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数据制造未来!制造数据建设白皮书发布

数据建设包含了企业文化建设、企业基 础设施建设、企业数据人才建设、企业数据规范体系建设、企业数 据应用建设等,帮助企业建立从数据获取生产到数据消费利用的全 生命周期管理体系,使数据正式成为企业的资产被利用且产生价值...本次白皮书将针对制造型企业的数据建设,提出“数据诊断 - 行动方案”的解决思路,给出《数据建设成熟度评估模型》,模型 通过 9 大维度(企业文化、企业投入、组织人才、基础设施、业务 管理、组织协同、规范体系...、数据质量及数据安全)判断企业当前 数据建设所处阶段,并针对每一阶段给出企业如何迈向下一阶段的 行动方案,旨在帮助企业进行数据建设规划,指明数据建设的方向。...大数据&AI知识圈 未来将是大数据做基础,数据治理体系发挥作用,AI工具不断爆发的时代。掌握这三项技能的人才才是真正的稳定~宇宙的尽头是大数据&AI。...大数据&AI知识圈知识星球介绍 资料与知识分享: 1、分享大数据与AI相关资料,如果行业动态,白皮书,学习文档等等。资料由我个人创作或者整理,切勿商用。

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    【推荐】大数据驱动智能制造

    无论是对消费需求所产生的海量数据与信息进行处理与挖掘,还是对产品生产和产品运行期间产生的海量数据的及时收集、处理和分析,都离不开大数据。...这三方面大数据信息流最终通过互联网在智能设备之间传递,由智能设备进行分析、判断、决策、调整、控制并继续开展智能生产,生产出高品质的个性化产品。可以说,大数据是智能制造的基础。...如何将物理世界与软件世界融合,如何将从设备、人、机器、流程、生态链上采集的海量数据进行分析并转化为有效的产品和服务提供给客户,是打造大数据驱动的智能制造的焦点难题。...某3G电信运营商采用英特尔提供的大数据解决方案,成功构建了移动用户上网记录查询与分析支持系统,使得相关记录检索速度达到了秒级。...60%,数据上载时间由4小时缩短到30分钟,处理速度提升4~6倍,大幅提升了中石化在销售报告、财务分析报表、企业运营决策等业务领域的效率。

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    解析 | 大数据驱动智能制造,实现制造强国之梦(下)

    导读:推动智能制造的并不是大数据本身,而是大数据分析技术。大数据给了我们一个看世界的新角度,成为驱动创新的核心动力来源。...大数据驱动智能制造,实现制造强国之梦(下) 全文目录 06、大数据分析工具 07、大数据与智能制造的意义与影响 08、大数据规范性分析将促进规范性维护 09、大数据是智能制造核心驱动力 10、大数据对质量的新要求...11、利用大数据来实现制造业卓越运营 上期回顾:大数据驱动智能制造,实现制造强国之梦(上) 大数据驱动智能制造,实现制造强国之梦(下) ---- 06、大数据分析工具 随着数字处理能力的不断提升以及工业物联网平台日益成熟...这些数据与我们的制造流程以及为我们提供聚集这些数据并部署强有力的分析程序对其进行分析的空间的云服务有关。 无论是为促销产品还是作为战略目标的方式,大数据已然成为很多公司和机构过度使用的术语。...大数据及其 分析将影响制造业的规范性、产品以及服务的品质以及卓越运营这三大方面。 08、大数据规范性分析将促进规范化维护 基于预测性分析的进化步骤被称为规范性分析

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    【钱塘号】大数据驱动中国从“制造大国”走向“制造强国”

    三.推动智能制造的三驾马车 我们要从设备资产智能管理、工业大数据分析以及工业物联网这三驾“马车”,结合现代制造业企业的下一代企业架构,帮助制造型企业实现智能制造管理的落 地。...当把所有这些资产设备的数据源结合起来,再利用演绎和预测分析等方法对这些数字进行分析时,你绝对有机会将智能制造管理提升一个层次。...这些数据与我们的制造流程以及为我们提供聚集这些数据并部署强有力的分析程序对其进行分析的空间的云服务有关。 无论是为促销产品还是作为战略目标的方式,大数据已然成为很多公司和机构过度使用的术语。...大数据及其 分析将影响制造业的规范性、产品以及服务的品质以及卓越运营这三大方面。 八.大数据规范性分析将促进规范化维护 基于预测性分析的进化步骤被称为规范性分析。...我们要从设备智能管理、工业大数据入手分析,驾驭工业物联网的三驾马车,结合现代制造业企业的下一代企业架构,让自己有能力从内打破,打造并形成数据红利,在这场智能制造的文化升级中,实现重生,实现我们的制造强国之梦

