本文介绍了实时数据库和时序数据库，并就其特点、应用场景、相关厂商、联系与区别做介绍。
制造业如何实现大数据应用落地 朱志伟 在近几年里， “大数据”已经完全占据了主流分析师和商业媒体的想象力。以大数据为基础的新一代信息驱动企业的决策正在成为主流，而且，越来越多的企业正在选择通过利用无数相互连接的数据库系统的支持，来获取越来越大量的数据，然后，通过越来越复杂的算法来指导企业发展。 对于制造业来说大数据是否是一个完全陌生的挑战呢？事实上，自上世纪80年代，制造业已经开始依靠历史数据库来管理大量相关的制造业务数据了。 钱塘数据应用和交易平台正式上线现场，有幸，来自杭州金电联航的朱志伟为500多位
首先说明一下，我并没打算把这个项目设计的多么高大上。一个最简单的理由就是我没有那么多资源。比如做架构设计，要考虑计算机性能、数据库主从备份、服务多点部署和一些容灾问题，而这些都需要机器。但是我只有一台机器，所以也只能尽可能将这台机器的性能榨干，而主从、多点部署都问题就不能涉及了。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
2018年12月13日，GE宣布计划剥离其陷入困境的通用数字和IIoT业务资产，成立独立运营的新公司以对接迅猛发展的工业物联网业务。预计新公司年收入将达12亿美元，主要包括业务有：
事件报警数据库通常用关系数据库就可以完成，技术难度不是很大。比如在SQL server数据库里创建一个table，包含如下几列：报警产生时间，确认时间，报警名称，描述，报警等级，确认与否等信息；有新报警，用insert语句将数据插入；读取的时候用select语句进行查询。
在工业领域，经常会使用一些软件来控制生产制造，在使用的工控软件中，可能会经常提到组态(Configuration)一词。
HYDE是History database of the Global Environment的缩写。
2022.10.11共发现匿名网络资讯信息153,896条；最近7天共发现匿名网络资讯信息469,588条，同比增长-24%；最近30天共发现匿名网络资讯信息3,786,523条。
OPC代表OLE（对象链接和嵌入）过程控制。OPC是最流行的数据连接标准，用于在控制器，设备，应用程序和其他基于服务器的系统之间进行通信，而无需进入数据传输的自定义驱动程序。
最新3.0版本会将文件加密后，改为动物名+4444这样的后缀，例如Tiger4444、Horse4444等。
相信大家最近都听说了一件非常狗血的事情，微盟出现系统故障，原因是SaaS业务数据遭一名员工“人为破坏”。
数据采集系统是专门的历史数据存储和曲线显示查询系统，其涵盖了生产过程数据、环保数据、联锁点位等各项数据的记录、存储、导出，功能应用上可生成相应的趋势和报表，切实解决了相关作业区生产需求。
组态软件，又称监控组态软件，译自英文SCADA，即 Supervision,Control and Data Acquisition(数据采集与监视控制)，组态软件的应用领域很广，实际上，这些软件也是一种通用级的软件工具，可以通过灵活的配置快速建立工业自动控制系统的监控功能。广泛应用于机械、汽车、石油、化工、造纸、水处理、过程控制等领域。
产业里很多人都受到来自商业AI热炒的影响，对AI抱有巨大的期望，甚至认为人工智能+制造，即是智能制造，这个说法有些片面。首先要澄清的是，以诺伯特.维纳博士在1948年的《控制论-动物与机器的通信与控制》这一著作为代表的控制论（图1），本身也是人工智能三大学派之一的行为主义学派，事实上，对于工业而言，智能是一直在路上，只是限于算力和成本，人工智能并未在工业有广泛的应用突破，今天，人工智能由于消费类的应用，使得规模效应出来了，算力具有了经济性的趋势，人们开始又关注这一方法来解决工业问题。
发现优化工业运营效率并最大化投资回报率的最佳“监控和数据采集 （SCADA）、工业物联网 （IIoT）、人工智能 （AI） 等”数字化转型技术，使商业组织能够提高运营效率并促进公用事业管理。当配备最好的SCADA软件时，工业组织将获得优势，该类软件可以促进远程设备监控、实时设施监控、集成安全监控以及准确的数据遥测。顶级SCADA软件可以解决与可操作性，时间管理和支出控制相关的各种痛点。
