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大数据技术应用与案例解析

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(大量Volume,多样Variety,价值Value,高速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二,数据类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

  • 2021-05-31
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2.5-AI 事件驱动场景 Serverless 实践

消息队列 Kafka 版是阿里云基于 Apache Kafka 构建的高吞吐量、高可扩展性的分布式消息队列服务,广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等,是大数据生态中不可或缺的产品之一,阿里云提供全托管服务,用户无需部署运维,更专业、更可靠、更安全。

  • 2021-05-06
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华为敏捷教育城域网解决方案

华为敏捷教育城域网解决方案-进入新世纪以来,信息技术广泛渗透经济和社会的各个方面,人们的生产方式、生活方式以及学习方式正在发生深刻变化,全民教育、优质教育、个性化学习和终身学习已成为信息时代教育发展的重要特征。作为基础教育的中小学阶段,教育公平、教育资源共享、教育集中管理更是成为各界所关注的问题。为适应时代的发展,解决教育面临的各种问题,“十二五”期间教育信息化的核心任务就是“三通工程”和“两平台建设”。教育城域网作为支持“三通和两平台”最重要的基础设施,已经成为各个区域教育机构重点关注的问题。

  • 2021-04-22
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工业物联网及工业大数据安全探讨

近年来,世界各国掀起以工业物联网(IIoT)为代表的“第四次工业革命”。工业大数据是制造业数字化、网络化、智能化发展的基础性战略资源。IIoT和工业大数据的融合,结合当前5G、边缘计算、人工智能、区块链和AR/VR等技术的加速发展,共同推动了“第四次工业革命”进程。本文通过对IIoT与工业大数据在定义、特征、优势和风险方面的剖析,对IIoT大趋势下如何保护IIoT及工业大数据安全进行了探讨,供读者参考。

  • 2021-04-20
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数字文创专场-跃然云上全链路加速影视艺术创新-常江

1、国内影视行业技术机遇:结合经验和数据,更精确链接用户和内容 2、腾讯高效制作云:提速影视工业化效率,让艺术创新不再受限 3、云渲染解决方案:海量的算力输出,保证项目时效 4、云存储解决方案:稳定、安全、灵活的存储服务

  • 2021-04-18
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谈谈如何进行数据质量管理

在本文中,我们讨论了有关组织如何衡量和改善数据质量的一些技巧。将数据用于业务目的的关键规则之一就是:决策的质量在很大程度上取决于数据的质量。但是,仅仅知道它并不是非常有用。为了获得切实的结果,我们应该测量数据的质量,并根据这些测量结果进行改进。在这里,我们将对复杂的数据质量问题进行一些探讨,并分享如何解决这些问题的技巧。

  • 2021-04-05
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58同城大数据实践方案

首先看一下58大数据平台架构。大的方面来说分为三层:数据基础平台层、数据应用平台层、数据应用层,还有两列监控与报警和平台管理。 数据基础平台层又分为四个子层: 接入层,包括了Canal/Sqoop(主要解决数据库数据接入问题)、还有大量的数据采用Flume解决方案; 存储层,典型的系统HDFS(文件存储)、HBase(KV存储)、Kafka(消息缓存); 再往上就是调度层,这个层次上我们采用了Yarn的统一调度以及Kubernetes的基于容器的管理和调度的技术; 再往上是计算层,包含了典型的所有计算模型的计算引擎,包含了MR、HIVE、Storm、Spark、Kylin以及深度学习平台比如Caffe、Tensorflow等等。 数据应用平台主要包括以下功能: 元信息管理,还有针对所有计算引擎、计算引擎job的作业管理,之后就是交互分析、多维分析以及数据可视化的功能。 再往上是支撑58集团的数据业务,比如说流量统计、用户行为分析、用户画像、搜索、广告等等。 针对业务、数据、服务、硬件要有完备的检测与报警体系。 平台管理方面,需要对流程、权限、配额、升级、版本、机器要有很全面的管理平台。

  • 2021-02-26
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什么是数据湖?有什么用?终于有人讲明白了……

数据湖概念的诞生,源自企业面临的一些挑战,如数据应该以何种方式处理和存储。最开始,企业对种类庞杂的应用程序的管理都经历了一个比较自然的演化周期。最开始的时候,每个应用程序会产生、存储大量数据,而这些数据并不能被其他应用程序使用,这种状况导致数据孤岛的产生。随后数据集市应运而生,应用程序产生的数据存储在一个集中式的数据仓库中,可根据需要导出相关数据传输给企业内需要该数据的部门或个人。然而数据集市只解决了部分问题。剩余问题,包括数据管理、数据所有权与访问控制等都亟须解决,因为企业寻求获得更高的使用有效数据的能力。

  • 2021-02-24
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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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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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