大家好,我今天分享的主题是大数据治理。我们如何使用好大数据资产,才能够更好地发挥其中的价值? 主要大纲: 一、数字化时代大数据向服务化发展 二、数字化时代的大数据治理架构 三、大数据治理的12个技术原则 四、总结 一、数字化时代大数据向服务化发展 数字化时代,我们的数据来源比以前更广了。第一,之前传统企业政府的IT系统主要是面向内部使用,产生了一些信息,现在已经面向外部使用了;第二,更多行为信息、社交信息都会变成企业的数据;第三,我们有很多非结构化的数据,比如媒体、视频数据等;第四,还有物联网传感器方面的数
任何数据分析或者挖掘的项目都不会直接产生经济价值和意义,分析出的数据结果既不能给企业直接带来一个客户,也不能帮助企业卖出一件产品。数据分析的价值体现在于业务部门根据分析结果制定相关的经营策略并贯彻执行。
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1 云环境利用框架——CF CF 是一个云环境利用框架,主要用来方便红队人员在获得云服务的访问凭证的后续工作 https://github.com/teamssix/cf 2 AWS IAM权限提升 本文将介绍通过访问codestar:CreateProject和codestar:AssociateTeamMember权限,创建新的CodeStar项目并将自己关联为项目的所有者的技术 https://zone.huoxian.cn/d/1325-aws-iam 3 利用SSRF漏洞滥用AWS元数据服务 本文
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 预告:明日独家发布复旦大学数字与移动治理实验室主任 郑磊的《上海政务微信发展报告》全文+PPT,敬请关注 大数据运用已不再是一个时髦的词,而是真正渗透到人们的日常生活中。昨天,市政协召开重点督办大数据战略相关提案专题协商座谈会,四位政协委员关于大数据的提案得到答复,市经信委更透露,今年年底前,上海数据服务网可以公开的政府部门将从目前的8家“井喷”至39家,而公开的数据项目也多达190项,几乎涵盖了本市的所有部门。 政协委员:上海大数据管理存在“孤岛” 在一份名为《更好发挥
我们知道如要要从磁盘取数据,需要告诉控制器从哪取,取多长等信息,如果这步由应用来做,那实在太麻烦。所以操作系统提供了一个中间层,它管理本地的磁盘存储资源、提供文件到存储位置的映射,并抽象出一套文件访问接口供用户使用。对用户来说只需记住文件名和路径,其他的与磁盘块打交道的事就交给这个中间层来做,这个中间层即为文件系统。
简言之,Power BI 内网穿透精灵,帮助数据建模师在企业内为全部用户提供数据服务,而不需依赖任何 IT。
网站服务器是在网络应用过程中的非常重要的一个硬件设施。网站服务器它有非常多的应用场景,在提高访问速度的同时,也能够将各个站点的信息数据进行保存,这样在下次使用的时候也能够体现出网站服务器的优势。通过网站服务器,也能够使我们在访问许多网站的时候受到了限制大大减小,而也能够更多的为公司和企业提供网站服务。才有网站服务器同样能够保证安全性,避免被别人追查IP地址。那么,网站服务器的优点有那么多,如何做网站服务器呢?
