我们想像中的监控? 我们想像中监控无所不能,是个超人。需要什么数据,它就能给我们什么数据;需要找到故障根源,它就能及时告知我们故障根源。 现实中的监控 可事实上并非如此,我们对监控寄予了太多,想到的
好消息,DBbrain发布全链路分析版,为金融客户量身定制,满足金融行业在数据库层面提出的实时计算、数据分析、高效运维等严苛要求。高阶功能支持正反向SQL解析、集群SQL聚合分析、业务SQL聚合统计分析、集群事务分析、全链路性能视图,透视全链路各环节,帮助客户第一时间发现、定位、分析、解决问题,为金融行业客户保驾护航,提供更高可靠的服务保障。 金融客户之痛 实时分析难:一般金融场景,客户的数据库通常数据体量巨大,数据分析、运算实时性保证等,难度增加。 业务定位难:用户为了溯源交易或业务,通常会有前缀编码的
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎,探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术,用于对大型数据集进行实时分析。
导语 腾讯云云监控于近日发布了两款产品:应用性能观测(APM)、前端性能监控(RUM),帮助用户解决调用链追踪问题,减少 MTTR(平均修复时间),以及帮助提升用户在 Web、小程序端的使用体验。 APM 集成微服务团队丰富的业务场景沉淀以及云监控打磨多年的高性能数据处理中台,云监控 - 应用性能观测平台(APM)正式开放测试。如果您的团队还在苦于日益复杂的后台服务架构、日渐增长的故障排查时间,我们诚邀您试用云监控 APM ,开启一体化、自动化的后台服务监控体验。 点击文末"阅读原文" 立即申请体验APM
SAT是SAP提供的用来替代SE30的程序性能优化分析工具( runtime analysis),功能比SE30更加强大,使用起来也很方便。它的初始屏幕如下图所示:
在大数据分析领域,Apache Kylin 和 Apache Druid (incubating) 是两个普遍使用的 OLAP 引擎,都具有支持在超大数据上进行快速查询的能力。在一些对大数据分析非常依赖的企业,往往同时运行着 Kylin 和 Druid 两套系统,服务于不同的业务场景。
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。
StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库,使用向量化、MPP 架构、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。
传统监控体系是面向静态资源通过主动拨测方式构建的时序监控指标视图,其前置条件需要明确观测对象及观测指标,基于指标体系工程师能够了解哪些系统是确定工作的。在云原生观测场景下指标覆盖不全、业务侵入性大、数据关联性差、缺乏基于业务视角异常感知机制等问题凸显,传统监控能力难以适应云原生架构动态变化、服务依赖复杂、信息组织多样的现实问题,无法从全业务流量链路上有效定位问题,故障处置不及时整体业务连续性遇到较大挑战。
本文介绍了Unity Technologies和腾讯WeTest合作推出的性能分析工具UPA,这个工具可以帮助开发者快速发现和解决游戏性能问题。UPA可以分析数据并生成优化方案,帮助开发者进行性能调优。目前,UPA已经全面开放,开发者可以在官网下载使用。
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写,中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术,用于从不同的角度进行数据挖掘和分析,以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
我觉得很多MySQL DBA的管理工作似乎有些俗套,不断的刷show processlist,show slave status,select user,host from mysql.user等等,背都能背出来的一些命令,我觉得反复敲一些相同的命令是很枯燥的,而且在很多维护管理中其实是有一种无力感,如果能够让命令很深刻,能够解读出很多的信息,我觉得我们的工作幸福度也会提高一些,所以我打算把一些常用的简单的命令能根据经验简化后固化下来。
早在2016年ChinaJoy开始,WeTest曾受邀出席过Unity中国的线下性能场的活动,介绍我们的自动化框架和王者荣耀的故事。当时的活动很成功,期间我们收到了不少Unity开发者的好评,也为我们今天的合作埋下种子。在和Unity多次沟通碰撞中,如何优化Unity游戏性能成为我们合作的契机,历经半年的开发,现在我们终于可以宣布,我们的研发成果UPA终于要和大家见面了。
作者:teachzhang 腾讯PCG工程师 |导语 大数据多维分析是业务中非常常见的分析场景,目前也有许多落地方案,但是在遇到上百亿数据、维度个数不限、秒级返回结果这样的场景时,实现的时候还是遇到了一些挑战。本文介绍了一种参考kylin的预聚合模式实现的存储方案,支持对上百亿数据以及数百个维度的多维分析,并且能在秒级返回查询结果。该方案可以运用于多维指标拆解分析,异动归因分析业务场景。希望给其他有类似分析场景的同学提供一种参考方案,对本内容感兴趣的同学,欢迎一起交流学习。 1. 背景 周报场景:微视
作为数据仓库实施的核心组件,OLAP 为商业智能 (BI) 和决策支持应用程序提供快速、灵活的多维数据分析。 什么是 OLAP? OLAP(用于在线分析处理)是一种软件,用于对来自数据仓库、数据集市或其他一些统一的集中式数据存储的大量数据进行高速多维分析。 大多数业务数据都有多个维度——数据被分解为多个类别以进行展示、跟踪或分析。例如,销售数据可能具有与位置(地区、国家、州/省、商店)、时间(年、月、周、日)、产品(服装、男/女/童、品牌、类型)相关的多个维度,和更多。 但在数据仓库中,数据集存储在表中,
