上面这是我们依据《上海市食品安全信息追溯管理办法》以及政府各监管部门的相关要求，建设和运行的城市统一食品安全信息追溯平台，我们的理念是以平台载体，来建设和完善食品安全信息化体系，用物联网、云计算、大数据技术来提升政府部门监管效率 以平台为载体，通过各类依托于平台的相关应用，就能满足消费者的知情权，同样也倒逼企业去承担起相应的责任。另外，通过对数据的整合应用，也有助于提升监管的效率。 追溯平台要发挥作用，同样离不开相关平台和应用的配套，比如“上海市食药监快检室网格化管理平台”。 ? 通过这个平台可以对食品安全检测相关的人员、任务、设备、试剂试纸、样本、流程、结果报告等，做统一管理。 因此，快检室的管理平台和追溯平台是一种相互配合、相互依存的关系，通过对单个批次、单一产品的检验检测，把检测结果融入到可追溯的信息里面，从而做到对食品安全的管控预警。 基于我们现有的追溯数据、监管数据、以及外部数据，我们应用了国际上比较先进的数据分析模型、并根据上海市的实际情况加以定制调整和不断完善，形成了目前的食品安全指数平台的雏形，目前显示的结果都是基于一些测试数据
今天带大家分析一下某建筑市场监管平台的数据加密 链接: aHR0cDovL2p6c2MubW9odXJkLmdvdi5jbi9kYXRhL2NvbXBhbnk= 点击企业查询, 发现返回的数据是经过加密后的数据 寻找返回的数据 既然数据是通过这个 url 返回的, 全局搜索url [02.png] http://jzsc.mohurd.gov.cn/api/webApi/dataservice/query/comp pg=0&pgsz=15 所返回的加密后数据 然后接着执行下一步, 你会发现, e 这其中的数据不正是我们想要的数据 [08.png] 2. ] 对数据经过层层加密处理后,调用toString方法, 既然加密函数已经找到,我们就可以编写代码了 3. 的上方 [Snipaste_2020-02-20_15-01-07.png]我们添加到代码把 p 和 f 添加到代码中 [Snipaste_2020-02-19_20-08-38.png] 运行项目 进行测试
提供包括云服务器，云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务，助力开发者和企业零门槛上云。
来源：http://www.uml.org.cn 一.大数据平台测试简述 大数据平台测试包括2部分：基础能力测试和性能测试 Ⅰ).基础能力测试 大数据平台的基本功能和数据的导入导出对SQL任务、NoSQL 任务、机器学习、批处理任务的支持 大数据平台是否能够通过界面的形式方便用户进行非运行维护，主要包括集群的安装、监控、配置、操作等 大数据平台是否能够提供基本的安全方案 a).是否具备认证功能以防止恶意访问和攻击 Ⅲ).测试指标 主要从性能、能耗、性价比和可用性4个维度来测试对比平台性能 ? 三.大数据平台测试工具 Ⅰ).平台单组件测试 测试应用单一、效率高、成本低，但无法全面衡量大数据平台性能 ? Ⅱ).综合平台测试 覆盖面广，可以较全面测试衡量大数据平台不同类型任务的性能，通用性好 ? b).测试领域：零售商 c).负载类型：离线分析 d).数据类型：结构化、半结构化、非结构化 四.大数据平台测试用例 Ⅰ).平台基准测试用例 主要是从性能的角度衡量大数据平台，包括数据生成、负载选择和明确测试指标等内容
同时提供基于大数据监测预警非法集资平台的各类企业非法集资风险监测分析报告包括年度报告、半年度报告、季度报告、月度报告、专项报告和舆情报告。 1、总体原理 大数据监测预警非法集资平台从海量的互联网信息中提取涉及非法集资的相关信息，大数据中心7x24 小时对企业数据、政府数据新闻、舆情数据等进行动态监测。 2、金融风险分析大数据中心 金融风险分析大数据中心为大数据监测预警非法集资平台提供数据支撑，从海量的互联网信息中7x24小时不间断提取企业的非法集资相关信息，围绕非法集资的监测预警，建设金融风险大数据中心 冒烟指数风险区划分及相应的差异化处理策略。 ? 图 | 冒烟指数分级预警 4、大数据监测预警非法集资平台的功能 大数据监测预警非法集资平台的功能包括： 一、非法集资信息主动发现。 北京金信网银金融信息服务有限公司将进一步加强大数据监测预警非法集资平台的系统化、科学化、精准化建设。
