混合云环境的兴起和容器化技术（如Kubernetes）的采用彻底改变了现代应用程序的开发、部署和扩展方式。
生成式人工智能在获取、存储和共享确定事件严重程度、根本原因分析和事后总结所需的背景信息方面表现出色。
本篇文章小编给大家介绍一下自动化编排（SOAR）相关知识，如文中发现相关错误，请及时和小编取得联系，小编会第一时间针对文章内容进行更正。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下云原生生态领域的 eBPF 工具链管理框架 - Inspektor Gadget 。
诸葛君说：在日常的数据分析中，常用的有8大模型：用户模型（点我回顾）、事件模型、漏斗分析模型、热图分析模型、自定义留存分析模型、粘性分析模型、全行为路径分析模型、用户分群模型，其中，“事件模型”对于很多业务人员来说相对比较陌生，但他却是用户行为数据分析的第一步，也是分析的核心和基础。
事件溯源作为一种应用程序体系结构模式越来越流行。事件源涉及将应用程序进行的状态更改建模为事件的不可变序列或“日志”。事件源不是在现场修改应用程序的状态，而是将触发状态更改的事件存储在不可变的日志中，并将状态更改建模为对日志中事件的响应。我们之前曾写过有关事件源，Apache Kafka及其相关性的文章。在本文中，我将进一步探讨这些想法，并展示流处理（尤其是Kafka Streams）如何帮助将事件源和CQRS付诸实践。
本文将讨论可观察性和监控之间的区别，如何观察不同的系统，以及罗列一些能够提高可观察性的开源工具。
这些模式根据领域驱动设计，广泛地推行了面向对象设计的最佳实践。他们指导决策来提炼模型，并使模型和实现保持一致，每一个都增强了其他的有效性。仔细制定模型元素的细节为开发人员提供了一个稳定的平台，从中可以探索模型并使其与实现保持紧密联系。
作为软件开发领域的一种设计模式，事件溯源模式在构建可伸缩、灵活和可维护的系统中发挥着关键作用。在本文中，我们将深度解析事件溯源模式的基本概念、关键组成部分、实现方式（包含样例代码）、应用场景、挑战以及最佳实践。
近年来，企业业务规模的急剧上升，导致运维场景的复杂性也呈指数性上升，原本依靠人工经验的运维工作难度也变得更具有挑战性，而基于机器学习的智能运维（AIOps）开始得到企业 IT 人员的关注。
原文地址：https://www.informationsecuritybuzz.com/articles/dark-territories-know-information/
流数据处理正处于蓬勃发展中，可以提供更实时的数据以实现更好的数据洞察，同时从数据中进行分析的流程更加简化。在现实世界中数据生产是一个连续不断的过程(例如，Web服务器日志，移动应用程序中的用户活跃，数据库事务或者传感器读取的数据)。正如其他人所指出的，到目前为止，大部分数据架构都是建立在数据是有限的、静态的这样的基本假设之上。为了缩减连续数据生产和旧”批处理”系统局限性之间的这一根本差距，引入了复杂而脆弱(fragile)的端到端管道。现代流处理技术通过以现实世界事件产生的形式对数据进行建模和处理，从而减轻了对复杂解决方案的依赖。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 选文|康欣 翻译|佘彦遥 校对|王方思 导读 流分析有助于开发和部署解决方案，通过云端的实时流处理以获得来自设备、传感器和应用程序的实时洞察力。流分析能够实施物联网解决方案的实时分析，每秒流动数百万的事件，提供关键任务可靠性和性能，也传送实时控制板和来自设备和应用程序的数据警告，关联多个数据流并使用基于SQL的语言进行开发。流分析客户化部署和监控流任务。 流分析应用包括个性化实时股票交易分析和由金融服务公司提供的预警、实时欺诈检测；数据和身份保护服务，对传感器、执行器、
