基因慧的行业报告整体上不错，这次《基因大数据智能生产及分析》也不例外，一口气读完，感受是智能化是行业趋势，打工人的日子更难了。文章有点长，没时间看的话你可以拉到文后看我的一点感想。...第三部分 基因大数据价值链分析 六、基因大数据价值链及商业模式分析 (一) 数据生产 以测序为例，基因数据生产流程包括从 DNA/RNA 采样、核酸提取、文库构建、上机测序等环节。...随时测序生产成本和生物信息基于云计算平台的分析成本越来越低，基因数据解读在基因检测服务中的成本 比例将逐渐提高。 临床基因检测服务中，数据解读一般由遗传咨询师承担。...(二) 投资机会及风险分析 1.投资机会分析 通过对基因大数据生产及分析价值链及相应企业的投融资分析，基因慧从技术、渠道、场景三方面探讨投资机会。...（1）技术 从价值链和技术角度，包括四个方面：基因数据生产、基因数据分析、数据平台和增值服务。 基因数据生产环节的技术可关注新一代测序技术研发和试剂盒研发。短期看，临床试剂盒的商业化空间大。
确认数据库里受到影响的日志的时间段 在仿真环境复盘整个故障 制定技术恢复方案，在仿真环境验证数据恢复方案 在仿真环境验证数据恢复后应用是否正常 备份生产环境数据，应用数据恢复方案到生产环境 生产环境绿灯测试...，无误后，恢复完成 由于恢复生产数据是重大的数据调整，需要报请领导批准，需要有完备的数据回退方案。...二、数据恢复过程以及技术分析 用了 5 分钟理清了处理这个问题思路，接下来就是考虑具体的数据恢复了。在处理这个问题过程中，有两个难点需要解决。 1. 确认要恢复的 binlog 的开始和结束。 2....8）利用 myflash 生成了反向二进制文件，把文件应用到数据库，工作流平台在仿真环境测试，数据完美再现。 三、问题的反思 通过以上分析，基本上就可以轻松解决这个问题。...四、后续问题 结合以上分析过程，需要指定一些辅助策略来完善发布流程。 1. 发布流程自动化，应用代码发布自动化发布，尽量避免人为参与。 2.
生产有应用频繁的fullgc，怀疑系统存在异常。...1.6G CMS GC阈值是70%，即2G*0.7=1.4G 也就是老年代达到1.4G时，年轻代满的话再往老年代晋升对象的时候，会发生FGC 年轻代默认晋升年龄是15次 再来温故下堆内存空间结构： 分析...dump结果使用MAT(Eclipse Memory Analyzer)分析，具体截图就不展示了，从支配树上可以看出，某个缓存对象占用空间很大，个数非常多。
特殊说明： 解决问题的光鲜，藏着磕Bug的痛苦。 万物皆入轮回，谁也躲不掉！ 以上文章，均是我实际操作，写出来的笔记资料，不会出现全文盗用别人文章...
