随着行业软件业务功能的不断完善,同行业软件日趋趋同,竞争更加白热化。同时,随着企业数字化转型的深入,企业自身对数据的使用需求越来越强烈。在用户的业务处理过程中,在业务软件内直接给用户提供数据分析结果具有更高的及时性和实际价值,企业用户无需寻找业务系统之外的第三方工具来满足业务数据分析的需要,从而提升行业软件给用户的综合价值、用户黏性和产品竞争力,为软件供应商的业务发展带来全新的增长点。
ceph需要epel源的包,所以安装的节点都需要yum install epel-release
仪表板是基于 Web 的 Kubernetes 用户界面。您可以使用仪表板将容器化应用程序部署到 Kubernetes 集群,对容器化应用程序进行故障排除,并管理集群本身及其伴随资源。您可以使用仪表板来概述群集上运行的应用程序,以及创建或修改单个 Kubernetes 资源。
Grafana 是一跨平台的开源的可视化分析工具。目前网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具,主要用于大规模指标数据的可视化展示。
在幕后,Dune 将难以访问的数据转换为人类可读的表格。这些表使得编写从区块链中检索信息的 SQL 查询成为可能。Dune 还允许您访问其他用户的公开查询,以便您可以从他们停下来的地方继续。
Kubernetes 仪表板(Dashboard)是基于网页的 Kubernetes 用户界面。你可以使用仪表板:
Netdata通过可扩展的Web仪表板提供准确的性能监控,可以显示Linux系统上的流程和服务。它监控有关CPU,内存,磁盘,网络,进程等的指标。
The more preferable approach to installing Apache-Airflow is to install it in a virtual environment. Airflow requires the latest version of PYTHON and PIP (package installer for python).
Grafana 是一款用 GO 语言开发的开源数据可视化工具,可以做数据监控和数据统计,带有告警功能。
Proxmox VE 6.0 已经发布,Proxmox VE (Proxmox Virtual Environment) 是一个非常棒的集成 OPENVZ 支持 KVM 应用的环境。
Cephadm使用容器和systemd安装和管理Ceph集群,并与CLI和仪表板GUI紧密集成。
Portainer 是 Docker 的轻量级,跨平台和开源管理 UI。Portainer 提供了 Docker 的详细概述,并允许您通过基于 Web 的简单仪表板管理容器,镜像,网络和卷。支持 GNU/Linux,Windows 和 Mac。
Webmin是目前功能最强大的基于Web的Unix系统管理工具。管理员通过浏览器访问Webmin的各种管理功能并完成相应的管理动作。目前Webmin支持绝大多数的Unix系统,可以让您用远端电脑上的浏览器,直接修改服务器里的使用者帐号、Apache、DNS、文件分享等设定。
Webmin是适用于任何Linux机器的现代Web控制面板,允许您通过简单的界面管理服务器。使用Webmin,您可以动态更改常用软件包的设置。
根据战略顾问NewVantage在2021年对大数据和人工智能高管的调查,目前92%的组织正在继续增加对成为数据驱动型组织的投资,数据分析也给公司带来了更大的收益。麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)的结论是,通过数据分析,企业获得新客户的可能性高出23倍,留住现有客户的可能性高出六倍,使用数据洞察和分析时盈利的可能性高出19倍。
日志分析是目前重要的系统调试和问题排查的重要手段之一,而目前分布式系统由于实例和机器众多,所以构建一套统一日志系统是非常必要的;ELK提供了一整套解决方案,并且都是开源软件,之间互相配合使用,完美衔接,高效的满足了很多场合的应用,是目前的主流选择之一。
我想在新的Kubernetes集群上安装Prometheus和Grafana,但为了使这些软件包能够工作,他们需要一些地方来存储持久数据。当我在Seagate担任云架构师时,我已经对Ceph进行了性能和规模测试,并且在过去的一年里玩过Rook,所以我决定安装Rook+Ceph,并将其用于Kubernetes集群的数据存储。
Grafana是一个开源指标分析和可视化套件。 它最常用于可视化基础设施和应用程序分析的时间序列数据,但许多应用于其他领域,包括工业传感器,家庭自动化,天气和过程控制。
您的用户可以与您创建的仪表板进行交互,您可以通过使用Kibana的特性:比如,例如控件和下钻,让您的仪表板更具互动性
Grafana是一个开源的度量分析与可视化套件。经常被用作基础设施的时间序列数据和应用程序分析的可视化,它在其他领域也被广泛的使用包括工业传感器、家庭自动化、天气和过程控制等。
第一件事是安装 Docker。以前,我会安装在标准存储库中找到的 Docker 版本(带有sudo apt-get install docker.io -y)。但这里安装 Docker 的社区版,因为它包含更多功能并且更新更频繁。
在当今数字化时代,数据分析和可视化成为企业决策和发展的重要支撑,很多 BI 工具昂贵的许可费用,让许多中小型企业用户和个人用户望而却步,开源 BI 工具的出现,让其成为很多用户进行数据分析展示的首选。目前市面上主流的开源 BI 产品,例如 Metabase 和 Superset,都是由国外的开发者开发的,这导致国内用户上手的时候都觉得不适应。
DataHub 是一个现代数据目录,旨在实现端到端数据发现、数据可观察性和数据治理。这个可扩展的元数据平台专为开发人员构建,以应对快速发展的数据生态系统的复杂性,并帮助数据从业者充分利用组织内数据的总价值。
