在分布式微服务架构下，单个应用中往往包含很多实例。日常工作中，我们常常需要查看应用运行过程中产生的日志。但登陆服务器从大量实例中查找目标日志耗时耗力；有时日志文件还会在应用重启过程中丢失。
过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，但我们必须承认这些只是冰山一角。目前，结构化数据仅占到全部数据量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据。伴随非结构化数据呈现爆发之势，对象存储市场近两年保持强劲增长，IDC预计，软件定义存储（SDS）市场未来五年复合增长率将达到28.8%。
过去一年半，AI大模型标志性的应用相继出现，从ChatGPT到Sora一次次刷新人们的认知。震撼的背后，是大模型参数指数级的增长。
成本效益信息的即时性。在信息化社会，市场竞争日益激烈，及时把握企业内部各项信息，了解企业外部市场信息及现状变化，不仅要知己知彼。还要贵在“即时”。在ERP系统中，企业生产中的各项业务数据是联动的，并且能实时更新，各职能部门业务人员与管理者能随时掌握即时的成本信息，有利于科学决策，及时合理地分配资源，加强产品成本的控制。
关注“一猿小讲”公众号的粉丝都清楚，在《傻瓜也能玩转日志归集》一文中，分享过一个业界使用成熟的日志归集方案 EFK。而今天，咱们再谈日志归集，但是今天的分享，却不再傻瓜般的 EFK，而是一款可定制开发的日志归集工具 Flume。
今天终于又能抽出一点时间来写文章了，接着前一篇继续写。前一篇文章有博友就评论说写了很多废话，其实本身就是一些工作中的点点滴滴，自己想到什么就写什么，没有太多的构思文章的内容和结构，就算自己回顾自己工作的这五年吧。 上篇博客提到自己主要支持各个团队使用scribe归集日志，这也包括归集日志到hadoop系统里面。所以这时的自己开始接触hadoop生态系统了，刚开始也是从网上找各种安装使用教程，遇到各种问题也基本上都是通过google解决。通过安装和使用hadoop，对hadoop大部
“线上服务停了，要重启一下”？久经职场做研发的程序员，视线会逐渐转移到线上应用的运行状态。设想一下，如果你在半夜两点正在酣眠美梦时，微信群里突然炸开锅：“服务停了，先重启。。。”，对于有起床气的你而言，美梦终结，是否能忍？
内部订单是用来对企业内部某项工作或者任务编制计划、归集成本、结算的载体。比如市场推广活动、内部团队活动、研发项目、投资项目、在建工程项目等。
现阶段随着各大企业分公司数量的不断扩增，管理体系也逐渐变得多层次化、多元化，这意味着对其金融资产的集中管理和统一调度难度增加。
注意：ES 数据节点之间维持数据的同步，每个节点会维持一定数量的长链接。这在本地机房的条件下没有什么问题，但是在异地集群的条件下，可能有网络不稳定的情况，远程集群查询也因此有返回500的问题。建议这种情况，可以考虑自建客户端远程短链接查询。
项目是组织推动工作的有效手段。大到公司的年度目标制定与执行，产品的研发、工程的建设，小到团队的任务协作，都能称作项目。
在数字化的大背景下，国家对档案管理提倡使用电子化的方式。2020年最新修订的档案法中：电子档案与传统载体档案具有同等效力，可以以电子形式作为凭证。
《Linux环境监控工具基础参考》提到了Linux监控工具，其实Linux有很多好用的小工具，不仅限监控，例如文件传输。这篇【爱可生开源社区】出品的文章《技术分享 | 你通常选用什么工具在Linux中进行数据传输？》就介绍了几种常用的文件传输工具之间的效率比对，可以针对不同的场景，选择合适的工具。
成本中心是对成本和费用承担控制、考核责任的中心，是对费用进行归集、分配，对成本加以控制、考核的责任单位，亦即对成本具有可控性的责任单位。成本中心或称费用中心，指归集和分配费用的单位。工业企业为了划分所属各生产部门成本计算和成本控制的职责范围，通常设立若干个成本中心。成本中心只控制成本，无控制销售收入的职责。
某站网卖5000块钱的USDT支付系统源码，市面上各大论坛都没有的，现在独家免费分享给大家，源码带三级分销，源码内附详细搭建教程，使用文档。新手都可以快速上手！ 完整的USDT对接支付，充值、提币、查询余额接口，基于thinkphp6，源码安全无漏洞， 包括USDT钱包安装和代码测试，提供完整文档和教程，新人都会，接口可以对接到任何平台，方便 快捷！ USDT钱包自动充值提币接口php基于ERC20协议TRC20协议的ETH版本 完整的USDT充值、提币、查询余额接口，基于thinkphp6 包括USDT钱包安装和代码测试，提供完整文档和教程，新人都会，接口可以对接到任何平台，方便 快捷！
项目定义：唯一描述一个项目的编码，在项目定义里对项目相关的组织结构数据进行定义，如公司代码、利润中心、工厂等。
爱可生交付服务团队北京 DBA，对数据库及周边技术有浓厚的学习兴趣，喜欢看书，追求技术。
