后台的模板是我们做后台管理系统经常所需要的东西。虽然,我们总可以花很多时间从头开始设计自己的模板,但有现在的模板让我们套,节省我们更多时间用来摸鱼,何乐而不为呢。
后面的模板是我们做后台管理系统经常所需要的东西。 虽然,我们总可以花很多时间从头开始设计自己的模板,但有现在的模板让我们套,节省我们更多时间用来摸鱼,何乐而不为呢。
在当今数字化时代,数据分析和可视化成为企业决策和发展的重要支撑,很多 BI 工具昂贵的许可费用,让许多中小型企业用户和个人用户望而却步,开源 BI 工具的出现,让其成为很多用户进行数据分析展示的首选。目前市面上主流的开源 BI 产品,例如 Metabase 和 Superset,都是由国外的开发者开发的,这导致国内用户上手的时候都觉得不适应。
Zabbix是一款出色的监控工具,可从服务器,虚拟机和其他类型的网络设备收集数据,因此您可以分析趋势或问题。它针对新出现的问题提供了功能丰富的通知,但内置的数据分析和可视化工具并不易于使用。您可以将图表组合到仪表板中,但首先需要创建它们,并且实际上不存在创建显示实时数据的图形的简单方法。此外,无法将来自不同主机的数据收集到单个图表上。虽然每个新版本的情况都在好转,但它远非理想。
Pagekit 是一个开源的CMS,在Vue. js 和Symphony框架的帮助下构建。CMS是模块化的,所以你可以逐步扩展功能。Pagekit是在MIT许可证下发布的,因此它可以自由地修改、共享和重新发布,没有任何限制。
在智能工厂的建设过程中,为了让每条生产线的生产进度和状态更加清晰,经常需要将生产信息情况显示在电视看板上,称为智能工厂-车间数据可视化大屏方案。
作者 | Claudio Masolo 译者 | 刘雅梦 策划 | 丁晓昀 谷歌云引入了配置管理仪表板(Config Management Dashboard),允许平台管理人员或运维人员实时了解多个 Kubernetes 集群的配置同步和故障。这将有助于简化日常关键任务,如审查资源和配置进度,以确保跨多个集群的行为一致性,并快速识别问题,采取相应行动。 配置管理仪表板改进了之前发布的工具 ConfigSync。ConfigSync 是谷歌云平台的 GitOps 服务,也是 Anthos 的一部分
Grafana 是一个开箱即用的可视化工具,具有功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器,有灵活丰富的图形化选项,可以混合多种风格,支持多个数据源特点。本文把这几天简单试用的情况做个小结。
WordPress 是一个内容管理系统 (CMS),这意味着它是一种简化生成、存储和显示 Web 材料的过程的工具。WordPress 最初是作为一种改进日常写作常规排版的工具。但是,它被用作博客工具,随着我们接近今年第四季度,WordPress 仍然是使用最广泛的 CMS 系统,不仅在博客中。WordPress 是一个完全开源的程序,会定期更新。可以在此处找到存储库。与任何其他开源软件一样,WordPress 依赖于它的社区。
•Zabbix: 用于非容器的虚拟机环境•Prometheus: 用于容器的云原生环境
每家公司都围绕目标开展业务并使用关键绩效指标(KPI)跟踪实现这些目标的进展情况。对于每个目标,团队应能随时轻松地回答以下两个主要问题:
在快速发展的大语言模型(LLM)世界中,确保最佳性能和可靠性比以往任何时候都更为关键。这就是'LLM 可观测性'的概念发挥作用的地方。这不仅仅是监控输出;更是深入洞察这些复杂系统内部运作的关键。
无论你是数据科学家、数据工程师、机器学习工程师还是 Python 开发人员,你都必须至少了解一个前端库。它可以在很多方面为你提供帮助,例如,创建宠物项目、成为全栈开发人员、创建仪表板,甚至在日常生活中提供帮助。
事情是这样的。 这次客户使用的是.Net项目,直接做BI大屏过于复杂,所以想直接集成使用BI数据可视化分析大屏。
编者注: 随着行业对营销和推广效果的重视,数据的作用越来越大。而营销渠道的多样化,也导致数据来源的数量和数据本身的体量都越来越大。如何挖掘,分析和展现各种数据就成为所有公司的一个关注点。众多商业智能解
InfluxDB是一个时间序列,指标和分析数据库。时间序列数据库旨在解决存储在一段时间内进行的连续测量所产生的数据的问题。此数据可能包含系统指标(如CPU和内存使用情况)和应用程序指标(如应用程序错误和REST端点调用)等项目。
Netdata通过可扩展的Web仪表板提供准确的性能监控,可以显示Linux系统上的流程和服务。它监控有关CPU,内存,磁盘,网络,进程等的指标。
Prometheus 是一个开源监控工具,实现了高维数据模型。Prometheus 有多种数据可视化模式,其中一种是集成 Grafana。Prometheus 以高效的自定义格式将时间序列数据存储在内存和本地磁盘上。
千帆神笔 aPaaS 是一款专注于企业级应用可视化开发管理的低代码开发平台。通过图形化业务建模、页面设计、流程编排创建全新应用,同时支持将多个 SaaS 应用按业务逻辑和审批流程进行自定义连接,提升开发效率3倍以上。千帆神笔 aPaaS 与企业微信深度集成,应用开发完成后可一键发布到企业微信,助力企业更高效的服务客户。
在日常的性能测试工作中,经常会用到Jmeter或LoadRunner进行压测,每次压测完成后,会对各种的性能指标图表进行分析。LoadRunner的性能指标图表非常丰富与美观,但Jmeter的性能指标图表相对要简陋一些,且不够灵活对指标进行筛选。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控系统。与其他监控系统(如InfluxDB和Graphite)一样,Prometheus将其所有数据存储在时间序列数据库中。但是,它提供了多维数据模型和强大的查询语言,使系统管理员不仅可以轻松地微调其指标的定义,还可以生成更准确的报告。
