这是学习笔记的第 1897 篇文章 今天在思考数据生命周期管理的时候，理清了一些思路。 作为DBA，其实需要从更高的一个角度来看待你所管理的数据。...打个比方，如果我知道我管理的1000个数据库每天发生了多少张表的变更，哪些是人工触发的，哪些是程序触发的，如果我们知道，那么我们处理问题的时候会更加主动，而绝大多数情况下，其实我们是不知道的，或者说我们觉得不需要关注这些...我们来细化一下，对于表的DML操作，应该是程序端能够处理的，对于这部分的数据，其实我们可以通过快照的方式来处理，比如总共有1万张表，那么我们可以做周期性的抽取，通过细粒度的数据抽取，我们可以知道某个表在一段时间内的数据变化情况...对于DDL的操作，其实比较抽象，有CREATE,ALTER,DROP, （不包含TRUNCATE)，简单来说，也是周期性抽取，频率可能会更高一些，但是数据量要远比DML的小得多。...假设10000张表100天发生了20次变更，那么总的抽取记录数就应该是10020，而不是10000*100=100万，所以相比来说，这是一种因需而动的处理方式， 这个DDL的场景怎么落地，和数据生命周期管理如何关联起来
为成功地利用数据挖掘模型，我们需要从开发阶段直至生产环境对模型进行全面跟踪管理与评估。挖掘模型生命周期过程是由以下阶段组成的高效交替过程。...典型模型包括用于客户行为、风险管理和信用评分的预测建模模型。应用领域包括客户保有、信贷发放、交易验证、欺诈检测和促销等。这些因素推动数据采集和模型开发过程。...数据理解 数据理解阶段从初始的数据收集开始，通过一些活动的处理，目的是熟悉数据，检查数据的质量，初步发现数据的特征，或是探测引起兴趣的样本子集去构建隐含信息的假设。...影响数据质量的几个主要问题包括：缺失值、不合理值、不同数据源的不一致、异常值。 数据准备 数据准备（预处理）阶段包括从未处理数据中构造最终数据集的所有活动。这些数据将作为模型工具的输入值。...任务包括表、记录和属性的选择，以及为模型工具转换和清洗数据。 现实中的数据通常是不完整的、不一致的、含噪声，污染数据的普遍存在导致了数据清理的必要性，所谓“垃圾进垃圾出”。
目录 背景 数据全生命周期 采集 存储 整合 呈现与使用 分析与应用 归档 销毁 数据全生命周期管理 元数据管理 数据质量管理 数据安全管理 数据价值管理 配套管理办法和流程 数据全生命周期管理监控平台设计...数据全生命周期(采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档和销毁）相关内容在此篇文章“数据全生命周期管理(一)”分享；数据全生命周期管理（元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理、配套管理办法和流程和数据全生命周期管理监控平台设计...所以数据变成数据资产的前提是有着完整的数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、易于使用的元数据管理和持续产生数据价值管理的从数据产生到销毁的数据全生命周期管理体系。...在数据全生命周期管理过程中，元数据管理、数据质量管理、数据安全和配套管理办法与流程会贯穿到数据全生命周期，在部分内容会接下来的“数据全生命周期管理(二)”分享。...“数据全生命周期管理(二)”分享主要内容： 元数据管理：有助于数据价值的发挥 数据质量管理：提升数据价值的程度 数据安全管理：保证数据资产不流失不泄漏 数据价值：驱动数据全生命周期高效运转，降低存储和计算成本
这是学习笔记的第 2013 篇文章 最近几天在整理数据生命周期的一些东东，也码了几篇文章。...数据生命周期管理的初步设计 MySQL生命周期管理demo设计 任务生命周期管理设计 数据生命周期管理的思考 开始的调研只是验证了这个可行性，当然也是想的过于乐观，导致在实现的时候翻车。...我们首先来说下生命周期能干嘛，其实对于DBA来说，最大的好处就是数据的周期管理都可以一目了然，一切都在掌握之中，言外之意就是哪些流程计划外的变更我们都可以捕捉到，而数据也是在多维的交互中才产生了更丰富的业务含义...，此外可以对整个数据环境的质量和变化可以做到整体的管理，比如我们可以通过这些数据分析得到有100张表，但是很长一段时间以来的数据变化之后20张，那么剩下的80张表就需要打个问号了。...哪些数据是冷数据，哪些是热数据，哪些数据可能是已经不在维护的数据了，这些信息在没有产生连锁反应之前，是一种难以量化的状态，但是能够经过这种梳理和可视化的方式展示出来，从DBA的角度可以得到更加宏观的信息
在和前端业务部门做了几次沟通之后，从数据的管理角度需要进一步的规范设计。 所以从难度上来说，低估会导致我有成倍的工作量，当然目标都立项了，再苦再累也得含着泪做完。...对于整个生命周期的管理，我做了如下的流程设计。 其中数据的抽取是周期性的，而数据管理的粒度则是分为表，字段，索引，然后根据这些粒度延伸出相关的变更历史信息。...在这个基础上可以扩展出一些功能，比如某个业务就对某个表的数据变化格外关注，那么它可以订阅这个数据变化，或者是和工单的数据打通，让数据的变化和流程内，流程外的变更关联起来。...覆盖场景 整个生命周期管理中，需要覆盖以下的一些场景： 1）新增表 2）删除表 3）表变更 a) 字段变更 b) 索引变更 应用场景 对后端管理来说，可以提供一个完整的列表信息， l 模糊查看 1）根据时间维度来查看最近哪些表结构发生了变更...而这个信息不够统一，那么我们势必在后续管理中会产生混乱，所以生命周期管理的基础功能是紧迫而重要的。
