞清楚的是YouTube的算法是怎么工作的。然而，全天下所有由算法来运营的平台，要搞清楚这一点那不是一般的困难。 YouTube没有把他们算法用到的变量公之于众。要搞清楚其算法的运转原理，即使数据
为了提高自己的代码能力，小张制定了 LeetCode 刷题计划，他选中了 LeetCode 题库中的 n 道题，编号从 0 到 n-1，并计划在 m 天内按照题目编号顺序刷完所有的题目（注意，小张不能用多天完成同一题）。
实现一个会员签到积分统计功能，第一天签到增加1个积分，第二天签到增加1个积分，第三天签到增加2个积分，第四天签到增加3个积分，第五天增加5个积分。每天只能签一到，中间断签，则重新计算。
现在的电商可以说是各行各业都在使用，你的生活、工作、事务基本上都能和电商打上交道，但大多是都是这几类电商
由于弹窗对用户是易于感知的变化，因此为了保证用户体验的连贯性，这里选择用户为最小的实验单位，具体的为用户ID
本次任务以广州白云机场真实的客流数据为基础，它包含每天数万离港旅客在机场留下百万级的数据记录。参赛队伍需要通过数据算法来构建客流量预测模型，具体而言是预测特定时间、特定无线AP的连接人数。
增量抽取、增量计算等都是T-TDSQL的经典案例。如下以增量计算为例，来分析T-TDSQL在腾讯金融业务中的典型应用。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第6天，前面我们介绍了如何用Tableau可视化？，今天介绍项目实战：如何制作报表？通过一个项目学会如何制作报表，最终的案例效果如下图。
ES8自2020年2月发布至今已有一年多时间，相较于es7而言，最大的改变是彻底删除_type，并默认开启三层安全配置，进一步提高了集群安全性，同时kibana的实用性也进一步提升，大部分日常操作都可以通过web界面完成。本系列教程使用最新的es8.8版本，从运维角度出发，以构建日志平台为目的，以尽可能贴近实际生产的场景案例，优先使用简易的部署方式和kibana图形化界面操作。由浅入深，带领大家逐步上手和掌握ELK技术栈。更多ELK相关内容欢迎访问官方文档或本人博客笔记：https://www.cuiliangblog.cn/catalog/10898409
自从2008年苹果推出了其App Store,游戏开发者已经排队了他们现在几乎500亿美元的产业。然而,设计游戏,脱颖而出的人群可以是极其困难的,现在只是尽可能多的艺术科学。 超过2000新应用程序被添加到应用程序商店和谷歌每天玩,开发人员必须优化游戏的方方面面,不仅吸引人们第一次下载它,但是,更重要的是,长期保留玩家希望转换成一个付费客户。 今天,游戏设计与心理学密切相关,和使用游戏分析允许开发人员研究玩家的行为使用数据和统计信息来修正游戏问题,提高参与和浸泡,并推动收入。因此,游戏分析提供机会了解玩家除
12月22日消息，Cybernews研究人员发现全球鞋类制造商和零售商Ecco，在500天内暴露了数百万份敏感文件，共计60GB。
当您规划出业务关键型资产时，您可以在整个堆栈中获得端到端概览，其中显示哪些数据模型或仪表板对业务至关重要、它们的使用位置以及它们的最新状态。
点击蓝字 关注我们 导语 负载均衡（Cloud Load Balancer，CLB）提供安全快捷的流量分发服务，访问流量经由 CLB 可以自动分配到云中的多台云服务器上，扩展系统的服务能力并消除单点故障。负载均衡支持亿级连接和千万级并发，可轻松应对大流量访问，满足业务需求。 CLB 访问日志当前支持基于 7 层负载均衡，访问日志内容丰富，可以涵盖多种场景的内容。 「CLS数据淘金第一期」介绍过 CLB 两大主要场景：运维监控场景与运营统计场景；本期我们将对运维监控场景做进一步的补充，并将重磅推出腾讯云 CL
1、PV（Page View）： 页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次
日志数据是典型的时序数据，因此，日志场景是时序数据库CTSDB的典型应用场景。下文主要描述如何用CTSDB搭建日志系统。
软件简介：通达信全部函数及其用法(2011年最新版)(一)行情函数1)HIGH(H) 最高价 返回该周期最高价.2)LOW(L) 最低价 返回该周期最低价.3)CLOSE(C) 收盘价 返回该周期收盘价.4)VOL(V) 成交量(手) 返回该周期成交量.5)OPEN(O) 开盘价 返回该周期开盘价.6)ADVANCE 上涨家数 返回该周期上涨家数. (本函数仅对大盘有效)7)DECLINE 下跌家数 返回该周期下跌家数. (本函数仅对大盘有效)8)AMOUNT 成交额(元) 返回该周期成交额.9)VOLINSTK 持仓量 返回期货该周期持仓量.10)QHJSJ期货结算价返回期货该周期结算价.11)BUYVOL 外盘(手) 返回外盘，即时行情数据12)SELVOL 外盘(手) 返回外盘13)ISBUYORDER 主动性买单 返回当前成交是否为主动性买单.用法: ISBUYORDER，当本笔成交为主动性买盘时,返回1,否则为014)DHIGH 不定周期最高价 返回该不定周期最高价.15)DOPEN 不定周期开盘价 返回该不定周期开盘价.16)DLOW 不定周期最低价 返回该不定周期最低价.17)DCLOSE 不定周期收盘价 返回该不定周期收盘价.18)DVOL 不定周期成交量价 返回该不定周期成交量价.19)NAMELIKE模糊股票名称返回股票名称是否以参数开头.用法: if(NAMELIKE(‘ST’),x,y);20)
