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盘点2019 | 腾讯云,国产数据库的风向标

关于腾讯云数据库提供的服务,他们这样说:  重磅   数据库智能管家DBbrain面向所有用户开放体验啦! ? 有朋友问了,我能在哪里进入DBbrain呢? MySQL实例列表页,点击【一键诊断】,跳转至DBbrain的实例概览。 ? 2. MySQL实例详情页,点击【一键诊断】,跳转至DBbrain的异常诊断,点击【慢SQL分析】跳转至DBbrain的慢日志分析 ? 3. 1 四、DMC控制台 登入数据管理DMC(https://dms.cloud.tencent.com/),也可从mysql实例列表点击“登入”,选择【DBbrain智能优化】或【一键诊断】等多个按钮,跳转进入数据库智能管家 全新的宏观监控查看视角,横向对比全实例监控 异常诊断:7*24小时异常发现诊断,提供实时优化建议 实时会话:还原实例的实时会话信息现场 健康报告:一键生产数据库巡检报告,细粒度审查数据库健康隐患 慢SQL

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开工第一天,我只巡检到了晚上9点,饭碗是不是要没了?

我在app的菜,叶子在小区门口晾了大半天都蔫了,也没等到我去接它回家。 一整天的巡检结束了,你以为我能喘口气了? 那这个健康报告有什么独到之处吗? 首先,可以为数据库健康状况打分。 另外,这是在全程无人工干预的状况下生成的健康报告。利用“健康报告”中发现的问题和优化建议,可以在流量洪峰前对数据库进行优化。 最关键的,可以在根源上排查数据库隐患。 告别传统扩容和升配,以优化为主升级为辅的方式,做到从根源上解决数据库实例存在的问题和隐患。 报告主要包括介绍、基本信息、健康、实例状态、异常诊断、慢 SQL 分析、大表分析以及性能曲线等章节。 ? 在DBbrain的微信小程序端,提供如下核心功能: • 实时诊断:7*24小时异常发现诊断,提供实时优化建议 • 慢日志分析:慢SQL全方位分析优化,专家级优化建议 • 健康巡检:一键生产数据库巡检报告

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    腾讯云618采购季来袭!

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    腾讯云数据库智能管家 DBbrain介绍

    帮助用户更好的掌握所有数据库实例动态,以及监控数据库实例健康和异常状况。 监控.png · 智能诊断 智能诊断以智能监控采集的数据为依据,提供7 * 24小时实时数据库异常诊断分析。 健康报告 健康报告展示数据库存在的问题详情,并给出相应的优化建议,让用户能对实例问题有全面的了解,并针对问题进行相应优化以提升实例性能。健康报告功能包括基本信息、健康评估、性能指标图、专家建议等。 企业微信截图_1568604472746.png 二、产品优势 实时诊断优化 提供7 * 24小时实时数据库异常诊断,根据实时信息进行分析处理,增强异常发现、处理的及时性,开创定期巡检、主动异常发现、秒级分析优化的数据库健康守护新模式 掌上数据库运维场景 DBbrain 支持 PC 端、移动端的多终端模式,借助微信小程序生态的移动端模式,让用户可在移动端体验移动告警、健康日报订阅、异常诊断以及一键优化等功能。

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    DBbrain诊断日 | 这个匪夷所思的数据库故障,你会处理吗?

    本期诊断日主要分享内容:数据库库表中的细节设计-数据类型相关案例。 按照这样的说法,第一个测试的结果应该可以存储下5个汉字才对,但是实际情况下只有3个,那么问题又出在哪了呢?我们再继续看下面这个截图: ? 同样的表,现在可以插入5个汉字了? 数据库智能管家DBbrain目前线上支持的功能包括:实例概览、实例管理、全实例监控、异常诊断、实时会话、健康报告、慢SQL分析、空间分析、SQL透视、SQL优化器以及数据库管理DMC。 异常诊断 异常诊断功能为用户的数据库实例提供实时的性能监控、故障诊断和优化,用户既可以直观地感知数据库实例实时的运行状况,也可以定位实时出现的性能异常,并根据优化建议进行系统优化。 2. 健康报告 能定期对数据库实例进行健康巡检,并根据用户自定义时间范围输出对应的健康报告,帮助用户深入了解数据库实例健康情况、发生的故障以及存在的隐患,同时给出专业的优化建议供用户参考。

