1、被采集的数据主要是网页跳转数据:比如你从哪个网页跳转入该购物网站、你点击了哪些商品页面、在商品页面上停留了多少时间。
随着信息化进程的深入和互联网的迅速发展,人们的工作、学习和生活方式正在发生巨大变化,效率大为提高,信息资源得到最大程度的共享。紧随信息化发展而来的网络安全问题日渐凸出,如果不能很好地解决这个问题,必将阻碍信息化发展的进程。由此可见,信息安全在社会生活的各个方面已受到更为广泛的关注,其重要性也日益明显。
转眼新的一年又来了,趁着这段时间总结下2017这一年的工作经验,避免重复踩坑。MOB数据采集平台升级也快经历了半年时间,目前重构后线上运行稳定,在这过程中挖过坑,填过坑,为后续业务的实时计算需求打下了很好的基础。 一、升级与重构的原因 📷 旧有架构 上图为旧有架构,主要服务于Hadoop2.x离线计算(T+1)以及Spark的实时计算(T+0),但在数据采集、数据流动、作业调度以及平台监控等几个环节存在的一些问题和不足。 数据采集: 数据采集平台与数据统计分析系统分离,不能统一管理数据流向,并且消耗服务资源
据有关下载量的数据分析,很多互联网公司表示对陌生交友领域很感兴趣。因为通过社交APP开发软件用户可以扩大自己交往的圈子,还可以很快结交到有着相同兴趣爱好的朋友。
直播平台的出现丰富并创新了国民的娱乐方式。因为直播是全平台开放,对主播的要求门槛并不是太高,所以几乎人人都可以参与并以自己独特的方式向观众分享娱乐。
性能监控主要通过数据采集-数据分析-数据展示-故障告警来实现,其中,数据采集是性能监控的第一步,也是最为关键的一步。
随着宽带互联网在中国的迅速发展,全国各大电信运营商的网络规模都在不断扩张,网络结构日渐复杂,网络业务日趋丰富,网络流量高速增长。电信运营商需要通过可靠、有效的网络业务流量监测系统对其网络以及网络所承载的各类业务进行及时、准确的流量和流向分析,进而挖掘网络资源潜力,控制网络互联成本,并为网络规划、优化调整和业务发展提供基础依据。
摄像机和拾音器收集视频及音频数据,涉及技术摄像机为CCD、CMOS,拾音器为声电转换装置、音频放大电路
网络攻击的不断增加,要求NTA(网络流量分析)除了传统的监控(即延迟监控、服务可用性…..)外,还要注重安全方面。
刚刚发布的第50次 《中国互联网络发展状况统计报告》 显示,中国网民已超10亿,互联网普及率接近75%,其不仅推动了数字经济的蓬勃发展,而且在满足人民日益增长的美好生活需要等方面都发挥了重要作用「1」。随着互联网提供日益新颖而丰富的产品和服务,例如常见的语音视频聊天、互动游戏、点对点网络、流媒体、网络电视等等,网络运营商因此吸纳了海量客户资源,带来了巨大的数据流量,但与此同时也产生了带宽管理、内容计费、信息安全等一系列问题。
直播系统源码作为直播平台的重要组成部分,他有着完整的流程来支撑,直播系统源码的重要性不言而喻,往往 直播平台搭建 的第一步就已经起着基石的作用。所以直播系统源码的每一步都无比重要。
在国家十三五规划和云计算的推动下,国内金融企业IT基础设施加速虚拟化、业务上云稳步推进,金融IT逐渐演变为混合云架构。与此同时企业对业务安全的诉求、行业主管部门对监管的要求有增无减。本文基于上述背景,详细介绍金融企业如何在混合云中建设统一的全网流量采集平台。
在网络使用过程中,我们经常会遇到需要提高访问速度或保护隐私的需求。IP代理和加速器都是常见的应对方案,但它们在工作原理和应用场景上存在一些区别。本文将为您深入探讨IP代理和加速器的异同,帮助您更好地理解它们的作用和适用情况,从而为您的网络体验提供有效的解决方案。
SkeyeLive是OpenSKEYE开源流媒体团队开发的一款功能丰富的开源PC端流媒体推流拉流直播软件项目,目前支持Windows、Android版本,后续将支持ios版本,其中Windows版本的SkeyeLive支持多种源接入,包括Windows摄像头、麦克风、RTSP摄像机、屏幕桌面等,采集后经过x264编码、SkeyePusher推送到OpenSKEYE流媒体服务器进行转发,同时SkeyeLive还支持通过SkeyeRTSPClient拉取OpenSKEYE直播流,进行显示、播放,非常稳定、易用,用户可以基于SkeyeLive项目,开发类似于课堂直播、视频对讲等项目!
