今年经济形势不好,很多公司又开始打起“经营分析”的大旗,要求“考核财务效益”“推动降本增效”。这一下把很多同学干懵了:财务部门本来不就有财务分析吗?经营分析又和数据分析有啥差异?今天系统的跟大家讲解一下。
随着信息化进程的深入和互联网的迅速发展,人们的工作、学习和生活方式正在发生巨大变化,效率大为提高,信息资源得到最大程度的共享。紧随信息化发展而来的网络安全问题日渐凸出,如果不能很好地解决这个问题,必将阻碍信息化发展的进程。由此可见,信息安全在社会生活的各个方面已受到更为广泛的关注,其重要性也日益明显。
转眼新的一年又来了,趁着这段时间总结下2017这一年的工作经验,避免重复踩坑。MOB数据采集平台升级也快经历了半年时间,目前重构后线上运行稳定,在这过程中挖过坑,填过坑,为后续业务的实时计算需求打下了很好的基础。 一、升级与重构的原因 📷 旧有架构 上图为旧有架构,主要服务于Hadoop2.x离线计算(T+1)以及Spark的实时计算(T+0),但在数据采集、数据流动、作业调度以及平台监控等几个环节存在的一些问题和不足。 数据采集: 数据采集平台与数据统计分析系统分离,不能统一管理数据流向,并且消耗服务资源
1、被采集的数据主要是网页跳转数据:比如你从哪个网页跳转入该购物网站、你点击了哪些商品页面、在商品页面上停留了多少时间。
性能监控主要通过数据采集-数据分析-数据展示-故障告警来实现,其中,数据采集是性能监控的第一步,也是最为关键的一步。
随着宽带互联网在中国的迅速发展,全国各大电信运营商的网络规模都在不断扩张,网络结构日渐复杂,网络业务日趋丰富,网络流量高速增长。电信运营商需要通过可靠、有效的网络业务流量监测系统对其网络以及网络所承载的各类业务进行及时、准确的流量和流向分析,进而挖掘网络资源潜力,控制网络互联成本,并为网络规划、优化调整和业务发展提供基础依据。
摄像机和拾音器收集视频及音频数据,涉及技术摄像机为CCD、CMOS,拾音器为声电转换装置、音频放大电路
网络攻击的不断增加,要求NTA(网络流量分析)除了传统的监控(即延迟监控、服务可用性…..)外,还要注重安全方面。
刚刚发布的第50次 《中国互联网络发展状况统计报告》 显示,中国网民已超10亿,互联网普及率接近75%,其不仅推动了数字经济的蓬勃发展,而且在满足人民日益增长的美好生活需要等方面都发挥了重要作用「1」。随着互联网提供日益新颖而丰富的产品和服务,例如常见的语音视频聊天、互动游戏、点对点网络、流媒体、网络电视等等,网络运营商因此吸纳了海量客户资源,带来了巨大的数据流量,但与此同时也产生了带宽管理、内容计费、信息安全等一系列问题。
在国家十三五规划和云计算的推动下,国内金融企业IT基础设施加速虚拟化、业务上云稳步推进,金融IT逐渐演变为混合云架构。与此同时企业对业务安全的诉求、行业主管部门对监管的要求有增无减。本文基于上述背景,详细介绍金融企业如何在混合云中建设统一的全网流量采集平台。
在网络使用过程中,我们经常会遇到需要提高访问速度或保护隐私的需求。IP代理和加速器都是常见的应对方案,但它们在工作原理和应用场景上存在一些区别。本文将为您深入探讨IP代理和加速器的异同,帮助您更好地理解它们的作用和适用情况,从而为您的网络体验提供有效的解决方案。
SkeyeLive是OpenSKEYE开源流媒体团队开发的一款功能丰富的开源PC端流媒体推流拉流直播软件项目,目前支持Windows、Android版本,后续将支持ios版本,其中Windows版本的SkeyeLive支持多种源接入,包括Windows摄像头、麦克风、RTSP摄像机、屏幕桌面等,采集后经过x264编码、SkeyePusher推送到OpenSKEYE流媒体服务器进行转发,同时SkeyeLive还支持通过SkeyeRTSPClient拉取OpenSKEYE直播流,进行显示、播放,非常稳定、易用,用户可以基于SkeyeLive项目,开发类似于课堂直播、视频对讲等项目!
数据采集的设计,几乎完全取决于数据源的特性,毕竟数据源是整个大数据平台蓄水的上游,数据采集不过是获取水源的管道罢了。
OpenSOC是思科在BroCON大会上亮相了的一个安全大数据分析架构,它是一个针对网络包和流的大数据分析框架,是大数据分析与安全分析技术的结合, 能够实时的检测网络异常情况并且可以扩展很多节点,它的存储使用开源项目Hadoop,实时索引使用开源项目ElasticSearch,在线流分析使用著名的开源项目Storm。
问题:PC端怎么通过音视频通话邀请移动端进入通话,就像IM视频通话一样?使用的是TRTC,请问怎么能实现这个业务场景?
