一般我们在找工作时，会看到大数据开发、大数据分析、大数据运维这三个岗位，有时候我们对这三个岗位具体是做什么，还有些懵逼。作为一名数据库 SQL 优化器工程师，结合我过往的大数据经验，今天帮大家分析这三个岗位，具体哪个好，要看你从什么角度去看他。
数字经济蓬勃而起，能源行业数字化也正在有序开展，通过数字技术，构建更高效、更清洁、更经济、更安全的现代能源体系。
2016/2017年：刚开始做监控的时候，研究了几乎市面上所有监控产品，和相关的技术文章、视频。这个时候，主要是接触了大数据相关的技术，包括：Kafka、Spark、HiTSDB、ELK等。
人们形容运维人的工作日常：不是在解决问题就是在解决问题的路上。以至于运维人自己也感叹干的工作是操着卖白fen的心、赚着卖白菜的钱……
传统的企业的数字化转型，过去以我为主，现在我们以客户为主，而且随着现在新的技术，云、大、物、智、5G、区块链各种各样的技术引入中，怎么迎接这种变革？
随着大数据发展上升为国家战略，大数据和人工智能的话题也越来越多。人工智能和机器学习是被广泛关注的新兴技术，将在企业甚至整个行业中掀起革命浪潮。而大数据技术则是人工智能、机器学习的基础，对于这些技术而言，大数据分析是不可或缺的一环。在大数据分析领域，人工智能、机器学习、物联网、IT运维、安全等应用都已经成为不可或缺的一环，这些技术的结合将会为企业带来更大的价值。
让人推荐快速学习的方式，却也是极度无奈之举。而且运维也不是一日练成的。就算大师提供了很好的指导，也终究是拿自己的线上产品练手了，这样显然是得不偿失的。现如今，一个创业公司的产品不稳定，造成的问题是巨大的。比如摩拜单车最近就故障频仍，造成的不良影响其实是非常大的，但是因为整个市场发展是往前走的，倒不会因为一两次的故障而改变这种趋势。但是如果没有这些故障，想必会更好吧。
本文由马哥教育Python自动化实战班导师wayne撰写，内容略经小编改编和加工，观点跟作者无关，最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 你觉得Python真的好吗？或许你在漫天的宣传中看到了这些： 接近英语的简单语法； 开发环境简单，能打字就能写代码； 众多的第三方库； 解释执行，不需要编译； 跨平台，方便移植； 但是作为一个负责任的假程序媛，要跟你说的是：就算再简单的语言，也得学才会会，不要在好不好，真的好不好这些事情上下功夫，要在怎么学如何学上下功夫。 那么，言归正传，我们来看看Python这个神奇的语
腾讯云升级发布新一代云数仓产品 CDW ClickHouse，万亿规模数据分析毫秒级响应 6月28日，腾讯云重磅发布了全新升级的全托管数仓产品CDW-ClickHouse，该版本首次填补了原生ClickHouse后续扩容的技术空白，相较Hadoop生态体系有高达10倍乃至100倍的性能提升，支持万亿规模数据毫秒级响应，可为用户提供在海量数据实时分析场景下的极速体验。 腾讯云 CDW ClickHouse 升级发布 现阶段，千行百业都在积极利用大数据能力进行数字化升级，这也对大数据技术提出了更高要求。但目
最近有几个群友问我大数据怎么入门，作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢？我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据，给大家分享一下。
上一篇《腾讯蓝鲸是怎样在腾讯诞生的？》一文中，我们谈到了腾讯蓝鲸的转型背景和设计思路。其实在腾讯游戏的内部，有多个应用运维中心，十几个应用运维组，他们各自支持着不同的业务，各自处于不同的发展阶段和能力水平。
近年来，数字化转型的重要性已经被越来越多的公司所认识。在十四五规划中数据已经成为和土地、劳动力、资本、技术所并列的六大要素。如何充分挖掘数据资产价值，运用各类大数据分析工具来驱动业务发展，已成为企业管理者所关注的最重要的问题之一。国际著名咨询公司麦肯锡认为，构建大数据及高级分析能力是撬动企业业务新增长最重要的杠杆之一。加大数据分析能力的建设，从企业业务的各环节入手，有助于企业整体运行效率提升。
Python是一门应用极其广泛的编程语言。目前在Web开发领域、爬虫领域、数据分析领域、人工智能领域、机器人开发领域都有非常广泛的应用。而且Python语法相对简单，很多人采用自学或者参加培训的方式学习Python技术。那对于以就业为目的的同学，学习Python技术，应该参考怎样的学习路线呢？哪些技术是目前企业需求最紧密的技术知识点呢？本文就为大家详细介绍Python学习过程中应该了解的学习路线。
