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2019大数据技术公开课第五季—日志数据如何同步到MaxCompute之实践讲解

日常工作中,企业需要将通过ECS、容器、移动端、开源软件、网站服务、JS等接入的实时日志数据进行日志实时查询与分析、采集与消费、数据清洗与流计算 (ETL/Stream Processing)、数据仓库对接(Data Warehouse)等场景的使用。 通过本次实验,我们可以学习了解日志数据如何同步到MaxCompute。

  • 2021-06-29
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2019 5G 如何引发电子行业革命 IBM商业价值研究院

大数据(big data),IT行业术语,是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。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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大数据技术在桥梁管养中的应用案例

截至2018年底,全国共有公路桥梁约85.15万座,其中危桥(四五类桥)总计约为5.67万座,危桥占桥梁总数的6.66%。部分桥梁年久失修,技术等级偏低;低等级公路上尚存部分不适宜桥型;部分桥梁存在设计和施工上的先天不足;多样性环境作用引发大量耐久性病害;超载问题引发的桥梁非正常损伤问题突出;桥梁增长致使愈来愈多的桥梁进入养护关键期。桥梁养护任务日益繁重,社会影响和关注度越来越高。

  • 2021-05-31
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2.3-K8s 原生 Serverless 实践:ASK 与 Knative

基于 Kubernetes 平台,用于构建、部署和管理现代 Serverless 工作负载。 ? 基于流量请求的自动扩缩容-KPA ? 基于CPU、Memory的自动扩缩容-HPA ? 支持定时 + HPA的自动扩缩容策略 ? 事件网关(基于流量请求的精准弹性)

  • 2021-05-06
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关于元数据,全网最通俗易懂的文章

通常一款元数据管理工具应具备元模型设计、元数据采集、元数据分析、数据地图展现等核心功能,我们试着改编小蝌蚪找妈妈这个故事,在改编的过程中理解这几个核心功能,前提是我们假设所有动物共同构成了一个庞大的数据体系,小蝌蚪们Mother的具体数据已经存在于此体系之中(鲤鱼系统、鳄鱼系统、乌龟系统)。

  • 2021-09-17
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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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潘柱廷.北人南顾.攻击假设矩阵中的数据纽带

南人怎么看技术 老生常谈 大数据?(业务,威胁,安全) 大数据安全九宫图 威胁用例、威胁场景 攻击假设矩阵,一个简单的工具 矩阵 攻击假设矩阵 @ 网络拓扑,简单示例 攻击假设矩阵 @ 时间,简单示例 数据资产:一种新型资产的认识 “云物移社大智随”的影响 五际缘的弈局 CPS-Cyber Physical System 信息物理系统 意识-信息-物理系统/空间 从MCPs攻击假设矩阵 看“大数据攻击” 从MCPs攻击假设矩阵 看“大数据攻击” 威胁用例、威胁场景

  • 2021-06-23
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基于容器虚拟化技术的风电大数据平台优化部署方案

中国风力发电装机容量现居世界第一,风电行业发展迅猛。在发电机运行过程中会实时产生大量关于天气信息和机器状态的数据。由于风电数据的稳定性受到各方面的干扰较多,如何通过物联网大数据的技术来解决用户关心的问题,把大数据技术与风电机组相结合,实现风能资源的有效整合,促进风电行业的数字化发展,已成为如今的主流问题。

  • 2021-05-31
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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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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