随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展,各种数据无时无刻地生成,新数据的产生成大爆炸趋势,如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。
作者:Josh Epstein,转载自外文网站 背景: SaaS(软件即服务)和云交付模式正把传统企业级软件市场搅得不得安宁。 随着 IT 组织采取灵活的基础架构策略以适应快速变化的商业模式,Saa
目前我们使用 Lambda 架构来处理数据,Flink 处理实时数据,Spark 处理离线数据。Spark 离线任务在每天凌晨的 0-8 点调度执行,在这段时间内,用户是看不到昨日未产出的离线数据的,数据应用对这些未产出的指标进行了特殊处理,用户看到的未产出的指标数据为 0 或者 —。但在没有任何提示的情况下,用户不明白为什么会有这样的情况,给用户带来不好的使用体验。因此,我们需要一套离线数据兜底方案来解决昨日离线数据未产出,导致用户看数体验下降的问题。
利用 CDC,您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息,创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
为了展现开发者在Azure的帮助下能轻松迅速地打造智能应用,我们在Azure上用新发布的人脸识别APIs为2015年微软开发者大会的第二天展示搭建了How-Old.net。借助人脸识别API这个网站可以分析用户上传的照片中人物的性别和年龄。这个API的人脸定位功能及性别识别功能大致准确,然而年龄预测结果并不是非常准确,但How-Old.net依旧能博得用户一笑,制造诸多欢乐。当然,同大部分网站一样,我们不会保留用户上传的照片,也不会分享这些照片,我们只会分析照片里人物的年龄和性别。 网站建成后,我们给数百名
什么是实时分析? 实时分析就是在数据生成后立即使用它来回答问题、做出预测、理解关系和自动化流程。 其定义为“将逻辑和数学应用于数据以提供洞察力以快速做出更好决策的学科。” 实时分析的核心需求是访问新鲜数据和快速查询,这本质上是延迟的两种衡量标准:数据延迟和查询延迟。
数据猿导读 大数据客户行为实时分析系统采用大数据与实时流处理平台技术,从营销、风控、客户体验等多个业务视角满足渠道业务分析决策需求,帮助银行以产品为核心的经营模式,转变为以客户为核心的经营模式,最终实现向客户提供个性化、场景化的智能金融服务。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例/征文;感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由数据猿主办,上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院联合主办,中国信息通信研究院、
Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储,专为提供超低延迟分析而构建,即使在极高吞吐量下也是如此。 它可以直接从流数据源(例如 Apache Kafka 和 Amazon Kinesis)中摄取,并使事件可用于即时查询。 它还可以从 Hadoop HDFS、Amazon S3、Azure ADLS 和 Google Cloud Storage 等批处理数据源中摄取。
导语:在快速发展的数字时代,数据已经成为各个行业中不可或缺的重要资产。为了从中获取真正有用的信息和简介,企业往往需要对数据进行适当的处理。而这样的数据处理技术正经历着显著的演变。两大主要潮流——流式处理和批处理——在企业的数据管理策略中占据了重要地位。
腾讯云升级发布新一代云数仓产品 CDW ClickHouse,万亿规模数据分析毫秒级响应 6月28日,腾讯云重磅发布了全新升级的全托管数仓产品CDW-ClickHouse,该版本首次填补了原生ClickHouse后续扩容的技术空白,相较Hadoop生态体系有高达10倍乃至100倍的性能提升,支持万亿规模数据毫秒级响应,可为用户提供在海量数据实时分析场景下的极速体验。 腾讯云 CDW ClickHouse 升级发布 现阶段,千行百业都在积极利用大数据能力进行数字化升级,这也对大数据技术提出了更高要求。但目
简介 NoSQL在过去几年迅速增长,很多大型企业将其应用于重要任务,例如 Tesco(全球三大零售企业之一)使用 NoSQL 支持他的目录、价格、库存等多个主要领域 Sky(网络电话服务商)使用 NoSQL 管理他的 2000 万用户配置信息 Sabre(机票全球分销商)使用 NoSQL 支撑其世界上最大的旅游数据服务 现在 NoSQL 的发展呈现出4个明显特点: 超越了实验阶段,进入了主流,被应用于核心应用 被各行业的主流公司所采用,使用场景非常广泛 早期采用者已经受益,高性能、易扩展、开发快、资源利用率