作者 | 蔡芳芳 采访嘉宾 | 陈龙 2020 年 9 月，主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克，首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元，是有记录以来金额最大的软件 IPO，突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今，大数据技术早已进入普及期，数据仓库 / 分析领域更是巨头林立，既有传统厂商 Oracle、Teradata，也有开源软件 Hadoop，还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery，在这样一个竞争环境下
今天，领先的数字原生企业不断用数字化手段颠覆传统行业，传统行业内领先的企业也在积极拥抱数字化，国家也适时的将“数据”列为生产要素参与分配，推动了以数据为关键要素的数字经济进入了新时代。站在企业内运营后台的运维部门，运维属于数据密集型工作，团队的价值创造都是在运维数字化工作空间中运作。
人们对新事物的认知过程总是螺旋式迭代演进的，对于智能运维也是如此，智能运维是运维发展的方向，而且是一个长期的过程—从经验主义到数据驱动，再回归到业务驱动的过程。
2020 年 9 月，主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克，首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元，是有记录以来金额最大的软件 IPO，突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今，大数据技术早已进入普及期，数据仓库 / 分析领域更是巨头林立，既有传统厂商 Oracle、Teradata，也有开源软件 Hadoop，还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery，在这样一个竞争环境下，成立于 2012 年的 Snowflake 能脱颖而出实属不易。那么，Snowflake 在数仓技术方面有哪些独到之处？其成功的背后又有哪些技术原因和趋势值得关注？
第一阶段-语言基础（15天） python基础语法 python字符串解析 python时间和日历 python文件操作，数据处理 python界面编程 python面向对象高级语法 命名空间和作用域应用案例分析 项目：图形界面实现数据查询、python实战2048、语音对话开发、语音控制开发 第二阶段-语言高级（15天） python处理txt，csv，pdf，jsons python平台迁移linux python常用第三方库 python发送邮件 python发送短信 python高级语法 python正则表达式 python网络编程 python系统编程 python pyGame python Office办公自动化 python 数据库开发 jpython简介 项目：高并发数据查询、简单邮箱爬虫、多线程网络爬虫、python飞机大战 第三阶段-全栈前段（20） HTMP-HTML5 CSS-CSS3 JavaScript JQuerry JQuerry EasyUI jQuery Mobile Bootstrap PhotoShop 第四阶段-全栈后端（35天） linux网站配置 Python Github 项目代码管理和项目开发流程敏捷、代码重构、测试驱动开发、自动化 Python网站框架Django开发 Python网站框架Flash开发 Pythonn web server框架Tornado开发 RESTful接口开发 Python全栈后端项目：学校管理系统、移动Twitter、聊天室 第五阶段-linux自动化（14天） linux指令实战 linux shell指令实战 linux运维自动化实战 系统基础信息模块 业务服务监控 定制业务质量报表 python与系统安全 运维常见工具 python运维阶段项目 linux系统安全审计 第六阶段-KaliLinux（3天） Klilinux简介 Kliliux信息收集 Kalilinux漏洞分析 Kalilinux数据库评估 Kalilinuxweb评估 Kalilinux密码破解 Kali linux无线安全 Kali linux嗅探欺骗 Kali linux权限维持 Kali Linux社会工程学 项目:Python FTP 网络,ZIP等等密码破解 ， Python密码字典生成 第七阶段-数据分析(14天) numpy数据处理 pandas数据分析 matplotib数据可视化 scipy数据统计分析 python金融数据分析 项目：美国各州人口数据分析、美国大候选人政治献金解密、天气数据分析与可视化 第八阶段-人工智能（7天） 机器学习基础知识简介 KNN算法 线性回归 逻辑斯蒂回归算法 决策树算法 朴素贝叶斯算法 支持向量机 聚类k-means算法 项目：预测年收入、自动脸补全、使用聚类手写数字识别 第九阶段-大数据（7天） Hadoop HDFS Hadoop Mapreduce python Spark编程 spark推荐系统引擎 spark Mlib 项目：IMDB电影大数据分析、漫威英雄关系分析、巴尔的磨房产数据分析 第十阶段-项目实战（25天） 分布式爬虫+elasticsearch打造搜索引擎 微信公众号平台 在线教育平台 1688电商网站 清华大学ERP系统 链家房产网 B/S自动化运维平台 大数据分析 人工智能深度学习tensorflow项目
