作为韩国最大、世界第三大在线零售商，GS 的日营业额大约为 700 万美元。对于该公司而言，一旦 IT 基础架构停机，后果不堪设想，因此其采用赛门铁克提供的一套解决方案来保护宝贵的应用程序。 取得的成果是：韩国服务器性能提高了20%;恢复时间目标降低了 50%;备份和故障切换速度得到显著提高;只用 10 分钟就可以解决数据库问题(而以前需要 1 个小时)。 使备份速度加快一倍 在 2007 年，该公司决定升级数据保护解决方案，将 IBM Tivoli StorageManager 替换为 Veritas NetBackup 。 此外，Symantec i³ 还可以避免使用第三方服务。GS Home Shopping 每年都要聘用一个外部公司来提供咨询服务及进行数据库实际调整。 他们向我们推荐了赛门铁克解决方案，并帮助我们将这些解决方案投入运行。”
文章目录 方案概述 方案特色 系统架构 典型客户 方案概述 银行业是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。 随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，在业务开展过程中积累了大量有价值的数据，通过运用大数据技术挖掘和分析之后，这些数据将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件 建立“金融大数据服务平台”， 可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、风险控制、产品创新、业务体验优化、客户综合管理等多种金融服务。 、数据加工整合层和业务应用层组成。 按照“数据标准先行，数据管控落地，应用驱动与数据驱动相结合”的建设方法论，确立了“落实数据标准，实现集中共享，提升各个应用，支持经营决策，统一全行报表，挖掘数据 价值”建设目标 业务应用层：与前端业务交互
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
政务大数据解决方案之大快DKhadoop 从事大数据行业的朋友应该都知道大数据已经上升到了国家战略高度，2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。 但能够提供政务大数据解决方案的也是有一些的，这里就简单介绍下大快搜索的政务大数据解决方案，以供学习参考。 首先，通过一张图来看一下大快搜索的政务大数据解决的总体架构： image.png 技术架构图： image.png 大快政务大数据解决方案的平台特色： 1、基于人工只能的全文搜索引擎：各种政务文件 3、政务数据资源的管理平台：可以有效的对各种异构数据有效的管理，政府可以逐步整合和管控各种社会数据资源，为大数据产业的发展打好数据资源基础。 5、系统安全：内置系统安全组件和与市政务云互联互通的无缝衔接功能。 6、全程管控功能：系统提供对各种数据源、数据交换过程、软件、服务等运行状态监控，以及数据交换的全流程跟踪功能。
传统数据处理方法 在传统的大数据处理方法中，一个企业将有一个计算机存储和处理大数据。 传统数据处理的局限性 这种方式能完美地处理那些可以由标准的数据库服务器来存储。但是，当涉及到处理大量的可伸缩数据，这是一个繁忙的任务，只能通过单一的数据库瓶颈来处理这些数据。 谷歌的解决方案 Google使用一种称为MapReduce的算法解决了这个大数据量的问题。这个算法将任务分成小份，并将它们分配到多台计算机，并且从这些机器收集结果并综合，形成了结果数据集。 Hadoop 使用谷歌提供的解决方案，Doug Cutting和他的团队开发了一个开源项目叫做HADOOP。 Hadoop使用的MapReduce算法运行，其中数据在使用其他并行处理的应用程序。 总之，Hadoop用于开发可以执行完整的统计分析大数据的应用程序。
