企业和组织需要确保其网络和系统持续稳定运行，以防止潜在的威胁和故障。数据可视化在监控工具中发挥着关键作用，它使运维人员能够快速识别问题并采取必要的行动。本文将介绍如何编写内网监控工具的数据可视化代码，以帮助您更好地监控您的内部网络。
6月2日，今日，国家网络安全宣传周已经进入第二天，诸多企业或组织都在向公众展示自身网络安全的技术和解决方案，潜移默化的提升公众的网络安全意识。而在这眼花缭乱的展示和解决方案中，各家所展示出的数据可视化技术吸引了笔者的重点关注。 近两年来，随着网络安全威胁的不断变化和升级，网络安全防护手段也在进行着大的提升，基于大数据分析的安全防护手段成为目前整个行业变革的主要方向，而这其中数据可视化则是大数据安全不可或缺的关键，隐有成为行业标配的趋势。 大数据安全的广受追捧，使得数据可视化成为今年当之无愧的热点之一，从两个
下面要跟大家分享的是，我经手的一个真实数据可视化大屏项目改版，接下来会分享给大家一套全面的数据可视化技法，包括科学的运用图表、运用色彩、把控数据层级以及视觉层级，达到美学形式与功能需要齐头并进。
整个业界在前端框架不断迭代中，也寻找到了许多突破方向，例如跨平台中的RN、Flutter，服务端GraphQL、Serverless，前端和客户端的融合越来越紧密，前端在Node和Electron的加持下，也扩展了自己的版图到服务端和桌面。
大数据的概念在国内走了将近两年的历史，但更多的还是停留在概念层面，能够将大数据真正“落地”的企业并不多，一方面是自身没有足够的数据量，一方面是因为大数据技术方面的困境，当然，他们希望能够用大数据的概念
数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示，数据可视化技能在2018年中国最热门技能中排名第一。
在 Linux 系统中，监控进程的运行状态对于系统管理员和开发人员来说非常重要。通过监控进程，我们可以及时发现问题、优化性能和保证系统的稳定性。在本文中，我们将介绍如何使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Linux 进程，并展示如何配置和可视化进程相关的指标数据。
Elasticsearch（中文名：弹性搜索）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它构建在Apache Lucene搜索库之上。它由Elastic公司开发，并于2010年首次发布。Elasticsearch旨在处理大规模数据集并提供快速的搜索、分析和数据可视化功能。它被广泛应用于各种用途，如全文搜索、日志分析、业务指标分析、安全事件检测等。
最近在项目上常常听到这样的话：“我想要一个酷炫的数据大屏”，“设计一定要有科技感”，“这个可视化设计没有重点”……每当听到这些需求，作为设计师一般都是欲哭无泪的。到底什么叫酷炫有科技感？客户理解的数据大屏什么样？是数据还是可视化出了问题？？ 这篇文章将会结合最近在数据可视化项目上的一些经历，从设计的角度，聊一聊什么是数据可视化，为什么需要可视化设计，以及该从何处着手来设计一个数据可视化平台。 1. 什么是数据可视化设计？(WHAT) 在聊如何设计数据可视化平台前，想先聊一下我所理解的数据可视化。“数据可视化
数据可视化，是数据分析师日常工作中绕不开的内容之一。在工作中，如果只是以完成业务方的需求为目的，其价值会被大大缩水。本节，想和大家聊聊小火龙对于可视化的一些思考，希望你能够有所收获。
站长以前介绍过这个开源项目，最近又有人在问，索性挂在Dotnet9网站上，方便大家在线浏览，先声明，模板来自下面的仓库：
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“大面积、炫酷动效、丰富色彩”，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。
在互联网探索到Seeing Theory开始，感受到了数据可视化对于知识展示的魅力，它能够把令人眼花缭乱的数据以舒服的交互以及视觉效果呈现给学习者。
