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实时分析需要SQL和复杂查询

今天的数据驱动型企业不仅需要针对实时数据作出快速响应要,而且还必须执行复杂的查询以解决复杂的业务问题。 例如,客户个性化系统需要将历史数据集与实时数据流结合起来,以便立即向客户提供最相关的产品建议。提供关键任务的实时业务观察能力的运营分析系统也必须如此,例如,在线支付供应商需要监测其全球范围内的交易,以发现可能预示金融欺诈的异常情况。 或者想象一个网上学习平台需要为学区客户和内部客户团队提供关于学生和教师使用情况的最新洞察力。或者是一个市场新闻供应商,需要监测并确保其金融客户在狭窄的窗口内获得准确的、相关的

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    建造适于业务分析的日志数据系统

    现在“大数据”非常的火。我们看到有各种相关的技术文章和软件推出,但是,当我们面对真正日常的业务时,却往往觉得无法利用上“大数据”。初步想来,好像原因有两个:第一个原因是,我们的数据往往看起来不够“大”,导致我们似乎分析不出什么来。第二个原因是,大数据往往其作用在于“预测”,比如给用户推荐商品,就是通过预测用户的消费倾向;给用户推送广告,局势通过预测用户的浏览习惯。然而很多时候我们要的并不是预测,而是弄明白用户本身的情况。 对于业务中产生的数据,一般我们期望有几种用途:一是通过统计,用来做成分析报告,帮助人

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    通过案例带你轻松玩转JMeter连载(54)

    3全链路监控:SkyWalking 现在微服务架构越来越风行,随之而来全链路监控(APM:Application Performance Management)工具在性能测试分析软件中得到了越来越多的普及。全链路监控工具是一种应用性能监控工具,通过汇聚业务系统各处理环节的实时数据,分析业务系统各事务处理的交易路径和处理时间,实现对应用的全链路性能监测。目前主流的APM工具,基本都是参考了Google的Dapper(大规模分布式系统的跟踪系统)体系,通过跟踪业务请求的处理过程,完成对应用系统在前后端处理、服务端调用的性能消耗跟踪,提供可视化的界面来展示对跟踪数据的分析。 现在比较流行的全链路工具有韩国出品的Pinpoint、中国吴晟出品的SkyWalking、Twitter出品的Zipkin以及美团和携程出品的CAT,这一节我们来介绍SkyWalking。 图26为SkyWalking架构图。

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