分析结果 先看看最终由本博客分析后绘制出来的总体流程结构图 ?...connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); 创建Session时，第一个传入是否开启事务，第二个传入session提交消费消息的方式 接下来看源码处理，生产者...broker的url解析成新的url，接着调用TransportFactory.connect(connectBrokerUL)，在里面根据url解析得到一个wireFormat对象（主要是对流的字节数据的解析协议...} 也就是说，此时会开启一个线程，持续读取服务端的命令消息，并处理该消息，因为这时服务端给到客户端的，先了解完客户端发送的逻辑再回来看这个，接下来就到了 //6、使用会话对象创建生产者对象...deRegisterWrite(this, false, (IOException)null); } } 这时就来的TcpTransport了，进行数据的传输
问题分析 HDFS服务dfs.umaskmode, fs.permissions.umask-mode默认配置为022 rwx权限说明： r(read)可读权限，对应数字为4 w(write)可写权限，
问题分析 思路：分离读写scan请求，各种处理各自的 源码内部 WriteQueues; Queues; ScanQueues; 优化参数 hbase.regionserver.handler.count...生产线上通常需要将该值调到100～200。...使用的随机策咯getNextQueue.ThreadLocalRandom.current().nextInt(queueSize) 问题复现: 可以使用阿里的arthas进行regionserver的线程状态分析
对产品未来市场销售状况的预期，是影响生产方案制定的主要因素之一。如果市场销售预期很好，那么企业则会加大投资力度，提升生产能力；如果市场销售预期不好，企业则会减少投资甚至削减生产量。...目前，有三个备选方案，方案一是投资30万对工厂设备做技术改造，大幅提高生产能力；方案二则是花费8.5万元对设备进行小修理，提高生产量；方案三是停止生产。...下图展示了建立决策树模型所有的基础数据： ?...基于上面在excel中建立的决策数据，可以回答第一个问题，即：在目前条件下，企业是否应该进行市场调查。 下图给出了三个决策点的最优决策：C75处的市场调查？...现在我们可以回答第一个问题，在市场调查费用为0的条件下，最优决策是进行市场调查，市场调查提供的新信息可以改善分析结果，提供决策树的期望值。
如果我们所在公司的业务量比较大，在生产环境经常会出现JVM内存溢出的现象，那我们该如何快速响应，快速定位，快速恢复问题呢？...具体分析过程如下。...，对数据库返回结果的解码并组织成HashMap。...这个List中的元素总共有146033个，初步可以判断出是在一次查询中从数据库中一次查询出了太多数据，造成了内存溢出。...这里根据后面的分析，原来是在做导出功能的时候，没有使用分页对数据进行分页查询，分页写入Excel文件，而是一次将全部数据查询，导致导出功能如果并发数超过4个时，就会将所有内存耗尽。
在实时数据分析中，低延迟的数据对于选择和更新模型的特征和权重以获得更精确的结果非常有用。...一些最复杂的实时数据分析涉及在生产环境中部署先进的机器学习模型的同时对其进行训练。通过这种方法，模型的权重和特征会随着可获得的最新数据不断更新。...随着应用范围如此广泛，同时进行机器学习模型的训练和部署的能力正日益成为推进实时数据分析的关键。 在生产环境中训练 推荐引擎很好地展示了在生产环境中训练机器学习模型的效用。...核心价值主张 使用机器学习模型进行实时数据分析现在已经相当普遍。这些应用的传统数据科学方法是在将模型投入在线生产前离线创建模型。正如 Ege 透露的，在某些情况下这种方法仍可取。...然而，在生产环境中训练模型，并根据实时输入更新其特征和权重的能力，对确保模型对最新可用数据做出反应至关重要。
在大数据时代，数据信息成为了各行各业发展规划的一项重要依据。在工业领域，生产数据可视化的应用亦是将庞大的数据通过可视化分析，再由大屏将数据信息清晰明了地呈现出来。...基于企业环境、设备、产线、车间、系统及能源等生产数据的大数据分析，管理者能通过数据可视化展示的图表方便迅速地了解到工厂发展各个阶段的情况，以加强对当下工厂现状的认识。...生产数据可视化应用构建现状分析设备实时数据感知与持久化以及价值挖掘是生产数据可视化的关键，目前实际生产数据可视化项目建设主要面临以下问题：海量异构化设备的数据感知 基于当前物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展...工业生产感知的数据是海量的、连续的，如果全部采用批量处理不对其进行分析，难以发掘数据的价值。...结语基于 EMQ 云边端的生产数据可视化方案，架构起「车间-工厂-集团云」数据高速通道，保障了海量生产数据传输和持久化的实时性、可靠性、安全性，为大数据分析、人工智能应用提供良好的数据基础，同时助力企业快速构建上层应用