数据采集的设计,几乎完全取决于数据源的特性,毕竟数据源是整个大数据平台蓄水的上游,数据采集不过是获取水源的管道罢了。
首先按照 【Android RTMP】RTMP 直播推流 ( 阿里云服务器购买 | 远程服务器控制 | 搭建 RTMP 服务器 | 服务器配置 | 推流软件配置 | 直播软件配置 | 推流直播效果展示 ) 中的流程搭建服务器端 , 然后才能开始推流操作 ;
OpenSOC是思科在BroCON大会上亮相了的一个安全大数据分析架构,它是一个针对网络包和流的大数据分析框架,是大数据分析与安全分析技术的结合, 能够实时的检测网络异常情况并且可以扩展很多节点,它的存储使用开源项目Hadoop,实时索引使用开源项目ElasticSearch,在线流分析使用著名的开源项目Storm。
问题:PC端怎么通过音视频通话邀请移动端进入通话,就像IM视频通话一样?使用的是TRTC,请问怎么能实现这个业务场景?
当前网络规模发展迅速、业务种类越来越多,流量带宽逐年增大,网络管理的方式也层出不穷,但总体趋势都是向远程化、精细化、实时化发展,因此对于网络监控测量技术的需求也越来越强烈。
今天和大家讲一下音视频直播技术架构。之前的关注点主要放在客户端如何采集音频数据上,经过这两天的思考,我觉得应该先给大家讲一下音视频直播技术架构,这样更容易从整体上理解视频直播技术是如何运转的,之后再逐步的介绍每一个主题。
一,直播技术框架 二,音视频处理的一般流程 数据采集→数据编码→数据传输(流媒体服务器) →解码数据→播放显示 1、数据采集: 摄像机及拾音器收集视频及音频数据,此时得到的为原始数据 涉及技术或协议:
Beats 是 Elastic Stack 的一部分,它是一系列轻量级的数据采集器。Beats 可以在你的服务器上采集各种类型的数据,并将这些数据发送到 Elasticsearch 或者 Logstash 进行后续处理。
导语 随着大数据时代的到来,各大互联网公司对于数据的重视程度前所未有,各种业务对数据的依赖也越来越重。有一种观点认为大数据存在 “3V” 特性:Volume, Velocity, Variety。这三个 “V” 表明大数据的三方面特征:量大,实时和多样。这三个主要特征对数据采集系统的影响尤为突出。多种多样的数据源,海量的数据以及实时高效的采集是数据采集系统主要面对的几个问题。 我们想要在数据上创造价值,首先要解决数据获取的问题。因为在互联网发展中,企业内或不同企业之间建立了各种不同的业务系统,这些
前 言 如何在网络安全领域利用数据科学解决安全问题一直是一个火热的话题,讨论算法和实现的文章也不少。前段时间看到楚安的文章《数据科学在Web威胁感知中的应用》,其中提到如何用隐马尔可夫模型(HMM)建立web参数模型,检测注入类的web攻击。获益匪浅,遂尝试用python实现该算法,并尝试在大数据环境下的部署应用。 算法一般过程 隐马尔可夫模型是一个统计模型,可以利用这个模型解决三类基本问题: 学习问题:给定观察序列,学习出模型参数 评估问题:已知模型参数,评估出观察序列出现在这个模型下的概率
堆排序算法是一种经典的排序算法,它可以用来探索现代监控软件的功能与价值,尤其是在处理海量数据和实时监控方面。那么,咱们一起来看看怎么用堆排序的思路来揭开现代监控软件的神秘面纱吧!