腾讯犀牛鸟精英人才培养计划是一项面向学生的校企联合培养方案，项目覆盖机器学习、量子计算、计算机视觉、语音技术、自然语言处理等产学研热点方向，入选学生将到腾讯开展科研访问，基于真实产业问题，借助腾讯海量数据、专家指导等资源，验证学术理论，加速成果应用转化，全面提升自身科研能力和综合素质。 2018年度申请时间已经过半，小伙伴们要抓紧哦~ 今年共有8个课题方向，54个子课题供大家选择，总有一款适合你！ 快来看看最后三个课题方向吧 数据挖掘及相关应用研究 6.1 强化学习技术在广告推荐系统 中的应用 研究如
根据《Boston Computing Network》做过的一项调查，全球约有 34% 的公司没有检查他们的备份是否有效 77% 的公司曾发现过备份失效的问题 60% 的公司在过去六个月内发生过数据丢失的情况 数据库备份仍处于黑暗时代？ 我不是文件，你才是文件，你们都是文件！ 凡是面向文件备份的产品，无论它使用了多少看似高大上的技术，统统都不适用于数据库。 备份并不是一个新鲜的词，从世界上产生第一个比特开始，人们便意识到数据的重要性。国内外不断有厂商推出自己的备份产品，其技术原理或是基于文件差异比对，或
尽管IIoT计划正在加速发展，但要成功地将IoT集成到旧工业系统中仍然是一个挑战。这里有七个注意事项，它们将引导您的IIoT计划走向成功。
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。
电网调度综合自动化系统SCADA功能为调度员、集控员提供了各个变电站的实时数据及信息，并可以使他们方便地进行事故重演或历史数据和信息查询。在系统设计时，需要考虑更多的是网络结构、通讯规约转换、数据存储方式介质和满足SCADA功能的几项性能指标要求，而没有考虑系统全网时钟不同步会造成什么影响。由于系统全网时钟不同步会造成一些较为特殊的故障，如数据和信息丢失、SOE事件信息逻辑混乱、某些工作站死机甚至系统瘫痪，因而为了消除时钟不同步的影响，我们有必要分析时钟同步在系统中的作用及各种实现方式。
Control System Document & information Handover Specification
本话题的幸运读者送给微信名称为“狂野”的剑友，大冬天室外架设天线，开暖气，调系统，吃泡面，下班回去还得学JAVA, 学Python，学SQL，像极了现场的每一个工控人。所以这份幸运给他当之无愧。
作为消费者，当遇到消费纠纷时，你会怎么做？向工商部门投诉是常见做法之一。对工商部门而言，每一年都会积累大量来自消费者的投诉维权数据。如何才能更有效地对这些数据进行分析处理、进而更好地服务于消费者呢？
Acitiviti数据库中表的命名都是以ACT_开头的。第二部分是一个两个字符用例表的标识。此用例大体与服务API是匹配的。
软件安全知识可以归成为七种（原则、方针 、规则、弱点、攻击程序、攻击模式和历史 风险），并划分为三个知识类（说明性知识 、诊断性知识和历史知识） 描述性知识：包括原则、方针和规则 原则和方针是从方法论的高度进行定义和描述 规则是从代码级角度进行有针对性地抽象和统一描述性知识类提供了一些建议，旨在说明该 做什么和在构建安全的软件时应该避免什么
9. act_ru_identitylink 当前任务与参与者的关系数据表
这些节点是安装了VDSM和libvirt的Linux发行版，以及一些额外的软件包，可以轻松实现网络和其他系统服务的虚拟化。迄今为止支持的Linux发行版是Fedora 17或oVirt-node，它基本上是一个简化的发行版，其中只包含足够的组件以允许虚拟化。
经过这么多年的发展，已经从大数据1.0的BI/Datawarehouse时代，经过大数据2.0的Web/APP过渡，进入到了IOT的大数据3.0时代，而随之而来的是数据架构的变化。
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。 为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销
微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。
