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网络流量异常行为分析系统

福利达人 2019-12-01 21:24:03 502 浏览量 回答数 0

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数据产生:业务系统每天会产生大量结构化的数据,存储在业务系统所对应的数据库中,包括MySQL、Oracle和RDS等类型。数据收集与存储:您需要同步不同业务系统的数据至MaxCompute中,方可通过MaxCompute的海量数据存储与处理能力分析已有的数据。 DataWorks提供数据集成服务,可以支持多种数据源类型,根据预设的调度周期同步业务系统的数据至MaxCompute。数据分析与处理:完成数据的同步后,可以对MaxCompute中的数据进行加工(MaxCompute SQL、MaxCompute MR)、分析与挖掘(数据分析、数据挖掘)等处理,从而发现其价值。数据提取:分析与处理后的结果数据,需要同步导出至业务系统,以供业务人员使用其分析的价值。数据展现与分享:数据提取成功后,可以通过报表、地理信息系统等多种展现方式,展示与分享大数据分析、处理后的成果。

LiuWH 2020-03-21 09:09:10 0 浏览量 回答数 0

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可以参考袋鼠云为云南某金融机构搭建日志平台方案设计逻辑:通过前期调研了解数据现状,袋鼠云将整个运维数据分析平台建设的核心思想定义在通过实时采集业务运行数据(如客户交易流水、业务执行流水、日志等),以及实时系统运行数据(包括应用服务器、中间件、数据库和主机等),然后通过一定的数据模型将这些数据关联起来,以业务的角度动态展示,并使用一系列算法进行在线和离线分析,并使系统根据分析结果进行自动化处理,从而达到将企业业务运行状况和IT资源协同监控和管理的目的。整个系统工作的逻辑过程如下:首先是数据采集服务器从业务系统和其对应的IT资源中,实时获取相应的运行状态数据,经过预处理之后,向两个方向发送:一个方向是监控分析服务器,在其中对数据进行实时处理,主要是报表引擎对数据进行格式化之后,产生动态报表,业务规则引擎判断数据是否具有某种特点从而激活对应的业务规则;另一个方向是将这些原始数据存储在适合流式数据的数据库中,并结合相应的管理数据,由数据分析引擎进行更为全面和复杂的数据分析。系统提供一个 web 应用界面,使得监控人员、管理人员和数据分析人员能够通过标准的IE 浏览器访问应用。这一套逻辑很有参考价值,可以学习参考。

1603144775638512 2019-12-02 01:48:51 0 浏览量 回答数 0

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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"UML的应用贯穿在系统开发的5个阶段中,如下所示。 • 需求分析:UML的用例视图可以表示客户的需求。 • 分析:分析阶段主要考虑所要解决的问题,可用UML的逻辑视图和动态视图来描述。类图描述系统的静态结构、协作图、状态图、序列图、活动图和状态图描述系统的动态特征。 • 设计:在设计阶段,把分析阶段的结果扩展成技术解决方案。 • 构造:在构造或程序设计阶段,把设计阶段的类转换成某种面向对象程序设计语言的代码。 • 测试:对系统的测试通常分为单元测试、集成测试、系统测试和接受测试几个不同级别。"

星尘linger 2020-04-12 21:31:57 0 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】软件工程方法与实践 第3版

玄学酱 2019-12-01 22:07:41 814 浏览量 回答数 0

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短距离无线系统与航空无 线电系统攻击

福利达人 2019-12-01 21:22:58 427 浏览量 回答数 0

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windows系统能否搭建数加可视化数据日志分析系统?应该如何对接阿里云?麻烦说一下步骤

创宝发 2019-12-01 20:18:01 1117 浏览量 回答数 0

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云服务器 ECS Linux 系统负载查询及分析说明,使用 htop 查看系统负载情况,要在哪里可以看?

行者武松 2019-12-01 19:33:44 775 浏览量 回答数 1

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有哪些开源软件或框架是做日志分析的

蛮大人123 2019-12-01 19:53:31 1308 浏览量 回答数 1

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云服务器 ECS Linux 系统负载查询及分析说明,使用 sar 查看 Linux 系统各项资源使用情况可以在哪里看的?

