作者：腾讯云大数据ES团队 自治索引是腾讯云ES推出的一站式索引全托管解决方案，应用于日志分析、运维监控等时序数据场景，提供分片自动调优、查询裁剪、故障自动修复、索引生命周期管理等功能。可在降低运维与管理成本的同时，提高使用效率与读写性能。 背景概述 腾讯云ES团队从大量的运营实践中发现，索引的合理设置是业务高效稳定运行的基础，现实中索引管理不仅使用门槛高、运维投入高，更是很多线上问题的源头，目前ES 60%的运维管理操作、60%的基础线上问题都与此相关，是使用ES的关键痛点。 基于此背景，腾讯云ES推出
自从 NineData 企业级功能发布以来，深受开发者认可，而库级别的权限是近期被点名多次的功能，在上个月的发布终于上线，现在已经非常稳定，欢迎使用。
本期热点产品 弹性 MapReduce 本期腾讯云EMR于作业诊断能力重磅增强，通过控制台提供用户泛hadoop组件中应用层原生明细信息、作业及Hive查询的日志现场，简化了用户应用层异常排查的操作过程。同时推出配置对比、扩容指定配置组、标签分账、磁盘检查更新等功能，优化了集群运维管理体验，并显著提升资源管理的便捷性。 Elasticsearch Service 本期腾讯云ES重磅推出了自治索引，通过实时跟踪业务压力变化，能够动态、稳定的调整分片数与滚动周期，实现一站式索引全托管！同时，也推出了索引管理可视
再来了解一下ES Serverless的概念，其实ES Serverless是一种基于云计算的无服务器搜索引擎，它结合了Elasticsearch（ES）和无服务器架构的优势，为使用者提供了一种简单、弹性、低成本的搜索解决方案。另外，ES Serverless无需自行管理和维护基础设施，使用者只需专注于数据索引和查询方面，无需担心服务器部署和扩展等问题，可以说给使用者节省了大量的精力和物力。
在做一些技术规划的时候，会发现有一些事情需要前置，比如说MySQL里面的工具，如果等到实际碰到了各色的问题再来统一，就比较难了。有沟通成本，人力成本，技术沉淀和持续交付等等的成本，这些最好提前和团队有一个基本的沟通，达成一个共识。内部统一了以后，和开发同学规范统一就有了一个基线。 大体来说，我考虑了以下几个方面，内容适当做了删减。 运维管理工具 数据备份恢复工具 数据库优化工具 客户端工具 性能测试工具 数据库版本管理工具 数据库审计工具 我来逐个说一下，有更好的工具也欢迎各位拍砖。 运维管
近日， Tapdata 实时数据平台（Tapdata Live Data Platform, Tapdata LDP）与优炫数据库管理系统（优炫数据库，UXDB）完成产品兼容互认证。经深圳钛铂数据有限公司和北京优炫软件股份有限公司协同严格测试，结果证实 Tapdata 实时数据平台与优炫数据库管理系统 V2.1 完全兼容，运行稳定，可为各类信息化应用提供保障。这表明 Tapdata 已进一步覆盖金融、能源、医疗、教育等主流行业生态场景，实现更广泛的数据源连接与打通。
问题解决(problem solving)是由一定的情景引起的，按照一定的目标，应用各种认知活动、技能等，经过一系列的思维操作，使问题得以解决的过程。在《漫谈软件系统测试——通信节点识别》一文中，我们通过识别通信节点发现问题，在《漫谈软件系统测试——缺陷分析》一文中，我们类比软件系统开发过程和考试过程分析问题，本文想分享的是整个软件系统测试过程中看到的一些解决问题的思路。
一、日志采集系统 记录用户行为（搜索、悬停、点击事件、按钮、输入，请求异常采集等） PC端、App端（Ios，安卓），前端收集埋点数据
本文将重点探讨Docker容器中的数据管理策略，包括卷、挂载和数据持久化。通过深入分析这些数据管理策略在Docker社区和市场中的应用，以及在不同领域和技术领域中的具体应用案例，我们可以更好地理解如何有效地管理Docker容器中的数据，并确保数据的安全和持久性。
无论是开发、还是运维，选择一个好的工具，不仅能用的舒服，还能在很大程度上提高我们的工作生产效率。对于数据库的管理工具，在这之前我们也介绍过很多：介绍一款免费好用的可视化数据库管理工具
eXtremeDB实时数据库是美国McObject公司于上世纪九十年代末推出的全世界第一款全内存式实时数据库，特别为高性能、低开销、稳定可靠的极速实时数据管理而设计。