水循环系统是锅炉系统中的重要单元,用于对锅炉的用水供给和冷却。贮存在沉淀水池中的水,经过过滤器材杂质过滤后送入离心泵的入口,流经泵体进行循环,离心泵则由电机进行驱动。
IDS是英文"Intrusion Detection Systems"的缩写,中文意思是"入侵检测系统"。
(一)Beats是什么? Beats是elasticsearch公司开源的一款采集系统监控数据的代理agent,它可以发送不同类型的数据到elasticsearch中,也可以行将采集完的数据发送到logstash中转,然后在推送到elasticsearch中,目前还在发展中,与成熟的监控系统zabbix和ganglia相比就界面看起来爽了点,系统功能还是有点弱,不过与elasticsearch全文搜索框架集成后,数据查询过滤功能非常强悍,还是非常有前途 的,在ELKB中,各个框架角色如下: Be
电力涉及到各行各业,电力安全涉及到每一个人。在2015中国互联网安全大会(ISC)上,国家电网公司科技领军人才原国家电网公司科技部主任刘建明发表了主题为“基于大数据的网络安全态势感知及预警分析”的演讲
当谈及FFT(快速傅里叶变换)时,我们实际上在探讨一种神奇的数学算法,它能够将信号从一种时间上的视角变幻到一种频率上的视角。这个算法在数字信号处理、图像处理和通信等多个领域都展现了其神奇的用途。然而,要在局域网管理软件中直接拿来使用FFT,似乎有些少见,这是因为FFT主要在信号处理和数学计算的范畴扬威,与网络管理貌似关系并不直接。
推流,就是将采集到的音频、视频数据通过流媒体协议发送到流媒体服务器。推流对这个直播链路影响非常大,如果推流的网络不稳定,无论我们如何做优化,观众的体验都会很糟糕,所以也是我们排查问题的第一步。推送协议主要有三种:
什么是大数据:大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
有一句古话说得好,谋定而后动。今天咱们来聊一下如何通过时间窗口的分析算法来提高上网行为管理软件的性能。这个方法绝对是个赢家,不仅能帮你辨识和应对网络上的古怪行为,还能让带宽用得更明智,网络安全护航,非常厉害!以下是通过时间窗口的分析算法可以有效提高上网行为管理软件的性能的一些方法和步骤:
小伙伴们选择大数据平台,想必是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求,面临着海量数据的存储和计算问题。
GPA算法(Generalized Processor Sharing)是一种公平分配带宽的调度算法,用于管理网络流量和资源。它的实现难度取决于网络系统的复杂性和要求的精确程度。要实现GPA算法,需要对网络设备进行编程和配置,确保带宽按照一定的公平原则进行分配,同时实时监控和调整网络流量。
从2020年年初以来,疫情已经变成了生活中常见的名词,疫情常态化之下,人们对于网络的依赖性越来越大,互联网产业飞速发展。
2019年6月爱奇艺会员规模突破1亿,爱奇艺的会员服务业务随之迅速增长,同时也带来了机器集群规模的增加,原有的监控体系也暴露出一些问题。数据监控体系是业务维持稳定服务的基石,会员日志监控体系形成闭环,从网络、应用、异常、页面加载多维度监控,极大提高了系统的成功率、稳定性,对会员视频播放、营销、下单等核心功能增强异常感知。
本文介绍了腾讯云网络产品的智能化演进,主要从四个方面进行介绍:自研路由器引入AI,打造智能网络;基于意图的网络;基于策略的网络;AI在网络运维领域的应用;以及网络大脑的构建。
数字化工厂由设备、机器人、AGV、网络、信息数据等构成,集成了产品制造过程和工厂模型的数据库,以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能。通过借助计算机,对整个生产过程进行数据采集,并可进一步扩展到整个产品制造过程的全生命周期,将打通产品设计和产品制造之间的桥梁,实现信息的集成。而生产车间是组成工厂最重要的组成部分,实现了生产车间的数字化,基本上完成了数字化工厂最核心的部分。在数字化系统建设中以数据的可视化管理和应用为核心,而非简单注重完全的自动化程度。利用PLM系统实现主数据流和工业网络、智能装备、智能仓库、智能系统等方面系统集成,实现数据流贯通与共享。
目前大多需要进行高速流量处理的场景,基本都是使用DPDK进行数据包处理加速,DPDK虽然是开源免费的,但是DPDK提供的API很简单,进行开发十分复杂,耗时,应用困难,于是许多人开始寻找替代方案–虹科PF_RING ZC。
随着车联网与 5G 技术的融合以及车辆智能化的发展,车联网的数据采集需求呈现爆发式增长。传统的车辆数据采集主要用于车辆的远程监测和故障诊断。随着车辆应用的丰富和智能化水平的提高,车辆数据采集逐渐应用到更多的场景,如研发用数据采集、数据统计和分析、规则引擎与报警系统、车辆实时控制等。
经常我们会在流媒体推送端提到“数据回调”这个词,在多媒体编程中,我们会比较常用到线程数据回调,在SkeyeClient管理类代码中用到了两个数据回调函数,分别是DShow原始音视频数据采集回调函数和SkeyeRTSPClient网络接收线程中回调音视频编码数据回调函数;虽然两者采集到的数据不同,但是我们的用途是一致的,都是用来推送,所以我们通常会用一个数据回调管理函数来进行统一管理。
上一期只是一个简单的例子,获取了网站的一小部分内容,本期开始讲解需要获取网站的所有文章列表。
导读:工业物联网感知层作为物理世界与数字世界的桥梁,是数据的第一入口。现实情况下,由于感知层数据来源非常多样,来自各种多源异构设备和系统,因此如何从这些设备和系统中获取数据,是工业物联网面临的第一道门槛。在工业领域,感知即通常所说的工业数据采集。
SDN将利用集中控制和抽象的网络设备为物联网(IoT)提供灵活的、动态的、自动化的网络重构。 组织对于物联网生成数据的业务价值保持着相当高的兴奋度,但是很少讨论关于如何管理网络设备,如何确保生成数据的
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