前几天跟客户聊天，抱怨服务器之前的数据传输工具不好用，问我哪种传输工具效率高？还真被问住了，毕竟没经过实践嘛，今天就测试下。
从9月初开始，来自杭州市公安局、杭州市环保局、杭州市民政局等14个部门的工作人员，来自阿里巴巴、科大讯飞、杭州城市大数据公司等21家IT公司的70多名技术人员，在这里进行一场为期两个月的数据归集大会战：力争在10月底，实现第一批204个数据项的杭州市全域共享，加速推进“最多跑一次”。
关注"一猿小讲"的猿友们都知道，前段时间我在《一文讲懂线上应用系统监控》给大家简单提到了日志归集，埋下了伏笔，今天的这篇分享是来给大家还债的，主要从整体到局部，深入了解一下日志归集。如果你正在困惑于每天登录服务器查询业务日志的繁琐，或正在寻找一个业务日志归集的方案，那么就请跟紧我的脚步，莫掉队。
会 计 科 目表：合并科目表、运营科目表、集团科目表等，可供直接记帐的为运营科目表；
毕竟，相较于ChatGPT流利的回答、丰富的趣味性，带来工作效率的提升，芯片、存储等硬件并不性感甚至略显枯燥。
1、设置集团运营会计科目表（中国），供下所有公司代码共用，每个公司代码根据自己的需求从运营科目表中扩展自己需要的会计科目；若将来新建公司代码需要使用国外的运营科目表，则可以创建新的运营会计科目表供国外公司代码使用；
KEEVOL的理念是兼收并蓄，只要是好的，就都装到我们的筐子里来，纯粹性不是我们所追求的东西，适合自己的才是最好的。
Observability是一个最近几年开始在监控社区流行的术语。本文将Observability视为一种理念，一种监控的超集，包括监控、日志聚合、分布式跟踪，可以实时更深入地观察系统。本文将就其中的日志聚合、分布式跟踪及具体应用中结合使用进行展开说明。
2021年8月11日，阳泉市大数据应用局阳泉市数字政府（智慧城市）建设项目单一来源公示发布，预算总金额42162000元。 标项一：大数据底层数据库及数据归集平台 预算金额(元)：5700000 货物或服务的说明: 实现对阳泉市上云系统数据库资源统一的控制管理，对数据访问进行严格的权限管理；为全市信息化系统提供图像、视频、文本等结构化、非结构化的数据库存储能力；与共享交换平台对接，通过数据归集工具，收集全市信息建设相关数据。 具体包含：分布式数据库、实时数据库软件、分布式闪存数据库软件、分布式事务数据库系
摘要：本文将就Observability中的日志聚合、分布式跟踪及具体应用中结合使用进行展开说明。
企业在实际管理过程中，涉及的费用类型多、对应的标准各不相同、费用管控的方案复杂、处理量大。
我在数据清理/探索性分析中遇到的最常见问题之一是处理缺失的值。首先，要明白没有好的方法来处理丢失的数据。根据问题的类型，我遇到过不同的数据归集解决方案-时间序列分析，ML，回归等，很难提供一个通用的解决方案。在篇文章中，我试图总结最常用的方法，并试图找到一个结构化的解决方案。
1.基本日期开始日期： 订单开始日期 基本日期开始日期 = 已计划的日期开始 -计划边际码中的产前缓冲日期
在上一篇 【悟空活动中台 - 微组件状态管理（上）】中，我们一起回顾了活动页内微组件之间的状态管理和背后的设计思路。从最早的 EventBus 升级迭代到【前置脚本方案】，最终回归到 Vuex 统一状态管理模式，针对平台的特点通过技术创新，使 Vuex 无缝集成到活动页的开发中。本文我们将一起继续探索平台和跨沙箱环境下的微组件状态管理。
1、 库存管理的物资采购收货时即按照采购订单价格增加库存价值，通过中转科目GR/IR记录尚未收到发票的收货；
当企业应用进入分布式微服务时代，应用服务依赖会越来越多，skywalking可以很好的解决服务调用链路追踪的问题，而且基于java探针技术，基本对应用零侵入零耦合。
2022年8月26日，江西省投资项目在线审批监管平台公示《赣州蓉江新区智慧城市建设工程》项目。 项目总投资：165069.2万元 建设规模及内容：依托电子政务外网和电子政务云，采用新一代大数据、云计算、人工智能、区块链等技术，建成的大数据中心。推动全区公共数据完整归集，计划2027归集数据共计3万张数据库表，数据量共计500亿条。推动蓉江新区进一步提升行政效能和精细化、智慧化服务管理水平，引领赣州 “智慧城市”和“数据治理”新发展。 建设单位：赣州蓉江新区蓉盛工程管理有限公司
这种情况下，分散的招采管理方式并不利于集团招采资源的整合和成本控制，招投标信息、评标信息、供应商信息、采购预算等招采资源被散落在集团的各个项目公司和业务条线上：
本文内容整理自《数据安全与数据要素治理研讨会》中，中国电子信息产业集团党组成员、副总经理陆志鹏所做的主题演讲。 ---- 数据安全和数据要素化是当前的重要话题，但同时又是两个不同的研究领域。从2020年底，中国电子与清华大学围绕数据安全和数据要素化展开了联合研究，今天我就其中一部分研究内容和成果给大家做报告，从数据安全领域谈一谈当前面临的形势、解决问题的思路和解决方案，请大家批评指正。 党中央高度重视数据安全。2017年习总书记就强调要切实保障国家数据安全，2020年提出在“保障国家数据安全”的同时需要“加