索引生命周期管理通用步骤 创建索引管理策略 这个策略可以应用于索引模板，在创建索引时，关联到索引模板，按新的策略进行管理。...set": { "field": "@timestamp", "value": "{{_ingest.timestamp}}" } } ] } 数据流管理阶段..."index.refresh_interval": "30s" } } } GET /_resolve/index/new-data-stream* 数据流日常管理操作..."index.refresh_interval": "30s" } } } GET /_resolve/index/new-data-stream* 索引生命周期管理转为数据流管理...lifecycle { "data_retention": "7d" } GET _data_stream/my-data-stream POST my-data-stream/_rollover 数据流管理转回索引生命周期管理
return applicationManager; } ApplicationLifecycle里面就调用了onStart方法，也就是子线程无法进行生命周期管理 class ApplicationLifecycle...mainHandler.post(addSelfToLifecycle); } else { lifecycle.addListener(this);//这样就算是这是开启生命周期管理...} 总结：其实with就是用来进行生命周期管理的（不能写在子线程中，不然不会管理）
一、数据等级划分 将历史数据划分P0、Pl、P2、P3 四个等级，其具体定义如下： P0 ：非常重要的主题域数据和非常重要的应用数据，具有不可恢复性，如交易、日志、集团 KPI 数据、 IPO 关联表。...P1 ：重要的业务数据和重要的应用数据，具有不可恢复性，如重要的业务产品数据。 P2 ：重要的业务数据和重要的应用数据，具有可恢复性，如交易线 ETL 产生的中间过程数据。...TT 临时表 TT 拉取的数据和 DbSync 产生的临时数据最终会流转到 DS 层，ODS 层数据作为原始数据保留下来，从而使得 TT&DbSync 上游数据成为临时数据。...这类数据不建议保留很长时间，生命周期默认设置为 93天，可以根据实际情况适当减少保留天数。...三、生命周期管理矩阵 生命周期管理矩阵 P0 P1 P2 P3 ODS层 事件型流水表（增量表） 永久保留 3年 365天 180天 事件型镜像表（增量表） 永久保留 3年 365天 180天
像软件工程的许多其他元素一样，受管理的生命周期有利于促进API开发。 API生命周期管理由于外部API消费者的影响，需要最高程度的管理，这可能是API开发人员所不知道的。...本文将重点介绍RESTful API生命周期管理。 什么是API？ 根据TechTerms.com，应用程序编程接口（API）是“一组程序员可以用来创建软件或与外部系统交互的命令，功能，协议和对象。...API生命周期 API生命周期本身建立在已经讨论的现有概念上。在最高层面，存在三个核心方面 - 设计，实施和管理 - 每个都包含各自的生命周期。 ?...如果在设计中存在跟踪框架，则存在通过生命周期跟踪给定消息/请求/事务以帮助识别情况的能力。 管理：确保API具有满足当前和未来需求的必要能力。...结论 RESTful API生命周期管理由三个核心方面组成：设计，实现和管理。这三个方面涵盖了从概念到验证，到实现，到最终淘汰的API的全部生命周期。
引入索引生命周期的作用 在 Elasticsearch的日常管理中，有很多如系统日志，行为数据等方面的应用场景，这些场景的特点是数据量非常大，并且随着时间的增长索引的数量也会持续增长，然而这些场景基本上只有最近一段时间的数据有使用价值或者会被经常使用...（热数据），而历史数据几乎没有作用或者很少会被使用（冷数据），这个时候就需要对索引进行一定策略的维护管理甚至是删除清理，否则随着数据量越来越多除了浪费磁盘与内存空间之外，还会严重影响 Elasticsearch...在 Elastic Stack 6.6 版本后推出了新功能 Index Lifecycle Management(索引生命周期管理)，支持针对索引的全生命周期托管管理，并且在 Kibana 上也提供了一套...索引生命周期常见的阶段 hot: 索引还存在着大量的读写操作。 warm:索引不存在写操作，还有被查询的需要。 cold:数据不存在写操作，读操作也不多。...注意：以上只是索引生命周期阶段的常见定义，具体策略可以根据实际业务情况来定义。
对于任务系统的整体流程，今天和同事聊了下一些实现细节，发现里面有不少的细节，关于任务的ID在不同的流程设计中看起来相似，但是实现的时候还是有很多差异。
