serverless 字面意思为无服务状态，对于刚接触这个概念的同学可能会误解，“没有服务，那数据存在哪里呢”？
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
数据分析能力越来越成为消费者和企业的必备品应用程序，复杂程度各不相同，从简单地一个网页或门户上托管一个可视化或仪表板，到在一个云服务上实现数据探索、建模、报告和可视化创建的应用程序。BI的实现方式越来越多，无论规模大小，在任何以数据为中心的企业中，BI软件都已成为中流砥柱。
数字经济为中国产业转型带来了巨大的机遇，我国数字经济规模已达27.2万亿，占当年GDP将近1/3，数字经济这几年表现出远高于GDP的增长率，复合增长率达18.9%。数字经济成为新的增长动力，上云是实现数字经济基础工作。
小尧：本科财务类专业毕业后就进入职场打拼，在京东完成了从财务到数据分析的惊险一跃，目前是一家外企的数据分析师。
大数据从无人谈及，到现在的大肆炒作，到底什么才是大数据，对于数据分析师，它有意味着什么？本文将为您解答。 以下为译文： 我用Google搜索了一下“Big Data”，得到了19,600,000个结果……而使用同样的词语，在两年前你几乎搜索不到什么内容，而现在大数据的内容被大肆炒作，内容多得让人眼花缭乱。而这些内容主要是来自IBM、麦肯锡和O’Reilly ，大多数文章都是基于营销目的的夸夸其谈，对真实的情况并不了解，有些观点甚至是完全错误的。我问自己…… 大数据之于数据分析师，它意味着什么呢
大数据已经逐渐普及，大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
大数据从无人谈及，到现在的大肆炒作，到底什么才是大数据，对于数据分析师，它有意味着什么？本文将为您解答。 以下为译文： 我用Google搜索了一下“Big Data”，得到了19,600,000个结果
问题导读 1.作为一个技术人员，你认为该如何搭建大数据平台？ 2.构建大数据平台，你认为包括哪些步骤？ 3.本文是如何构建大数据平台的？ 亲身参与，作为主力完成了一个信息大数据分析平台。中间经历了很多问题，算是有些经验，因而作答。 整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步： 1、linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统–CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的namenode
但是，随着大数据概念的提出，云计算中的分布式计算技术开始更多地被列入大数据技术，而人们提到云计算时，更多指的是底层基础IT资源的整合优化以及以服务的方式提供IT资源的商业模式（如IaaS、PaaS、SaaS）。从云计算和大数据概念的诞生到现在，二者之间的关系非常微妙，既密不可分，又千差万别。因此，我们不能把云计算和大数据割裂开来作为截然不同的两类技术来看待。此外，物联网也是和云计算、大数据相伴相生的技术。下面总结一下三者的联系与区别（见图1-14）。
云计算已经成为现代IT架构的核心组成部分，而云服务模型是构建和交付云计算服务的关键概念。在云服务模型中，IAAS、PAAS和SAAS是最常见的三种模型。
如今，越来越多的企业在充分利用云计算技术，不过它们可能仍错失一些重大机会。以下是在这一年需要考虑的几点。 2015年行业研究显示，88%的企业在使用某种类型的云技术。尽管如此，还是有一些方法可以利用云
随着大数据概念的提出，云计算中的分布式计算技术开始更多地被列入大数据技术，而人们提到云计算时，更多指的是底层基础IT资源的整合优化以及以服务的方式提供IT资源的商业模（如Iaas、PaaS、SaaS）。
我是一名程序员，主要做Java和Python相关方面的开发，不敢说自己有多么精通，各方面仅仅会一点点皮毛，在编程领域还是一名小学生。
翻译|建曙 校对|罗双英 大数据正在多方面改变我们的商业运作（照片提供：Ben Torres/Bloomberg） 大数据现在是个时髦词汇，不管是哪个行业、多大的公司，你在任何一个角落都可以看到它。
人工智能技术是当今医疗问题的一项新兴解决方案，比如医学成像，临床决策支持，药品等等。显然，将人工智能应用于医学具有重要价值。目前我国的医疗环境存在很大的挑战，由于病症的繁多复杂，有很多从未见过的疑难杂症。在这种情况下，数据分析能否改变医疗系统？如何加强医疗保健防止病例的产生？医疗行业应如何保持人工智能方面的优势？ 数据分析如何改变医疗保健系统？ 大数据分析正在彻底改变商业模式。自动数据库使企业能够更高效地执行日常任务。而且，商业部门并不是从数据分析中受益的唯一领域。其影响是广泛的，并且正在医疗保健行业的许多
在当今数字化时代，企业需要不断提高效率以保持竞争力。云计算技术已经成为企业提升效率的重要工具之一。本文将全面解析云服务器，探讨企业如何充分利用云计算来提高生产力和降低成本。
数据分析我们一般希望是从fastq的测序数据文件开始，但是因为并不是常规肿瘤外显子，所以使用agilent的v6不管用，很多流程都需要其panel对应的个性化的bed文件。但是找那些公司索取的时候，居然说是保密的？？？
云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系。云计算最初主要包括了两类含义：一类是以谷歌的GFS和MapReduce为代表的大规模分布式并行计算技术；另一类是以亚马逊的虚拟机和对象存储为代表的“按需租用”的商业模式。