有软件开始的那一天起,数据这个行业就存在了。比如说原来最早的时候,有非常多的数据报表数据可视化,然后到后来,有了商业智能,有了Data Warehouse(就是数据仓库),然后数据挖掘,并且在数据这个行业里面是有非常多的巨头的,比如teradata、cognos,biee、microstrategy等。
DaaS 数据即服务是一种服务模式,即将数据以服务的形式,向客户提供价值,参与到客户的业务中,它也是软件即服务的一种细分领域。同时DaaS 拥有云计算的通用特点,包括以租代买,按需付费、按用付费。
从2012年的“用户标签”到2014年的“用户画像”,从2015年的“大数据”到2017年的“人工智能”,大数据正在从神坛走向现实。“标签”到“画像”,代表着数据在数量和维度上,逐渐在丰富;“大数据”到“人工智能”,表明从原始数据到本体认知的过渡。无论是数据积累的量变到质变,还是数据到认知层面的过渡,大数据已经开始在一些特定领域和场景下为客户解决实际问题,创造价值。
目前全球专业做数据定制、数据处理、数据聚合、数据采集、数据转换的外包服务公司大概有100多家,国内的有大约10多家,国外的主要是以美国为主,大概占的比例比较大。所谓数据定制服务公司就是有属于自己的大型服务器,有独特的云计算能力,专业性强,计算速度快,并且提供高性能的数据处理平台。利用大数据工具,对数据进行采集、储存、分析、可视化等一系列的定制服务,通过帮助用户构建、开发、使用分析应用程序等运维工作平台。为一些依靠数据工具的企业获取准确有效的相关信息。
数用分离也是很多公司数据与技术应用模式,把各种业务子系统的数据抽出来,放到一个数据平台上,然后在平台上把它治理好,同时再把这个平台开放出来,给业务系统去使用。把数据作为一个独立的一个单元去处理,跟应用不要那么紧耦合,它可以更好的去复用或者更好的去在各个地方共享。
从2012年的“用户标签”到2014年的“用户画像”,从2015年的“大数据”到2017年的“人工智能”,大数据正在从神坛走向现实。“标签”到“画像”,代表着数据在数量和维度上,逐渐在丰富;“大数据”到“人工智能”,表明从原始数据到本体认知的过渡。无论是数据积累的量变到质变,还是数据到认知层面的过渡,大数据已经开始在一些特定领域和场景下为客户解决实际问题,创造价值。本期数据侠专栏,数据侠中关村老李将从产业链、市场、误区、挑战四个部分对大数据市场现状以及下一步的发展提出自己的观点与洞察。
分布式系统(尤其是分布式存储系统)需要解决的两个最主要的问题,即数据分片和数据冗余,下面这个图片形象生动的解释了其概念和区别: 其中数据即A、B属于数据分片,原始数据被拆分成两个正交子集分布在两个节点
分布式系统,尤其是分布式存储系统,需要解决的两个最主要的问题即数据分片和数据冗余,下图形象生动地解释了其概念和区别:
为什么我们要把SaaS产品按代划分呢?我们把SaaS接过ASP的接力棒后称为一代产品,当时的SaaS是互联网时代下的产品,以Salesforce为代表的厂商如雨后春笋般涌出,如国内的Xtools、八百
疫情让我们看到了物理世界业务的局限性,谁能够把数字化业务做的更好,谁能够做到无人值守,谁能够做到线上营销,那么谁就有更大的竞争力。
OcceanBase是淘宝开源的一个分布式关系数据库,以下是其官方地址:https://oceanbase.alipay.com/
上图展示了大部分用户使用Hudi的场景。通常用Flink或者Spark或者Hudi内置工具DeltaStreamer读取数据源,写入原始表。这些表可以被不同的查询引擎读取,做常规的数据湖分析,或者做批处理。同时用Hudi提供的库可以搭建增量ETL管道,写入衍生表中。Hudi促进形成了一套生态系统,包含众多管理数据的功能,可以有效地分离高度优化的数据层和其上面搭建的查询层。
<数据猿导读> 在UBDC全域大数据峰会上【友盟+】CEO朋新宇发表了“友盟+开启数据plus时代”的主题演讲。他认为:未来的数据一定是全域数据。一个大规模生产、分享和应用数据的时代已经开启,数据正在
运维的起始点是拿到开发的代码包开始,然后进行资源环境准备、环境搭建、应用发布,以及一些列的运维支撑保障工作;而从运维团队内部来看,大致从技术栈层面分为几类:
微服务架构有两个关键特征,其一是原单体应用必须拆分为纵向完全独立的微服务模块,其二是微服务模块间通过轻量的Http Rest接口进行交互。对于是否进行了容器化部署和资源管理,以及是否和DevOps集成只是一些增值的内容而不是必须项。
随着 Spring Boot 使用越来越广泛,Spring Boot 已经成为 Java 程序员面试的知识点,很多同学对 Spring Boot 理解不是那么深刻,经常就会被几个连环跑给干趴下了!