1、kylinTOP测试与监控平台概述 kylinTOP测试与监控平台(kylin Test Observe Platform）是一款国产的集性能测试、自动化测试（UI、接口、APP）、业务&接口监控于一体的产品 当页面比较复杂，如ajax异步、或者大数据常用的地图、报表（曲线、饼图等等）只有一个canvas元素，且都是异步，sleep与等待元素将变得无效，从而导致自动化测试将变得不稳定，可能误报，或者测试错误， 智能判断步骤完成，有效提高测试的正确性，稳定性，减少错误，提升测试质量； 支持复杂的业务场景，例如大数据，地图、报表、异步渲染；解决了异步加载、canvas的测试痛点精确给出步骤的交互日志、HTTP、时间等步骤执行信息 目前国内主流监控平台，很少做到浏览器页面的业务级监控，它们基本只做到ping、dns、首页、接口（部分）的监控，无法做到业务级，因为它们没有自动化录制的功能，当业务页面复杂，甚至页面多时，监控可能就无法判断业务是否可用 1、平台提供UI业务级别、HTTP（rest）接口、私有协议的定时监控，做到基于业务级别的监控；2、通过监控发现现网问题，及时解决问题，减少金钱损失；
标题：DKhadoop大数据处理平台监控数据介绍 2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来，大快以黑马之姿闯入50强，并摘得多项桂冠。 Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。 本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》，继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过，详细的内容可以找一下看看。 在上一篇中已经就集群平均负载、集群磁盘使用情况、HDFS监控界面、Hbase监控界面等监控参数进行说明。今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完，关于大快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。 监控 yarn资源管理中被杀死的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量，单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark监控界面 注意：（spark 运行任务后才有监控数据） （1） 最大可使用内存 image.png
EaconTang 基于大数据平台技术开发的统一监控平台Amas开源项目核心开发者。 GitHub ID:EaconTang https://github.com/amas-eye/amas Amas是什么 Amas是基于大数据平台技术开发的统一监控平台，其特点包括： 全维度监控指标，覆盖从操作系统 、中间件、大数据平台(Hadoop/Spark/HBase/Kakfa等)到代码级别 可扩展、自定义的采集框架，支持不同语言(Python/Perl/Shell/...)开发的采集器 基于OpenTSDB 可分组聚合的告警信息，避免海量数据监控场景下的告警风暴 基于Jagger的分布式链路追踪数据提取和展示，历史事件可追溯 可对接基于机器学习的异常检测服务，落地AIOps智能运维 微服务架构，支持docker ToDoList 告警引擎，支持DSL语言定义规则 集成开源的Zabbix、Nagios等监控数据 基于AspectJ的Java字节码注入监控 基于pyrasite的python字节码注入监控 更多AIOps
之前我们成功将EasyGBS、EasyDSS等平台的运行情况实时监测功能实现了，但由于前期配置并没有考虑到监控多个EasyDSS、多个EasyGBS，而目之前每个产品只能监控一个，对于多个平台同时监控的需求就无法实现了 我们目前采用的优化方式是将json配置文件中嵌入结构数组，再使用Go语言读取json结构数组并解析出来，这样配置多个产品信息也可达到实时监测的目的。 未修改的json数据： 修改后的json数据，对比gbs_servers结构数组： 修改后的Go结构体如下： 再者，修改完数据结构，需要在监控某个产品时，需要遍历所有的数组如下： TSINGSEE 青犀视频根据丰富的视频流研发经验开发了众多视频平台，针对不同的平台，我们均有不同的方案来应对。 如果大家对我们不同平台的方案感兴趣，也可以根据自己的项目需求来寻找方案，或者联系我们。
