流量:流量信号计数频率(单点采集数据范围0-20000 Hz),一个频率为一升,按后面的计算公式换算至立方。三参仪流量、泵车1流量、泵车2流量要做可选项,三参仪流量、泵车1流量、泵车2流量都选择时流量总量为三参仪流量+泵车1流量+泵车2流量。选择其中二个流量时 流量总量为选择的流量+选择的流量。选择其中一个流量时 流量总量为选择的流量。 就是流量选择任意组合。
在全球数字化转型的浪潮下,“上云”已成为企业数字化转型的主流选择,在赋能业务创新、弹性服务的同时,新场景给网络运维、网络运营、网络安全等方面也带来了全新的挑战。而现有的传统NPM工具及运维手段在应对云时代的挑战时已显得力不从心。
"数据智能" (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲,数据的结果代
大数据实时流式数据处理是大数据应用中最为常见的场景,与我们的生活也息息相关,以手机流量实时统计来说,它总是能够实时的统计出用户的使用的流量,在第一时间通知用户流量的使用情况,并且最为人性化的为用户提供各种优惠的方案,如果采用离线处理,那么等到用户流量超标了才通知用户,这样会使得用户体验满意度降低,这也是这几年大数据实时流处理的进步,淡然还有很多应用场景。因此Spark Streaming应用而生,不过对于实时我们应该准确理解,需要明白的一点是Spark Streaming不是真正的实时处理,更应该成为准实时,因为它有延迟,而真正的实时处理Storm更为适合,最为典型场景的是淘宝双十一大屏幕上盈利额度统计,在一般实时度要求不太严格的情况下,Spark Streaming+Flume+Kafka是大数据准实时数据采集的最为可靠并且也是最常用的方案,大数据实时流式数据采集的流程图如下所示:
转自知乎技术专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/56807637
场景描述:数据工程团队是知乎技术中台的核心团队之一,该团队主要由数据平台、基础平台、数据仓库、AB Testing 四个子团队的 31 位优秀工程师组成。这篇文章分享了知乎实时数仓的演进过程。
2019年6月爱奇艺会员规模突破1亿,爱奇艺的会员服务业务随之迅速增长,同时也带来了机器集群规模的增加,原有的监控体系也暴露出一些问题。数据监控体系是业务维持稳定服务的基石,会员日志监控体系形成闭环,从网络、应用、异常、页面加载多维度监控,极大提高了系统的成功率、稳定性,对会员视频播放、营销、下单等核心功能增强异常感知。
如果你正在排队等候进入健身房锻炼,或者是等座用餐,你一定很想知道前面还有多少人、还要等多久,Density密度传感器可以告诉你答案。密度传感器被安装在某个场地的入口,能够捕捉到人流量和交通状况,向服务
日志服务为用户提供云服务日志采集、搜索、转储、监控、告警等功能,同时支持通过图表的方式进行图表转化,给用户提供云服务日志采集、API上传、日志搜索、日志分析的功能,用户无需开发,即可完成数据采集处理等,对云产品运维管理提供了极大的便利。
遥测终端机又称智能RTU遥测终端机,是一种用于采集、传输和处理遥测数据的设备。在现代科技的发展中,遥测终端机扮演着重要的角色。它是一种能够实现远程监测和控制的关键设备,广泛应用于各个领域,包括水文水利、环境监测、工业自动化、能源管理等。
近日,陌陌上线了新的实时场景:一起KTV。陌陌一起KTV的具体场景是依托于语音聊天室,主播使用播放器播放MV,MV切换到伴奏时,房间观众听主播K歌,同时可以上麦和主播交流。播放过程中,房主可以控制歌曲的切换和暂停。
作者简介 王小波,携程技术中心框架研发部高级工程师,主要负责用户行为数据采集系统及相关数据产品研发设计工作。之前主要从事互联网广告、RTB相关系统研发和设计工作。 一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起,特别是近年来,智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球,同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛,越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务(LB
一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起,特别是近年来,智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球,同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛,越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务(LBS)等方面的需求。 我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足,分析了在移动互联网流量剧增的背景下,用户数据采集系统的需求,研究在多种访