清华大学计算机系副教授 裴丹于运维自动化专场发表了题为《基于机器学习的智能运维》的演讲，现场分享了基于机器学习的智能运维目前面临的挑战和解决思路。以下为演讲实录，今天大概内容包括智能运维背景介绍、如何从基于规则上升到基于学习。 首先会做一个背景的介绍；为什么清华大学的老师做的科研跟运维有那么多关系？智能运维现在已经有一个很清晰的趋势，从基于规则的智能运维自动化逐渐转为基于机器学习了。再介绍几个跟百度的运维部门、搜索部门进行合作的案例；最后，还要讲一下挑战与思路。 一、智能运维背景介绍 谈一下参加这次大会
大数据时代，日俱增的庞大数据总量离不开数据分析，数据可视化也逐渐成为数据分析的必备工具。
本篇是《数智万物下的运维思考》第4章“平台”的第4节“分析平台”第1小节，主要观点有：：
根据维基百科的定义，数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些方法用于收集数据，以便弄清哪些是同质数据，从而全面地了解数据。 数据分析可以处理大量数据，并确定这些数据中最有用的部分。
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内，也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司，如GrowingIO，神策数据，诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进，以实现用户的快速增长，可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了： GrowingIO客户：有赞，豆瓣，36Kr等 神策数据客户：秒拍，AcFun，爱鲜蜂，pp租车等 诸葛IO客户：Enjoy，罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
本文介绍了电力大数据分析在电力行业的应用，包括电网监测、运营效率提升、客户体验改善、减少损失和降低成本等方面。电力企业正在利用大数据技术进行数字化转型，以更好地满足客户需求、提高运营效率和降低运营成本。永洪科技的一站式大数据分析平台为电力行业提供了强大的数据分析和挖掘能力，帮助电力企业实现数据驱动的决策和创新。
从古至今商人和企业家们一直在追求提高经营效率的方法，从最早的结绳记事，到后来发明珠算，业务在不断变革，以提高效率。
其次，很多部门对 Nginx 日志中可分析的数据都很重视。比如，对于运维团队而言，服务质量和流量带宽等统计 KPI 都可以从 Nginx 日志中获取。而对于公司的业务运营团队而言，运营活动或商品访问的 PV,UV 等，也可以从 Nginx 日志中统计出来。另外，像金融行业的风控模块，对 Nginx 日志其实也是有很大需求的。
作为高级编程语言，Python的受欢迎程度近几年一直在往上涨。每年，Python官方都会针对开发者社区做一次年度报告，统计当年的发展情况，并发布调研报告。
互联网的迅猛发展使信息系统建设加快、规模变大，不同的信息系统中设备类型和数量增多，网络结构日益复杂，导致系统故障无法精确定位、系统状态难以实时掌握等问题时有发生，这些都给运维人员带来了很大的工作压力。可视化技术的应用，改变了传统的人工运维，让运维由繁化简。
运维的起始点是拿到开发的代码包开始，然后进行资源环境准备、环境搭建、应用发布，以及一些列的运维支撑保障工作；而从运维团队内部来看，大致从技术栈层面分为几类：
Apache Doris 由百度大数据部研发（之前叫百度 Palo，2018 年贡献到 Apache 社区后，更名为 Doris ），在百度内部，有超过 200 个产品线在使用，部署机器超过 1000 台，单一
又是一年乍暖还寒，春天的风迎面而来，凉意中夹杂着些许温暖。哦，你知道，是春天来了。就像那年的实习期，在挥手告别的毕业季，定格在了那年的七月。
我们生活在一个振奋人心的时代，区块链、人工智能、大数据，现在各种新技术层出不穷，那么如何快速高效地学习互联网新技术呢？我认为首先思想要主动求变，敢于跳出自己的舒适区，对任何技术都抱有开放的心态。贪图安稳是人的本性。而这种本性往往会阻碍你的发展。人所能了解的知识的多少，取决于自己的舒适区有多大，舒适区越大，与外界接壤的范围越大，就越感觉自己的无知。 互联网是一个知识更新很快的行业，只有真正有热情并掌握了好的学习方法的人，才能走的长久。我们平常用于学习的时间比较少，提高单位时间价值尤为重要，最简单易行且代价