本文转载自:AI前线 记者 | 冉叶兰 嘉宾 | 邓启斌 Hermes 是腾讯数据平台部自研的实时分析平台,在公司内服务于上百个业务,集群规模 5000 个节点,每日数据接入量 4 万亿,查询量千万级别。作为一个公共的平台,面对的业务场景非常复杂,包括在线高并发分析、即席交互分析、海量日志分析、实时接入数据和近实时增量更新。这样一个万亿级的实时计算开发引擎到底是怎么实现的?研发过程中遇到哪些难点?作为开发者,我该怎么借鉴和避免;作为用户,又有哪些新的思考? 在2021年4月22-24日举办的 QCo
6 月 21 日,OpenAI 官方宣布完成对实时分析数据库 Rockset 的收购,表示将整合 Rockset 产品至 OpenAI 所有产品线。
2021腾讯数字生态大会上,腾讯公司副总裁、云与智慧产业事业群COO兼腾讯云总裁邱跃鹏表示:
我们正处于福雷斯特研究公司所描述的“用户时代”,这个时代中驱动业务决策的不再是公司,而是用户。基于这个原因,深度理解用户的重要性已经远胜以往,因此许多机构开始使用大数据技术来挖掘用户信息。 在这个时代,企图收获成功(甚至是求生存)的在线业务必须切实的理解顾客的体验和行为,因此海量数据的收集及挖掘能力成了这些机构的必备手段。当下,有许多机构的分析仍处于数据的收集上,组织能力的缺乏和技术的限制让这些收集来的数据失去了应有的价值。而在用户体验上也缺乏按部就班的计划,从而丧失了获取关键见解的途径。因此,这样的数据分
近年来,数据科学和机器学习在应对金融领域诸多任务的处理能力已经成为大家关注的焦点。公司希望知道新技术能够为公司带来什么改进以及它们如何重塑公司的经营策略。
电商卖货是很多产品的盈利方式之一,好的电商卖货环境不仅可以提升产品商业价值,而且可以吸引更多的商家和用户使用产品功能。本节会介绍电商卖货常见的两种应用场景:优惠券发放和直播卖货,画像平台可以在其中起到关键的辅助作用。
下方查看历史精选文章 重磅发布 - 自动化框架基础指南pdfv1.1 大数据测试过程、策略及挑战 测试框架原理,构建成功的基石 在自动化测试工作之前,你应该知道的10条建议 在自动化测试中,重要的不是工具 在性能测试系列前面几篇文章中我们比较详细的介绍了相关的知识 从终端用户感受来体验性能指标度量 如何建立有效的性能指标监控及诊断调优体系 如何有效的选择性能测试工具 简单谈下性能测试 jmeter性能测试实践注意事项 如何进行有效的性能测试 所有性能相关的文章,均会同步发布至性能测试专用公众号,
要求苛刻的 GenAI 模型、复杂的数据和强大的 AI 应用程序推动了现代数据库操作方式的重大转变。
近日,TiDB Cloud 正式上线 Google Cloud Marketplace,现在,Google Cloud 全球用户能够通过 Google Cloud Marketplace 搜索、发现和订阅 TiDB Cloud 服务,将为全球用户带来全新的一栈式实时 HTAP 数据库体验。
昨日,IBM与腾讯达成深度战略合作,成为腾讯体育社交媒体数据分析合作伙伴。双方将针对包括2014巴西世界杯在内的一系列体育赛事报道开展深入的合 作,通过IBM大数据分析、云计算等领先技术能力提供社交和移动等数据分析支持,为用户打造全新的体育观赛体验。双方此次合作是大数据在实际应用层面上的 一次重要落地,同时也是腾讯作为网络媒体在世界杯报道模式上的有效创新。 此次合作中,IBM将根据网友和球迷在腾讯网络媒体平台及社交网络上发布的海量公开信息及数据,进行精准的大数据分析,获得关于球迷话题、球迷类型、球迷个
直播答题已经是风口,毋容置疑。对攻城狮们来说,2018 年春节是个坎,直播答题技术做细致做到位了,才能安心过个好年。 为了应对这个挑战,我们首先分析一下直播答题和传统直播在技术上的不同,然后深度解释一下直播答题解决方案的海量并发派题和收题。 📷 直播答题和传统直播在技术上的不同 直播答题首先是直播,然后是答题。直播答题是构建在传统直播基础上的创新玩法,和传统直播的不同包括下面几点: 📷 1. 海量并发派题 就传统视频直播而言,直播间通常在线用户人数是少几万人,通常情况下超过五万
2022 年,我们一起穿越了许多荆棘时刻,面对着前所未有的不确定性。在这些挑战面前,我们发现技术和开发者扮演了重要角色。 技术为我们提供了穿越周期的桥梁,开发者帮助我们更好地应对挑战,解决问题并赋予这个世界更多创造力 。 PingCAP 也在过去一年迎来了新的进化,岁末年初,我们想邀请你共同回顾属于 PingCAP 用户和开发者的 2022 年度记忆。