负载均衡（Cloud Load Balancer，CLB）提供安全快捷的流量分发服务，访问流量经由 CLB 可以自动分配到云中的多台云服务器上，扩展系统的服务能力并消除单点故障。负载均衡支持亿级连接和千万级并发，可轻松应对大流量访问，满足业务需求。
日常工作中，业务端会反馈给后端一个在线用户数/活跃用户数，要求做架构规划时，需要用多少台服务器，这个问题如何下手？同样，要部署一个WEB应用类或数据库类，具体要用什么样的服务器和带宽，我们是凭感觉进行，还是有根据的规划？下面就学习《运维架构实践》过程中的知识点进行总结。
作者：Stef Smeets翻译：王闯（Chuck）校对：欧阳锦本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了streamlit ，并展示了如何利用它将 python 脚本转换为仪表板，以及如何在线托管。相比于Jupyter Notebooks，仪表板更有利于向非技术受众展示研究成果。 标签：数据科学、可视化、仪表板、JupyterNotebook、Dashboard 图片源自Unsplash，由Arie Wubben上传 作为一名Python 爱好者，我几乎用 Jupyter Notebooks （ht
本篇节选自书籍《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》一书，主要讲解数据分析面试中常见的30道SQL面试题。 1-20道可以看： 30道经典SQL面试题讲解(1-10) 30道经典SQL面试题讲解(11-20) 21 获取新增用户数 现在有一个用户表user_reg_table，这张表存储了每位用户的uid(用户id)、reg_time(注册时间)等其他信息，我们想知道某一天的新增用户数，以及该天对应的过去7天内每天平均新增用户数，该怎么实现呢？ user_reg_table表如下所示： uid re
每秒查询数率，系统每秒能够处理的查询请求次数，即一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
今天小编整理了一些常用数据分析指标分享给大家，快来拿出你喜欢的互联网行业数据，尝试着为它做个简单的数据分析吧！遇到问题时可随时联系我！
很多同学总觉得数据分析做得不深入，到底该怎么做？今天结合一个具体的例子，分享下如何做一个深入的数据分析项目。 深入级别：0级 某天，你收到一个需求：“看下我司APP新增的A功能，过去5天内累计使用1+次的人有多少（去重）”。这问题太简单了，直接跑个数丢过去即可，“过去5天累计使用人数10000人”搞掂。 但是这种分析完全不深入，甚至压根不能叫“分析”，这就是提个数而已。确实，当需求是很具体的取数指标+统计时间的时候，这就是取个数，第0级深入就是如此。 深入级别：1级 某天，你又收到一个需求：“看下我司AP
最近，DeepMind和谷歌新研究出了一种基于机器学习的天气模拟器，可以在60秒内预测10天内的天气，而且准确率极高！
一、运营数据 （1）平均同时在线人数（ACU: Average concurrent users）：即在一定时间段抓取一次数据，以一定周期为期限；周期内的ACU可取时间段的平均数据。[例如：系统每一小时抓取一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则每天的ACU是这24个数据的平均值（每个公司有每个公司的定义，一般ACU取平均值，若针对某一时刻，则直接在某时刻内直接统计用户数） （2）最高同时在线人数（PCU:Peak concurrent users）：即在一定时间内，抓取最高在线数据。（例如
数据分析在APP运营中的作用非常重要，也是每一个运营人员必须把握并不断提升的技能。而对于一个刚刚入门的运营人员来说，首先你要明白每一条专业术语的具体意思。下面笔者将运营中的常用术语分为六类，并一一解析。
高通应用Qlik实现快速BI，提升运营效率
在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时还要对集合中的数据进行统计排序。
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