Security Oauth2 oauth2-resource：受保护的API服务，用户鉴权通过后可以访问该服务，不整合Spring Security Oauth2 具体实现 一、认证服务oauth2- auth 1、首先来搭建认证服务，它将作为Oauth2的认证服务使用，并且网关服务的鉴权功能也需要依赖它，在pom.xml中添加相关依赖，主要是Spring Security、Oauth2、JWT、Redis ResourceServiceImpl，初始化的时候把资源与角色匹配关系缓存到Redis中，方便网关服务进行鉴权的时候获取 package cn.gathub.auth.service; import oauth2-gateway 接下来搭建网关服务，它将作为Oauth2的资源服务、客户端服务使用，对访问微服务的请求进行统一的校验认证和鉴权操作 1、在pom.xml中添加相关依赖，主要是Gateway ，然后存入请求的Header中，这样后续服务就不需要解析JWT令牌了，可以直接从请求的Header中获取到用户信息 package cn.gathub.gateway.filter; import com.nimbusds.jose.JWSObject
Wolfram工业工程解决方案的基础是最先进的算法； 完善的统计分析工具； 自检、高精度算术； 以及世界上最精确的符号和数字引擎。 Wolfram优势 ? Wolfram技术的独特之处 •易于使用的并行计算功能，用于解决多核计算机或网格上的计算或数据密集型问题 需要大量编程才能并行化所有其他系统中的流程 Matlab需要额外付费的工具箱 •自动化的精确控制和任意精度的数值可为大规模有限元分析和其他问题提供准确的结果 工业工程的特定功能： •使用内置的生存分析功能来估计机械组件的寿命» •设计和分析控制系统，包括具有时间延迟和代数方程的模型» •内置统计功能，如方差分析、标准差等，可用于实施六西格码和其他质量管理方法 •根据数据估算分布参数，并测试数据与分布的拟合度 •强大的优化例程，使用及时的库存管理，精益制造和其他实践来最大化过程效率» •内置线性、非线性、对数、概率、广义线性和其他回归模型» •自动生成包含图形 ，转换和尺寸一致性检查» •强大的支持将您的3D模型轻松导出到各种CAD软件包，包括DXF、STL和ZPR格式» •用于机器视觉应用，测试和测量过程以及其他工业成像任务的集成图像处理功能» •用于实时分析工作原型的自动界面构建
电商行业特点 1.电子商务将传统的商务流程电子化、数字化，一方面以电子流代替了实物流，可以大量减少人力、物力，降低了成本；另一方面突破了时间和空间的限制，使得交易活动可以在任何时间、任何地点进行，从而大大提高了效率 电商行业客户服务痛点： 缺乏客户行为洞察，转化率低迷； 多店铺多商家，商家监管是难题； 客户咨询量大，重复性问题多，耗时耗力； 独立多系统，数据流转不统一，服务营销效率低下； 针对以上的电商行业客户服务存在的痛点 帮助中心为用户提供一个渠道，快速找到解决方案，减少人工工作量。 一个好得到帮助中心能够在当用户遇到问题时，能够通过直接搜索关机次找到解决方案，帮助用户更好更快的解决问题；.用户在初次使用产品时，给予操作引导，给新用户良好的使用初体验； 当用户搜索问题时，可以通过帮助中心在解决方案里面适当的引导用户购买产品 ； 常见问题：在使用过程中经常遇到的问题以及解决方案。
学习大数据分析与应用课程的首要任务，是先了解统计与建模方法和数据挖掘方法所呈现出来的效果，然后依次学习Excel数据处理及编程、MySQL数据库的简单操作及Hadoop的基础知识。 （2）Excel进行数据进行处理的方法 数据分析工作普及度排行第五位（咨询公司Kdnuggets发布），对学生无任何基础要求，Excel 是微软公司office系列办公软件的组件之一，它是一个功能强大的电子表格程序 Excel不仅可以将整齐而美观的表格呈现给用户，还可以用来进行数据的分析和预测，完成许多复杂的数据运算，帮助使用者做出更加有根据的决策。 （3）MySQL数据库的基本使用方法和基本编程方法 数据分析工作普及度排行第三位（咨询公司Kdnuggets发布），因体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开源的优势，使其在中小型网站的开发工作得到极普通的应用 通过本类实验，学生可以掌握用Hadoop进行大数据分析的常用方法和流程。