分组查询是一种 SQL 查询技术,通过使用 GROUP BY 子句,将具有相同值的数据行分组在一起,然后对每个组应用聚合函数(如 COUNT、SUM、AVG等)。这允许在数据集中执行汇总和统计操作,以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要,提供有关数据分布和特征的洞察。
腾讯云中间件 - 微服务团队产品2021年2月简报: 腾讯云微服务引擎 TSE 邀您内测 消息队列 CKafka 支持跨可用区部署;支持实例升配展示进度;专业版全面放开公网路由接入;专业版现已加入免费试用序列邀您开通体验 腾讯微服务观测台 TSW 新版本发布邀您内测,新增接口、实例维度的监控、统计、异常分析能力;新增 SQL/NoSQL 分析能力;新增服务依赖拓扑清爽过滤能力;支持调用链详情展示堆栈 整理 by 中间件小Q妹 产品最新动态 01 腾讯云微服务引擎 TSE ■ 什么是 TSE
性能测试过程中,监控分析和调优是最核心也是占比最大的一部分。性能分析的目的是找出系统性能存在的瓶颈与风险,性能调优就是尽可能用更少的资源提供更好的服务。而其关键点,就是生成负载、监控相关指标。性能测试前期的需求调研、开始前的准备工作,都是为了保证后期的监控分析调优能顺利且高效进行。那么,一个完整的监控体系,需要包含哪些?这篇文章,聊聊我在工作实践中如何监控,以及比较完善的监控体系,都包含哪些指标和工具。。。
时空能力是基于插件化的模式进行开发,整个插件包主要包括两个部分:对空间数据经纬度到空间网格编码的转换以及各种基于网格编码进行空间分析的算法实现,遴选真题目前基于GeoSOT算法,后续随着算法的演进可以独立进行迭代更新;
Eagle是eBay开源的一个分布式实时安全监控方案。通过离线训练模型集合实时流引擎监控,能立即监测出对敏感数据的访问或恶意的操作,并立即采取应对的措施。下图是Eagle的架构。 Eagle的数据行为
近日,由 TiDB 社区主办,专属于全球开发者与技术爱好者的顶级挑战赛事——TiDB Hackathon 2020 比赛圆满落幕。今年是 TiDB Hackathon 第四次举办,参赛队伍规模创历届之最,共有 45 支来自全球各地的队伍报名,首次实现全球联动。经过 2 天时间的极限挑战, 大赛涌现出不少令人激动的项目。为了让更多朋友了解这些参赛团队背后的故事, 我们将开启 TiDB Hackathon 2020 优秀项目分享系列,本篇文章将介绍 HundunDM 团队赛前幕后的精彩故事。
导语 如何实现专业的游戏性能监控与管理?如何快速定位并解决异常问题,有效降低产品崩溃率,提升产品整体用户体验?由WeTest平台打造的性能工具:PerfSight-游戏性能管理平台和CrashSight-异常崩溃管理工具可以帮助开发者解决上述的多种性能问题。 目前,这两款工具开放了免费尝鲜试用报名,现在参与试用还可以获得精美试用礼品!具体申请渠道和试用规则见下文。 一、 工具能力 PerfSight:游戏性能管理平台 PerfSight是专为游戏打造性能监测闭环,能实现专业性能监控的游戏性
OLAP(OnLine Analytical Processing),即联机分析处理。OLAP对业务数据执行多维分析,并提供复杂计算,趋势分析和复杂数据建模的能力。它主要用于支持企业决策管理分析,是许多商务智能(BI)应用程序背后的技术。OLAP使最终用户可以对多个维度的数据进行即席分析,从而获取他们所需知识,以便更好地制定决策。OLAP技术已被定义为实现“快速访问共享的多维信息”的能力。
以上是在大数据处理方面常用的四种技术原理, 上面这些处理数据的方式极大程度的提高了单位时间内数据处理的能力, 但是其还是没有摆脱数据量和查询时间的线性关系。 于是在OLAP处理方式上, 我们多了一种:
多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。MDX 基于 XML for Analysis (XMLA) 规范,并带有特定于 SQL ServerAnalysis Services 的扩展。MDX 使用由标识符、值、语句、函数和运算符组成的表达式,Analysis Services 可以通过计算表达式来检索某个对象(如集或成员)或标量值(如字符串或数字)。
OLAP的标准概念叫作“联机分析处理系统”,与之对应的是OLTP“联机事务处理系统”。OLTP对于事务性的要求非常高,常用于银行、证券等系统,但运行速度相对有限。有感于此,关系数据库之父Codd便在1993年提出了OLAP的概念,认为用户的很多决策需要依赖大量的计算与多维的分析才能解决,并作为一类单独的产品,与OLTP区分开来。
早在 1993年,关系数据库之父 E.F.Codd[1] 提出了 OLAP 概念,不遗余力指出面向记录的OLTP关系型数据库从根本上不适合查询分析的需求。
1. 多维数据库简介 多维数据库(Multi Dimesional Database,MDD)可以简单地理解为:将数据存放在一个n维数组中,而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵,人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维,与关系数据库相比,它的优势在于可以提高数据处理速度,加快反应时间,提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的,所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性: 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ,查询语句(SQL) 不好编程; 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性: 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型,不能有效地处理在大多数事务处理应用中,典型存在的多维数据。