「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之一-好用的插件工具推荐 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之二-像使用Excel一般地使用Sqlserver 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之三-最值得使有低投入高产出的Sqlsever
每一个游戏制作者都想制作出一款让玩家满意的游戏。但是作为开发者，如何知道哪些点是让游戏玩家满意的，哪些是不满意的？今天我们就聚焦这些点来进行讨论。
1Why：Hermes为什么会诞生？ 传统的关系型数据库，在大数据面前显得势单力薄，无论数据处理、数据分析上都力不从心。TDW（腾讯数据仓库，Tencent Data Warehouse）很好的解决了海量数据的离线处理分析。然而，很多应用场景往往要求在数秒内完成对几亿、几十亿甚至几百上千亿的数据分检索与分析，如营销人员需要对亿级需要对用户画像特征快速分析，确定营销目标群，实现快速精准营销分析，从而抢占市场先机；数据分析挖掘人员的多数数据分析行为是验证性的、是探索性的，需要在不断的调整验证假设、猜想的过程中，
身边的朋友，小蕊，从知道自己怀孕的第一刻起就决定去月子中心，预付了16万元，从检查到生产都很顺利，而且享受到了月子中心无微不至的关怀。但到坐月子的时候却不尽人意，首先是很难休息好，房间隔音效果差。本以为孩子的哭闹是影响产妇休息的重要原因，去月子中心婴儿可以和母亲分开，婴儿有专用的育儿房，这样会得到比较好的休息。但是没有想到，由于房间隔音效果差，其他产妇的呼噜声吵的小蕊完全不能入睡。最痛苦的还是宝宝晚上哭着不吃奶瓶，晚上护士要求婴儿喝奶瓶，但宝宝还不能完全适应奶瓶，哭闹不止。最后没办法的小蕊只能选择离开月子中心，回家自己坐月子。
高效的数据分析不是马上就能学会的，但是可以通过快速学习掌握。这里有7个数据分析的习惯，我希望有人可以针对一个工程团队，告诉我关于数据分析的高效合作，沟通以及投资。 1．相比花哨算法，更重视分析的简单性 如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但是它的故事和基于数据的推荐真的很重要。 复杂的分析造成的混乱将导致你获得完全相反的结果。你希望能够驱动工程和投资分析行为。如果你的分析是不清晰的，工程师就不能快速通过你的分析获得知识，
上一期我们谈到通过WEB应用防火墙技术来防护邮箱系统自身的安全问题，由此解决了应用层防护不当导致的邮箱系统被黑客技术入侵的问题，本期我们介绍针对邮箱系统整体大数据审计分析平台的架构部署平台的技术架构以及邮件内容的异常分析。通过本期的介绍您将了解到邮箱大数据处理的全生命周期以及技术架构，另外，了解如何对邮箱业务异常进行基本的判断。 01 邮箱大数据分析处理过程 大数据中心重点实现企业网络环境安全类、管理类、流量数据以及资产、用户的基本数据的采集。数据采集层实现全流量审计引擎、日志采集引擎和资产、用户数据的
本文我们来谈谈近几年机器学习在服务器运营领域的一些实践。
数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后，存储到数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市，供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。
高效的数据分析不是马上就能学会的，但是可以通过快速学习掌握。这里有7个数据分析的习惯，我希望有人可以针对一个工程团队，告诉我关于数据分析的高效合作，沟通以及投资。 1．相比花哨算法，更重视分析的简单性 如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但是它的故事和基于数据的推荐真的很重要。 复杂的分析造成的混乱将导致你获得完全相反的结果。你希望能够驱动工程和投资分析行为。如果你的分析是不清晰的，工程师就不能快速通过你的分析获得知
点击上方“蓝色字体”，选择 “设为星标” 关键讯息，D1时间送达！ 目前，大多数企业使用两个或更多云计算服务提供商的云服务，35%的企业使用多达五个监控工具来密切关注混合云和多云环境。那么实现全面网络
前言 为什么要分享一下数据分析方面的知识呢？ 一是扩展下知识面 二是期望讨论下数据分析在测试领域的应用场景的可能性 从分享的情况来看，测试人员的思维依旧非常局限，同时大多的测试从业者的知识面是相当的狭窄。 数据分析的关键要点 准备 主要是读写各种各样的文件格式、数据库，获取原始数据集。 处理 主要对原始数据集进行清理、休整、整合、规划化、重塑、切片切换、变形等处理，生成可数据分析的数据集。 转换 对可分析数据集做数据做一些数学和统计运算生成新的数据集。例如分组分类、数据聚合等等。 建模和计算 将新的数据集跟
如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但是它的故事和基于数据的推荐真的很重要。
当下，互联网人口红利不再，线上流量成本急速攀升；与此同时，用户依然离不开线下，且其回归线下服务的趋势已经日渐凸显，线上+线下的连接愈加紧密。 由此，互联网营销不断向线下渗透，打通线上数据与线下数据的场景营销成为市场营销产业链中各方角色的营销新选择。那么什么是场景营销？ 场景营销是基于网民的上网行为始终处在输入场景、搜索场景和浏览场景这三大场景之一的一种新营销理念。场景营销按人们生活的场景可分为：1、 现实生活场景里的场景营销；2、 互联网使用场景里的场景营销：按互联网的种类，此类又可细分为PC场景营销和移动