AI科技评论按:本文为「范式大学系列课程」。Web服务器部署在云上已经算是常见的事情了,那么机器学习系统如何呢? 亚马逊AWS目前的运维水平成为行业标准,但凡有公司要自己搭建 OpenStack,先要
当前网络规模发展迅速、业务种类越来越多,流量带宽逐年增大,网络管理的方式也层出不穷,但总体趋势都是向远程化、精细化、实时化发展,因此对于网络监控测量技术的需求也越来越强烈。
一,直播技术框架 二,音视频处理的一般流程 数据采集→数据编码→数据传输(流媒体服务器) →解码数据→播放显示 1、数据采集: 摄像机及拾音器收集视频及音频数据,此时得到的为原始数据 涉及技术或协议:
导语 随着大数据时代的到来,各大互联网公司对于数据的重视程度前所未有,各种业务对数据的依赖也越来越重。有一种观点认为大数据存在 “3V” 特性:Volume, Velocity, Variety。这三个 “V” 表明大数据的三方面特征:量大,实时和多样。这三个主要特征对数据采集系统的影响尤为突出。多种多样的数据源,海量的数据以及实时高效的采集是数据采集系统主要面对的几个问题。 我们想要在数据上创造价值,首先要解决数据获取的问题。因为在互联网发展中,企业内或不同企业之间建立了各种不同的业务系统,这些
Beats 是 Elastic Stack 的一部分,它是一系列轻量级的数据采集器。Beats 可以在你的服务器上采集各种类型的数据,并将这些数据发送到 Elasticsearch 或者 Logstash 进行后续处理。
前 言 如何在网络安全领域利用数据科学解决安全问题一直是一个火热的话题,讨论算法和实现的文章也不少。前段时间看到楚安的文章《数据科学在Web威胁感知中的应用》,其中提到如何用隐马尔可夫模型(HMM)建立web参数模型,检测注入类的web攻击。获益匪浅,遂尝试用python实现该算法,并尝试在大数据环境下的部署应用。 算法一般过程 隐马尔可夫模型是一个统计模型,可以利用这个模型解决三类基本问题: 学习问题:给定观察序列,学习出模型参数 评估问题:已知模型参数,评估出观察序列出现在这个模型下的概率
两年前正值Wannacry爆发不久,笔者发表了《“数”说Wannacry的比特币钱包》一文,受到很多小伙伴的关注。文章从比特币基本特性、交易数据采集、交易记录分析、资金流可视化等多个方面介绍了Wannacry事件所涉及的三个比特币账户。由于“涉案”账户并未转移“赃款”,所以当时只分析了资金的来源,并没有就去向开展研究。
堆排序算法是一种经典的排序算法,它可以用来探索现代监控软件的功能与价值,尤其是在处理海量数据和实时监控方面。那么,咱们一起来看看怎么用堆排序的思路来揭开现代监控软件的神秘面纱吧!
水循环系统是锅炉系统中的重要单元,用于对锅炉的用水供给和冷却。贮存在沉淀水池中的水,经过过滤器材杂质过滤后送入离心泵的入口,流经泵体进行循环,离心泵则由电机进行驱动。
IDS是英文"Intrusion Detection Systems"的缩写,中文意思是"入侵检测系统"。
本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取方法、数据预处理方法和特征提取方法,并分析了这些方法在入侵检测系统中的应用。
本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取与处理模块、检测算法模块、检测结果处理模块、性能评价模块和系统应用模块。数据获取与处理模块主要对网络流量数据进行捕获、过滤、分析和存储,为后续检测算法模块提供有效的数据来源。检测算法模块主要采用基于行为的检测方法,包括基于签名、基于统计和基于行为模型的方法。检测结果处理模块主要对检测到的入侵行为进行相应的处理,包括报警、隔离、恢复等措施。性能评价模块主要对网络入侵检测系统的性能进行评价,包括检测率、误报率、响应时间等指标。系统应用模块主要介绍了网络入侵检测系统在金融、电信、政府等领域的实际应用情况。
<数据猿导读> 实现数据驱动有两个关键环节:一是数据采集,二是数据分析。对于传统企业来说,往往是这两点都不太具备条件。本文将给大家分享传统企业在数据采集和数据分析上的痛点以及如何解决 来源:数据猿 作
电力涉及到各行各业,电力安全涉及到每一个人。在2015中国互联网安全大会(ISC)上,国家电网公司科技领军人才原国家电网公司科技部主任刘建明发表了主题为“基于大数据的网络安全态势感知及预警分析”的演讲
当谈及FFT(快速傅里叶变换)时,我们实际上在探讨一种神奇的数学算法,它能够将信号从一种时间上的视角变幻到一种频率上的视角。这个算法在数字信号处理、图像处理和通信等多个领域都展现了其神奇的用途。然而,要在局域网管理软件中直接拿来使用FFT,似乎有些少见,这是因为FFT主要在信号处理和数学计算的范畴扬威,与网络管理貌似关系并不直接。
