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Broad GDAC:TCGA数据分析中心

每个柱子代表了该疾病不同组学的数据,点击柱子可以下载对应的数据。左侧是详细的分析结果 1. Clustering CNMF 提供了基于甲基化数据的聚类,以及甲基化与临床数据,mRNA表达谱数据的相关性分析。 ,临床数据的相关性分析,以及miRNA与mRNA相互作用网络等分析。 提供了基于蛋白质芯片数据的聚类,以及蛋白表达谱与临床数据的相关性分析。 通过Broad GDAC, 不仅可以下载TCGA的数据,还可以进行数据挖掘,其提供的分析内容和方法都值得借鉴。

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张涵诚:海关数据平台与应用的场景思考

2、结合“三互”大通关和“单一窗口”建设,按照国家“互联网+政务服务”技术体系建设标准,预留各类外部数据接口,推进技术融合、业务融合、数据融合,对接中央政府网站总门户和各地各部门平台,服务全国一体化的国家大数据中心建设 从规划不难看出,海关数据的建设,第一要明确班子;第二要推进大数据行动纲要里面提到的三融合,并提供海关数据开放平台对接到个地方政府总站;第三在报关单,舱单等数据上要广泛书记情报,为风险分析提供数据池,实现智能感知 而关于海关管理的大数据分析 业务类应用主要场景有以下两类: 第一类:对内数据管理、数据决策的应用: 1、海关业务数据化后,提高了海关的综合管理能力,对于中国海关核心职能:监管、征税、查私和编制海关统计都将起到至关重要的作用 可以看出海关数据的宏观和微观的数据分析利国利企。 看似简单的流程化作业,依赖的是作为“超级大脑”的大数据分析系统,“在几次扫码中,系统能对海量的跨境商品数据进行分析,根据参数设置对跨境商品的风险因素进行筛查,并通过云端服务器整合各个现场的海关监管数据

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    案例 | 客服中心优化案例数据分析

    为了便于理解,第一阶段我设置得比较简单,目的就是吸引大家持续跟进,能够逻辑清晰地理解客服中心的工作流程。 然而,这只是把客服中心的真实工作简化后的结果。 商业案例(中级) 假设你为一个中型的电子商务企业设立一个客服中心。为了满足要求,你需要知道客服人员的总人数。这个项目会被外包给一个客服中心,它需要24小时在线服务, 而且每名客服的效率是相同的。 假设每个呼叫者效率相同,并以和数据中一致的时间接听电话。5. 同时,你要假设呼叫人员没有休息时间,每个呼叫人员24小时在线。注意该数据仅为一天的数据(1440分钟)。 开始找解决方案 探索数据 同往常一样,我想说,在最开始探索和分析数据的分布很重要,呼叫时长分布数据如下: ? 经观察可发现,很多电话时长在3至7分钟,5分钟居多。我们来观察下一个变量。 在以后的案例分析中,我们将会放宽这些假设条件,使模拟情况更加接近现实。

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    Google对数据中心成本模型的分析——上

    大约可以通过下面这个等式表达: 数据中心TCO = 数据中心折旧 + 数据中心运营成本 + 服务器折旧 + 服务器运营成本 本文简化了TCO模型只关注的主要层面,但会保证数据中心成本的主要部分的精确性 很多时候成本模型和现实案例成本有差异,主要因为所提供的数据中心建设成本不够精确,图1是目前北美地区不同类型数据中心的每瓦(关键IT负荷)建设投资造价数据。 中小型数据中心的建设成本大约为12-25美金/瓦, Dupont Fabros等数字地产公司的数据中心建设成本约为9-13美金/瓦, 而大型互联网公司如微软和facebook数据中心的建设成本约为8-10 图1展示了部分典型数据中心的每瓦建设成本,根据经验,通常大型数据中心的每瓦造价在9-13美金,而小型数据中心的每瓦造价会更高。当然图1中提到的数值也不适合直接比较,因为项目范围并不一样。 为了更简单地分析,我们将运行成本拆分成两大块,一块是安保和维护等每瓦每个月的日常开销,另一块是每瓦每个月的电费。在美国,对于几个兆瓦规模的数据中心的每瓦每个月典型运营成本为2-8美分(不包含电费)。