Wyn Enterprise 作为平台型产品,能够满足企业用户安装即用的需要;同时,作为工具型产品,也能够非常方便的与其他系统进行集成,包括:报表/仪表板查看器、报表/仪表板设计器、单点登录、数据权限、文档管理等方面的集成需要。为增强业务系统的报表和BI分析能力,提供最直接的功能支撑。
Github:https://github.com/HangfireIO/Hangfire(opens new window)
将数据存储在数据库中是当今企业的基础。客户信息,订单历史记录,产品定价,物联网传感器数据等,都以备将来使用。但是,仅存储数据不足以形成市场竞争优势,我们也必须能够分析数据。分析数据有很多选择,可以通过各种方式实现。如果您有需要在MongoDB中进行可视化分析的数据,MongoDB图表是一个很棒的选项。
我们很高兴地宣布Linkerd 2.6的发布!该版本增加了对分布式跟踪的支持,为Linkerd的live tap输出带来了请求和响应头文件,向仪表板添加了流量分割可视化,显著提高了仪表板在大型集群上的性能,增加了一个公共Helm仓库等等。
当某个应用程序在生产环境中运行时,监控其运行状况是必要的。通过实时了解应用程序的运行状况,你能在问题出现之前得到警告,也可以在客户注意到问题之前解决问题。
当应用程序在生产环境(以及您的其他环境)中运行时,监控其健康状况是明智之举。你想确保一切都在没有任何问题地运行,而了解这一点的唯一方法是衡量你的应用程序的健康状况。当出现问题时,您希望在客户注意到问题之前得到通知,也许您可以在客户注意到任何事情之前解决问题。在本文中,您将创建一个示例 Spring Boot 应用程序,您可以在 Spring Actuator、Micrometer、Prometheus 和 Grafana 的帮助下对其进行监控。这在下面的概述中可视化,其中 Spring Actuator 和 Micrometer 是 Spring Boot App 的一部分。
Topbeat是帮助将各种类型的服务器数据发送到Elasticsearch实例的几个“Beats”数据发送器之一,它允许您收集有关服务器上的CPU,内存和进程活动的信息。当与ELK堆栈(Elasticsearch,Logstash和Kibana)一起使用时,Topbeat可用作其他系统指标可视化工具的替代方案。
https://grafana.com/grafana/plugins/alexanderzobnin-zabbix-app/
业务分析涉及使用数据做出关键的战略级决策。问题是如何以能够帮助领导团队或决策者迅速达成共识的方式来表示这些数据?这是作为分析师的技能,并且仪表板专家将脱颖而出。
ThingsBoard是一个开源平台,用于收集和可视化物联网设备的数据。可以将来自任意数量设备的数据发送到云服务器,在云服务器中可以通过可自定义的仪表板查看或共享。
Evidently 是一个开源的 Python 工具,旨在帮助构建对机器学习模型的监控,以确保它们的质量和在生产环境运行的稳定性。
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
LF Edge eKuiper 是轻量级物联网数据分析和流处理软件,通常在边缘端运行。它提供了一个管理仪表板(https://github.com/lf-edge/ekuiper/blob/master/docs/zh_CN/manager-ui/overview.md)来管理一个或多个 eKuiper 实例。通常,仪表板部署在云节点中,用于管理跨多个边缘节点的 eKuiper 实例。
它是一个开源 CLI 实用工具,通过管理策略来防止 Kubernetes 工作负载和 SaaS 平台的错误配置。它验证您的 Kubernetes YAML 文件。
前两天在公众号发布了一篇「NBA球队数据可视化」的视频案例,对于本赛季东西部30只球队的得失分,胜负场次,胜率排名等进行了可视化展示,并支持实时交互。可点击下方视频查看。本文来分享一下视频中可视化的实现过程。
Kubernetes 仪表板(Dashboard)是基于网页的 Kubernetes 用户界面。你可以使用仪表板:
原文链接:https://dev.to/flatlogic/top-16-vue-open-source-projects-227a
Topbeat是帮助将各种类型的服务器数据发送到Elasticsearch实例的几个“Beats”数据发送器之一,它允许您收集有关服务器上的CPU,内存和进程活动的信息。结合ELK服务器(Elasticsearch,Logstash和Kibana),Topbeat收集的数据可用于轻松查看指标,以便您可以在集中的位置查看服务器的状态。
在如何开发自己的搜索帝国之Elasticsearch中已经介绍安装好了ES,下面就Kibana对ES的查询监控作介绍,就是常提到的大数据日志处理组件ELK里的K。 什么是Kibana?现引用园
数据可视化:Data Visualization,即与视觉传达, 定义:为了清晰有效地传递信息,数据可视化使用统计图形、图表、信息图表和其他工具。可以使用点、线或条对数字数据进行编码,以便在视觉上传达定量信息。
Grafana是一个开源指标分析和可视化套件。 它最常用于可视化基础设施和应用程序分析的时间序列数据,但许多应用于其他领域,包括工业传感器,家庭自动化,天气和过程控制。
在本指南中,我们将引导您了解如何将 Linkerd 安装到您的 Kubernetes 集群中。然后我们将部署一个示例应用程序来展示 Linkerd 的功能。
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