今年6月,我国正式发放5G商用牌照。由于5G基站投资是4G的两倍,功耗则是后者的2.5倍~3倍,即使有国家政策支持,5G网络投资的资金压力对于三家运营商来说还是很大的,因此,中国电信和中国联通签订了《5G网络共建共享框架合作协议书》,中国移动则“计划压缩以往传统业务投资,通过5G+4G的方式来操作”。与此同时,国内通信行业整体出现负增长。据称,三家运营商正紧锣密鼓地部署降低销售费用及销售费用占比工作,以实现新的市场经营模式转型。
现场会很多招聘机会、免费的自助餐、免费的活动奖品,以及近距离接触从业超过30年大佬的机会,体验到了寓教于乐的快感,也打破了程序员35岁危机的说法。
我们正站在生成式人工智能 (GenAI) 革命的边缘。根据 Couchbase 的 最新研究,约 98% 的组织为 2024 年制定了特定的 GenAI 目标——占去年和 2024 年数字化现代化支出的近三分之一。我们的调查显示,除了许多其他宣扬的好处外,首席信息官对提高生产力、快速原型制作和客户体验 (CX) 改进的前景感到兴奋。但现有的 IT 基础设施能否支持大规模人工智能项目?
近年来,数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。 公司希望知道更多技术带来的改进以及他们如何重塑业务战略。
源:数据科学与人工智能 作者:Igor Bobriakov 本文约2639字,建议阅读5分钟。 本文为你分享一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面,共同点
我们正处于福雷斯特研究公司所描述的“用户时代”,这个时代中驱动业务决策的不再是公司,而是用户。基于这个原因,深度理解用户的重要性已经远胜以往,因此许多机构开始使用大数据技术来挖掘用户信息。
核心原理: 1. 多维数据模型: OLAP的核心是一个多维数据模型,通常体现为数据立方体(Data Cube)。数据立方体由维度(Dimensions)、层次(Levels)和度量(Measures)组成。维度代表分析的角度,如时间、地理位置或产品类型;层次则提供了维度内的粒度细化,如年、季度、月;度量是分析的具体数值,如销售额、利润等。 2. 预计算与缓存: 为了加快查询速度,OLAP引擎通常采用预计算(Precomputation)策略,通过预先计算并存储可能的查询结果(如聚合数据),减少实时计算负担。这包括使用技术如cube构建,其中汇总数据被提前计算并存储起来,以便快速响应查询。 3. MPP架构(Massively Parallel Processing): 许多现代OLAP引擎采用MPP架构,如Apache Kylin和ClickHouse,这种架构中,数据分布在多个节点上,每个节点独立处理自己的数据部分,然后汇总结果。MPP系统提供了水平扩展性,能够处理PB级别的数据集,并保持高性能。 4. 列式存储: 与传统的行式存储相比,OLAP引擎常采用列式存储,这种存储方式特别适合于数据分析场景,因为它可以显著加速涉及大量聚合操作的查询。列式存储减少了需要读取的数据量,并且可以更有效地利用CPU的向量化执行能力。 5. 向量化执行引擎: 一些OLAP引擎,如ClickHouse,采用了向量化执行引擎,这意味着它们会批量处理数据而不是逐行处理,从而提高了CPU的利用率和处理速度。SIMD(Single Instruction Multiple Data)指令集进一步优化了这种处理方式。 6. 索引与压缩: 为了提高数据访问速度,OLAP引擎使用高效的索引结构,如稀疏索引和B树,以及数据压缩技术,减少存储空间需求并加速数据检索过程。 7. 实时与近实时处理: 随着技术的发展,一些OLAP引擎如Apache Druid,专注于实时或近实时分析,能够在数据流入系统后几乎立即对其进行处理和分析,满足即时决策支持的需求。 OLAP引擎能够在大数据环境下提供快速、灵活的分析能力,支撑企业决策和业务洞察。
近日,全球权威信息技术研究与咨询机构 Gartner 发布了云数据库市场领域 2023 Gartner® Peer Insights™“Voice of the Customer” 报告,PingCAP 在报告中获得的客户总体评分达到 4.9 分(满分 5 分),在所有入选企业中位列第一,连续两年获评“卓越表现者”最高分。
在实际工作中,我们发现许多业务场景中都有对某一数值型指标实时统计分位数的需求,一般要求计算结果有很高准确率同时具备极低的计算延迟,实现这类需求给数据RD的开发工作带来一定的挑战,其中主要的技术挑战包括以下三个方面:
导·读 近日,“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上,易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲,从技术角度给大家讲述如何用实时
QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品,平台打造了“听、看、玩”的立体泛音乐娱乐生态圈,为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验,畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库。优质服务的背后,是每天万亿级新增音乐内容和行为数据,PB数据量级的数据计算服务。
“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上,易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲,从技术角度给大家讲述如何用实时分析帮助企业进行数据运营。 各位嘉宾,各位领导,各位技术的小伙伴们,早上好! 非常荣幸今天站在这里和大家分享一下我们易观对于实时分析技术的一些理解。其实昨天于老师也曾经讲过,我们的实时分析会助力我们的用户资产增长,究竟什么是实时分析,实时分析究竟怎么样帮助企业能够做到他的用户资产增长。今天上午主要有几个技术大咖,后面我相信王
综上所述,Elasticsearch之所以这么快,由于其运用多项高效技术,提升数据存储、查询、处理效率,构筑快捷搜索体验。
TSINGSEE青犀人流量检测算法是内置在智能分析网关中的一种能够通过AI分析和计算人群数量以及密度的算法技术,在提升城市管理效率、改善用户体验和增加安全性方面发挥着重要作用。人流量检测算法在许多领域都有广泛的应用,如智慧城市、智慧交通、智慧景区等。
当下,海量数据结合前沿技术架构正在为保险业带来根本性的变革。本文以某知名保险机构为例,结合偶数行业实践经验,介绍保险企业如何利用湖仓一体技术推动数据战略转型升级。背景介绍在对该客户需求进行深度挖掘并横向比较行业现状后,我们发现:(1) 包括该客户在内的多数保险企业的数据分析场景较为单一,直接产生业务价值的数据挖掘不够丰富;(2) 该客户现有数据分析场景的效率、性能、用户体验都亟待提升。下文我们详细展开分析。业务场景分析客户现有的数据分析应用集中在经营分析、监管报送和风险管控等几个传统场景,其实不止该客户,目前大多数保险企业的大数据业务应用价值挖掘都还不够丰富。1.风险管控仅以目前多数保险企业都非常关注的风控环节为例,该客户仍以风险部门固定报表分析为主,而通过风险数据建模,应用在投保前风险排查、承保中风险管控及理赔时风险识别和反欺诈等全业务链条还非常有限。在投保环节,可以利用数据搭建风险评估模型,筛查高风险客户,对大概率产生负价值的客户采用拒保或者提高保费的方式以减少损失。以互联网场景下的意外险和健康险为例,由于投保手续较为简单,很多产品免体检,只需要填写投保人基本信息即可,这些业务中,很容易出现投保人隐瞒病情、造假家庭收入的情况,逆向选择甚至欺诈的可能性非常大。因此在投保场景下可以利用数据进行多维分析,及时发现高风险投保客户,避免欺诈行为的发生。在承保运营环节,相比较传统风控,大数据风控让保险机构对保险用户的动态跟踪反馈,定期对承保中用户信息进行维护,更新用户风险指数。此外,在加强用户信息安全管理和隐私方面,保险公司借助大数据和人工智能(如设备指纹、IP 画像、机器行为识别等工具)加以防范,在回访环节,根据用户情况及其手机在网状态选择拨打方式及话术,更有利于提高回访效率,提升客户体验。在理赔环节,大数据风控先通过构建模型的方式筛查出疑似欺诈的高风险案件,然后再人工重点审核和调查,减少现场查勘误差,提高查勘效率。除了风险管控,通过数据赋能业务还可以落地在其他几个重点保险场景中,包括产品创新、风险定价、精准获客。接下来我们展开说明下数据赋能这些场景的形式和实现逻辑。
自从SAP推出HANA后,几乎把所有的模块都在往HANA上靠拢或者说集成。这样做必定要有其独特的优势。SAP HANA提供单一内存数据平台,支持各种数据的交易和分析,这是支持现代实时数字业务的应用的关键要求。在今天的数字经济中,企业无法改变过去已经发生的,真正的内存数据平台应该支持针对公司所有数据的交易和分析的实时处理。这是SAP HANA平台与其他传统数据库供应商的主要区别。
Cdn服务器在网络上承担着为用户网站访问加速的作用,并且加速的应用也非常的广泛,因此目前这种加速服务器在互联网中有着非常重要的价值,因此通常cdn服务器都需要进行日志,那么CDN日志实时分析的作用是什么?日志分析的好处是什么?