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    机器学习||CNC健康诊断云平台智能分析系统

    研华联盟行业合作伙伴共同打造的“机床健康诊断云平台分析系统”,以模块化的方式实现数控机床的健康状态数据采集、数据清洗、通讯联网、专家模型故障诊断、云平台数据库存储、并通过云平台强大的机器学习和深度学习能力 /远程运维:特征值数据上传到云端后,可以根据需求进行图形化展示,存储实时数据库和远程运维管理; 8、AI数据建模/机器学习:机床的故障诊断与很多因素相关,包括设备运行程度、生产环境与生产过程、操作习惯 应用||PCIE-1802用于桥梁健康监测系统 应用案例:PCIE-1802刹车盘固有频率检测系统 边缘计算:设备健康诊断与上云一体机 研华设备监诊与预测性维护解决方案 工业物联网PaaS平台功能汇总 WebAccess/MCM1.1快速入门与常见问题解答 设备健康监诊系统动态演示手册 白皮书:轻工家电行业互联网实施架构及设备健康诊断 白皮书:高端装备行业互联网实施架构及设备健康诊断 白皮书:电子信息行业互联网实施架构及设备健康诊断 白皮书:工程机械行业互联网实施架构及设备健康诊断 白皮书:钢铁行业互联网实施架构及设备健康诊断

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    Oracle 自动故障诊断

    当检测到问题时,会生成警报并激活故障诊断基础架构以捕获和存储诊断数据。数据存储在数据库外部的存储库中(因此数据库关闭时可用),并且可以通过命令行实用程序和企业管理器轻松访问。 健康检查   在检测到关键错误后,故障诊断基础设施可以运行一次或多次运行状况检查,以对关键错误进行更深入的分析。然后将健康检查结果添加到为错误收集的其他诊断数据。 四、自动故障诊断的核心组件 1、自动诊断存储库(ADR) ADR是对数据库诊断进行诊断,将其诊断结果以文件形式保存的的存储仓库,如跟踪,事件转储包,警报日志,健康监视器报告,核心转储等。 它有一个统一的目录结构,可跨多个实例和多个产品,存储在任何数据库外部。因此,即使数据库关闭,已产生的诊断文件可用于问题诊断。 六、自动诊断相关参考 Oracle健康监控及健康检查 Oracle数据恢复顾问(Data Recovery Advisor)

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    用基因测序“治未病”

    ,他相信健康,相信健身,其实就是相信预防。 华大基因旗下的华大健康依托其强大的基因测序能力构建了一个临床医学平台,通过对遗传疾病、肿瘤等人类重大疾病相关基因的测序,提供个性化健康管理服务,以降低疾病对人类健康的危害。 难在哪里,难在解读,没有几个医生能读懂。 华中农业大学生命科学与技术学院教授李国亮也认为数据分析是个难题:“如何解读基因测序数据从而判断某人得某种病的概率,现在是一个科学研究热点。 在美国,实验室取得认证以后,即使其所使用的基因测序诊断产品没有注册,实验室仍有资质发布临床诊断报告。现在国家通过给试点单位以基因测序资质,净化了基因测序市场,保证了基因测序的健康发展。 上海复鉴生物科技有限公司的一个科研团队正在为湖北建设个人基因数据库,其项目负责人安海甲表示,基因数据库会处于保密状态,只限特殊机构查询。 摘自:生物探索

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    618数据洪峰来了 一键下单背后都有哪些技术支撑?

    腾讯云服务了京东、唯品会、蘑菇街、每日优鲜、贝店、什么值得等主流电商客户,是国内服务电商客户数量最多、范围最广的云厂商。一到大促节点,数据量级就会几何级增长。 另外一个核心指标是线程数,这是衡量一个数据库运转是否健康的重要指标,即有多少个线程在同步运转。一旦发现超出正常运行的线程数,立即排查处理。 DBbrain支持多款 SQL、NoSQL、NewSQL 数据库类型,可以为用户提供7*24小时数据库异常发现、诊断分析等数据库自治能力,并通过智能化告警服务及时触达用户;同时提供专家建议和一键优化功能 除了7*24小时的实时诊断优化,DBbrain还具有安全威胁识别、混合云管理数据库和掌上数据库运维等功能。 同时DBbrain能够适用于云上、云下数据库场景,不仅为腾讯云数据库实例提供诊断优化服务,也支持用户自建的数据库和其他云部署的数据库实例,为用户打造数据库混合云管理的场景提供助力。