看着酷炫的可视化，有人会疑惑，是否有实实在在的用处。其实在商业、生产和运营场景中有大量类似的使用，如集团展览中心——用作政府和客户参观使用；城市交通管控中心——交通警务运营监控；证券交易大厅——实时股票交易情况；老板的办公室——BOSS驾驶舱。其中使用尤为较多的是动态数据地图，以及实时的数据大屏。
Elasticsearch（简称 ES）是一款基于Lucene的全文搜索引擎，它提供了一个分布式的、多租户的全文搜索引擎，可以处理海量数据的索引和查询。ES的应用范围非常广泛，包括企业搜索、网站搜索、日志分析、安全分析、业务分析等。由于ES的搜索性能、可扩展性和易用性等方面的优势，越来越多的开发者开始使用ES来构建复杂的应用程序。
本文系投稿作品 作者 | 陈屹 版权归作者所有，转载请联系作者 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 马云曾经说过『人类正从IT时代走向DT时代』。正如他说言，今天几乎所有的互联网公司背后都有一支规模庞大的数据团队和一整套数据解决方案作决策，这个时代已经不是只有硅谷巨头才玩数据的时代，是人人都在依赖着数据生存，可以说如今社会数据价值已经被推到前所未有的高度。 我作为一名前端工程师在阿里巴巴数据团队工作多年，深入了解数据生产加工链路与产品化。我们这群前端是与界面最
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
在大数据时代，离不开数据的处理和分析，这次来介绍一下数据可视化，在之后的文章中使用的工具都是Apache ECharts，它是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库。
数据猿导读 从数据交易、数据集成，到文本挖掘、算法模型、人工智能，再到数据可视化，每个细分领域都涌现出了一些专业的公司，大数据产业生态布局逐渐成熟。如同数字冰雹在数据可视化领域有着十年的技术累积一样，
大数据时代，日俱增的庞大数据总量离不开数据分析，数据可视化也逐渐成为数据分析的必备工具。
在大数据时代，我们经常听到“用数据说话”这句话。但是数据本身只是一个个冰冷的数字，很难直接告诉我们哪些数据是有价值的信息。只有通过适当的可视化工具来展示和表达数据，才能更直观地向用户传达数据的价值。
参考:小白必读！大屏数据可视化设计的原则和流程 数据可视化大屏设计步骤，有3步流程 大屏可视化设计尺寸高级指南
数据可视化：把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。
现在做数据分析基本上离不开数据可视化，在大量的数据中，有很大一部分数据都与地理信息相关，因此，在数据可视化中，可视化地图是非常重要的一部分。无论是新闻报道，还是商业分析报告，都能看到运用地图来分析展示相关数据。数据可视化地图可以最直观的表达出数据之间的空间关系，因此在很多数据分析场景中被广泛应用。
Navisworks是一款由Autodesk开发的三维协同和可视化软件，它可以帮助用户在建筑、工程和制造等领域中进行项目协调和监控。作为产品经理，我认为Navisworks具有以下四个优点：
这也从侧面说明了工具的易用性、成熟度、用户体验、性能都是ok的，实话实说，一般的工具达不到用让人惊艳的标准。
其实就是难者不会，会者不难 ，毕竟每个人要成为一个能做这些举手之劳分析的工程师，就需要至少一年的努力学习，为大家的学习和付出买单是理所当然的。
分享提要 在平时的工作中，Zabbix对于运维来说是一个非常重要的工具，在马哥的课程中也有相当的体现。Zabbix的图形界面已经相当漂亮了，今天Derek老师就会带领大家一起来定制属于自己的监控页面哦！ 大咖身份 Derek 国内某小型互联网运维工程师，51CTO推荐博客博主、5年linux一线经验，擅长shell脚本、python开发、自动化运维、web应用等，曾就
早就有人称赞过DT君的数据可视化是业界清流，也经常有想要入门的同学前来求教。那么，作为一名专业的可视化设计师，如何能够结合具体业务做出炫酷的可视化作品呢？
数据可视化是将信息转换为可视化上下文（例如地图或图形）的实践，以使人脑更容易理解数据并从中获取见解。数据可视化的主要目标是更容易识别大型数据集中的模式、趋势和异常值。该术语通常与其他术语互换使用，包括信息图形、信息可视化和统计图形。