2018年IT战略趋势分为三类： 数据中心趋势、技术趋势、IT&OT趋势。虽然众多领域正在兴起多种趋势，但数字化转型依然将是2018年IT战略的重头戏。 一 数据中心趋势 01 生产力的提高与人员、流程和业务成果的关系将更加密切 根据经济合作与发展组织的调查，尽管过去10年新技术呈火山爆发式的增长，但生产力相比前10年却在减缓。据相关人士分析，这是因为新流程的龟速前行，没有跟上新技术的快步发展。 在餐饮行业，Airbnb颠覆传统酒店行业，创建出了新的业务模式，在不到10年的时间里增长到了300亿美元的市场估
在了解输入系统之前，先来了解什么是输入设备？常见的输入设备有键盘、鼠标、遥控杆、书写板、触摸屏等等，用户通过这些输入设备与Linux系统进行数据交换，Linux系统为了统一管控和处理这些设备，于是就实现了一套固定的与硬件无关的输入系统框架，供用户空间程序使用，这就是输入系统。
Log4j漏洞攻击影响范围深远，为了有效观测、识别相关漏洞的攻击情况，绿盟科技通过监测与跟踪分析云端数据，洞察事件攻击态势，挖掘攻击模式，加速关键攻击事件的定位与研判。以下为基于绿盟云监测进行分析得到的数据，时间截止至2022年1月4日零时。
微服务和高度分布式的系统是非常复杂的。系统中有许多移动部件，包括应用程序本身、基础设施、版本和配置。通常，这会导致运维人员难以跟踪生产或其他开发环境（QA、开发、预生产）中的实际情况，而当你需要对系统进行排障时这又成了一个问题。
数据架构设计领域正在发生一场变革，其影响的不仅是实时处理业务，这场变革可能将基于流的处理视为整个架构设计的核心，而不是将流处理只是作为某一个实时计算的项目使用。本文将对比传统数据架构与流处理架构的区别，并将介绍如何将流处理架构应用于微服务及整体系统中。
流处理是一种允许用户在接收到的数据后的短时间内快速查询连续数据流和检测条件的技术。检测时间从几毫秒到几分钟不等。
数据流 在当今的数据环境中，没有一个系统可以提供所有必需的观点来提供真正的洞察力。从数据中获取完整含义需要混合来自多个来源的大量信息。 与此同时，我们不耐烦地立即获得答案;如果洞察时间超过10毫秒，那么该值就会丢失 - 高频交易，欺诈检测和推荐引擎等应用程序不能等待。这通常意味着在数据进入记录数据库之前分析数据的流入。为数据丢失增加零容忍，挑战变得更加艰巨。 Kafka和数据流专注于从多个消防软管摄取大量数据，然后将其路由到需要它的系统 - 过滤，汇总和分析途中。 本文介绍了Apache Kafka，
业务数据系统存储事务性数据，比如SQL， NOSQL数据库，这种数据拥有准确的数据，比如用户业务，支付业务等体系都可以这样实现，这类需要经常更新，是整体业务系统支撑的核心。
就像互联网一样，大数据是我们今天生活的一部分。从搜索，在线购物，视频点播，到网上约会，大数据总是幕后的重要角色。有些人声称，物联网（IoT）将会接管大数据作为最令人瞩目的技术@ Gartner2014。它也许会成真，但是物联网如果没有大数据，就不可能活着。在本书中，我们将深入探讨大数据技术。但我们需要先了解大数据是什么。
当前数字经济的需求，再加上现代应用架构的日益复杂，使得 IT 运营的角色变得更具挑战性。作为回应，人工智能和机器学习已经成为一种减轻一些人工干预的手段。
路由事件是一种可以针对元素树中的多个侦听器而不是仅仅针对引发该事件的对象调用处理程序的事件。路由事件是一个CLR事件。
企业的IT团队需要更加集中的云部署可见性，以便进行准确的成本和资源消耗分析，并提供更好的监控和故障排除服务。
那么在分布式数据管理的过程中，怎么保证原子性呢？ 试想有这样一个场景，微服务1 中需要更新数据，同时发布一个数据更新的事件到服务2，那么在执行这个事务的过程中，微服务1刚更新完数据，系统出现了故障，数据更新的事件没有发布出去，怎么保证事务的一致性呢。