第十九章 Linux监控平台搭建 19.1 Linux监控平台介绍 常见开源监控软件 cacti、nagios、zabbix、smokeping、open-falcon等等。 cacti、nagios、zabbix服务端监控中心，需要php环境支持，其中zabbix和cacti都需要mysql作为数据存储，nagios不用存储历史数据，注重服务或者监控项的状态；zabbix会获取服务或者监控项目的数据从而可以成图 ，zabbix把数据记录到数据库里，支持历史数据查询，而且zabbix可以非常方便的自定义监控项目。 zabbix-agent zabbix-agent为部署在各个客户端上的组件，用于采集各个监控项目的数据，并把采集的数据传输给zabbix-proxy或zabbix-server。 ，该参数不会对监控造成太大影响 #加上该参数有利于更好的辨别服务端监控是哪台主机的状态 启动zabbix服务： [root@z2 ~]# systemctl start zabbix-agent.service
原来的文章介绍了InfluxDB、Telegraf、Grafana的安装和使用方法，这篇文章，介绍下如何利用这些开源工具搭建性能测试监控平台。。。 前言 性能测试工具jmeter自带的监视器对性能测试结果的实时展示，在Windows系统下的GUI模式运行，渲染和效果不是太好，在linux环境下又无法实时可视化。 这篇博客，就介绍下如何集成这些开源工具，搭建属于自己的性能测试监控平台。。。 四、Grafana安装 linux环境下，安装grafana，请看这里：可视化工具Grafana：简介及安装 PS：安装后，可根据使用目的和使用者类型，进行分组，为了使每个成员使用平台进行监控时操作互相独立 然后，为每个成员添加数据源，如下： ? PS：如何添加数据源，请看前面的关于Grafana的安装使用的博客。 五、测试实践 1.启动jmeter，新建测试脚本 ? 2、运行脚本，实时监控测试结果 ?
精典测开小班培训招生即将截止，还在观望的小伙伴尽快咨询！qingwanjianhua 【立项背景】：测试组有众多复杂的手工测试难点，数据构造麻烦且耗时过久。 某些同学手握数据构造脚本/接口/文档，但没有全组同步，也不舍得给别人用。跟领导反馈测试排期被认为时间过长，但又没有充足证据证明构造数据浪费时长 ，新人学习测试数据构造成本高。等等.... 【平台作用&意义】： 可以节省大量手工时间和精力，让测试工程师把精力放在更重要的事情上，比如用例设计。 集中小组成员手头资源，最大化重复利用诸如脚本/接口/工具等。减少造轮子成本。 【平台分层】： web前端层 view视图逻辑层 业务层（因本平台注重业务，所以要独立出来） 脚本层（存放各个工具的脚本） 基础数据设施层 （通过orm来使用） 【平台模块】： 首页 - 工具列表 - 工具详情页 - 结果反馈 - 数据统计 - 脚本库 - 组件组 好了，本期分析就到此，这只是当前的第一版，后面随着我们的持续开发，相信会有很多小伙伴的各种需求提交来
2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来，大快以黑马之姿闯入50强，并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。 本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》，继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过，详细的内容可以找一下看看。 在上一篇中已经就集群平均负载、集群磁盘使用情况、HDFS监控界面、Hbase监控界面等监控参数进行说明。今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完，关于大快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。 2.png 监控 yarn资源管理中已提交的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量，单位个 横轴表示时间,单位分钟 （3）正在运行的应用程序 图片3.png 监控 yarn资源管理中正在运行的应用程序数量 资源管理中被杀死的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量，单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark监控界面 注意：（spark 运行任务后才有监控数据） （1） 最大可使用内存 图片7.png 监控