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    解析 | 大数据驱动智能制造,实现制造强国之梦(上)

    来源:中国工业评论 导读: 推动智能制造的并不是大数据本身,而是大数据分析技术。大数据給了我们一个看世界的新角度,成为创新驱动核心动力的来源。...我们要从设备智能管理、工业大数据入手分析,驾驭工业物联网的三驾马车,结合现代制造业企业的下一代企业架构,打造并形成数据红利。...随着时间的推移,数据制造分析的需求将越来越大。然而在过去的250年间,利用数据的根本动因并没有改变,但数据的复杂性增强,将数据转化为情报的能力将有越来越大的需求。...三推动智能制造的三驾马车 我们要从设备资产智能管理、工业大数据分析以及工业物联网这三驾“马车”,结合现代制造业企业的下一代企业架构,帮助制造型企业实现智能制造管理的落 地。...当把所有这些资产设备的数据源结合起来,再利用演绎和预测分析等方法对这些数字进行分析时,你绝对有机会将智能制造管理提升一个层次。

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    MySQL数据延迟跳动的问题分析

    今天分析了另外一个关于数据库延迟跳动的问题,也算是比较典型,这个过程中也有一些分析问题的方法和技巧工参考。...首先在高可用检测中,有一套环境的检测时断时续,经过排查发现是数据库产生了延迟,在登录到从库show slave status查看,会发现Seconds_behind_master的值是不断跳动的,即从0...查看数据库的相关日志发现竟然没有任何可以参考的日志记录,怎么分析这个问题呢,我们先来复现,于是我按照节奏抓取了3次问题出现的日志,即通过show slave status连续监测,抓取show slave...s/INTO//g'|sort|uniq act_action_exec_info act_join_desc dic_subsidy_marketing_querylog_202008 我逐步分析了每张表的数据操作情况...,得到的信息还是比较有限,继续做更进一步的分析,比如我们分析一下整个日志中的事务量大小: # mysqlbinlog slave-relay-bin.000066 | grep "GTID$(printf

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    行业主数据盘点之制造业主数据

    制造业数字化转型的过程中,企业越来越依赖于精准的数据来支持高效的生产和运营。而“主数据”作为企业核心数据的基石,不仅是企业运营的支撑,更是各类业务应用的关键所在。...主数据的有效管理和整合,可以帮助制造企业提高业务响应速度、优化资源配置、提升决策的准确性。...制造业中的主数据类型制造业的主数据是企业在生产、采购、销售等业务活动中广泛使用的核心数据,通常包括产品信息、物料清单、供应商信息、客户信息、设备与资产信息、生产工艺数据、人员信息等。...高质量的客户数据管理可以帮助制造企业提高客户服务水平,增强客户满意度。5. 设备与资产主数据制造业高度依赖设备资产,设备与资产主数据包含设备的型号、规格、位置、维护计划、运行状态、故障历史等信息。...制造业中的主数据类型繁多且至关重要,它们不仅是企业日常运营的基础,更是推动企业持续创新和发展的重要动力。在未来的竞争中,那些能够充分利用和管理好主数据的企业,必将脱颖而出,引领制造业的发展潮流。

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    H5干货 | 智能制造之传感器数据分析报告(2016)

    中办、国办印发的《国家信息化发展战略纲要》 7月27日,中办、国办印发的《国家信息化发展战略纲要》明确了未来十年中国信息化发展路径,提出完善部门信息共享机制,将在2018年以前,建成国家政府数据统一开放门户...信息共享,数据联接,围绕实现制造强国的战略目标,《中国制造2025》也明确了9项战略任务和重点,提出了8个方面的战略支撑和保障。...钱塘大数据作为全国首家工业大数据应用和交易中心,公布2016年有关“智能制造之传感器数据分析报告”。...工信部召开“智能制造发展对策研究”重大软课题部长专题会 近日,工信部召开“智能制造发展对策研究”重大软课题部长专题会,工信部副部长辛国斌指出,下一步将重点关注传感器、工业软件、工控系统,以及系统集成等智能制造发展的...“短板”,系统推进智能制造工作。

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    MySQL 8.0.29 instant DDL 数据腐化问题分析