在数字化转型的大趋势下,“数据”成为新的生产要素已达成共识,如何更好进行数据分析成为了数据价值挖掘的关键手段。而当下大多数企业坐拥海量数据,而因资源限制、原架构冗余、数据难以迁移等问题,导致数据的实时性及准确性无法得到保证,数据的价值也大打折扣,数字化转型也遭遇瓶颈。 作为当今业界最为流行的实时分析型数据库之一, Apache Doris 自开源伊始的目标就是为了帮助更多人解决数据分析的难题。凭借极致的分析性能、极简的使用体验以及极度活跃的开源社区,Apache Doris 助力了全球范围内超过 1000
如今,客户体验正在超越价格和产品质量,成为衡量品牌差异化和客户保留度的关键指标。零售商和组织正通过关键技术满足消费者更好的需求。
应用程序技术趋势正在改变过去传统的很多看法,包括灵活性、洞察力、交付速度以及成本问题,而这些变化将会影响到未来企业应用架构的运营。据Forrester公司调查研究指出,这十大趋势将推动公司业务转化,同时也给公司负责人、应用架构师和企业架构师一些启迪。 1.云部署模型 传统应用中的软件升级运用起来显得十分困难和昂贵,并且用户想要制定和扩展也是相当的复杂。项目托管、维护、管理服务、自动升级以及软件使用所带来一系列的高昂成本,成为企业的一大难题,为此云计算孕育而生,特别是SaaS(软件即服务)可以为
“智能座舱、网联、OTA技术将助力车厂形成长期竞争力,实现未来数字化服务的营收。”近日,在标普全球(S&P Global)举行的2022汽车解决方案网络研讨会上,标普全球汽车预测,到2028年,车联网将成为新车标配。整车联网率与OTA搭载率的不断上升,为整车智能化的提升奠定了基础。在此背景下,探索车内个性化服务的商业空间,拓展智能服务创新模式将成为未来车企竞争的关键。
在2023腾讯全球数字生态大会大数据专场上,腾讯云大数据正式发布云数据仓库全新品牌TCHouse,全面构建性能与易用性兼具的企业级云数仓体系。同时,还针对大模型场景,率先在国内发布具备云端AI增强与向量检索能力的ES 全新版本,以及代表下一代Lakehouse湖仓架构的数据湖计算产品DLC,免运维、轻量化、低门槛等新特性,助力客户轻松构筑面向AIGC的企业大数据基座。
这个数据库系统在集群中可以轻松扩展,因此您的数据可以比真人秀明星的自负心态还要庞大。
Netflix(Nasdaq NFLX),也就是网飞公司,成立于1997年,是一家在线影片[租赁]提供商,主要提供Netflix超大数量的[DVD]并免费递送,总部位于美国加利福尼亚州洛斯盖图。1999年开始订阅服务。2009年,该公司可提供多达10万部DVD电影,并有1千万的订户。2007年2月25日,Netflix宣布已经售出第10亿份DVD。
电信大数据来源于运营商通信网络平台的BSS和OSS,沉淀了海量用户7个维度的信息:1维用户真实ID、1维行为数据、1维社交数据、1维时间数据和3维空间数据。运营商构建电信大数据分析平台。 大数据逐渐对用户体验和生产效率带来颠覆性影响。电信大数据来源于运营商通信网络平台的BSS和OSS,沉淀了海量用户7个维度的信息:1维用户真实ID、1维行为数据、1维社交数据、1维时间数据和3维空间数据。运营商构建电信大数据分析平台,通过对7维用户数据建模,可以实现3个数据业务方向的升级:用户洞察、网络洞察和数据开放。着重探
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