行者武松 2019-12-01 19:33:44 806 浏览量 回答数 1

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答案: 需求分析及变更管理 项目模型及业务流程分析 系统分析及建模设计 界面设计及代码开发 系统测试,部署和文档编写 维护

kun坤 2019-12-02 03:23:27 0 浏览量 回答数 0

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①提出了三种实时调度策略,并在Linux系统平台下对实时集群系统进行了详细设计,建立了开放式的实时集群系统平台。 ②除此以外,专门研究了在系统超载情况下的应对策略,提出了超载情况下缓解系统压力,遏制系统性能恶化的任务丢弃机制。 ③在分析了当前系统节点的发展趋势并且充分考虑了Linux操作系统中CPU和IO之间的协调关系之后,本文作了顺序服务模式和并发服务模式的研究,同时 也提出了一种在并发模式下的弹性控制机制,使得多个任务能够更加合理的在并发模式下共享系统资源。 ④对于现有RTCS系统的通信IO做出了优化分析,利用开放平台提供的IO多路复用方法提高了系统的响应能力,挖掘了系统潜在的并行性,增强了前端机的处 理能力。

浮生递归 2019-12-02 01:38:45 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档数据分析在提高企业洞察力和用户体验方面发挥着举足轻重的作用,且实时数据分析能够让企业更快速、灵活得调整市场策略,适应快速变化的市场方向及消费者体验。为了在不影响线上业务的情况下实现实时数据分析,需要将业务数据实时同步到分析系统中,由此可见,实时获取业务数据必不可少。数据传输提供的数据订阅功能,可以在不影响线上业务的情况下,帮助您获取业务的实时增量数据,通过SDK可将其同步至分析系统中进行实时数据分析。 其中RDS到ADS数据实时同步的更多内容详见使用阿里云数据传输实时同步RDS的数据。

2019-12-01 23:09:36 0 浏览量 回答数 0

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这是阿里巴巴在CVPR2020上中的论文,主要讲述了计算机如何更好,更明白的看懂图片上的信息。 图像分析新方法:“频域学习”(Learning in the Frequency Domain) 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2002.12416.pdf 近年来,基于深度神经网络的机器学习方法在计算机视觉上获得的巨大的成功。我们现在应用的主流的深度神经网络都基于对空间域信号的处理和分析,即图像或视频的RGB信号。我们知道,现有的图像视频分析系统由多个模块组成。例如,实时图像分析系统由图像获取(capture),图像压缩(compression),图像传输(transmission),图像解压缩(decompression),图像推理(inference)组成。而对于非实时的图像分析系统,这些保存在存储中的图像已经经过压缩,因此需要经过解压缩和图像推理的模块。以实时图像分析系统为例,这个系统整体的性能(包括延时,功耗,精度等)取决于其中每一个模块的性能。以往的瓶颈来自于图像推理引擎,因为其中包含了非常大规模的计算量。由于这些计算具有结构性和并行度的特征,近年来在GPU和人工智能专用芯片的帮助下,图像推理引擎的性能得到了极大的提升。 因此,图像压缩/解压缩在整个系统中的占比会越来越大。例如在Figure 1中,我们看到在一个GPU的系统中图像处理的时间占比已经大约为图像推理(inference)的两倍之多[1]。这篇文章介绍图像分析系统的基本组成,以及我们如何利用频域特征来进行图像推理,从而省略频域到空间域的转换,因为这个转换是图像压缩/解压缩中计算量最大的步骤。同时我们可以在频域选择重要的信息,进一步减少系统中模块之间的数据传输量。因为模块之间的数据带宽往往远小于模块内部的数据带宽,减小模块间的数据传输量便可以提升整个系统的性能。 Figure 1. Latency breakdown in a single inference 本文的主要贡献如下: 第一,我们提出了一种系统方法可以在基本不改变现有的卷积神经网络(如ResNet,MobileNet等)的前提下做基于频域的机器识别。 第二,由于基于频域的机器识别可以在不增加计算量的前提下,接受空间域尺寸更大的图片,因此提高了图像识别的精度。 第三,我们提出了一种系统方法来区分每个频域分量对于机器学习的重要性,并且发现仅有很少部分的频域分量实际上对机器学习有贡献。 第四,之前基于频域的机器学习只完成了单一物体的图像分类 (single object recognition),我们首次将基于频域的机器学习扩展到了图像的物体检测(object detection)和语义/实例分割(instance segmentation)任务中,通常物体检测和语义/实例分割被定义为高级视觉(High level vision) 任务。 本文的概要如下: 第一部分我们介绍了一个传统图像分析系统的基本框架,并分析的这个系统中计算量的瓶颈位置。 第二部分我们介绍了在频域实现机器学习的系统方法,以及我们提出了一种基于Gumbel softmax开关的选择频率信息重要性的方法。 第三部分我们介绍了利用我们提出的方法在频率域做图像分类(image classification)和实例分割(instancesegmentation)的结果。