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    积水成渊——数据中心用水效率分析

    引言 现在人们一提起数据中心,首先想到的关键词是PUE(数据中心电力使用效率的衡量指标),由此可见人们对数据中心电力资源的重视程度。而另外一种资源——水,却往往被人们所忽视。 同样,对于数据中心来说,水好比人的血液。水出了问题的数据中心是无法正常运营的。那么,在数据中心有哪些地方会用到水呢?接下来我们以腾讯某数据中心为例做详细说明。 腾讯某数据中心用水项分析 腾讯某数据中心的制冷系统是国内少有的大型水冷系统,冷却水侧配有开式冷却塔和冷却水加药装置;末端是冷冻水型精密空调、AHU和高压微雾加湿设备;配电侧还有大型柴油发电机组。 腾讯某数据中心用水项比例分析 腾讯某数据中心用水情况,我们选取了夏季和冬季各一周的时间,分析各用水数据及所占比例,如下图所示: ? 与数据中心IT设备全年消耗电量的比值,单位为L/kwh,以此作为衡量数据中心水使用效率的指标。

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    数据中心」Cisco数据中心Spine and Leaf架构:数据中心演进

    系列:Cisco数据中心Spine and Leaf架构:设计概述白皮书 数据中心是现代软件技术的基础,在企业拓展能力方面起着至关重要的作用。 传统的数据中心使用三层体系结构,服务器根据位置划分为pod,如图1所示。 ? 图1. 传统的三层数据中心设计 该架构由核心路由器、聚合路由器(有时称为分发路由器)和访问交换机组成。 vPC技术在一个相对较小的数据中心环境中工作得很好,在这个环境中,大多数流量由客户端和服务器之间的南北向通信组成。 ? 图2. 基于vPC的数据中心设计 自2003年以来,随着虚拟技术的引入,在三层数据中心设计中,在第2层的pod中隔离的计算、网络和存储资源可以被汇集起来。 扩展三层域的数据中心设计 随着第2层分段在所有pod中扩展,数据中心管理员可以创建一个中心的、更灵活的资源池,可以根据需要重新分配。

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    Google对数据中心成本模型的分析——下

    (接上文《Google对数据中心成本模型的分析——上》) 三、案例分析 虽然变量繁多,但通过观察不同行业的小部分数据中心案例,仍有助于我们理解这些成本因素的影响大小。 四、实际数据中心成本分析 实际上,现实世界里的数据中心成本会都比前面模型中的成本更高,因为前面模型中的数据中心负荷都跑到了100%设计功率,服务器的CPU利用率也非常高,但实际情况是现实生活中这些条件很难同时发生 五、部分负载数据中心的成本模型 对于部分负载数据中心的TCO 建模,我们通过空置率来调整数据中心成本模型中各子项 的占比。 因此前面我们只分析了硬件层面基础设施的利用率,但需要时刻注意,软件性能以及服务器利用率也同样非常关键。 空置率高或者负载率不高的数据中心,其数据中心相关OPEX 运行成本也会增加很多,因此提高数据中心的使用效率,如通过扩容挖潜或峰值限功率封顶等技术,可以大大节省数据中心的实际运行成本。

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    边缘数据中心需求和核心技术分析

    边缘计算依赖边缘数据中心来完成。边缘数据中心和传统的云数据中心是相辅相成的关系。 2 需求分析 2.1 5G的需求 20世纪末至21世纪初,随着固网带宽的提升和技术的发展,各类门户网站、微博开始兴起,数据量逐渐增大;随着3G、 4G的使用,微信等社交APP、抖音快手等短视频APP 2.2 IoT的需求 IoT产业界仍在争论数据分析处理最好在哪里进行:边缘、设备本身、本地网关或集中式云。一些没有严格延迟需求的IoT场景可能会被聚合到云端。 3 核心技术分析 3.1 边缘硬件 边缘硬件主要指边缘通用服务器、网络设备、制冷等一系列基础设施。 ——本文节选自《边缘数据中心的需求分析和核心技术研究》并有更新,原文收录于《2019全国边缘计算学术研讨会论文集》。

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    【用户】以用户为中心的网站数据分析

    以用户为中心的网站数据分析(User Centered Analysis)并不是一个全新的概念,国外很早就有以用户为中心的设计(User Centered Design)概念。 而以用户为中心的网站数据分析我想也应该是与UCD一脉相承的。这两个概念都是以提高用户的使用体验,进而推动网站业务为目标。 通过分析来自网站及竞争对手的定性与定量数据,驱动用户及潜在用户在线体验的持续提升,并最终转化为你期望的结果。 (线上及线下) ——Avinash 网站分析定义解析 在Avinash的定义中,有三个关键词,分别是数据,体验和结果。通过对整个网站分析定义的梳理我们可以整理为下面的架构和流程。 在网站分析定义架构的第一层中,Avinash强调网站分析的过程是通过数据来驱动用户体验的提升,并最终转化为结果的一个过程。数据并不直接驱动或影响结果。而是用来对用户体验进行度量和提升。