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    腾讯云举办首届数据库诊断赛, MySQL之父亲自颁奖

    其中,诊断赛的一大亮点则是由腾讯云数据库智能管家DBbrain担任评审,对每个参赛用户的实例进行实时健康巡检和智能打分。比赛结束后,按照DBbrain的健康打分确定排名,分数相同则用时最短者获胜。 ,充分展现了DBbrain的强大数据库诊断和优化的能力。 15.3.png 作为腾讯云推出的数据库智能诊断和优化产品,DBbrain 可以通过实时的性能诊断和安全防护,高效地帮助用户定位故障原因、优化建议、协助用户从源头进行预防;并通过 AI 调参能力,提升数据库整体性能 结合用户使用习惯和场景,提供管理实例、监控告警、诊断优化、日报订阅和推送等数据库高频操作等一系列功能。 未来,腾讯云将每月开展一次“DBbrain诊断日”活动精选出实际业务中会遇到的数据库运维难题,同时邀请资深数据库专家结合DBbrain的智能诊断进行业务场景优化解析,为数据库管理贡献腾讯力量。

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    Oracle 管理诊断数据工具ADRCI,看这一篇就够了

    现拥有Oracle OCP,OceanBase OBCA认证,擅长Oracle数据库运维开发,备份恢复,安装迁移,Linux自动化运维脚本编写等。 前言 健康检查还在慢慢翻alert日志吗? 一、介绍 ADRCI 是一个命令行工具,是 Oracle 数据库第 11g 版中引入的故障诊断基础架构的一部分。 ADRCI 使您能够: 查看自动诊断存储库 (ADR) 中的诊断数据。 ADR 是一个基于文件的数据库诊断数据存储库,例如跟踪、转储、警报日志、运行状况监视器报告等。 它具有跨多个实例和多个产品的统一目录结构。 从版本 11g 开始,数据库、自动存储管理 (ASM) 和其他 Oracle 产品或组件将所有诊断数据存储在 ADR 中。 优势: 无需数据库实例开启,不影响实例运行。 二、如何使用 1 健康检查 作为一名DBA,每天对数据库进行健康检查是家常便饭了,那么如何快速高效的进行检查就很重要了。

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    AI医疗是时候加入区块链了

    以“诊断”为例,每个医生的脑中,都有着自己的“数据库”。这其中,包括大学期间的学习“数据”、从业过程中积累的实践“数据”、参加研讨会得到的研究“数据”等。 也因此,只基于片面、不全的数据库学习的AI诊断系统,可能会在诊断过程中,经历多次“误诊”,才能有所进步。而这一“误诊”量,可能会达上百万。 区块链或是救星 “通过加密货币的方式,我们可以将患者的数据形成一个健康的数据流。除此之外,区块链的去中心化,可以将各大医院‘可拿出来用’的数据库打通。 从本质上看,区块链就是一个去中心化的数据库,是一串使用密码学方法相关联产生的数据块,每一个数据块中包含了一次网络交易的信息,用于验证其信息的有效性和生成下一个区块。 IBM曾发布一份有关于“医疗保健与区块链的”报告称,区块链技术会在临床试验记录、监管合规性和医疗/健康监控记录领域发挥巨大作用,在健康管理、医疗设备数据记录、药物治疗、计费和理赔、不良事件安全性、医疗资产管理

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    中科院陈润生院士: 精准医疗数据处理中的挑战

    “精准医学”可以使得医疗健康的概念发生本质的变化,这个概念是什么概念?从当年医疗健康体系以诊断治疗为主,使它转变到以健康保证为主。 这个时候,医疗体系的概念也不是以治疗为目的,是以健康预测,健康评估和健康干预为目的,这样的话整个医疗体系就会发生概念性的变化,从现在看病为主,到以后的预测保证为主。 没有百万量级的数据库,当然就不能适应它的发展,而这些数据测量完以后,这些百万量级的数据应该有相应的数据库来保管,所以第一个要推动海量规模的生物样本库和数据库的发展,有人估计这个在未来一两年可以达到一百亿美元的数据样本 就会得到很多新药物设计的靶点发展,这个产业直接涉及到医疗诊断和药物设计,这是第三个产业。 到底创新的机遇在哪里?它的挑战在哪里?我想这个是很多的,我今天只就下面组学和大数据处理的一些困难,简单地提一两项困难,大家就可以看到实际上精准医学的路还是相当漫长的。