服务是指一个或一组软件功能（例如特定信息的检索或一组操作的执行），其目的是不同的客户端可以为不同的目的重用（例如通过跨进程的网络调用）。Nacos 支持主流的服务生态，如 Kubernetes Service、gRPC|Dubbo RPC Service 或者 Spring Cloud RESTful Service。
实施自动化测试之前，我们总会调研哪些工具易用，免费，容易和其他工具或者框架集成。做 Web 自动化测试我们经常选择Selenium，因为它开源免费，支持不同的开发语言，还有录制功能，从一定程度上减少了测试人员开发脚本的成本；做App自动化测试我们通常选择 Appium，它也是开源免费，同时支持 Android 和 IOS 两大操作系统，支持不同的语言开发脚本，同时能测试原生和混合应用。但这两种工具需要结合其他的测试框架来管理我们的测试案例，比如Jnuit、unittes、NUnit 等，这就要求测试人员有较高的编码技能。
数据万象推出的智能检索 MetaInsight 服务将多模态检索与元数据管理方式相结合，自动为云上的文档、图片、音视频等非结构化数据提供智能数据处理、分析、检索全流程服务，支持语义检索、标签检索、元数据管理，更多维度解析数据，可灵活适配媒资管理、智能网盘、社交应用、图库图床等场景，提升用户查找、使用、管理内容的能力。
Snowflake 是在 Cloud 之上开发的基于云的数据仓库平台，截至目前，亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等流行的云提供商都在支持 Snowflake。
该文章介绍了一种用于增强数据治理和法规遵从的容器技术，通过使用SQL Server容器和数据库克隆，实现快速交付多TB数据环境，同时支持审计和合规性需求。该技术将数据库克隆与Windocks容器化平台相结合，利用Docker和Kubernetes进行部署和管理。
作者：腾讯云 ES 团队 背景概述 当您有日志、监控等持续产生的时序数据存储需求时，通常通过滚动Elasticsearch索引的方式完成，该方式虽然能帮忙您完成基本的数据管理功能，但是仍然需要结合索引模版、索引生命周期管理、索引别名等实现较完整的索引管理，有一定的使用门槛。另外也有一定的索引维护成本，例如需准确的进行索引分片数预估，避免索引分片数不足影响写入可用性、不合理的索引分片数设置导致分片数过多影响集群稳定性，以及索引所在节点故障阻塞写入时需要介入滚动新的索引等问题。 为了解决这些问题，腾讯云Ela
T客汇官网：tikehui 撰文 | Felix 如果现在广告内容属实，那么我们身边的一切都会完全智能化。正如IBM Watson所期望的：AI将会比我们自己更加了解我们，往往可以在我们思考前就做出决定。 但是马克吐温说过：“现代智能科技的谣言总是被过于夸大了”。 而对于BI，我们不必过于担心，至少目前BI 还不能代替我们的工作让我们失业。那么，BI会何去何从呢？下面我们来看一些专家的预测。 自主服务 丑话先说前面，自主服务型的BI可并没有多么神奇，它只是一种刚刚被提起的趋势。 SAS 产品营销总经理Ta
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智慧交通中的5G智慧灯杆，除对智能照明的远程集中控制与管理外，更是集交通指示牌、车速监测违章抓拍、车流量监测、路况监测、充电桩、环境监测的多功能合杆。智慧交通运用5G智慧合杆实现道路环境全方位感知监测、道路安防能力提升、路况实时掌握、交通违规智能管理，以及充电桩、wifi、信息发布等多元化服务。
11月1日，NineData 多云数据管理平台正式上线，构建全球领先的多云数据管理平台。NineData提供数据备份、复制、对比和企业级SQL开发服务，让您的数据管理更安全更高效。本次发布会演示了如何通过NineData的数据管理平台，实现1分钟配置企业级数据备份。
这篇文章目的是强调，只有当我们付出足够的努力来处理我们将要面对的组织和分布式计算问题时，才能获得微服务并从中受益。在后面的段落中，您将发现我们从真正的微服务中得到了什么，以及它们从我们这里得到了什么。
近几年来数据的量级在疯狂的增长，由此带来了系列的问题。作为对人工智能团队的数据支撑，我们听到的最多的质疑是 “正确的数据集”，他们需要正确的数据用于他们的分析。我们开始意识到，虽然我们构建了高度可扩展的数据存储，实时计算等等能力，但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进行分析。