我希望达到的效果是－－ 对于有相关项目经验的开发人员，可以起到一个参考的作用 对于没有监控项目经验的人员，也可以让你对如何实现监控平台有一个快速的认知 背景介绍 监控系统对于大数据平台的重要性不言而喻。 首先我们要知道如何采集监控数据，监控数据主要有三种 系统本身的运行状态，例如CPU、内存、磁盘、网络的使用情况 各种应用的运行状况，例如数据库、容器等 处理网络上发送过来的数据 有了数据，我们需要采用合适的存储方案来保存海量的监控数据 由于监控数据（例如CPU、内存等）跟时间点密切相关，我们确定了采用时间序列来存储监控数据。 我们可以把它当作一个HBase的应用，利用它丰富的API和聚合函数来查询监控数据。 其中还有一些优化工作，ReaderThread负责做一些数据去重，减少一段时间内相同数据的发送次数；SenderThread负责网络连接的管理，比如与TSD的心跳检测、黑白名单等。
在实现之前文章提出的动态数据竞争检测方法之前，有以下几个人问题需要思考。 1. 如何动态监视程序的行为？ 动态监视程序的哪些行为？ 对于之前文章中提到的动态数据竞争检测方法，我们可以发现的一个共同的特点就是这些方法都需要监视线程同步原语。 如何构建动态数据竞争检测平台 对于上述提到需要动态插桩并且监视的读写指令或是Pthread库函数，系统库函数等，这些行为发生的时候，可以将这些行为以事件的形式发送到检测器中，检测器根据不同的检测算法执行相关的数据竞争检测 因此，我们以一种事件驱动模式来构建我们的动态数据竞争检测平台。 [框架] 该平台有着非常良好的扩展性，基本的动态数据竞争检测器Detector包含公共的一些实现通过继承这个Detector就可以实现其他不同的动态数据竞争检测方法，为后续我们对这些数据竞争检测方法进行实验分析提供比较便利的途径
点击“作业状态数字”，跳转到“作业监控”页面，展示当前工程下指定状态的作业监控列表数据。 双击数据行打开当前应用工程的侧边窗口，采用圆环图展示当前工程的作业运行状态统计比例和数量。 通过工具栏的“应用工程”和“容器类型”，可进一步筛选符合条件的列表数据。 点击“作业状态数字”，跳转到“作业监控”页面，展示当前作业容器下指定状态的作业监控列表数据。 双击数据行打开当前作业的侧边窗口 节点监控 平台节点又叫控制节点，展示了平台整体的网络架构拓扑图，实时监控各个控制节点的健康程度，以及各个节点的资源利用率。 消息监控 消息监控以消息种类分组的形式展示了当前用户订阅的平台消息。在工具栏中按照消息分类筛选显示的消息。 消息设置 个性化订阅平台内需要接收的消息种类。订阅按钮打开后，才能在平台中收到该消息种类。推送渠道对应了平台管理 - Admin中设置的用户手机号码和邮箱地址。
之前的几篇关于性能监控平台搭建的文章，分别介绍了性能测试中的资源数据采集、存储及展示。今天一起来看下如何完成Locust性能数据的采集。 ? 这是之前介绍过的性能监控平台的整体架构图，想要了解其它部分的搭建，可以查看相关文章《Telegraf安装与简易使用指南》、《InfluxDB安装与简易使用指南》、《Grafana安装与简易使用指南》 因为我们已经完成了资源数据的采集 既然Locust已经有了性能数据的监控功能，为哈还要接入到性能监控平台呢？ 因为Locust里的数据没有主动持久化，一旦刷新就没有了；也不会自动保存历史数据；不能对数据进行定制化展示，不能在同一个平台中查看全部的性能数据。 为此我们要解决的就是把Locust性能工具中的性能数据实时的获取到并存储到Influxdb中，这样就完美的解决了Locust性能数据集成问题，让监控平台可以无缝的支持Locust工具。
RestCloud监控平台可以实时的了解和分析API的运行状况和性能数据，同时作为微服务的统一监控中心实时收集所有微服务实例的运行性能数据，所有微服务实例通过心跳或日志的方式汇总监控数据，监控中心通过统一的监控图表或面板进行分析和统计 API监控平台介绍.gif 一、RestCloud监控平台主要特点 1、实时分析和统计所有API及微服务实例的性能； 2、实时获取JVM的运行数据包括内存及线程使用情况； 3、监控微服务的熔断情况； 三、API实时运行数据监控 实时监控每一个API的调用总数、平均响应时间、异常发生次数、当前并发数。 四、RestCloud监控平台对API异常信息监控 当API服务执行异常时系统会立即记录输入输出参数，请求用户的ID，请求发生时间，异常信息等重要数据，以协助管理员事后分析可能发生异常的代码。 五、RestCloud监控平台JVM运行时性能监控 可实时监控JVM的内存及线程情况包括：并发线程数、死锁线程数、等待线程数等。
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