Ceph使用C++语言开发,Sage Weil(Ceph论文发表者)于2011年创立了以Inktank公司主导Ceph的开发和社区维护。2014年Redhat收购inktank公司,并发布Inktank Ceph企业版(ICE)软件,业务场景聚焦云、备份和归档,支持对象存储和块存储以及文件系统存储应用。出现Ceph开源社区版本和Redhat企业版。
达观数据CEO陈运文被特邀为拓扑秀第五期(拓扑社旗下的线上活动)采访嘉宾,以下正文为线上分享实录,由拓扑社编辑后报道。 【陈运文简介】陈运文,博士,达观数据CEO;中国知名大数据技术专家,国际计算机学会(ACM)会员,中国计算机学会(CCF)高级会员,复旦大学计算机博士和杰出毕业生;在国际顶级学术期刊和会议上发表多篇SCI论文,多次参加ACM国际数据挖掘竞赛并获得冠军荣誉;曾担任盛大文学首席数据官(CDO),腾讯文学高级总监、数据中心负责人,百度核心技术研发工程师,在大数据挖掘、用户个性化建模、文本信息处理
“该项目案例由航班管家提交申报,参与数据猿推出的《寻找新冠战“疫”,中国数据智能产业先锋力量》的公益主题策划活动。
上面是一些安全体系系统,如数据安全体系、应用安全体系、前端安全体系等。 中间是业务运营服务系统,如会员服务、商品服务、店铺服务、交易服务等。 还有共享业务,如分布式数据层、数据分析服务、配置服务、数据搜索服务等。 最下面呢,是中间件服务,如MQS即队列服务,OCS即缓存服务等。
有人问我,你是如何做到统一存储的?我微微一笑,大声告诉他:Ceph在手,天下我有。
大型网站架构是一个系列文档,欢迎大家关注。本次分享主题:电商网站架构案例。从电商网站的需求,到单机架构,逐步演变为常用的,可供参考的分布式架构的原型。除具备功能需求外,还具备一定的高性能,高可用,可伸缩,可扩展等非功能质量需求(架构目标)。
本文介绍了如何使用Pentaho Data Integration (Kettle) 和Pentaho Business Intelligence (Kibana)实现大数据的加载、转换、分析和可视化。首先介绍了如何使用Kettle从多个数据源加载数据,然后介绍了如何使用Kibana进行数据转换、分析和可视化。最后介绍了如何使用Kettle和Kibana进行大数据处理,包括数据转换、数据清洗、数据集成和数据可视化等。
私有化部署: 一般指的是把第三方应用部署到自己的服务器上。私有化部署是saas产品常用的一种对外服务方式。
私有化部署一般指的是把第三方应用部署到自己的服务器上。私有化部署是saas产品常用的一种对外服务方式。
如今大数据分析市场与几年前相比已经截然不同,在日前发布的2017年度市场研究报告中,2017年的全球大数据分析市场规模比前一年增长了24.5%,这主要是由于公共云的部署和利用好于预期,以及云计算的平台、工具和其他解决方案都在加速融合。此外企业正在通过大数据分析更快速地脱离实验和验证阶段,并从部署中获得更高的业务价值。展望未来,通过在物联网(IoT)、移动性和其他边缘计算用例中采用大数据分析技术,大部分市场可以保持未来几年的增长。
文| 张涵诚、陆骥 本文为作者投稿,转载请联系作者 背景 当前大家都知道: 1.数据交易市场的繁荣为时过早,数据加工和处理太过于分散化; 2.数据金字塔顶部的数据成为重要的资产,然后拥有者并不知道如何释放; 3.互联网数据聚合及释放数据价值的经验值得所有企业参考。 笔者团队经历对于DAAS的几个阶段,艰辛万苦,若有所思,现在把研究成果分享出来,以求大家反馈,研究研究再改进。 DAAS是什么 基本定义 Users can access vendor provided databases 用户可直接获取由BD公
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说电商网站架构图_电商架构图,希望能够帮助大家进步!!!