    MySQL 8.0.29 引入了 instant add/drop column 功能,支持在任意位置添加 column, drop column 也不需要表数据的任何形式的移动, 只需要修改表的元数据就可以完成...本文是分析其中的一个问题: 对表进行 instant drop 后,进行 update ,之后数据库停机,而后数据库无法启动。...为分析这个问题, 我们会从 instant add/drop column 在 Innodb 的实现原理与细节方面来阐述这个数据腐化bug的具体原因。...数据腐化问题 由 instant add/drop column 引入了多个数据腐化问题,其中一个问题可以从: [PS-8292] MySQL 8.0.29 fails to perform crash...原因分析 从原始的问题看,这个是发生在 InnoDB 启动恢复阶段。这一阶段离不开 redo log的参与。

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    MySQL 8.0.29 instant DDL 数据腐化问题分析

    MySQL 8.0.29 引入了 instant add/drop column 功能,支持在任意位置添加 column, drop column 也不需要表数据的任何形式的移动, 只需要修改表的元数据就可以完成...本文是分析其中的一个问题: 对表进行 instant drop 后,进行 update ,之后数据库停机,而后数据库无法启动。...为分析这个问题, 我们会从 instant add/drop column 在 Innodb 的实现原理与细节方面来阐述这个数据腐化bug的具体原因。...数据腐化问题 由 instant add/drop column 引入了多个数据腐化问题,其中一个问题可以从: [PS-8292] MySQL 8.0.29 fails to perform crash...原因分析 从原始的问题看,这个是发生在 InnoDB 启动恢复阶段。这一阶段离不开 redo log的参与。

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    MySQL 数据库高负载故障分析

    DB在了,总是可以用来加载一下数据,当数据加载到了nosql里了,慢慢的DB压力也会降下来的. 限制单用户连接数在500以下....下面的表的程序可以考虑关闭下面的参数 innodb_stats_on_metadata=0 set global innodb_stats_on_metadata=0; 故障分析 注:一般mysql...分析思路: 1、查看mysql的slow.log,看是否出现死锁,及其他报错 2、show processlist; 查看mysql都有哪些连接,判断这些connect是否正常 3、通过使用htop、dstat...tcpdump使用 抓包分析,默认mysql端口为3306 tcpdump -i eth0 -A -s 3000 port 3306 > /tmp/sql.log 引用perl tcpdump -...故障分析:后端API服务抛异常,导致一个SELECT频繁去执行,先重启后端API,然后分析报错,找相关人解决。

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    MySQL数据清理的需求分析和改进

    昨天帮一个朋友看了MySQL数据清理的问题,感觉比较有意思,具体的实施这位朋友还在做,已经差不多了,我就发出来大家一起参考借鉴下。...rename table,这是MySQL归档数据的一大利器,在其他商业数据库里很难实现。 但是为了保险起见,我说还是得看看表结构再说。结果看到表结构,我发现这个问题和我预想的完全不一样。...mysql> select max(Id) from test_data; +---------+ | max(Id) | +---------+ | 1603474 | +---------+ 1 row...朋友听了下觉得也有道理,从安全的角度来说,只是需要注意一些技巧而已,但是没过多久,他给我反馈,说表里的数据除过碎片,大概也有100多G,可能还有更多。这个问题和我之前的分析还是有一些冲突的。...mysql> select round(sum(data_length+index_length)/1024/1024) as total_mb, -> round(sum(data_length

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    MySQL数据库事务深入分析

    一、前言 只有InnoDB引擎支持事务,下边的内容均以InnoDB引擎为默认条件 二、常见的并发问题 1、脏读 一个事务读取了另一个事务未提交的数据 2、不可重复读 一个事务对同一数据的读取结果前后不一致...幻读和不可重复读的区别在于,不可重复读是针对确定的某一行数据而言,而幻读是针对不确定的多行数据。...READ UNCOMMITTED) 可能产生脏读、不可重复读、幻读 2、读已提交(READ COMMITTED) 避免了脏读,可能产生不可重复读、幻读 3、可重复读(REPEATABLE READ)(mysql...2、redo日志 mysql会将一个事务中的所有sq先l记录到redo log中,然后再将记录从redo log同步到数据文件中 它可以带来这些好处: 当buffer pool中的dirty page...4、持久性(Durability) 事务一旦提交,其对数据库的更新就是持久的。任何事务或系统故障都不会导致数据丢失。