其不可避免的结果是,在复杂方式下,相互作用表的数量激增,而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多,还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费,并且会导致系统的响应性能不断下降。而且,在现实数据中,有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成,而设计的关系型数据库管理系统,并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品,在对GUI和Web的事务处理过程中,没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资,但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型,可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据,但其结果往往是建立和使用大量的数据表格,仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时,又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表,再利用索引等技术进行表的连接后,才能找到全部所需的数据,而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法,对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说,已经无能为力。此外,高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略,如复合索引和并发锁定技术,在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维(Dimension):是人们观察数据的特定角度,是考虑问题时的一类属性,属性集合构成一个维(时间维、地理维等)。 维的层次(Level):人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程度不同的各个描述方面(时间维:日期、月份、季度、年)。 维的成员(Member):维的一个取值,是数据项在某维中位置的描述。(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)。 度量(Measure):多维数组的取值。(2000年1月,上海,笔记本电脑,0000)。 OLAP的基本多维分析操作有钻取(Drill-up和Drill-down)、切片(Slice)和切块(Dice)、以及旋转(Pivot)等。 钻取:是改变维的层次,变换分析的粒度。它包括向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据,或者减少维数;而Drill-down则相反,它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块:是在一部分维上选定值后,关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个,则是切片;如果有三个或以上,则是切块。 旋转:是变换维的方向,即在表格中重新安排维的放置(例如行列互换)。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术,将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性,对于开发高性能的交换处理应用程序来说,后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中,采用了更现代化的多维模型,作为数据库引擎。并且,这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构,是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的,是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单,因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构,而不必忽略现实世界的问题,或把问题强行表现成技术上能够处理的形态,而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时,如果用关系数据库,就需要建立许多表,一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸,另一张表用来建立服装和供应商之间的映射,并表示它是否已被卖出,此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意,所有这些表都需要修改,很快这些关系数据库就会变得笨重而
实现数据仓库和OLAP(联机分析处理)操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作,并提供一些示例代码和最佳实践。
随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展,越来越多的数据在互联网上产生,对互联网的运营也开始进入精细化,因此大数据、数据分析、数字营销开始变成每个互联网企业的重点。在做数据分析时有OLAP、OLTP是我们必定会遇到的技术,在介绍OLAP引擎技术选型之前,我们先看看这两个技术分别是什么意思?
我们都知道查询优化器,知道在查询优化器中会经历逻辑查询优化和物理查询优化。需要注意的是,查询优化器只能在已经确定的情况下(SQL 语句、索引设计、缓冲池大小、查询优化器参数等已知的情况)决定最优的查询执行计划