软件定义网络(SDN)和软件定义存储(SDS)在实现负载分离的同时,还能够提供敏捷性和快速扩展等特性。 使用云服务——不论是私有云还是混合云——的租户,都希望能够沿用典型的本地数据中心的控制机制。企业不想放弃虚拟存储区域网络(vSAN)、防火墙、访问控制、管理方式、合规审查等所有这些和安全、控制相关的系统管理权限。但是同时希望增加灵活性、实现快速扩展以及提高成本效率,因为这些是吸引企业使用云环境的主要因素。 软件定义网络(SDN)似乎可以成为解决这种架构性问题的方案之一。从很多方面 来说,就是使用云服务提供
作数据流通的中转站,聚合数据以API形式为互联网和移动互联网(企业和个人)开发人员提供了最好、最便捷的服务。有了聚合数据,开发者再也不用担心对各种类型数据的采集和程序编写工作了。 上图为:聚合数据技术
在商询科技CEO李劼看来,大数据行业中的系统集成商混淆了真正的大数据服务商。系统集成商为了获得最大利益,只为客户提供服务器,却没有能力真正为用户解决问题。这就需要真正的大数据公司进入市场,为用户解决数
说到网关市面上很多种,为什么市场有这么多网关?存在即合理。之前我有一个问题,为什么有了Spring-Gateway还要Nginx?回到负载均衡上去看,最开始的负载均衡在哪里做?
数用分离是很多公司数据与技术应用模式,把各种业务子系统的数据抽出来,放到一个数据平台上,然后在平台上把它治理好,同时再把这个平台开放出来,给业务系统去使用。把数据作为一个独立的一个单元去处理,跟应用不要那么紧耦合,它可以更好的去复用或者更好的去在各个地方共享。
如果平常只是更多的做一些业务代码的开发,那么接触的技术一般是在各类组件的 API 使用上,以及对不同接口的包装。而中间件开发会涉及到各类框架的源码和原理,以及相应的技术迁移和复用。那么在我们这次中间件的设计和实现中,会学到框架、数据、治理、分布式以及字节码的相关技术栈知识,整体包括如下:
腾讯公司从2012年开始,通过对服务器运营流程、工具系统的建设,服务器从一线到三线的运营基本转入线上自动化。在服务器静态配置、动态的运行状态和生命周期各个节点的运营这几个方面,产生了大量的运营数据,这些信息像滚雪球一样,以几何量级快速增长。数据越来越多,该如何着手处理呢?这就像刚入门的厨子一样,在农贸市场里面对堆积如小山般的食材,无从下手。到2013年,建立网平的大数据平台,把所有的基础架构运营数据统一接入和管理,从此,我们开始了在数据矿山中挖掘金矿的历程。 大数据的处理 经过长时间的实践和总结,我们发现服
前言 腾讯公司从2012年开始,通过对服务器运营流程、工具系统的建设,服务器从一线到三线的运营基本转入线上自动化。在服务器静态配置、动态的运行状态和生命周期各个节点的运营这几个方面,产生了大量的运营数据,这些信息像滚雪球一样,以几何量级快速增长。数据越来越多,该如何着手处理呢?这就像刚入门的厨子一样,在农贸市场里面对堆积如小山般的食材,无从下手。到2013年,建立网平的大数据平台,把所有的基础架构运营数据统一接入和管理,从此,我们开始了在数据矿山中挖掘金矿的历程。 大数据的处理 经过长时间的实践和总结,我们
如今,企业越来越多地采用云存储选项,因为它们需要更多的容量、弹性容量以及更好的方式来管理存储成本。事实证明,越来越多的企业数据和云数据难以让IT部门单独使用他们的数据中心进行管理。
即使与 REST API 打交道这么多年,当我第一次了解到 GraphQL 和它试图解决的问题时,我还是禁不住把本文的标题发在了 Twitter 上。
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