全量数据库的备份文件有 10 GiB，这么大的表如果采用 mysqldump 会因为锁表而导致 10 分钟左右的停机时间（别问我怎么知道的）。 问题分析 在恢复应用的同时，我们也开始进行了分析的工作。...通过分析，我们发现 mysql 发现自己有问题的时候尝试恢复数据库，但因为虚拟机可用内存不足而加载存储引擎失败，导致找不到数据库。...因此，在迁移之前，我们要模拟生产环境进行度量并进行分析。 设计性能度量 性能度量是一个从“未知”到“已知”的过程。 首先，你需要明确所要度量的问题。你可以和你的小组一起商定需要解决的问题。...如果你有 CDN 或者 URL 访问分析数据，可以它来构建你的测试案例。如果什么没有，例如“萨瓦迪卡”这种情况，你就可以使用主页的 URL 来进行测试。...至此，我们完成了对生产环境性能的分析。接下来，就要为性能设计架构迁移方案了。请关注下篇《AWS 上的生产环境架构优化案例》
问题描述： 某个客户在针对生产环境中，对ECIF数据库同步改造为使用kafka进行数据同步后，测试环境也偶尔发生消费数据存在空的问题，当时以为是调度系统间隔太慢，导致数据没有读取到，但是在上线之后...，生产存在同样的问题，无法消费消息数据； 问题分析： 1.由于问题比较突然，对于kafka的问题分析需要结合消费端和生产端以及服务节点同时分析。...，所以需要证明，队列中是否存在数据； 5.使用命令(以下命令，需要运维检查理财对应的队列中数据的情况，将地址换成具体的生产IP和端口) kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server...7.这个问题比较棘手的是，生产上不能随意进行分析和调试，好在测试环境有可以复现这个问题的情况。 8.所以需要紧急在测试环境进行问题复现，然后进行可能出现的问题进行分析。...17.总结，以上问题是借助了详细的框架日志分析出了具体的交互过程，从而排查出问题出在服务端处理慢，导致超时无法拿到后续的应答数据做处理；
生产系统数据丢失后的恢复 一、背景和大概的思路 2020年2月25日，微信的朋友圈大量转载微盟遭遇了系统重大故障，36小时内尚未恢复核心生产数据，从而想到本人在两周前处理的一个案例，开发人员误删除了生产数据...在仿真环境验证数据恢复后应用是否正常。 7. 备份生产环境数据，应用数据恢复方案到生产环境。 8. 生产环境绿灯测试，无误后，恢复完成。...由于恢复生产数据是重大的数据调整，需要报请领导批准，需要有完备的数据回退方案。 二、数据恢复过程以及技术分析 用了5分钟理清了处理这个问题思路，接下来就是考虑具体的数据恢复了。...利用myflash生成了反向二进制文件，把文件应用到数据库，工作流平台在仿真环境测试，数据完美再现。 三、问题的反思 通过以上分析，基本上就可以轻松解决这个问题。对自己提出几个问题： 1....四、后续问题 结合以上分析过程，需要指定一些辅助策略来完善发布流程。 1. 发布流程自动化，应用代码发布自动化发布，尽量避免人为参与。 2.
TOC 记录下kafka生产者遇到的一些问题，主要基于0.8/0.9版本的producer api。...Kafka主要被用于两大类应用：1.在应用间构建实时的数据流通道；2.构建传输或处理数据流的实时流式应用。...绝大部分情况下数据是会成功的，但是也会有失败的情况。...【性能对比测试】 总之，我们需要根据我们具体的业务场景实现我们的生产方式。 三、producer参数调优 1. acks acks=-1 强一致，不会丢数据。...生产幂等性 2. kafka生产高吞吐原理 六、kafka高可用生产的一种尝试 TBD 参考 《震惊了！原来这才是kafka！》
很多公司不知道应该如何处理他们拥有的数据，更不用说要如何使用这些数据来改善他们的流程管理和产品品质。商业竞争通常是孤立运作。他们缺乏软件和建模系统来分析数据。...改进数据收集、使用和共享 大多数公司在这方面缺乏经验。有些人错误地认为自己的数据库太大而无法进行分析。也有人担心数据使用总来自组织和法律方面的障碍。而且质量比数量更重要。...汽车公司可能会分析过去和现在的销售，客户行为和其他数据，为经销商提供最理想的车型。工厂希望保证更换机床不会影响其产品的质量。...研究通用预测模型 模型需要能够处理诸如来自传输错误的信号缺陷或来自故障传感器的数据错误等不确定性因素。丢失或错误的数据点对系统的影响可能是致命的，比如医疗植入物的生产。...联盟应该制定相应方案，让建模人可以访问企业所持有的数据。 制定智能生产政策 尽管企业会因其商业意义而大力推动智能生产，但政府应该填补其中的缺口，或是在某些对私人投资风险过高的方面给予支持。
The International Journal of Production Research (IJPR), published since 1961, i...