伴随开放数据生态和数智化业务的蓬勃生长，各类业务应用的运维可见性、安全脆弱性、业务行为风险以及数据合规挑战备受关注，而流动数据则是执行各类分析的绝佳观测点，能够对绝大多数的风险、数据、人员、行为、异常实现综合监测和关联分析。在实际的用户环境下，往往存在着丰富的基础设施与多样化的业务场景，固化的专家规则和预训练模型往往难以在差异化的用户业务中产出最佳的分析结果。通过部署灵活可变的开放式数据分析能力，可以发挥出最大的数据价值，并应用于任意用户场景。萤火智能分析平台作为一款综合性流动数据分析产品，针对异构、多模态应用数据提供风险监测、合规性管理、数据建模、用户追踪、行为关联、AI解释与推理等一体化数据分析能力，为企业应用运维、数据合规、安全监测、业务洞察等场景提供全面支持。
今天和同事脑洞大开聊了下以后的生活，我说简直不可想象啊。假如我们都保持现在的状态，时间轴推进到30年以后，公司还在，我们还在公司，公司还需要我们，我们六十岁的时候生活会是一番什么样的景象，可能开会都得用大喇叭了，
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。
MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。
Python作为一门学习上手快、开发效率高、代码优雅的编程语言，一直以来都是最热门的几种语言之一，甚至在进入2019年之后热度超过了十几年的霸主Java，成为最受欢迎的语言。Python一直有胶水语言之称，应用场景相当广泛，不止有爬虫、数据分析，更可以加入到WEB、大数据、AI的应用池之中，而且开发效率相当恐怖。
作者 | 赵伟 策划 | 凌敏 业务背景 思必驰是一家对话式人工智能平台公司，拥有全链路的智能语音语言技术，致力于成为全链路智能语音及语言交互的平台型企业，自主研发了新一代人机交互平台 DUI 和人工智能芯片 TH1520，为车联网、IoT 及政务、金融等众多行业场景合作伙伴提供自然语言交互解决方案。 思必驰于 2019 年首次引入 Apache Doris ，基于 Apache Doris 构建了实时与离线一体的数仓架构。相对于过去架构，Apache Doris 凭借其灵活的查询模型、极低的运维
数据分析师有理由爱Sqlserver之一-好用的插件工具推荐 数据分析师有理由爱Sqlserver之二-像使用Excel一般地使用SqlServer
运维领域常见的方案是使用 ELK 全家桶， 通过 Logstash 收集，直接写入 ElasticSearch, 配合web插件 Kibana 完成交互分析部分。
作为一种新型人工智能模型，ChatGPT（Generative Pre-training Transformer）在近几年内迅速成为人工智能领域的热门话题。ChatGPT的优点不仅仅在于其强大的自然语言处理能力，同时也能够在各种领域中自动完成重复性任务。特别是在运维领域，ChatGPT的出现将会改变传统运维的走向。
本次“数据猿年度金猿策划活动——《2022中国企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱3.0版》”为2022年度图谱版本的升级更新版，下一次版本迭代将于2023年4月底发布2023年1.0版，敬请期待，欢迎报名。
在一个新的环境中工作了两个多月，从业务模式、平台建设、工作方法和团队工作风格各个方面都有了一些认识。有了这些认识，更能让你体会到工作的发力点在哪里，这次自己的工作方法做了很大的调整，没有去平移过去的工作经验，因为当前的很多预设条件和过去不同（具体就不一一列举）。其实运维工作很多时候都聚焦在两个方面，一个是工具建设；一个是数据建设。在工具平台建设层面上，进一步突破的阻力很大，一则缺乏标准化的基础；其次还在于大家意识的改变。因此这次想从数据分析体系入手，用数据说话，用数据评价运维服务。简而言之，就是数据驱动运维（Data-Driven Ops）。
用python实现的测试工具及过程，包含服务器端、客户端、web、andriod、client端的自动化测试，自动化性能测试的执行、监控和分析，常用selenium appium等框架。Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言。
随着经济发展对于能源需求的不断提升，光伏发电作为一种重要的可再生清洁能源，受到国家和企业的重点关注。
Python的应用范围广，无论是web开发，还是数据抓取，运维测试，都可以用它来实现，下面来具体看一下：
Doris由百度大数据部研发，之前叫百度Palo，于2017年开源，2018年贡献到 Apache 社区后，更名为Doris。
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