HDFS作为分布式文件系统的代表性产品，在大数据学习当中的重要性是不言而喻的，基于Hadoop基础架构，HDFS更是得到了广泛的认可，在大规模离线数据处理上，提供稳固的底层支持。今天的大数据开发技术分享，我们就主要来讲讲HDFS Namenode元数据管理。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
（1）什么是数据库： 硬盘—管理软件 数据库（DataBase、DB）是一个长期存储在计算机内、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。他简而言之就是一个存储数据的仓库。为了方便数据的存储和管理，他将数据按照特定的规律存储在硬盘上，通过数据库管理系统，可以有效的组织和管理存储再数据库中的数据。 我们也可以说数据库是由一批数据库的有序集合，这些数据被存放在结构化的数据表里。数据表之间相互关联、反映了客观事物间的本质联系。数据库系统提供对数据的安全控制和完整性控制。 2.数据库系统： 数据库系统由3部分组成： （1）数据库：用于存储数据的地方 （2）数据库管理系统：用于管理数据的软件 （3）数据库应用程序：为了提高数据库系统的处理能力所使用的管理数据的软件补充；
2023年8月1号，腾讯云大数据 ES Serverless服务重磅发布，拥有自动弹性、完全免运维、极致成本、Elastic Stack生态兼容、灵活易用、稳定可靠等优势特性，提供开箱即用的云端Elasticsearch体验，助力企业高效上云！
《业务架构·应用架构·数据架构实战》读书笔记 什么是数据架构？ 数据架构是通过对齐企业战略得到的数据资产管理蓝图。 具体而言，该蓝图用于指导如何分析数据需求、如何做好响应设计。 数据架构描述企业的： 主要数据类型及其来源； 逻辑数据资产； 物理数据资产； 数据管理资源； 上述所有内容的结构和交互； 数据架构的五大设计内容： 数据类型及其来源 - 例如一个电商企业需要操作日志、生产库、BI 库，这三类数据； 数据模型 - 例如日志模型、进销存模型、BI 星型模型，以及跨业务的主数据模型； 数据存储 - 例如日
企业硬件设备较多，不利于快速发现设备故障及能源消耗异常。依托于hadoop、hbase搭建大数据分析平台，采用Springboot开发框架搭建一套完善的企业能源监控检测数据分析可视化平台。本次毕设程序基于前后端分离开发模式，搭建企业设备监控，数据管理汇总，大屏分析可视化于一体的企业能源检测系统，实现设备异常状态的及时发现预警，减少故障反应时间。
即数据本身的管理，对于数据本身，基于数据仓库，我们做了数据的分层、数据域的划分、基于维度建模的架构、命名规范、对需要共享的数据建立统一视图和集中管理等，这些都是属于这个主数据管理的范围。
作为云原生技术的爱好者，笔者活跃在各种开发者社群，这不，又让我发现了一个宝藏：腾讯云Elasticsearch Serverless服务，具备自动弹性、免运维的特性，丰富的产品能力，能分钟级实现容器服务的日志采集与可观测分析。当然，秉持着“不吃独食”的开源心态，为了让大家也能免费体验到这款开箱即用的产品，笔者连着请小编吃了一周的宵夜，最终领取到了免费体验卷➕资源包特惠1元购➕开发者课程(也有免费代金券，爱了！)等满满福利，具体领取方式可见文末相关链接。
大家好，我是鱼皮，近几年腾讯云开发技术持续发力，更新升级速度非常迅猛，功能也是越来越强大易用，公司最近也搞了场云开发应用竞赛，见证云开发的破茧化蝶。
两地三中心 随着IT应用的快速发展，金融，银行，政府等越来越多的用户要求核心业务7*24不断网，不断电持续运行，进而出现了两地三中心的方案，是一些大型企业因为大自然的灾害而在同城选择两个机房异地选择一个机房而组成的称两地三中心，这样的方案具备高可用和灾难备份能力。 同城双机房指的是在同一个城市或相邻的城市建立两个相同的系统，双中心具备等同的业务处理能力并通过高速链路实时数据同步，日常情况下可同时分担业务及管理系统的运行，并可切换运行，当意外的情况下基本在保证不丢失数据的情况下可进行灾备应急切换，保证业务的连续性， 异地灾备是考虑因为特殊的自然现象而在外地做的备份，实现双机房的数据备份，当同城机房因为自然灾害等出现意外情况，异地灾备的备份数据可以进行恢复，以保证数据的完整性。 目前针对两地三中心的需求方案，UCACHE灾备云利用自身的华北IDC数据中心优势以及配套的软硬件帮企业实现了低成本，灵活的方案优势，减少了企业前期的大量投资以及后期的维护成本费用。