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    mysql数据库的各种锁分析

    锁 全局锁 全局锁可以将整个数据库实例加锁: 锁住整个数据库,只允许读取数据 方法一: mysql> flush tables with read lock; //加锁 Query OK, 0 rows...,将无法锁住,就会导致出现在可重复读时却出现幻读的情况,所以mysql引入了间隙锁 间隙锁如何解决幻读 在插入数据时,mysql额外增加了间隙锁的概念,在插入表数据后,会生成 "前开后闭"的间隙区间:...在操作数据时,将自动给此条数据加锁: 临键锁 临键锁就是 行锁+间隙锁的组合 共享锁和排他锁 共享锁(S锁) 排它锁(X锁)其实就是我们说的读锁和写锁 在查询语句中,mysql自动加 S锁,其他连接也只能加...S锁查询,不能加写锁更新 在insert,update,delete 语句中,将自动加 X锁,其他语句不能对锁住的数据操作(包括读取)  意向锁 意向锁是mysql表级锁, 当需要对数据进行加 共享锁.../排他锁时,需要先对此表进行加意向(共享/排他)锁 此锁为mysql自动增加,无需用户干预 乐观锁和悲观锁 乐观锁 是指业务层面上,对修改数据不会冲突的情况做出的乐观判断,先进行更新数据,再进行判断.

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    MySQL百万数据深度分页优化思路分析

    一、业务背景 一般在项目开发中会有很多的统计数据需要进行上报分析,一般在分析过后会在后台展示出来给运营和产品进行分页查看,最常见的一种就是根据日期进行筛选。...这种统计数据随着时间的推移数据量会慢慢的变大,达到百万、千万条数据只是时间问题。 二、瓶颈再现 创建了一张user表,给create_time字段添加了索引。并在该表中添加了100w条数据。...我们这里使用limit分页的方式查询下前5条数据和后5条数据在查询时间上有什么区别。 查询前10条基本上不消耗什么时间 我们从第50w+开始取数据的时候,查询耗时1秒。...同样的SQL语句,不同的分页条件,两者的性能差距如此之大,那么随着数据量的增长,往后页的查询所耗时间按理会越来越大。 三、问题分析 回表 我们一般对于查询频率比较高的字段会建立索引。...IO 回表操作通常是IO操作,因为需要根据索引查找到数据行后,再根据数据行的主键或唯一索引去聚簇索引中查找具体的数据行。

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    创新数据底座:智能制造的“圣杯”

    这次高峰论坛以“数智新引擎、制造新升级”为主题,来自全国的200多位制造行业精英、合作伙伴及技术领袖,共同交流数字经济时代高端制造领域的数据基础设施需求与实践,勾勒出创新数据底座的整体轮廓与发展趋势。...智能制造进入深水区 有统计数据显示,2020年中国智能制造装备产值规模达20900亿元。制造业景气度整体维持在高位,为智能制造的快速发展奠定了基础。...在深水区,智能制造普遍存在数据规模庞大、数据格式纷乱复杂、产生数据的设备种类繁多等痛点。...走出智能制造的深水区、实现向制造业强国的跃迁,需要更多行业领头羊率先垂范。华为构建的创新数据基础设施,将成为国内制造企业数字化转型坚实的数据底座,其示范效应影响深远。...高性能计算(HPC)正在加速与人工智能、大数据融合,迈入高性能数据分析(HPDA)时代。随着HPDA应用的爆发,HPC也从计算密集型转向数据密集型,进而对数据存储产生了新的需求。

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    海量数据存储技术(cpu制造瓶颈)

    这样一来,文章数据就很自然的被分到了各个数据库中,达到了数据切分的目的。 接下来要解决的问题就是怎样找到具体的数据库呢?...为什么要数据切分 上面对什么是数据切分做了个概要的描述和解释,读者可能会疑问,为什么需要数据切分呢?像 Oracle这样成熟稳定的数据库,足以支撑海量数据的存储与查询了?为什么还需要数据切片呢?...综合以上因素,数据切分是很有必要的。 我们用免费的MySQL和廉价的Server甚至是PC做集群,达到小型机+大型商业DB的效果,减少大量的资金投入,降低运营成本,何乐而不为呢?...优点:数据分布均匀 缺点:数据迁移的时候麻烦,不能按照机器性能分摊数据 (3)在认证库中保存数据库配置 就是建立一个DB,这个DB单独保存user_id到DB的映射关系,每次访问数据库的时候都要先查询一次这个数据库...具体的规则如下:负载均衡器会分析当前sql的读写特性,如果是写操作或者是要求实时性很强的操作的话,直接将查询负载分到Master,如果是读操作则通过负载均衡策略分配一个Slave。

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