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    数据中心并联冷机负载不均案例分析

    制冷冷机为数据中心提供冷量,是保证数据中心安全有效运行的核心,但是在实际冷机运行过程中,常常会出现并联引起负载不均衡的问题,如果处理不当,可能引起冷机停机,数据中心供冷中断,威胁数据中心的安全运行。 一、某数据中心冷机负载率不均案例回顾某数据中心某时机负荷偏大问题的发现及解决回顾:第一周某数据中心3、4号冷机并联运行期间,4号冷机的负载率比3号冷机高20%以上,且为持续现象。 在数据中心运维过程中,为了保障数据中心安全有效不间断运行,冷机的配置至少为N+1,但是实际上往往由于数据中心服务器是由少到多,不断增加上架率,在这个过程中可能只需要部分冷机就能满足整个数据中心的需求。 假设某数据中心常备4台冷机(1号冷机、2号冷机、3号冷机、4号冷机),开启2台冷机就能保障数据中心安全运行,单周开启1号冷机和2号冷机,双周开启3号冷机、4号冷机,每周切换一次保障4台冷机均衡运行。? 3 公式符号含义 三、并联冷机负载严重不均衡现象原因分析 在实际的运维过程中多台冷机负载率相差20%以上,我们就要足够重视,对整个并联冷机系统进行巡查,找到负载不均衡原因,排除安全隐患。

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    数据中心内负载均衡-ECMP的使用分析

    数据中心的网络拓扑通常采用CLOS结构,主机之间常存在多条路径。数据中心为满足吞吐量敏感型流量的需求会提供大量的带宽资源。 那么利用数据中心这种网络拓扑已知,路径资源、带宽资源丰富的特性,可以更好的实现负载均衡,将数据流分布到不同路径上进行数据传输,避免拥塞,提高数据中心内的资源利用率。 ? 可同时利用这些路径转发数据,增加带宽。ECMP算法被多种路由协议支持,例如:OSPF、ISIS、EIGRP、BGP等。在数据中心架构VL2中也提到使用ECMP作为负载均衡算法。 当开启ECMP功能时,便可同时利用两条路径,进行基于流的负载均衡,例如主机A到Server的数据流选择橘色路径,主机B到Server的数据流选择蓝色路径。 以上,为使用ECMP算法进行负载均衡的分析,在数据中心这种突发性流量多,大象流与老鼠流并存的环境中,需要慎重考虑选择的负载均衡策略,ECMP简单易部署但也存在较多问题需要注意。

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    用BEACON海关数据网评估老客户的返单概率

    为企业提供数据信息类服务至今,我在这个行业已经呆了14年之久。从入行时的电话、网络营销到现在的行销,我一直觉得想做好这个行业,就必须要沉到自己服务的企业所在的行业里。 正时因为意识到这点,所以当我回到华中市场做服务时,我最先做的事情不是去按出口企业名单跑客户,而是花了好几个星期以湖北武汉为中心去找到各地级城市当前有的生产集群,然后通过全球贸易统计数据查看各集群生产的产品在全球贸易中的体量 正是因为这点,大2020年3月至5月,因为疫情大封城不能跑数据业务期间,我运用已经跑过的540家防护用品生产商和贸易公司的信息,结合贸易数据中找到因市场需求才进入市场的买家,出口了约1000万片口罩和小规模的防护服 (2)成立自己的外贸部,通过市场分析和你自己的产能,定位出目标市场后在关注市场中找目标客户群体定向开发。 所以在第一步,我们把XX公司已有客户进行了对比分析。 一、从2015年1月至2017年12月31日截止,它们一共有客户7个: ?

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    注册中心技术选型分析

    本文是对微服务中,注册中心的技术选型的一些思考和分析,部分技术比如etcd,本人没有在生产环境使用过,所以部分结论的得出,是在阅读了大量的资料后得出的结论。 2.数据同步 各服务之间数据同步是异步的,定时的,这会导致节点间一定时间内,数据不一致;并且,在数据复制的过程中,如果持有新实例注册信息的注册中心自身挂掉了,这个实例就无法得到注册; 3.自我保护机制 2.zookeeper 1.重 java开发,引入依赖多,对于服务器而言太重,部署复杂,不支持多数据中心。对服务侵入大。 3.etcd 未使用过,资料了解,其本质上是一个比zk轻量的分布式键值对存储系统,但是需要搭配其他小工具才能较好较易用的实现注册中心功能。 但是,为了实现A功能,又额外引入了B和C工具,不是一个优雅的实现方案,而且不支持多数据中心,无web管理页面。 4.consul 1.数据一致性 raft算法,实现思路从源头上避免了数据不一致性。