在图3-13中,测试环境与工作环境在一起,既使得别人的正常工作不能进行,也使得测试的数据不准确。在图3-14中,测试环境各个客户端在两个不同的网段下进行(这里是C类网),大家都知道跨网段是需要路由的,路由里面有软件,会干扰性能测试的数据,从而也会造成测试数据不准确。图3-15的环境是正确的。所有的性能测试机器都在一个网段下,且与工作环境相隔离。
深度学习开发者应该都知道,“炼丹”到后期,模型训练性能瓶颈往往是难以突破的一道屏障。明明已经优化了网络模型结构,尝试了各种BuildStrategy(计算图优化策略),但是训练速度还是没有达到要求,性能优化的十八般武艺都用上了,为什么还是达不到预期效果。
在上一章节《你需要的不是实时数仓 | 你需要的是一款强大的OLAP数据库(上)》,我们讲到实时数仓的建设,互联网大数据技术发展到今天,各个领域基本已经成熟,有各式各样的解决方案可以供我们选择。
今天和同事聊需求的时候,突然发现目前我们在做的一些系统,其实他感觉有些迷茫,主要就是一个建设的思路和方向这一块,我想了下,也确实,目前来看,其实系统的功能初期避免不了这几个阶段,目前的做法有点类似,这儿一撮,那儿一撮,看起来没有重点和章法。其实换一个角度来说,就会逐步的明白里面的一些缘由了。
AWR是Oracle 10g版本推出的特性,全称叫做 Automatic Workload Repository 全自动负载信息库 。Oracle启动后,会有后台进程定时采集并保存系统快照信息,也可以手工创建快照。AWR通过对比两个时间点的快照信息,生成该时间段的AWR报告,帮助DBA或开发人员了解 Oracle 数据库的运行情况。Oracle 还提供了 ASH、ADDM等工具,本文不进行探讨。
网管产品需要从数据仓库的角度来看,才能获得完整的视图。数据集成真正从大数据的角度来看,才能明白其中的挑战。一个运行了20多年的数据架构,必然有其合理性。也正是因为年代久远,存量过多,才导致举步维艰。在Cloud和5G时代,超密度网络集成和大数据洞察需求给电信供应商带来新的挑战,从数据仓库到数据湖,不仅仅架构的变革,更是思维方式的升级。本文尝试梳理数据架构的演进过程。 01 数据仓库历史沿革 1970年,关系数据库的研究原型System R 和INGRES开始出现,这两个系统的设计目标都是面向on-line
六月骄阳似火,此时我们的内心也是激动不已,终于迎来了令人期待已久的腾讯WeTest的全新平台上线。
内容来源:2017 年 11 月 18 日,Kyligence高级架构师史少锋在“2017中国开源年会 China Open Source Conference 2017”进行《Apache Kylin成长之路》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数:2003 | 6分钟阅读 摘要 从第一个由国人主导并贡献到Apache基金会的开源项目,到今天得到国内外众多公司使用,Apache Kylin一路走来遇到过不少困难,也得到许多人的支持
场景描述:今年有个现象,实时数仓的建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库建设的文章和方案。
朱伟,微博广告SRE团队负责人,《智能运维:从0搭建大规模分布式AIOps系统》作者之一。目前负责微博广告业务可用性的保障与优化、资源利用率的提升、监控报警系统的建设以及自动化体系的推进。
宽表在BI业务中比比皆是,每次建设BI系统时首先要做的就是准备宽表。有时系统中的宽表可能会有上千个字段,经常因为“过宽”超过了数据库表字段数量限制还要再拆分。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/80422836
导语|本文将重点介绍 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述 ChatGPT 如何助力数据分析,帮助读者更好地理解并掌握这一领域的创新实践。
如果问你,你的数据库性能如何,你会怎么回答呢? DBA 甲: db file sequential read等待事件经常出现,不知道什么原因。 DBA 乙:平常负载不高,但偶尔周一业务高峰期就撑不住挂掉了。 DBA 丙:有一些SQL语句执行非常慢,但业务不给改,也没有办法。 以上会不会恰好也是你的答案? 我们都在做运维,但往往被人问起才发现,自己并不懂自己的数据库。数据库的性能分析是一个很广泛的话题,涉及到的内容非常多,对于大多数的DBA来说都是一个复杂的让人头疼的问题,优化更是难上加难。今天,有一个人,他
导读:本文由京东零售大数据架构师李海波老师贡献。李海波老师从2016年开始在小米和京东负责商业智能和多维分析,推动了多个OLAP组件在公司落地,积极参与内核研发是Apache Doris和ClickHouse的贡献者,曾在百度等公司长期负责广告和搜索相关架构,毕业于华中科技大学计算机专业。
Lepus是一套开源的数据库监控平台,目前已经支持MySQL、Oracle、SQLServer、MongoDB、Redis等数据库的基本监控和告警(MySQL已经支持复制监控、慢查询分析和定向推送等高级功能)。Lepus无需在每台数据库服务器部署脚本或Agent,只需要在数据库创建授权帐号后,即可进行远程监控,适合监控数据库服务器较多的公司和监控云中数据库,这将为企业大大减化监控部署流程,同时Lepus系统内置了丰富的性能监控指标,让企业能够在数据库宕机前发现潜在性能问题进行处理,减少企业因为数据库问题导致的直接损失。
数据分析和可视化一直是大数据时代的热门话题。如今这一个数据为王的时代,当你使用某个产品,划划手指,动动鼠标,甚至一颦一笑都会被记录下来,送至服务器。然而,大量的数据光收集是没有意义的,就好比资料控在硬盘里放了几百个G的电子书却只收集不阅读一样,如果不分析数据,不可视化,那么数据再多也不过是一堆毫无用处的符号而已。本文转自和途客圈颇有渊源的一位正在创业的朋友的文章,讲述他自己在自百度起,到创立SensorsData,对多维数据分析模型孜孜以求的经历和感悟,供大家参考。感兴趣的,可以尝试他们的服务:sensor
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