近日，《企业服务大会|中国的企业服务为什么没有独角兽？》在上海召开。易观副总裁受邀出席并发表了《洞察：中国大数据生态图谱2016》的主题演讲。
本文为第一课（开篇）。在后续我也将按照自己积累的经验和学习群大家的讨论内容对后续的内容进行不断的整理。也感谢所有学习群群友的帮助，路漫漫，在数据治理的道路上让我们一起并肩前行。
一、前言 在互联网时代，业务规模常常出现爆发式的增长。快速的实例交付，数据库优化以及备份管理等任务都对DBA产生了更高的要求，单纯的凭借记忆力去管理那几十套DB已经不再适用。那么如何去批量管理这些实例的备份、元数据、定时脚本和快速实例交付就成了急需解决的的问题。 二、数据库的标准化 在实现MySQL的自动化运维的过程中，最痛苦的无非是目录的不统一，配置文件的混乱以及DB主机的不标准，而这些不标准的环境会让自动化运维的路途荆棘重重。所以首先我们将相应的DB主机以及目录做了标准化，将以前不符合的标准的主机和实例
营销技术、新工具和流程的不断演变，营销自动化的兴起，已迫使许多商家学习智能化数据管理。了解数据管理的细微差别，不但有利于改善发件人信誉风险、低响应率及收入不足等问题，同时也是成销售培育的关键。 在你的工作过程中，你是不是同样充满了这样的疑惑，如我公司的数据管理到底处于什么阶段？我们属于那种数据管理类型？我目前的数据管理方法是否到位，且正确有效？下面一个小的测试帮助大家了解了解自身企业的数据管理情况，想知道答案，那么赶快开始测试吧！ 1.典型的用户数据库在数据量上可能每年都
我们云原生实验室在这段时间一直从事联邦学习的项目研发，联邦学习解决的是机器学习中企业数据联合使用的问题，因此我们也很关注各类数据管理框架和技术。近期读了一本关于数据管理的书：《华为数据之道》，对企业管理和使用数据做了系统的总结，其中有不少的原理值得借鉴。在征得出版社许可后，摘录部分章节分享给大家，感兴趣的读者可以点击图片购买图书作参考。 最近的畅销书《华为数据之道》对华为的数字化转型方法和经验进行了系统性地披露。企业的数字化转型，数据治理是关键，数据的分类管理又是数据治理的核心，本文将通过《华为数据之道》
go-admin基于Gin + Vue + Element UI的前后端分离权限管理系统,系统初始化极度简单，只需要配置文件中，修改数据库连接，系统支持多指令操作，迁移指令可以让初始化数据库信息变得更简单，服务指令可以很简单的启动api服务。
2.后端 后端（也称为服务器端）是指Web应用程序的非用户界面部分。 后端开发涉及使用不同的编程语言（例如Python、Java、Ruby、PHP等）来构建Web应用程序的业务逻辑和数据管理部分。
3月29日，“基于腾讯云ES实现海量云原生分布式全链路可观测性项目”(下称“腾讯云ES方案”)荣获中国信通院“2022算力云服务领航者计划优秀案例”奖项。本次获奖的腾讯云ES方案,进一步展现了腾讯云在算力云服务领域的产品与服务实力。
本文是学习数据安全态势感知运营中心建设桔皮书. 下载地址 http://github5.com/view/471而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
作者：拉金德拉·阿卡拉卡（Rajendra Akerkar）、普里蒂·斯里尼瓦斯·萨加（Priti Srinivas Sajja）
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
导读：在数据科学活动的不同阶段，有很多可用的支持工具和技术。本文介绍各种活动阶段使用的工具和技术，如数据获取、数据清洗、数据管理、建模、模拟和数据可视化。
本文是WOT2016互联网运维与开发者大会的现场干货， 新一届主题为WOT2016企业安全技术峰会将在2016年6月24日-25日于北京珠三角JW万豪酒店隆重召开！ 卢学裕的演讲分为小米数据工场的技
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