本文约7200字，建议阅读15分钟 本文分享关于工业时序数据库IoTDB（全称Apache IoTDB）及它的一些应用。 IoTDB源自清华大学软件学院。王院长带领团队从2011年开始关注，2014/2015年开始研制，一路走来始终围绕工业数据软件，其中包括了数据管理软件、机器学习软件、数据处理软件以及应用开发软件。我主要负责数据管理软件。让数据发挥价值，首先要把数据管起来，便于未来的数据处理和应用开发。 今天分享关于工业时序数据库IoTDB（全称Apache IoTDB）及它的一些应用，主要分四个方面：I
本文来自作者 陈伟荣 在 GitChat 分享的文章【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4
作者：陈伟荣 来自：在GitChat 中分享的【微服务开发中的数据架构设计】 前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适
前言 微服务是当前非常流行的技术框架，通过服务的小型化、原子化以及分布式架构的弹性伸缩和高可用性，可以实现业务之间的松耦合、业务的灵活调整组合以及系统的高可用性。为业务创新和业务持续提供了一个良好的基础平台。本文分享在这种技术架构下的数据架构的设计思想以及设计要点，本文包括下面若干内容。 微服务技术框架中的多层数据架构设计 数据架构设计中的要点 要点1：数据易用性 要点2：主、副数据及数据解耦 要点3：分库分表 要点4：多源数据适配 要点5：多源数据缓存 要点6：数据集市 为了容易理解，本文用一个简化的销售
2022.10.13共发现匿名网络资讯信息53,776条；最近7天共发现匿名网络资讯信息471,105条，同比增长-21%；最近30天共发现匿名网络资讯信息3,814,064条。
据BleepingComputer消息，全球最大社交新闻站点Reddit在当地时间2月5日晚间遭到了网络钓鱼攻击。 该公司表示，攻击者使用了一种针对 Reddit 员工的网络钓鱼诱饵，通过冒充其内部网站的登陆页面，试图窃取双因素验证码，从而获得员工账户凭证。目前已有一名员工的凭证不慎被窃取，攻击者因此获得了对一些内部文档、代码以及一些内部后台和业务系统的访问权限。 Reddit称，这名员工在主动报告异常后，安全团队迅速做出反应，取消了攻击者的访问权限并进行内部调查。 Reddit 表示，虽然公司相关联系人
近日，东方国信时序数据库CirroData-TimeS（基于Apache IoTDB）完成了与大连图扑TopLink组态软件的适配。在某核电站数据展示项目中，数据经过Toplink的解析，进入CirroData-TimeS时序数据库进行存储和计算。通过搭建场景和动画驱动，对压水堆核电站发电的工作原理进行了数据可视化展示。实现了CirroData-TimeS在工业数据可视化领域的生态建设，为工业物联网提供了全新的解决方案。
时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制，并与过程管理建立一个数据链路，属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看，时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。后者局限于车间级的可编程逻辑控制器，而非企业级。
一名攻击者声称入侵了T-Mobile的服务器并窃取了包含约1亿名用户个人数据的数据库，并表示这一切是为了报复美国，并打击美国基础设施。
工厂能耗在线监测管理系统，主要通过分项计量对工厂企业进行能耗诊断、节能潜力判断、节能改造方案评估、确定，等技术实现对工厂企业用能的管理。达到合理用能，节能生产目标。
8 月 31 日 - 9 月 4 日，第 46 届 VLDB 会议以线上直播的方式举行（原定于日本东京召开），PingCAP 团队的论文《TiDB: A Raft-based HTAP Database 》入选 VLDB 2020 ，成为业界第一篇 Real-time HTAP 分布式数据库工业实现的论文。PingCAP 联合创始人、CTO 黄东旭获邀在会上进行演讲，分享关于论文的深度解读及在线答疑。