本文档介绍了Apple HomeKit配件测试仪(HAT)的配置和使用方法。HAT是一个Mac应用程序，它充当多个HomeKit附件协议(HAP)客户端，用于开发、调试和测试附件功能。
在 2023 年 10 月 21 日，MySQL 5.7将达到其生命周期的终点（EOL,End of Life）。这意味着Oracle将不再为MySQL 5.7提供官方更新、错误修复或安全补丁。
如果对各种架构风格都有个透彻的理解，设计者就能够构建新型的、反应性的、有弹性的大型应用。因此，遵循这些经过行业检验的标准可以节省时间、保证可靠性，并推动目标实现。毕竟，企业有什么理由要花时间和资源来重新发明轮子？
今天我们来分析另一个开源的CQRS+ES项目：Equinox。该项目可以在github上下载并直接本地运行，项目地址：https://github.com/EduardoPires/EquinoxProject，该项目是基于 .net core 2.2的，开发语言、编码方式比Diary.CQRS更加新潮（CQRS+ES项目解析-Diary.CQRS），也更符合我们现在的开发习惯。
翻译自 Ramesh Nampelly 的 Platform Engineering at Palo Alto Networks 的 Part-1 和 Part-2 。
趋同处理可能是促进社会联系的一个因素。我们使用神经成像和网络分析来调查大一学生在观看自然的视听刺激(即视频)时社交网络地位(通过度中心性测量)和神经相似性之间的联系。参与社交网络研究的学生有119名；其中63人参与了神经成像研究。我们发现，在与高级解读和社会认知相关的脑区(例如，默认模式网络)，高度中心性的个体彼此间以及与同龄人之间有相似的神经反应，而低度中心性的个体表现出更多样化的反应。被试自我报告对刺激的享受程度和感兴趣程度遵循类似的模式，但这些数据并没有改变我们的主要结果。这些发现表明，对外部刺激的神经处理过程在高度中心性的个体中是相似的，但在低度中心性的个体中是特殊的。本文发表在Nature Communications杂志。
◆ 摘要 流式SQL是指采用用于编写数据库查询的相同的声明式SQL，而在快速变化的数据流上运行。 这很有用，因为。 当你能迅速采取行动时，数据往往更有价值 现有的从数据流中获得实时洞察力的工具过于复杂。 SQL的 "声明 "性质在解决第二点方面发挥了重要作用，因为它允许用户专注于他们想要什么，而让底层引擎担心如何完成。 在现实世界中，流式SQL被用来。 启用新的内部和面向客户的洞察力、自动化和应用程序 通过为关键指标提供单一的最新真相来源来提高商业智能数据的价值 通过取代代码进行数据协调和转换来简化微服务
本系列之前的文章介绍了 CNCF 云原生全景图的供应层、运行时层、编排管理层、应用定义和开发层、托管 Kubernetes 和 PaaS 层，本文是该系列的最后一篇文章，将为大家介绍可观察性和分析相关工具。
通过了解Twitter，linkedIn和许多与IoT相关的网站，不难发现与物联网(IoT)价值相关的生动对话。但是最近，话题转向企业如何才能更快，更有效地获取和利用物联网计划的见解。物联网和人工智能的结合为企业实现这一预期成果提供了途径。实际上，这两种技术是相辅相成的，应该紧密相连。
Python 是一种通用编程语言，可用于各种任务，包括 Web 开发、数据分析和机器学习。它的最大优点之一是它还可用于创建桌面应用程序。在本文中，我们将深入探讨使用 Python 开发桌面应用程序的最佳实践。
之前系列提到的动态数据竞争验证和检测方法是结合了验证和检测两部分。这篇文章主要介绍一下并行化的动态数据竞争验证和检测方法。