一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起,特别是近年来,智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球,同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛,越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务(LBS)等方面的需求。 我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足,分析了在移动互联网流量剧增的背景下,用户数据采集系统的需求,研究在多种访问
数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中,采集相关的业务数据,集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后,存储到数据仓库的基础库中;然后,通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市,供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。
腾讯云COS对象存储,在使用的过程中,为了降低开发成本或单纯的出于“便捷”的考虑,往往将存储桶设置为公有读状态。但这也埋下了巨大的安全风险的种子,在各种流量盗刷场景下,会快速吸干账户余额,正可谓“公有一时爽,盗刷就破产”。
腾讯云产品有很多的分类,一般有一级大类和二级分类,其中,日志服务CLS是作为大类“存储”中的“数据处理与分析”类别下。如果我们想体验CLS服务,可以从下图的这个入口进入,地址:传送门。
在性能测试中,需要根据具体的性能需求和系统架构等情况,采用不同的测试策略,其中最常见的策略就有容量测试。这篇文章,就来聊聊容量测试以及容量规划的一些内容。。。
服务心跳机制主要用于确认服务的存活状态,UAVStack的心跳数据还负责上报节点的容器及进程监控数据,支持在前端实时查看应用容器和进程的运行状态,并根据这些数据对容器和进程做出预警。
根据《国务院办公厅关于加强入河入海排污口监督管理工作的实施意见》各地要明确“水污染,谁治理”和政府兜底的原则,明确排污主体责任。根据排污口类型集中整治,划分主体。加大私设暗管借道排污的监察力度溯源主体责任。加强科技研发,开展各类遥感监测、水面航测、水下探测、管线排查等实用技术和装备的研发集成,为完成排污口排查整治任务提供保障。
管网在线监测系统解决方案设计目的在于:解决管道爆管问题、管网水质二次污染影响饮用水质量、管网漏损导致严重的资源浪费等,及时发现管网故障,提高维护效率、降低损失,保障输水、供水质量,达到科学预警,减少成本,提高效率的目的。
随着社会化进程不断发展,不同时期建设的二次供水泵站以及不同类型的二次供水设备,统一管理成为难题。二次供水设施缺乏系统专业的管理,频繁出现设备老旧、管网老化、管理不到位等问题,导致滴漏现象频发、管网漏水、水压不足、水质污染等事件时有发生,直接影响居民的饮水安全。
供输水管网无线监控系统适应供水企业实现供水管网的压力、流量等远程在线监控,以科学的方式实现水管网科学调度,并通过压力值变动、夜间最小流量分析、发现管网爆管及漏损等问题。为保证供水工作的科学性,依靠现代计算机通信技术和传感技术,实施对供水管道的远程实时监测,并且能够自动传输到上级主管部门,监测输水管道、供水管道的压力、流量信息;及时发现管网故障,提高维护效率、降低损失,保障输水、供水质量,达到科学预警,减少成本,提高效率的目的;消除了供水管网“跑、冒、滴、漏”及“卡脖管”等问题,进一步降低了管网漏失率,扩大了行业收益。
KJ1193煤矿水文监测系统是利用计算机技术、通讯技术、传感器技术解决煤矿水文智能监测问题,是多学科领域与水文科学相结合的产物。
据咨询机构Enterprise Management Associates调研显示,在企业上云之前,大多数企业已经采用了4-10个工具来监控网络并进行排障。
网络就像wifi,没有故障的时候,就没有人意识到它的存在。当服务出现故障时,所有的人想到的第一句话都是 “网络是不是有问题?”
遥测终端机是一种用于数据采集、远程传输、数据存储与处理的综合体设备,已逐渐成为现代智能物联领域的焦点。遥测终端机集成了多种传感器与通信模块,能够实时采集各种环境参数,如温度、湿度、压力、流量等,同时支持无线通信,将数据传输到MTIC云平台进行存储与分析。广泛应用于中小水库监测、水雨情监测、大坝安全监测、水务监测等应用场景。
京东集团618作战指挥中心 ,成员来自于京东各个技术体系,包括核心系统架构师、一线运维专家、科研学者等。 近200位成员在618时共同努力,确保流量洪峰来临时系统安全、稳定、可靠,致力于提供最佳的用户体验。
你是否经常遇到线上需要日志排查问题但迟迟联系不上用户上报日志的情况?或者是否经常陷入由于存储空间不足而导致日志写不进去的囧境?本文介绍了美团是如何从0到1搭建高性能终端实时日志系统,从此彻底解决日志丢失和写满问题的。希望能为大家带来一些帮助和启发。
客流量统计AI算法是一种基于人工智能技术的数据分析方法,通过机器学习、深度学习等算法,实现对客流量的实时监测和统计。该算法主要基于机器学习和计算机视觉技术,其基本流程包括图像采集、图像预处理、目标检测、目标跟踪和客流量统计等步骤,通过在监控视频中识别和跟踪人的轮廓或特征,从而实现对人流量的统计和分析。
在国家十三五规划和云计算的推动下,国内金融企业IT基础设施加速虚拟化、业务上云稳步推进,金融IT逐渐演变为混合云架构。与此同时企业对业务安全的诉求、行业主管部门对监管的要求有增无减。本文基于上述背景,详细介绍金融企业如何在混合云中建设统一的全网流量采集平台。