Nepxion Discovery【探索】微服务企业级解决方案 Nepxion Discovery【探索】使用指南，基于Spring Cloud Greenwich版、Finchley版和Hoxton版而制作 阿里巴巴中间件部门开发的Spring Cloud增强套件，致力于提供微服务开发的一站式解决方案。 依托Spring Cloud Alibaba，只需要添加一些注解和少量配置，就可以将Spring Cloud应用接入阿里微服务解决方案，通过阿里中间件来迅速搭建分布式应用系统 示例以Nacos为服务注册中心和配置中心 Header选择不同的路由路径 // 适用于A/B Testing或者更根据某业务参数决定灰度路由路径。 2.0版本），那么前端调用网关时候，可以通过Header传递它的版本号给网关，网关根据前端版本号，去路由对应版本的微服务 该场景可以用“通过业务参数在网关过滤器中自定义灰度路由策略”的方案来解决，如下：
Nacos 分布式事务 全局事务 可靠消息服务 最大努力通知 TCC事务 Seata 我们都知道，SpringCloud是微服务的一站式解决方案，是众多组件的集合，而因为SpringCloud中几乎所有的组件使用的都是 对于这些问题，业内提供了一系列的容错解决方案，下面是一些较为常用的： 隔离：它是指将系统按照一定的原则划分为若干个服务模块，各个模块之间相互独立，无强依赖；当有故障发生时，能将问题和影响隔离在某个模块内部 当实现一些权限认证的功能时，我们需要对每个涉及到的服务都做一套相同的逻辑，这些问题都等待着我们去解决，那么有没有一个好的解决方案呢，当然是有的，它就是服务网关：Gateway。 对于分布式事务，其解决方案有四种： 全局事务 可靠消息服务 最大努力通知 TCC事务 下面分别介绍： 全局事务 全局事务提出了三个角色： AP：Application 应用系统 TM：Transaction ，并逐步解决开发者们遇到的分布式事务方面的所有难题。
企业大数据解决方案在市场上不能说是很多吧，毕竟大数据技术难度高度摆在这里，不是一般的企业就可以去做的。不同的解决方案会一些方面存在一定的差异，这里给大家介绍分析一下DKH大数据解决方案的的优势。 DKH大数据通用计算平台.jpg DKH大数据解决方案:以大数据云计算技术为核心的，统一数据管控解决方案 以大快的DKH为基础，增加数据可视化，异构数据全文搜索，跨平台数据整合，NLP以及人工只能等基础功能 ，面向大中型企业及政府机构，提供的基于大数据与云计算技术的新一代跨平台数据中心解决方案。 图2.png DKH大数据解决方案优势： 1、数据互联互通，支持多数据集实时同步； 2、支持数据资源管理，实现多源异构数据的整合管控； 3、提供完善的大数据分析基础运行环境，提供统一二次开发接口； 4 、动态数据可视化，支持权限管理 5、集成基于人工智能的全文搜索引擎和语义搜索技术 6、提供容灾备份功能吗，原有数据可无缝全自动灾备还原； 7、全程管控，实现数据交换全流程跟踪及服务状态实时监控； 8、简捷极致的运维管理
DKH企业级大数据解决方案的优势介绍 大数据技术的发展与应用已经在深刻地改变和影响我们的日常生活与工作，可以预见的是在大数据提升为国家战略层面后，未来的几年里大数据技术将会被更多的行业应用。 企业大数据解决方案在市场上不能说是很多吧，毕竟大数据技术难度高度摆在这里，不是一般的企业就可以去做的。不同的解决方案会一些方面存在一定的差异，这里给大家介绍分析一下DKH大数据解决方案的的优势。 DKH大数据解决方案:以大数据云计算技术为核心的，统一数据管控解决方案 以大快的DKH为基础，增加数据可视化，异构数据全文搜索，跨平台数据整合，NLP以及人工只能等基础功能，面向大中型企业及政府机构，提供的基于大数据与云计算技术的新一代跨平台数据中心解决方案 image.png DKH大数据解决方案优势： 1、数据互联互通，支持多数据集实时同步； 2、支持数据资源管理，实现多源异构数据的整合管控； 3、提供完善的大数据分析基础运行环境，提供统一二次开发接口 ； 4、动态数据可视化，支持权限管理 5、集成基于人工智能的全文搜索引擎和语义搜索技术 6、提供容灾备份功能吗，原有数据可无缝全自动灾备还原； 7、全程管控，实现数据交换全流程跟踪及服务状态实时监控；