自从 React v16 首次发布以来已经过去了大约三年的时间，等待下一个主要版本的发布已经结束了。React 团队承诺 v17 版本的发布对未来非常重要，但也提到没有添加新特性。你可能想知道它为什么会被发布。
数据采集是大数据的基石，用户在使用App、微信小程序等各种线上应用产生的行为，只有通过埋点才能进行采集。没有埋点，数据分析决策、数据化运营都是无源之水，巧妇难为无米之炊。但很多时候，“埋点”两个字却成
Android Profiler分为三大模块： cpu、内存 、网络。基本的使用在上一篇文章有讲到。这里详细说一下。
应用程序一旦迁移到了云端，管理起来就变得更困难重重了。云应用程序性能管理和性能监控工具则可以帮助识别瓶颈及其他性能度量指标。 优秀的工具有助于确定是否可以将瓶颈隔离到应用程序本身，或者是否某家提供商存在影响整个系统的问题。最精准的工具甚至能够深入到应用程序内部，查看数据库查询等个别进程是否在最佳状态下运行。 为此，我们测试了四款商用产品：Exoprise CloudReady、AppNeta、ThousandEyes和Dynatrace。我们主要着眼于部署简易性、日常管理、总体功能和成本。我们并没有过于关注
最近，React 团队开源了一款新的性能分析工具 —— Scheduling Profiler
【新智元导读】市场研究&咨询公司Grand View Research的报告从行业、解决方案、硬件、应用程序、终端使用、区域等方面对深度学习进行了评估及趋势分析。 近日，市场研究&咨询公司Grand View Research发布了一份深度学习市场分析报告。该报告从行业、解决方案、硬件、应用程序、终端使用、区域等方面对深度学习进行了评估及趋势分析。 该报告主要回答了以下问题： 从2013年到2015年，该市场有多大？ 到2024年，该市场会有怎样的发展？ 哪个领域会推动或引领市场发展？ 竞争环境和市场
作者: Divakar Mysore等 来源: DeveloperWorks 摘要：本文介绍一种评估大数据解决方案的可行性的基于维度的方法。通过回答探索每个维度的问题，您可以通过自己对环境的了解来确定某个大数据解决方案对您是否适合。仔细考虑每个维度，就会发现有关是否到了改进您的大数据服务的时候的线索。 简介 在确定投资大数据解决方案之前，评估可用于分析的数据；通过分析这些数据而获得的洞察；以及可用于定义、设计、创建和部署大数据平台的资源。询问正确的问题是一个不错的起点。使用本文中的问题将指导您完成调查
【新智元导读】甲骨文公司刚刚在年度 OpenWorld 大会上发布了新的基于人工智能的应用程序，用于一系列商业应用场景，内置于 Oracle Cloud 之中。 甲骨文新推出 Oracle Adaptive Intelligent App，内置于现有 Oracle 云中 与许多物联网产品和服务提供商一样，甲骨文公司也全面投入到“使 AI 随处可得”的进程中。 与其他物联网产品和服务提供商不同的是，这家全球最大、最成功的数据库提供商资金充足。只有少数几家巨头——谷歌、Facebook、IBM、戴尔 EMC、英
测试您可以预测的事故是必不可少的。但是随着数字化转型和云原生架构带来的复杂性，团队需要一种方法来确保应用程序能够承受生产的“混乱”。混沌工程满足了这一需求，因此组织可以提供在任何条件下都可以正常运行的强大、有弹性的云原生应用程序。
这是一部关于平台工程的诗歌。译自 Next-Gen Observability: Monitoring and Analytics in Platform Engineering 。
事件最常见的比喻就是订阅，即，如果你订阅了我的博客，那么，当我发布新博客的时候，你就会得到通知。
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