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    Nacos 配置中心源码分析

    本文主要和大家一起以源码的角度来分析 Nacos 配置中心的配置信息获取,以及配置信息动态同步的过程和原理。 spring-boot-2.3.5.RELEASE spring-cloud-Hoxton.SR8 spring-cloiud-alibab-2.2.5.RELEASE 如果我们需要使用 Nacos 作为配置中心

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    入门数据分析师,从了解元数据中心开始

    所以它也是数据分析师的常用系统,做任何数据分析前,都需要对手上有什么数据,怎么利用他们了如指掌,元数据中心就在这个过程中承担着极其重要的作用。因此,作为大数据分析师,必须要了解元数据中心。 本文的侧重点是向你讲解元数据中心的作用和设计思路,一方面讲解它存有什么样的信息,能用来做什么,怎么借助元数据中心完成分析任务;另一方面,会简单介绍下元数据中心的各个组成部分,理解它是如何发挥作用的。 (2)提供了字段值的有效范围,可以在上线前由测试人员进行验证,避免 bug 数据的混入 (3)包含各种主题和数据的含义,方便数据分析人员理解数据,根据自己的业务分析需求获取对应的数据 (4)定义数据仓库的模型数据 ,提供给建模工具进行主题建模 (5)提供有效的数据血缘关系,方便在出现数据问题时,进行追踪溯源,帮助定位并解决问题 (6)记录数据定义的变迁历史,方便后续进行跨度比较大的分析,同时也有助于在分析时确定数据的有效可用范围 数据分析人员在进行具体分析任务时,会根据这部分的信息,来决定使用什么数据和如何使用数据

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    万达购物中心数据分析策略

    2015年计划开业26个,2016年初步是31个项目,今年、明年、后年将会翻一番,超过160个购物中心。 购物中心经营需要怎样的大数据思维? 有两个方面可以利用到大数据,一方面是全数据,在购物中心的运营过程中打破通过抽样来对未来的经营趋势进行分析的传统模式,而要考虑消费者整体和消费过程中所有数据,来分析运营趋势;第二是要在所有的趋势中找到相关联因素 将品牌精确分类,根据顾客年龄层、消费额及客流曲线进行品牌定位,为未来大数据分析提供依据和分类,将购物中心布局调整至最合理状态。 3.对城市的所有信息进行统计。 在对各个区域的数据分析之后,发现生活化的东西越来越符合消费者的消费趋势和消费习惯;个人护理、创意礼品和时尚表开始出现了坪效和销售额的双增长;前几年进入购物中心的数码店和眼镜店反而出现了这两个方面的负增长 万达集团的大数据管理体系的搭建也在摸索和研究阶段,当所有的数据具备大数据分析条件的时候,当我们有足够的数据量的时候,如果再开始筹建一个新的广场,就可以直接从数据库信息中提取最有效的信息,对购物中心做出合理的规划和业态组成

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    数据中心」Cisco数据中心架构:Spine and Leaf架构

    如果其中一个顶级交换机发生故障,它只会略微降低整个数据中心的性能。 如果发生链路的超额订阅(即,如果一次生成的流量超过了活动链路上可聚合的流量),则扩展容量的过程是简单的。 jiagoushi.pro/node/1032 讨论:请加入知识星球【首席架构师圈】或者加微信小号【intelligenttimes】 微信公众号 关注微信公众号【首席架构师智库】 微信小号 希望加入的群:架构,云计算,大数据数据科学,物联网,人工智能,安全,全栈开发,DevOps,数字化,产品转型。

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    SSC(共享服务中心数据管理与分析应用

    在企业的SSC 看来,这些经由不同系统产生的员工数据十分重要,通过一定程度的分析能够透过数据发现深层次的问题,乃至能够对未来员工行为做出预测。因此,SSC 当下十分关注对数据的治理和分 析工作。 这样一来,在需要查看和分析 HR相关数据时,便能直接从数据库中提取出所需数据,再不用逐个从不同系统的数据库中筛选和调取,大大提升对数据的利用效率。 ◈ 数据分析与呈现 确保了数据的规范与一致性,接下来便是对数据加以分析并直观 呈现给需要的同事。 1. 数据分析时, SSC 人员主要从以下几个方面分析背后意义: • 系统报表背后对应的现实情况变化,数据未能达到或超出预期背后的深层次原因:例如本年度人员招聘总量比预期减少,这一现象背后对应的员工主动离职情况 ,呈现出细节差距 (信息来源于 第五届中国人力资源共享服务中心调研报告)

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