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3-梁建煌-3-FFA2019-基于Apache Flink的爱奇艺实时计算平台建设实践-梁建煌-V8

Flink作业监控数据和报警集成爱奇艺Hubble统-监控平台 Flink job metricsandalerts are integrated into iQlYI Hubble monitoring sys tem Job级别监控指标: Job 状态、Checkpoint 状态和耗时 Job-level metrics: job status, checkpoint statusandelapsed time Operator级别监控指标:时延、反压、Source/Sink 流量,对每个Operator进行指标聚合 Operator-level metrics: latency, backpressure, sourceandsink traffic, aggregation for each operator TaskManager级别监控指标: CPU 使用率、内存使用率、JVM GC等 Tas kManager -level me trics: CPU usage, memory usage, JVM GC, etc.

  • 2021-06-29
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Elasticsearch最新特性介绍

阿里云Elasticsearch提供的全托管式的Elasticsearch服务,100%兼容开源,针对性优化内核性能,提供商业功能(原‘X-Pack’),即开即用,高可用服务,弹性伸缩,按需付费。

  • 2021-06-29
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TSDB-云边一体化时序时空数据库技术揭秘

低成本高性能可扩展:基础设施智能化,APM,智能运维,监控诊断,金融; 轻量化高可用:工业数字化转型,电力,交通,物流,IOT, 工业; 高性能计算:时空大数据计算,智慧交通,城市大脑,轨迹分析,路径规划

  • 2021-06-29
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5-韩鹏-3-基于Flink构建CEP引擎的挑战和实践-韩鹏-2019-11-27

Flink的痛点:在企业级受限(硬件资源)环境,规则集数量及种类不确定的情况下,Flink程 序运行较难控制,且当前现有库“Flink SQL”和“Flink CEP”均不能满足业务及性能需求。

  • 2021-06-29
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AnalyticDB-快数据时代的实时数据仓库技术内幕

极致性价比驱动数据价值在线化;兼容 & 超越 MySQL/PostgreSQL;非结构化与结构化融合分析;云原生 实时按需极致弹性;完备的企业级特性

  • 2021-06-29
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基于物流透明的大数据应用

物流透明,是指物流要素及物流过程的信息能够得到真实的、实时的反映。 物流透明需要应用互联网的技术及组织方式来实现。 物流透明是物流互联网化的总趋势。

  • 2021-06-25
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.启明星辰.周涛.在安全分析中如何规避“大”数据分析

企业安全大数据概述 ? 安全大数据的成因和特点 ? 安全大数据带来的挑战 ? 解决方案1: 利用内部威胁情报实现数据浓缩 ? 对威胁情报认知上的几个误区 ? 案例介绍 ? 从企业安全数据中提叏威胁情报的几点建议 ? 解决方案2: 利用异常检测技术减量和降维 ? 异常检测技术的収展及现状 ? 提升异常检测准确率的技术路线 ? 实例分享 ? 总结

  • 2021-06-23
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以云服务与边缘计算技术加速工业物联网应用

满足客户定制化需求优化资源,提升产能跨区域、产业协同制造与设计 产品销售到服务转型优化售后服务平台掌握区域产业结构

  • 2021-04-30
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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