搜索：百度，网站的站内搜索，IT系统的检索 数据分析：电商网站，最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些；新闻网站，最近1个月访问量排名前3
互联网的发展，带来了各种数据的爆发式增长，所以接入互联网的相关操作行为，都化为虚拟的数据被记录了下来。大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop始终占据优势。今天的大数据学习分享，我们来聊聊基于Hadoop的数据分析平台。
运维人员需要对系统和业务日志进行精准把控，便于分析系统和业务状态。日志分布在不同的服务器上，传统的使用传统的方法依次登录每台服务器查看日志，既繁琐又效率低下。所以我们需要**集中化的日志管理工具将位于不同服务器上的日志收集到一起, 然后进行分析,展示**。
互联网的发展，带来了各种数据的爆发式增长，所有接入互联网的相关操作行为，都化为虚拟的数据被记录了下来。大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop成为主流选择。
多租户技术（Multi-TenancyTechnology）又称多重租赁技术，用于实现如何在多用户的环境下共用相同的系统或程序组件，并且仍可确保各用户间数据的隔离性。 具体的多租户隔离技术有多种，数据库通常有如下三种。 1. 独立数据库 这是第一种方案，即一个租户一个数据库。这种方案的用户数据隔离级别最高，安全性最好，但成本也高。 优点：为不同的租户提供独立的数据库，有助于简化数据模型的扩展设计，满足不同租户的独特需求；如果出现故障，则恢复数据比较简单。 缺点：增大了数据库的安装数量，随之带来维护成本和购置
参考： https://www.kancloud.cn/java-jdxia/big-data/606445 https://www.cnblogs.com/rmxd/p/11455810.html
性能场景中的业务模型建立是性能测试工作中非常重要的一部分。而在我们真实的项目中，业务模型跟线上的业务模型不一样的情况实在是太多了。原因可能多种多样，这些原因大大降低了性能测试的价值。
网站安全是当今互联网环境中的一个重要问题。为了保护网站免受各种攻击和漏洞的影响，设计一个基于Python的网站安全检测系统是非常有必要的。本文将介绍如何设计和实现一个基于Python的网站安全检测系统，并重点探讨如何利用数据分析来提升系统的效能和安全性。
用于机器学习、人工智能、数据分析的基于云计算的工具日前增多。其中的一些应用是在基于云计算的文档编辑和电子邮件，技术人员可以通过各种设备登录中央存储库，并在远程位置，甚至在路上或海滩上进行工作。云计算可以处理文件备份和同步，简化工作流程。
随着科学，技术和经济的进步，人类已经进入了信息化和大数据时代。人类生活的世界每天都在爆炸性地生成大量数据，并且面临着诸如宇宙繁星般的大量数据。如何收集，清理，整合，存储，计算，建模，训练，显示和分析数据，如挖掘黄金一样的找到有价值的数据并使用它，一直是许多公司困扰的问题。因此，为了解决这个问题并更好地分析和开发数据，大数据分析工具应运而生。
互联网的放大效应使公众的容忍度越来越低，尤其是信息安全事件的影响，让银行面临的声誉风险压力倍增。不容乐观的是，在数据大集中已经成为潮流的今天，信息安全风险也在急剧集中，银行重要客户的数据一旦被不法分子
数据分析师的每一个段位的成长都是围绕着“数据分析链条环”技能提升和工具改造来完成数据分析能力的进阶。
摘要：Admaster数据挖掘总监 随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。
The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch，简称为 ES， ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据。
所谓“埋点”，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语。指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。 埋点的技术实质，是先监听软件应用运行过程中的事件，当需要关注的事件发生时进行判断和捕获。
大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。因此，我们通过本文给出一个常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解，部分定义参考了相应的文章。
◆ 一、开源项目简介 Wimoor erp是一款基于SpringBoot框架和SaaS模式的ERP，是专业的亚马逊一站式管理系统，系统功能涵盖了采购、发货、运营、广告、财务等各个模块，主要模块有经营分析、广告管理、进销存管理、FBA货件管理、智能利润计算、财务核算等。还有物流跟踪、跟卖监控，广告分时调价等特色功能，拥有库存报表、发货报表、销售周报等各类统计报表。同时对角色和权限进行了细致全面的控制，精确到每个按钮和菜单。 ◆ 二、开源协议 使用MIT开源协议 本系统100%开源，支持商用，遵守MIT协议，采
Alibaba作为一家拥有多业务的互联网公司，进行用户数据的大数据分析，已成为推动数据化运营的必然选择。大数据分析，第一步必然是取得需要的数据，今天我们来看看淘宝的用户行为数据采集的细节。任何一个小话题，细看都大有文章。
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