即Tomcat需动态管理这些组件的生命周期。 当我们设计一个较大系统或框架时，也需要考虑： 如何统一管理组件的创建、初始化、启动、停止和销毁？ 如何做到代码逻辑清晰？ 如何方便地添加或者删除组件？...组件有大有小，大组件管理小组件，比如Server管理Service，Service又管理连接器和容器。...这个思路其实很有问题： 代码逻辑混乱、组件遗漏 不利于后期的功能扩展 为了解决这个问题，我们希望找到一种通用的、统一的方法来管理组件的生命周期，就像汽车“一键启动”那样的效果。...组件的init和start调用是由它的父组件的状态变化触发的，上层组件的初始化会触发子组件的初始化，上层组件的启动会触发子组件的启动，因此我们把组件的生命周期定义成一个个状态，把状态的转变看作是一个事件...StandardWrapper是相应容器组件的具体实现类，因为它们都是容器，所以继承了ContainerBase抽象基类，而ContainerBase实现了Container接口，也继承了LifecycleBase类，它们的生命周期管理接口和功能接口是分开的
Spring把bean分为基础组件和自定义业务类型,对于基础组件类型的bean有的是在框架层直接实例化(类似BeanFactoryProcessor或Scanner等),也有一些和普通bean一样交给上下文统一管理...,我们今天主要分析普通业务bean的生命周期管理,我们都知道Spring对于bean的管理主要分为类加载或者扫描解析成BeanDefinition,然后实例化前置处理、实例化、实例化后置处理,使用和销毁...bean初始化完成后和使用之前做一些内部数据初始化或者本地缓存处理,那么我们可以实现InitializingBean重写afterPropertiesSet方法或者用@PostConstruct注解标注方法...InitDestroyAnnotationBeanPostProcessor类,实现了DestructionAwareBeanPostProcessor和InstantiationAwareBeanPostProcessor接口,拥有对bean生命周期管理的能力...initAnnotationType和destroyAnnotationType分别是PostConstruct和PreDestroy,所以此处返回的就是包装PostConstruct和PreDestroy注解方法的生命周期元数据
Salesforce提供了一套应用的生命周期的管理流程以及针对这种管理模型对应的三种开发模式。我们可以通过下图查看到一个应用的生命周期流程涉及到的阶段，各阶段含义的相关介绍如下。 1....因为这些版本会极大地影响用户体验和数据质量，所以它们需要彻底的测试、培训和仔细的更改管理。主要版本通常每季度发布一次（Salesforce每年发布三次）。 二....FULL环境理论上需要和生产环境的配置以及数据等等相同，进行实际生产环境的mock以及进行大数据量的性能测试等，所以UAT环境需要使用 FULL SANDBOX。...SIT 需要和各个外部环境进行集成测试，在保证数据量，功能等情况，以及可能需要带入一些实际生产数据等考虑，通常SIT会使用 Partial Copy Sandbox，使用时需要考虑他的刷新的周期以及存储量等是否可以满足使用...当然，其他的特点还有很多，上述只是罗列了3点，即： 周期长，版本管理重要，部署要方便。
bean的生命周期 知识点 1.
按图索骥 bean的生命周期 知识点 1.
需求全生命周期的管理实践，包括：商家的原始需求收集、产品设计与评审、研发的需求实现、上线后运营反馈、新一轮迭代优化，构成了需求全生命周期的反馈回路。 ? 原始需求管理 ---- ? ?...“已规划到项目”中的需求管理方式 ---- 为了让需求的过程管理更直观，我们使用“产品需求看板”来管理功能 Story（如下图所示）。
这是学习笔记的第 2096 篇文章 最近两天梳理了下生命周期管理的内容，在重新梳理的过程中，原先一些没想明白的点在这个过程中也整理明白了,而整个改进的过程在重新梳理时，发现不会大改，而是在入口和过滤的部分做一些补充...接下来我把一些测试计划和数据模型的设计内容也总结出来。...DDL-修改表 修改表-删除索引 mysql_snap_tab_info（insert) mysql_snap_tab_index_info(insert) 9 DDL-删除表 truncate表数据...待定 10 DDL-删除表 drop表数据 mysql_tab_baseline(update) 11 DML insert,delete,update mysql_snap_hot_tab_info
（热数据），而历史数据几乎没有作用或者很少会被使用（冷数据），这个时候就需要对 索引 进行一定策略的维护管理甚至是删除清理，否则随着数据量越来越多除了浪费磁盘与内存空间之外，还会严重影响 Elasticsearch...的性能； 在 Elastic Stack 6.6 版本后推出了新功能 Index Lifecycle Management(索引生命周期管理)，支持针对索引的全生命周期托管管理，并且在 Kibana...本文主要介绍 Elasticsearch 索引生命周期管理如何配置和使用。 二、生命周期 2.1....如果更换了策略，当前正在执行的阶段不会变化，在结束当前阶段后，将会由新的策略管理下一个生命周期。...停止ILM时，快照生命周期管理操作也会停止，这意味着不会创建计划的快照（当前正在进行的快照不受影响）。 通常，ILM将默认运行。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