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    人类医生的终结者:深度学习医疗2016-17两次大突破

    结论:这一研究的重要性在哪?可扩展的地方在哪? 第一个论文。谷歌发表在美国医学会杂志(JAMA)关于糖尿病视网膜病变的论文。 他们还评估了直接从图像中识别癌症的能力,以及一项更复杂的任务,试图诊断病变亚组。 数据:他们从18个不同的公共数据库以及斯坦福医院的私人数据中训练了13万个皮肤损伤照片。 在五年期间,它预测医疗健康人工智能投资的年复合增长率为69.3%。 医疗和健康数据是其中最重要也是最难获得和解析的一环。 医疗健康,作为每个人生活中不可分割的一部分,也正在被人工智能改变着。

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    李彦宏对智能硬件有哪些思考?看重“改造思维”而非“创造思维”

    动物园最初对于这项合作很矛盾,他们担心观众通过互联网看到动物了就不来门票观赏了。 百度通过Dulife智能健康设备平台和百度Inside平台接入了数十个智能硬件产品,每天都有海量的数据过来。不过,李彦宏表示这些数据几乎都没用! 李彦宏曾与中医沟通,对方表示现在手环这些产品收集到的物理数据并没有实际的医学价值,根本不足以帮助医学检测和诊断。笔者了解到不少智能硬件因为传感器精度问题收集的数据还不准,指导诊断健康无异于缘木求鱼。 第一阶段是产品思路,推出一系列自有产品例如小度i耳目、小度WIFI、小度路由、小度音乐盒、百度影棒等等;到第二阶段则是云服务的技术思维,即通过dulife智能健康设备平台提供云服务的同时收集数据;而现在则进入做生态的平台化思维了 不论是在哪个阶段,百度始终都有收集数据的潜意识。因为搜索引擎是数据型业务,大数据和人工智能是百度抓住下一个十年的重中之重。

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    数据库的“黑匣子”--故障诊断日志基础

    同样,作为业界最为强大的关系型数据库,Oracle数据库也提供了无与伦比的“黑匣子”功能--数据库故障诊断基础架构。 )、转储文件(dump/core file)等数据库诊断信息。 事件日志文件是当数据库发生事件时,数据库将分配事件编号并将一个或多个详细跟踪文件和诊断数据输出到为该事件创建的事件目录中的日志里。 当发生重大问题时,数据库故障诊断机制会自动调用健康监控检查功能进行检测,用户也可以调用DBMS_HM 程序包进行手动健康监控检查。 诊断事件/Trace ORACLE数据库不仅能够自动输出一些非常重要的警告、错误和跟踪文件,而且如果发生问题时,数据库默认输出的信息不充分的话,为了解决问题收集更加详细的信息,还提供了诊断事件(event

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    设备云||Grafana可视化组件及健康诊断应用

    Grafana支持许多不同的数据源,包括Graphite(云资源监控),InfluxDB(时序数据库),OpenTSDB(时序数据库),Prometheus(监控报与时序数据库),Elasticsearch (支持全文搜索的文档型数据库),CloudWatch(云资源监控提取)和KairosDB(高速时序数据库丿)等。 (3)在一个页面中用多个graph显示单台设备的多个监控项 设备健康诊断Grafana可视化应用 工业设备健康诊断云平台模块化方案(包括数据采集、预处理与特征值提取、故障诊断专家系统、云平台机器学习 机器学习和可视化在云端完成,故障预测在边缘层,自动将云计算创建的模型下载到边缘层,进行实时的故障诊断预测和云端集中展示。 相关参考 机器学习||CNC健康诊断云平台智能分析系统 机器学习||智能制造中的人工智能算法 设备健康监诊系统动态演示手册 研华智能工厂模块化仿真演示系统 应用||智能机床104通道同步振动模态测试系统