“ 数据可视化是非常重要的一个技术,数据人员除了关注于数据本身与数据业务之外同样应该注重于关注数据的可视化场景与分析场景。Grafana能够连接多种数据源、ElasticSearch、MySQL、PoastgreSQL、InfluxDB、OpenTSDB、CloudWath、Zabbix等。基于插件的方式实现数据的可视化图表，饼图、折线图、柱状图等。”
大数据的出现使数据可视化可谓发挥到了极致。数据可视化主要是为了直观，实时地查看数据变化并做出第一反馈。正因为人们分析了大量数据，所以可视化的数据展示可以使用户很直接的了解并感受到大数据带来的震撼。
原文地址：https://www.cnblogs.com/ztfjs/p/bigdata.html
在信息时代，我们面临着海量的数据。然而，这些数据本身并没有意义。为了从数据中获得洞察力和价值，我们需要将其转化为可理解和有意义的形式。这就是数据可视化的重要性所在。本文将详细介绍数据可视化的概念、原则、工具以及它如何帮助我们理解和解释数据。
监控已经从简单的最佳实践转变为任何产品发布清单上的必需品。选择满足可观察性需求并确保您为客户提供服务的可靠性的工具至关重要。
在很大程度上，数据可视化的存在对于创建引人注目的叙述很重要。在她的同名书籍 Storytelling With Data 中，Cole NussbaumerKnaflic 采用了一种深入的，基于故事的数据可视化方法。 她使该网站的常规用户投入到每个月的可视化挑战中，并提供反馈与教程，以使她建立的社区一步步走向成熟。
您推荐哪种数据可视化工具？嗯，这是一个棘手的问题，因为有太多的数据可视化工具。以下图为例：
1.前端: 如html/css/js等前端语言构建web页面,也可以通过如vue等相关技术进行前端工程化来编写页面
首先要明确，php-monitor 包含两部分，数据收集和数据可视化。数据收集需要将 php-monitor 整合进项目中，数据可视化部分则单独部署。这两块的数据部分互通即可。
以下是一家B2C电子商务网站一周销售数据，该网站主要用户是办公室女性，销售额主要集中在5款产品上，如果你是分析师：
随着容器技术的快速发展，Kubernetes已成为容器编排的事实标准。然而，容器化环境中的监控仍然是一个关键挑战。在本文中，我们将探讨如何使用内网监控系统和Kubernetes无缝集成，以确保容器化应用的可靠性和性能。我们将通过举例演示如何实施监控解决方案，重点关注实际代码示例。
视觉是我们所有感官中最快的，比触觉、嗅觉都要快很多，每天至少有80%以上的信息从各种渠道被眼睛感知。
本文通过分析中国八大菜系菜谱数据，使用数据可视化的方式展示数据，并对数据进行挖掘和分析。通过BDP这个工具，实现了零代码的数据可视化图表，并针对数据中的菜品原料、口味、烹饪方式等特点，给出了相应的数据分析结论。
上周我们在介绍数据可视化基础的时候，提到了关于图形配色的问题。里面介绍了我们基于什么目的来选择什么样子的配色。比如，连续性的数据我们可以用顺序颜色标度；离散型数据可以用定性颜色标度。可是看完帖子之后，我发现，道理我都懂，但是我在选择选择的时候可能还是会选择很丑的颜色搭配方案。
Elastic Stack 数据平台由 Logstash、Beats、ElasticSearch 和 Kibana 四大核心产品组成，在数据摄取、存储计算分析及数据可视化方面有着无可比拟的优势。
物联网是增长最快的行业之一。我们周围都有连接设备 - 智能家居，汽车，可穿戴设备等。Gartner预测，95％的电子产品将包括物联网功能。在接近物联网项目时，我们必须面对几个挑战。
我们常常迷失在数据中，纷繁复杂的数据让我们无所适从。可视化作为解决这问题的有效手段，通过视觉的方式让数字易于理解。 数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式，数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。信息可视化，旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。 本文梳理了可视化相
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