服装行业发展机会： 1、细分市场兴起 2、多方加力促进服装产业集群升级 3、消费变革推动产业发展 痛点/挑战： 1、订单在变小，翻单款很少 2、工厂不好管，问题一大片 3、厂房租金贵，成本在翻倍 4、服装行业的 SKU多，人力难以实现精细化管理 服装行业解决方案 服装B2B交易平台 企业打造服装行业B2B交易平台，提供涵盖行业流通价值链的综合性、联营、招商等多种运营模式，让企业低成本快速构建网上商城系统，帮助行业打造生态级 主要特点：多模式运营、数据信息化、在线支付 产品能力 1、订单智能提醒，避免漏单 当用户在平台内发布新的需求订单时，首页订单实时更新，会员收到消息推送，助力供求双方快速找到所需信息合作目标 2、数据转化 ，自动生成对账单，款项订单一一对应，高效精准对账 服装渠道管理系统 服装企业打造渠道管理系统，集合订单归集模块、订单分配模块及订单配送模块，可耦合企业线上线下的订单、财务、库存、物流、配送等业务，是全渠道营销管理解决方案体系中的信息中枢神经 3、精准监控，智能管货 平台资金流向精准监控，代理分红精准计算，平台利润大数据分析，给您提供最精准的战略决策支持。
人力资源大数据解决方案 大数据技术的应用正在潜移默化改变着我们的日常生活习惯和工作方式，很多看起来有点“不可思议”的事情也渐渐被我们“习以为常”。 前些时候有分享了一个大数据技术在智慧人社上面的应用案例，最近也一直看一些人力资源方面大数据解决方案的案例，比较集中的都是围绕智慧人社的。 智慧人社建设也是近几年大数据技术的重点应用方向之一，15年国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中就明确，通过建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策。 这篇算是补上那篇欠缺的内容吧，把智慧人社大数人力资源据解决方案的大数据平台搭建、技术架构、数据可视化等几个方面的内容给朋友分享一下。 image.png 三、人力资源数据可视化 人力资源数据的可视化是智慧人社大数据解决方案中的重要一个环节，大数据处理平台通过对海量数据的集中分析、处理，并且通过合适的方式展现给管理者，便于管理者进行科学分析和决策
尤其是在大数据时代，你必须采集并存储这些数据。一些看起来与业务无关的数据，如手机GPS数据，将来也可能是座金矿。 所以，大量公司都寄希望于使用Hadoop解决如下难题： 采集并存储与公司业务职能相关的所有数据。支撑先进的分析功能，包括商业智能，采用现代方式对数据进行先进的可视化和预测性分析。 ： 现有产品，包括解决方案架构、数据和处理功能、安装、管理、监控工具、兼容性和社区成熟度等方面。 市场占有率，包括公司的财务，全球占有率，安装基数，与其他软件厂商、专业服务厂商以及软件即服务（Saas）/云/托管提供商之间的战略合作关系等。 而Intel将其创新能力聚焦于芯片级，如果它想将其产品打造成企业级解决方案，还需要加强其战略和企业工具。
ASP.NET + SqlSever 大数据解决方案 PK HADOOP 半个月前看到博客园有人说.NET不行那篇文章，我只想说你们有时间去抱怨不如多写些实在的东西。 优点：支持索引、事务、安全性以及容错性高 缺点：数据量达到100万以上就需要开始优化了，一般我们会对 表进行水平拆分，分表、分区和作业同步等，这样做大大提高了逻辑的复杂性，难以维护，只有群集容错，没有多库负载均衡并行计算功能 2、SQLSERVER真的不能处理大数据？ 答案：当然可以的，打个比方：操作单一数据库称为一维操作，如果操作相同结构，分布在多个服务器上的多个数据库这个可以称为二维操作。 （1）、数据同步慢 （2）、事务处理难 （3）、异常捕获难 （4）、很难与ASP.NET结合，无论是学习学成本，还是自身的支持方面 （5）、 需要安装，适合离线大数据处理，但未必适合WEB 4、什么是 缺点： SqlServer授权费太贵，适合有钱的公司或者不交授权费的创业小企业 SqlSugar学习目录 1、SqlSugar基础应用 2、使用SqlSugar处理大数据 3、使用SqlSugar
智能钛工业 AI 平台（TI-Insight）是基于智能钛基础功能打造的一站式工业 AI 平台方案，包含 AI 训练系统和 AI 推理系统两个功能组件。本平台提供了包含数据工厂、内置通用/行业算法库、模型迭代训练引擎、基于题库测试的模型评估引擎、多版本模型对比分析、模型微服务管理和部署、硬件资源优化调度与管理等全栈 AI 能力。
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