EasyDAP (EDAP) 是一站式数据湖管理与分析平台,提供数据采、建、管、用全生命周期的大数据能力, 帮助企业数据资产建设和开发分析应用。EDAP 提供多种计算平台支持及可拓展的开放能力,降低企业大数据开发应用门槛、提高大数据开发效率。
细心的你在尝试https后会发现,在加载网页时候明显相对http的时间要长一半,还有会影响缓存,增加数据开销和功耗,加上如果网站没开dns。虽然只有几秒的时间,但多一秒就会流失大量的访客啊!!!
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本文会从四个方向来进行相对应的展开和论述:首先我们来看下,为什么需要一个好的数据指标体系,好的数据指标体系和大家日常看见的这些数据指标到底有什么区别?
从伦敦到旧金山,从布鲁塞尔到北京,大数据和算法要像权力一样被关进笼子里——这已是这个时代前所未有的全球新命题。
2017年随着AI 的兴起,深度学习使用大数据处理海量的训练数据输入。借助数据湖架构,可以更好地打通数据之间的壁垒,支撑AI 模型的训练、推理以及数据的预处理。
除了以上几个方向,数据库也随着云计算、AI技术的发展而产生了两个重要的发展方向。首先,AI方向的结合为数据库带来了更多的可能性。通过与AI技术的结合,数据库能够更好地支持向量计算,提高数据处理效率。
PS:刚刚提到过的置信和准确的衡量,其实在机器学习中有另外一个马甲叫过拟合和欠拟合。 讲到这里,大数据的第一个价值就是:更细致的刻画。
图2 本地客户端架构图 机器数据采集 服务器信息采集我们可提供数百个监控指标,其中大家常用的如CPU、内存、磁盘、网络等指标,一般要提供高频度的采集,比如Noah监控提供了最细粒度5秒采集频率,采集延时小于
),即当前空间内所有的数据模型资源,并以每个数据模型分别向上和向下溯源,展示每个数据模型的上下游数据血缘情况,包括:数据源、数据表、SQL 视图、数据模型、图表、过滤条件、数据填报组件、数据值映射、大屏
设备购买、维护及软件安装成本远高于购买云数据库服务,并且难部署; 高运维成本:传统单机数据库多采用主备架构保证高可用和业务连续,该架构弹性能力差、流量高峰同步效率低、主备切换时间不可控,运维人员工作负担重