DolphinDB为海量结构化数据的极速存储、检索、计算与分析提供了一站式解决方案，特别适合金融行业用来处理大规模数据，尤其是L1，L2以及逐笔委托的行情数据。
“个数”是“个推”旗下面向 APP 开发者提供数据统计分析的产品。“个数”通过可视化埋点技术及大数据分析能力从用户属性、渠道质量、行业对比等维度对 APP 进行全面的统计分析。
对网络编辑来说，做专题是经常的事情，也是网站编辑们必须掌握的技能之一。网络编辑如何做专题。网络专题的具体定义,网络专题的形成,网络专题分类,好的网络编辑应具备编辑思路、栏目设置、专题构架、标题制作、版式设计、跟进维护等。专题构思到制作流程,一个好的专题必备的要素。下面，我和大家一起来分享网络编辑如何做专题。
工业4.0”概念的提出，智能制作成为全球制作业的研讨热门，柔性制作、灵敏制作、数字化车间等先进的制作理念层出不穷。为此，我国拟定了以工业化、信息化交融为主线的“中国制作2025”计划”，以完成制作业由工业化、自动化向信息化、智能化的转型晋级。
用于软件项目工作量估算的方法有以“估”为主的专家法和类推法，以“算”为主的类比法和方程法。在软件估算的实践中，类比法和类推法也是普遍使用的估算方法，但很多人搞不清二者的应用范围和估算步骤，现在笔者就对这两种估算方法做一下详细介绍。 1、类比法 类比法是指将本项目的部分属性与类似的一组基准数据进行比对，进而获得待估算项目工作量、工期或成本估算值的方法。类比法是基于大量历史项目样本数据来确定目标项目的预测值，通常是以50百分位数为参考而非平均值。选择类比法进行估算，应根据项目的主要属性，在基准数据库中选择主要属性相同的项目进行比对。 类比法适合评估那些与历史项目在应用领域、系统规模、环境和复杂度方面相似的项目，通过新项目与历史项目的比较得到估计数据。类比法估算结果的精确度取决于历史项目数据的完整性和准确度。因此，用好类比法的前提条件之一是组织建立起较好的项目后评价与分析机制，对历史项目的相关属性建立基线数据。 适用范围： 当需求极其模糊或不确定时，如果此时有与本项目类似属性（如规模、应用类型、复杂度、开发团队经验等）的一组基准数据，则可直接采用类比法，充分利用基准数据来估算工作量。类比法可以在整个项目级上做基准比对，也可以在子系统级上进行。 估算过程： 1） 确定待估算项目所具有的属性特点，如系统的规模、复杂度、应用类型、业务领域、开发人员的经验和能力等。 2） 查询历史数据库并筛选“最相似”的项目属性数据。 3） 如果待估算项目属性与历史项目的主要属性类似，则可依据历史项目的基线数据直接得出待估算项目的工作量合理范围。 4） 如果同时满足待估算项目主要属性的历史项目太少，则可针对待估算项目的每个属性与历史项目相应属性的基准数据分别比对，再分别计算得出P25/P50/P75的平均值作为估算值。 5） 一般情况下，取P50的工作量数据作为待估算项目工作量最可能的值。 应用示例1： 项目范围描述：为某银行新开发应用驾驶舱项目，以支持金融相关业务数据的图形化展示和决策分析，如经营指标、绩效指标、财务指标、风险指标、监管指标等，使用仪表盘技术，综合展示现状及目标完成进度以帮助了解目前经营指标是否均衡发展，市场规模是否具有良好发展态势。 对待估算项目的主要属性进行识别，分别为：应用类型（BI）、业务领域（银行）、新开发项目。 经查询企业基准数据库后发现，公司做过55个与待估算项目属性基本相同的项目。 查询结果如下：
选自kdnuggets 作者：Mauricio Vacas 机器之心编译 参与：Quantum Cheese、微胖 在这篇文章中，我们会讨论在模型管理和部署中如何避免糟糕模型情景的方法。 在我们的产业中，很多关注都集中在开发分析模型来解决关键商业问题以及预测消费者行为上。但是，当数据科学家研发完模型，需要部署模型以供更大的组织使用时，会发生什么情况？ 没有严格流程就部署模型会引发后患，看一下这个金融服务业的实例就知道了。 拥有自己的高频贸易算法的 Knight 曾是美国最大的股票贸易商，在纽约证券交易所（N
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