南霸天霸南北 2020-03-18 10:27:07 0 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】 Spark大数据分析实战

沉默术士 2019-12-01 22:07:51 1453 浏览量 回答数 1

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高性能时间序列数据库HiTSDB的应用场景

云栖大讲堂 2019-12-01 21:31:32 1446 浏览量 回答数 0

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数据及时分析与决策 能够解决: • 取数难 业务人员需经常找技术写SQL取数查看各个维度的数据做决策。 • 报表产出效率低,维护难 后台分析系统的数据报表变更,编码研发周期长,维护困难。 • 图表效果设计不佳,人力成本高 使用HighChart等工具做报表,界面效果不佳,人力维护成本高。 推荐搭配使用: RDS + Quick BI 数据及时分析与决策 能够解决: • 取数难 业务人员需经常找技术写SQL取数查看各个维度的数据做决策。 • 报表产出效率低,维护难 后台分析系统的数据报表变更,编码研发周期长,维护困难。 • 图表效果设计不佳,人力成本高 使用HighChart等工具做报表,界面效果不佳,人力维护成本高。 推荐搭配使用: RDS + Quick BI 报表与自有系统集成 能够实现: • 上手快 上手简单,快捷,满足不同岗位的数据需求,学习门槛低。 • 极大提高看数据的效率 与内部系统集成,可结合进行数据分析,极大提高看数据的效率。 • 统一系统入口 解决员工使用多系统的麻烦,利于使用与控制。 推荐搭配使用: RDS + Quick BI 交易数据权限管控 能够实现: • 数据权限行级管控 轻松实现同一份报表,上海区经理只看到上海的相关数据。 • 适应多变的业务需求 统计指标经常根据业务发展而频繁变动,负担重,响应慢。 • 跨源数据集成及计算性能保障 充分利用云上BI的底层能力,解决跨源数据分析及计算性能瓶颈问题。 推荐搭配使用: Log + RDS + Quick BI + MaxCompute 报表与自有系统集成 能够实现: • 上手快 上手简单,快捷,满足不同岗位的数据需求,学习门槛低。 • 极大提高看数据的效率 与内部系统集成,可结合进行数据分析,极大提高看数据的效率。 • 统一系统入口 解决员工使用多系统的麻烦,利于使用与控制。 推荐搭配使用: RDS + Quick BI 交易数据权限管控 能够实现: • 数据权限行级管控 轻松实现同一份报表,上海区经理只看到上海的相关数据。 • 适应多变的业务需求 统计指标经常根据业务发展而频繁变动,负担重,响应慢。 • 跨源数据集成及计算性能保障 充分利用云上BI的底层能力,解决跨源数据分析及计算性能瓶颈问题。 推荐搭配使用: Log + RDS + Quick BI + MaxCompute

LiuWH 2020-03-23 14:48:05 0 浏览量 回答数 0

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请问是什么系统的服务器? Windows:可参考官方文档: Windows系统内存分析工具的介绍(进程管理器,资源管理器,性能监视器, VMMap, RamMap,PoolMon) linux:可参考官方文档: 云服务器 ECS Linux 系统负载查询及分析说明

凌洛 2019-12-01 23:33:34 0 浏览量 回答数 0

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之前有云上的业务系统,如何使用 分析型数据库

nicenelly 2019-12-01 21:26:53 1170 浏览量 回答数 0

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之前有云上的业务系统,如何使用分析型数据库

nicenelly 2019-12-01 21:16:29 1174 浏览量 回答数 0

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都有哪些Windows系统内存分析工具?