点击关注公众号,Java干货及时送达 我们先来看看这张图,这是某公司使用的大数据平台架构图,大部分公司应该都差不多: 从这张大数据的整体架构图上看来,大数据的核心层应该是:数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层,可能叫法有所不同,本质上的角色都大同小异。 所以我下面就按这张架构图上的线索,慢慢来剖析一下,大数据的核心技术都包括什么。 一、数据采集 数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上,期间有可能会做一些简单的清洗。 数据源的种类比较多: 网站日志: 作为互联网行业,
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采集页面被浏览器加载展现的记录,这是最原始的互联网日志采集需求,也是一切互联网数据分析得以展开的基 础和前提。
作者简介 康猛,携程网站运营中心资深技术支持工程师。在互联网系统架构设计、后端开发、性能测试领域有多年实战经验。喜欢钻研新技术,善于转化研究成果,提升工作效率。 一、背景 众所周知,在产品迭代过程中,功能测试与性能测试是必不可少的两个环节。在产品上线的过程中,做容量预估离不开性能测试,在产品迭代过程中,测试Case覆盖率是功能测试必须要关注重要指标,甚至是一行代码的修改,没有经历过严格的功能与性能测试,都有可能导致大的生产故障。 近年来,携程生产环境应用改造项目逐渐增多,快速构造贴近生产的测试用例,压力可调
遥测是什么?从字面意思看遥远的测量某个东西?还是不误导大众了,比较权威的说法是遥测是对被测量对象的参数进行远距离测量的一种技术,起源于19世纪初,广泛应用于航空航天、军事、工业、生物研究、医学等等方面。
敏捷园区解决方案是华为推出的SDN在园区网络中应用的典型部署方案,华为敏捷园区解决方案使用敏捷控制器搭配敏捷交换机,同时配合客户具体应用,灵活实现敏捷园区网络的目标。
刚刚发布的第50次 《中国互联网络发展状况统计报告》 显示,中国网民已超10亿,互联网普及率接近75%,其不仅推动了数字经济的蓬勃发展,而且在满足人民日益增长的美好生活需要等方面都发挥了重要作用「1」。随着互联网提供日益新颖而丰富的产品和服务,例如常见的语音视频聊天、互动游戏、点对点网络、流媒体、网络电视等等,网络运营商因此吸纳了海量客户资源,带来了巨大的数据流量,但与此同时也产生了带宽管理、内容计费、信息安全等一系列问题。
Alibaba作为一家拥有多业务的互联网公司,进行用户数据的大数据分析,已成为推动数据化运营的必然选择。大数据分析,第一步必然是取得需要的数据,今天我们来看看淘宝的用户行为数据采集的细节。任何一个小话题,细看都大有文章。
水库大坝作为防洪度汛的重要设施,承担着防洪抗旱,节流发电的重要作用。大坝的安全直接关系到水库的安全和人民群众的生命财产安全。但因为水库大坝的隐患不易被察觉,发现时往往为时已晚。因此,必须加强对大坝的安全管理。其安全监测系统建设能有效提升大坝管理水平,保证大坝的安全运行,从而避免因大坝垮塌、溃坝等造成人员伤亡,保障人民群众的生命财产安全。
水库大坝实时监测的主要任务是实时监测各个监测点水库水位、水压、渗流、流量、扬压力等,用无线传感网络完成数据传输,在计算机上用数据模式或图形模式反映出来,实时掌控整个水库大坝各项变化情况,特殊数据实行声光报警。大坝安全监测系统能实现全天候远程自动监测,监测站数据自动采集并且进入相关数据库。同样,监测系统也具备人工观测条件。
Kevin,携程后端开发专家,追求通过深入业务来简化系统,对底层算法、数据分析有浓厚兴趣。
随着越来越多的企业将业务迁移到云端,DevOps流程在企业内部逐渐开展与深入,物联网设备总量呈现爆炸式增长,仅限于预防、以外围为重点的安全手段已捉襟见肘。
连续暴雨天气,针对水库大坝、河流、城市排水等场景,水雨情监测系统作用重大,远程实时雨量水位监测,自动化管控,做到精准监测、科学预判、提前预警,避免汛期人身及财产损失。
食品行业是一个需求量大、安全标准高、竞争激烈的行业。随着人们消费水平的提升,对食品的品质、口味、营养、卫生等方面有了更高的要求。食品空压机是食品生产过程中不可缺少的设备,它可以提供稳定的压缩空气,用于食品加工、包装、运输等环节,其运行效率和安全性直接影响到食品的质量和成本。
调度系统的本质是为计算服务或任务匹配合适的资源,使其能够稳定高效地运行,以及在此基础上进一步提高资源使用密度,而影响应用运行的因素非常多,比如 CPU、内存、IO、差异化的资源设备等一系列因素都会影响应用运行的表现。同时,单独和整体的资源请求、硬件 / 软件 / 策略限制、 亲和性要求、数据区域、负载间的干扰等因素以及周期性流量场景、计算密集场景、在离线混合等不同应用场景的交织也带来了决策上的很多变化。
"态势感知"于美国空军提出,包括“感知、理解、预测”三个层次。在目前的一些安全系统中,实际仅做到了“感知”。借用客户一句话,安全的核心技术实际还在国外,今天从我们自己做起,来点滴学习安全知识。
大概去年这时候,写过一篇文章:浅谈容量测试与容量规划:https://www.cnblogs.com/imyalost/p/9630846.html
Docker监控的必要性在于确保容器化环境的稳定性、性能和安全性。以下是几个关键原因:
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