谈到商业智能行业,变革是不可避免的。为了跟上步伐,各种各样的BI 解决方案正在快速迭代更新,以满足企业的数字化需求,那么市场上BI 工具种类繁杂,到底如何选择适合功能全面、满足自己企业运转情况的、合适的BI 工具呢? 我们为您总结A-Z 26个单词描述 BI 的功能,帮您在选型中全覆盖最新的商业智能要点。创建了一个 BI 术语表,从 A 到 Z。并为这些术语添加了注释,我们来一探究竟: A - Ad hoc - Ad hoc 报告 是一种 BI 流程,非技术最终用户无需 IT 即可生成 BI大屏。即使用报表设计器的最终用户能够提出自己的问题并创建自己的可视化仪表板或报表。
当您规划出业务关键型资产时,您可以在整个堆栈中获得端到端概览,其中显示哪些数据模型或仪表板对业务至关重要、它们的使用位置以及它们的最新状态。
Zabbix是一款出色的监控工具,可从服务器,虚拟机和其他类型的网络设备收集数据,因此您可以分析趋势或问题。它针对新出现的问题提供了功能丰富的通知,但内置的数据分析和可视化工具并不易于使用。您可以将图表组合到仪表板中,但首先需要创建它们,并且实际上不存在创建显示实时数据的图形的简单方法。此外,无法将来自不同主机的数据收集到单个图表上。虽然每个新版本的情况都在好转,但它远非理想。
Metabase是一款面向全体公司用户,可以提出问题并从数据中学习的简单,开源的数据查询和可视化分析工具。任何人都可以使用它来构建图表,仪表板和电子邮件。
事情是这样的。 这次客户使用的是.Net项目,直接做BI大屏过于复杂,所以想直接集成使用BI数据可视化分析大屏。
在本次实验中,您将创建一个简单的交互式实时仪表板,以可视化存储在 Kudu 中的传感器数据。
3、发布到 Power BI Service,可在Power BI Service中创建新的图表或构建仪表板,并对报表或仪表板进发布和共享
在业务设置中,数据可视化工具可以帮助可视化业务流程生成所有数据,并创建仪表板来跟踪几乎所有的内容。数据可视化工具还可以完美地使用特定事件、项目、分析和信息的数据创建图形。
WordPress 是一个内容管理系统 (CMS),这意味着它是一种简化生成、存储和显示 Web 材料的过程的工具。WordPress 最初是作为一种改进日常写作常规排版的工具。但是,它被用作博客工具,随着我们接近今年第四季度,WordPress 仍然是使用最广泛的 CMS 系统,不仅在博客中。WordPress 是一个完全开源的程序,会定期更新。可以在此处找到存储库。与任何其他开源软件一样,WordPress 依赖于它的社区。
在快速发展的大语言模型(LLM)世界中,确保最佳性能和可靠性比以往任何时候都更为关键。这就是'LLM 可观测性'的概念发挥作用的地方。这不仅仅是监控输出;更是深入洞察这些复杂系统内部运作的关键。
编者注: 随着行业对营销和推广效果的重视,数据的作用越来越大。而营销渠道的多样化,也导致数据来源的数量和数据本身的体量都越来越大。如何挖掘,分析和展现各种数据就成为所有公司的一个关注点。众多商业智能解
将数据存储在数据库中是当今企业的基础。客户信息,订单历史记录,产品定价,物联网传感器数据等,都以备将来使用。但是,仅存储数据不足以形成市场竞争优势,我们也必须能够分析数据。分析数据有很多选择,可以通过各种方式实现。如果您有需要在MongoDB中进行可视化分析的数据,MongoDB图表是一个很棒的选项。
在日常 Grafana 使用中需要针对不同用户开放不同的 dashboard 权限,根据不同角色进行权限管理。Grafana 角色大致分为以下三类:
在互联网上搜索了一种通过circleCI将我的应用程序部署到Elastic beanstalk的直接方法之后,我想我可以帮助其他试图通过这篇文章做同样的事情的人。在github上签出ryansimms,因为这种方法是基于他在CircleCI 2.0上的方法,这是我让它工作的起点。
React Web应用程序开发管理后台可能非常耗时,这和设计所有前端页面一样重要。
https://grafana.com/grafana/plugins/alexanderzobnin-zabbix-app/
数据可视化:Data Visualization,即与视觉传达, 定义:为了清晰有效地传递信息,数据可视化使用统计图形、图表、信息图表和其他工具。可以使用点、线或条对数字数据进行编码,以便在视觉上传达定量信息。
业务分析涉及使用数据做出关键的战略级决策。问题是如何以能够帮助领导团队或决策者迅速达成共识的方式来表示这些数据?这是作为分析师的技能,并且仪表板专家将脱颖而出。
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比,并用它来讲故事,以此来帮助用户做出决策。
在智能工厂的建设过程中,为了让每条生产线的生产进度和状态更加清晰,经常需要将生产信息情况显示在电视看板上,称为智能工厂-车间数据可视化大屏方案。
Kibana 是用于在 Elasticsearch 中可视化数据的强大工具。 这是开始探索您的 Elasticsearch 数据的方法。Kibana 是一种开源分析和可视化工具,可通过基于浏览器的界面轻松搜索,可视化和探索大量数据。 除了 Elasticsearch,Logstash 和 Beats 之外,Kibana 是Elastic Stack(以前称为 ELK Stack)的核心部分。
在此博客中,我们将带您进行基于角色的数据冒险,并附带简短的演示,以向您展示A-Z数据工作人员的工作流程,该工作流程通过自助服务、无缝集成和云原生技术得到了加速和简化。您将学习CDP平台的所有内容,它们将共同加速您日常的数据工作人员任务。这个以演示为导向的博客旨在激发人们的好奇心和学习,并激发富有成果的互动对话-如果有任何特别的部分引起您的兴趣,我们欢迎您与我们联系。
Filter是Kibana中查询数据的强大方式,在这段视频中,您将了解不同的数据过滤方式
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