工业大数据分析涉及的主题和场景非常广泛，以下是数据化整体业务及一些主要的例子：（图例，数据化整体业务架构） （图1，工业大数据分析主题）（图2，数据挖掘分析方法）首先，在生产运营领域，工业大数据分析通过实时监控传感器和设备运行数据...同时，通过对产品质量检测数据的分析，可以快速定位产品缺陷的成因，不仅提升了产品的质量，也增强了客户满意度。此外，能源消耗数据的分析有助于发现能源使用的浪费点，进而优化能源配置，实现绿色生产。...（图3，数据分析应用场景及节点）值得一提的是，工业大数据分析在智能制造、工业物联网、工业互联网和能源互联网等多个场景中发挥着重要作用。在智能制造工厂，它助力实现生产智能化、决策智能化和服务智能化。...此外，工业大数据分析为企业带来的具体价值表现在多个层面：它不仅提高了生产效率和产品质量，还通过缩短研发周期和优化供应链管理降低了成本。更重要的是，它通过预测和预防措施显著提高了安全生产水平。...通过探索和分析大量数据，企业可以发现潜在的模式和趋势，从而对生产过程进行持续的改进和优化。
工业大数据分析涉及的主题和场景非常广泛，以下是数据化整体业务及一些主要的例子： （图例，数据化整体业务架构） （图1，工业大数据分析主题） （图2，数据挖掘分析方法） 首先，在生产运营领域，工业大数据分析通过实时监控传感器和设备运行数据...同时，通过对产品质量检测数据的分析，可以快速定位产品缺陷的成因，不仅提升了产品的质量，也增强了客户满意度。此外，能源消耗数据的分析有助于发现能源使用的浪费点，进而优化能源配置，实现绿色生产。...（图3，数据分析应用场景及节点） 值得一提的是，工业大数据分析在智能制造、工业物联网、工业互联网和能源互联网等多个场景中发挥着重要作用。在智能制造工厂，它助力实现生产智能化、决策智能化和服务智能化。...此外，工业大数据分析为企业带来的具体价值表现在多个层面：它不仅提高了生产效率和产品质量，还通过缩短研发周期和优化供应链管理降低了成本。更重要的是，它通过预测和预防措施显著提高了安全生产水平。...通过探索和分析大量数据，企业可以发现潜在的模式和趋势，从而对生产过程进行持续的改进和优化。
近年来，数据成为核心生产要素之后，人们总是期待充分释放数据生产力。但知易行难，如何释放数据生产力，大部分企业却莫衷一是、无所适从。...这些行业大多数属于知识密集型企业，自身积累了丰富且具有极高价值的海量文档数据，却在数据治理、内容分析、知识运营等方面捉襟见肘，缺乏有效方法论与工具，只能眼睁睁看着丰富的数据“沉睡在角落”。...尤其是在多级统一标签体系的加持下，爱数AnyShare Family7率先开启文档治理体系专业服务2.0，为非结构化数据的治理带来“即时”能力，真正帮助多个行业用户发挥数据要素价值、充分释放数据生产力。...例如，在标签生产阶段，采用AI技术实现自动打标签，减少人工操作；在标签存取阶段，采用内容自动化技术，可以在内容生产时候更多维度的标签，并且高效存取下来；而在标签应用阶段，通过搜索、安全管控和第三方集成，...“统一标签的背后是一系列技术体系的高效集成，真正帮助企业从海量非结构化数据中挖掘价值，在日常工作中为员工提供帮助，持续释放数据生产力。”杨宇最后表示道。
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