行者武松 2019-12-01 19:31:34 1233 浏览量 回答数 1

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网络设备、系统及服务程序等,在运作时都会产生一种叫 log 的事件记录;每一行日志都记载着日期、时间、使用者及动作等相关操作的描述。通过对日志数据的分析,可以对系统设备进行故障定位、了解APP和电商网站上的用户行为习惯和消费偏好、对员工的IT操作行为进行内部审计,这些是比较简单基本的一些内容,一些大企业可能希望通过日志实现更多的数据价值。业内比较有影响力的,应该是已经为多家知名企业搭建运维数据分析平台的袋鼠云了,它可以借助云计算的强大计算能力和实时大数据处理分析技术,将日志数据和其他数据比如业务数据、数据库数据、外部爬取数据等进行关联交叉分析后,实现1、秒级实时定位故障;2、根据用户行为偏好变化实时动态调整促销文案和策略;3、监控系统实时健康度并通过短信、微信、钉钉第一时间告知负责员工;4、甚至提前预测系统资源水位、运行状态,准备好对应措施...这些正好能解决市场上很多企业的痛点。

1603144775638512 2019-12-02 01:48:51 0 浏览量 回答数 0

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如何分析ECS Windows系统服务器下IIS日志?

行者武松 2019-12-01 19:34:42 820 浏览量 回答数 1

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Native_crash错误该怎么解决?

猫饭先生 2019-12-01 20:56:44 800 浏览量 回答数 0

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有Linux实例系统负载的查询及分析吗?

1934890530796658 2020-03-26 09:27:01 0 浏览量 回答数 1

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有Linux实例系统负载的查询及分析吗?

1934890530796658 2020-03-26 09:20:44 1 浏览量 回答数 1

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OOM全称Out of Memory. 常见于带有运行时环境的编程语言(Kotlin, Java,Python,Ruby等有虚拟机容器的语言)中,用于提示开发者内存超出最大限制。作为应用开发人员,解决OOM主要是对自己的应用内存使用情况,特别是出现内存泄漏等场景时进行内存占用情况分析, 借助分析的数据有针对性的进行内存优化。针对Android SDK层(Java层)的内存,可以使用Android Studio 中的MAT工具进行分析,一般建议的关注点是: Bitmap使用情况,大数据集合的缓存使用;针对 Android NDK层的内存(这块实际不受OOM的控制),一般需要使用具有root权限的工具,借用libc中的debug malloc工具,分析C层中的内存分配与使用情况。常见的内存优化方案有: 使用WeakReference替代强引用,特别是图片类的资源;用资源(线程、下载、图片)池替代随意资源分配。针对Android系统开发人员,将面对的是系统OOM与Low Memory Killer的相关问题,这是就涉及到调节系统LMK的参数,APP虚拟机运行参数,定时清理后台常驻进程等系统方案,一般是目前市面上的手机安全管家做的事情。

itxiaowang 2019-12-02 00:55:59 0 浏览量 回答数 0

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如何在Linux系统分析nginx或apache当天访问最多的IP?

行者武松 2019-12-01 19:33:10 856 浏览量 回答数 1

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Linux系统分析Nginx或Apache当天访问最多的IP地址

KB小秘书 2019-12-01 19:35:52 18 浏览量 回答数 1

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1、分析系统的数据结构,画出ER图 2、分析系统的功能,画出流程图 3、根据流程图写功能的实现方法

爵霸 2019-12-02 02:17:52 0 浏览量 回答数 0
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