7月27日,云+社区技术沙龙第24期“物联网技术与应用”圆满落幕。本期沙龙特邀请腾讯云技术专家对腾讯云全栈物联网产品进行了深度揭秘,针对腾讯云IoT全栈产品中的IoT平台、边缘计算、物联网安全、物联网操作系统、AIoT这五个产品进行全面的技术剖析和满满干货分享。下面是邓煜平老师关于如何快速构建边缘AI能力,云边协同对接,以及基于边缘AI能力的实践案例的分享。
有一句古话说得好,谋定而后动。今天咱们来聊一下如何通过时间窗口的分析算法来提高上网行为管理软件的性能。这个方法绝对是个赢家,不仅能帮你辨识和应对网络上的古怪行为,还能让带宽用得更明智,网络安全护航,非常厉害!以下是通过时间窗口的分析算法可以有效提高上网行为管理软件的性能的一些方法和步骤:
说来也是尴尬,去年做了一年地产的交付,刚开始觉得有点感觉了,今年就变成搞医疗。新的行业,又是新一轮行业门槛,HIS,RIS,PACS,DICOM、OLAP。。。想着要沉淀一些东西,写了一稿发现都是些业务敏感数据,也不适合作为文章发出来。
“数据就像是一个神奇的钻石矿,在其首要价值被发掘之后仍能不断产生价值。”在维克托看来,数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山一角,而绝大部分则隐藏在表面之下。 大数据
大家好,2020年开年就是一波疫情,就业和经济形势都很严峻。为了提升同学们的职场竞争力,为灾后重建做点贡献,陈老师特别推出一个系列教学。从数据分析的基础方法到具体问题处理,系统讲解一下。
GPA算法(Generalized Processor Sharing)是一种公平分配带宽的调度算法,用于管理网络流量和资源。它的实现难度取决于网络系统的复杂性和要求的精确程度。要实现GPA算法,需要对网络设备进行编程和配置,确保带宽按照一定的公平原则进行分配,同时实时监控和调整网络流量。
“内行人看门道,外行人看热闹”,对于刚刚进入游戏这个领域和想进入该领域的人来说,游戏内的一些常识需要提前了解。
本文介绍了腾讯云网络产品的智能化演进,主要从四个方面进行介绍:自研路由器引入AI,打造智能网络;基于意图的网络;基于策略的网络;AI在网络运维领域的应用;以及网络大脑的构建。
目前大多需要进行高速流量处理的场景,基本都是使用DPDK进行数据包处理加速,DPDK虽然是开源免费的,但是DPDK提供的API很简单,进行开发十分复杂,耗时,应用困难,于是许多人开始寻找替代方案–虹科PF_RING ZC。
随着车联网与 5G 技术的融合以及车辆智能化的发展,车联网的数据采集需求呈现爆发式增长。传统的车辆数据采集主要用于车辆的远程监测和故障诊断。随着车辆应用的丰富和智能化水平的提高,车辆数据采集逐渐应用到更多的场景,如研发用数据采集、数据统计和分析、规则引擎与报警系统、车辆实时控制等。
本文共10000字,建议阅读时间20分钟 讲座选自清华大学苏州研究院大数据处理中心首席技术官赵勇于2015年4月8日在青岛大数据高峰论坛金融大数据分论坛上所做的题为《大数据驱动的个性化财富管理》的演讲。 我简单介绍一下自己,我是清华硕士,在美国芝加哥大学读博士,后来在美国微软公司工作几年,主要做广告大数据平台。2012年和我们中心的林辉主任一起创立清华大学苏研院大数据处理中心,主要做央企,国家部委大型中央数据统计,后来做用户端行业大数据。 先讲一下大数据爆发原因。实际上数据的问题,包括大数据问题,是
上一期只是一个简单的例子,获取了网站的一小部分内容,本期开始讲解需要获取网站的所有文章列表。
经常我们会在流媒体推送端提到“数据回调”这个词,在多媒体编程中,我们会比较常用到线程数据回调,在SkeyeClient管理类代码中用到了两个数据回调函数,分别是DShow原始音视频数据采集回调函数和SkeyeRTSPClient网络接收线程中回调音视频编码数据回调函数;虽然两者采集到的数据不同,但是我们的用途是一致的,都是用来推送,所以我们通常会用一个数据回调管理函数来进行统一管理。
一直以来,我们会在项目中,使用 APM 去监控应用的状况,分析性能等,这些工具很有效,而且不侵入业务,不需要埋点。 然而,有些需求,是 APM 的监控满足不了的,比如 *应用业务指标 *。 监控模式 目前,采集指标有两种方式,一种是『推』,另一种就是『拉』: 推的代表有 ElasticSearch,InfluxDB,OpenTSDB 等,需要你从程序中将指标使用 TCP,UDP 等方式推送至相关监控应用,只是使用 TCP 的话,一旦监控应用挂掉或存在瓶颈,容易对应用本身产生影响,而使用 UDP 的话,虽然
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