例如工厂生产一台电脑，出现了问题，然后发现返工不了了，但是有一些零部件还可以使用，在这种情况，生产部门的人会下达拆解生产订单来通知生产线进行拆解。财务跟生产部门讨论之后，拆解业务所发生的生产成本的结算方式需要跟正常生产业务的结算方式不一样：拆解的所发生的各种费用一般不会归集到产品上，而是单独的损益科目上，当做 生产的损耗。
首先从构建数据指标体系说起，一个成熟项目的指标体系往往经过前人的构建和完善后，已经非常成熟，不必从0开始构建产品的数据指标体系。但产品经理必须具备从0开始构建数据体系的能力，因为在职业生涯中一定会有接触新产品的时候，即便是同一产品在不同的生命周期重点数据指标也可能不一样。
从“最多跑一次”到“一次不用跑”，随着智慧政务建设的不断深入，政务服务能力和现代化治理水平不断提升。而这背后，实现跨部门事项联办、数据信息互通，加快推进部门间信息共享和业务协同，“流程改造+数据共享”可谓功不可没。
2018年4月27日，“西湖论剑·网络安全大会”在杭州国际博览中心隆重举办。大会积极响应习近平总书记在全国网络安全和信息化工作会议上“敏锐抓住信息化发展历史机遇，自主创新，推进网络强国建设”的号召，经西湖论剑专家委员会评审，最终选出八个行业极具代表性的“网络安全创新成果”，在大会主论坛进行分享，受到业界人士和媒体记者的关注和热议。
然后核心为集成所需的标准程序和工具，尽量使用标准，减少自开发（如果不是非常有必要的情况）：
数据分析是产品经理的一项重要能力，但不意味着产品经理要懂得多高深的统计学知识，要会用专业的数据挖掘工具。产品经理需要具备的数据分析能力是一种在深度理解业务的前提下，利用数据来指导业务增长的思维。
近年来，随着ChatGPT的发布，掀起了一股生成式AI（AIGC）的热潮。从今年开始，国内各家企业也纷纷发布了自家的大模型产品，5月科技部下属的中国科学技术信息研究所发布了《中国人工智能大模型地图研究报告》。报告显示，截至5月28日，国内10亿级参数规模以上基础大模型至少已发布79个。衡量大模型产品能力的一个很重要的指标就是参数量，从10亿级、百亿级到现在的千亿级。参数量的快速增长，对支撑AI训练的基础设施，如计算、网络、存储等也提出了更高的要求。存储作为IT基础设施的重要组成部分，在扩展性、高性能和多协议接口等方面，也需要与时俱进。腾讯公司推出的TStor存储一体机正是这样一款存储产品，本文将基于大模型场景对存储的挑战，介绍TStor在该场景的优势，以及在某大模型产品中的业务实践，供广大希望自建大模型应用的企业参考。
声明：本文仅代表原作者观点，文|Elsa。仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中SAP相关字或图片，相应著作权归SAP所有。
SAP资产模块概述 一、概述 资产（AA）模块是资产会计模块的简称，是财务会计（FI）模块的一个子模块，主要处理与各类长期资产相关业务的模块。不单指固定资产，也不泛指资产负债表中的资产，而是指一切可以长期跟踪、管理其成本归集或者成本摊销的资产，比如固定资产、在建工程、无形资产、低值易耗品等。
引言 在互联网系统中，理想的情况下，肯定是希望系统能够同时满足“一致性”、“可用性”和“分区容忍性”。 但是基于熟悉的CAP定律也好，还是BASE理论， 我们知道，在实际情况中是不可能实现的。而在金融领域，一致性是最为关注的特性，任何情况下都必须满足一致性。关于CAP定律和BASE理论，本文不再介绍，有兴趣的同学可以自行百度一下。本文重点来阐述下关于一致性的方案，包括强一致性和最终一致性。 而在互联网领域， 很多情况下都是牺牲强一致性，来达到高可用性，系统往往只需要保证“最终一致性”，只要这个最终时间是在用
成本对象控制（Cost Object Cotrol）是指对不同的成本对象，比如成本收集器、生产订单、销售订单等进行成本的期末结算。基于这些不同的成本对象，SAP在成本对象控制菜单下面细分了相应的操作（SAP 菜单 →会计核算 →控制 →产品成本控制 →成本对象控制 ），详见下图。
本文转载自互联网金融干货 作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构，很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略，如需深入学习和了解互联网电商、互联网金融和大数据方面干货，核心底层技术及架构设计，可以关注微信公众号：互联网金融干货，有时间就会和大家分
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