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    应用||PCIE-1802用于桥梁健康监测系统

    桥梁健康监测系统桥梁通过在桥梁上布设风速、温度、应变、雨量、挠度等传感器,测量桥梁的各种荷载、系统特性和桥梁响应等信息,采集的数据经通信系统进入健康监测中央数据库。 桥梁管理部门和客户可以通过网络远程访问中央数据库并进行健康诊断。 桥梁健康监测系统分成三个等级,长期在线自动健康监测系统、定期离线健康监测系统和定期养护健康检测系统。 长期在线自动健康监测系统是最高等级的健康监测系统,适合于在特大跨径复杂桥梁结构和具有重大战略意义的关键桥梁上使用。 桥梁振动与加速度检测是桥梁健康监测系统中重要的组成部分,地震荷载、整体动态特性、桥梁索力响应、几何形状等测试都需要通过加速度检测实现。 通过采集现场加速度传感器信号,运用频谱分析等技术进行桥梁结构健康诊断,采集需求如下: 1、同步采集:将分散在桥梁各关键部位的振动与受力等数据信号进行同步采集,并通过分散在桥梁各段的控制器将数据上传到高速光纤网上

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    【火绒安全周报】特朗普竞选网站遭黑客攻击 央视曝光 AI 黑产你的脸仅卖2分钱

    近日,一条#2元钱能上千张人脸#的话题冲上热搜,引发了网友关注。据央视报道,经调查在某些网络交易平台上,花 2 元钱就能买到上千张人脸照片。 至于,这些照片在哪里泄露的,专家表示很可能是因为数据的存储环节出了问题。值得注意的是,在某线上交易平台,还能找到贩卖“照片活化”工具的店铺。 目前,威胁者正在出售他们从Nitro的云服务中窃取的用户和文档数据库以及1TB文档。 相关人员表示,从数据库样本中,仅文档标题就披露了有关财务报告、并购活动、保密协议或产品发布的大量信息,大部分《财富》 500 强企业都会受到此违规行为的影响。 据悉,勒索者索要约45万欧元(比特币形式支付)以换取不公布数千人的临床和心理健康数据。由于该治疗公司拒绝接受黑客的要求,于是黑客在网上公布了包括未成年人在内的数百人的健康数据信息。

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    让看病更方便,“人工智能+医疗”要火!

    最近的案例之一,是阿里健康宣布将与浙江大学医学院附属第一医院等签约,在人工智能研究、智慧医院建设等方面推进智慧医疗落地。 由于人工智能的应用,人们将会活得更长久、更健康。 在医疗领域,AI 有广泛的应用前景。 包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。 将人工智能技术应用于医疗领域的优势显而易见。 因为能够开发如此复杂的数据库,所以科研人员不仅能够了解病情的全貌,还可以缩短找到治疗方法的时间。 在医疗诊断方面,最具代表性的事物是IBM的沃森机器人。 处于“风口”的“人工智能+医疗”产业,应该抓住机遇,夯实底子,先练好内功,避免短期逐利驱动下的概念炒作,只有这样,才能让医疗健康产业的升级发展行稳致远。

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    Cell:机器学习将如何改变生物医学

    这篇文章探讨了机器学习在改进诊断和治疗方面的应用。概述了机器学习如何改变生物医学的三个广泛领域:临床诊断、精确治疗和健康监测,目标是通过一系列疾病和正常的衰老过程保持健康。 机器学习应用如何帮助个人保持健康?在家里,机器学习可能有助于疾病的早期发现,监测对治疗的反应,并坚持治疗方案。在临床或医院中,机器学习可以帮助医疗专业人员对个别病人进行诊断和调整治疗。 精准医疗也将通过使用机器学习来自动挖掘和搜索出版文献和患者数据库中的专家知识而得到提升。 健康管理及监察:设想在如何治疗复杂疾病方面发生转变,从治疗的目标转向疾病管理的目标。 这种全面的健康管理方法将努力通过一系列疾病和正常的衰老过程来保持健康。 此外,作者还认为这一努力是值得的,因为这将带来一个严谨的、以结果为基础的医学未来,检测、诊断和治疗策略将通过机器学习不断适应个体和环境差异,从而实现全面的健康管理。

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