数据预警的主要功能是帮我们监测数据中值的变化。当数据中有满足条件的值时就会发出警报。数据预警数据预警支持多种图表，并且只有数据绑定方式为「数据模型」时才能进行数据预警设置（SQL 建模和 API 方式绑定图表数据的不支持）。折线图（双 Y 轴折线、区域堆积图、标点折线、线柱混搭、叙事折线图）柱状图（横向柱图、多系列柱图、堆积柱图、正负柱图、双向对比柱图、渐变色柱图、胶囊柱图、叙事柱图、3D 柱状图
摘要：2017年，阿里云启动MVP（Most Valuable Professional）项目。顾名思义，MVP正在寻找阿里云最有价值专家，那些能够，并且愿意帮助他人，充分了解和使用阿里云技术的意见领袖。本文是阿里云MVP 傅奎的实践分享，今天和大家讲讲 “安全态势，交互发现 —— 基于阿里云轻松搭建安全大屏 ”一句话概述背景介绍产品介绍需求分析实现方法导出态势感知 DNS 日志定制返回
# 实现“证券智能预警平台架构图”
作为一名刚入行的小白，构建一个“证券智能预警平台”可能会让你感到无从入手。在本文中，我们将详细介绍这一过程的基本流程、各个步骤中所需要的技术细节，以及相应的代码示例，帮助你从零开始实现这一平台。
## 整体流程
为了系统化地理解构建证券智能预警平台的过程，我们可以把它划分为几个主要步骤。下面是一个完整的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-10-08 05:46:00
66阅读
随着城市化发展，城市居民持续增长，高楼层的小区楼栋、公寓已经随处可见，而高空抛物现象却同样屡见不鲜。高空抛物不仅是不文明的行为，还会存在诸多安全隐患，对居民的人身安全和财产等都造成了威胁，情况严重的还要被追究刑事责任。针对居民小区高空坠物的防范，可以借助多功能的智慧路灯杆系统，实现对高空抛物的智能监控、追踪及预警。 基于智慧路灯杆的高空抛物监控及预警方案 
转载
2023-12-04 20:05:39
105阅读
在“双碳”目标下，低碳排放的风力发电广泛接入电力系统，装机比例逐年显著提升，但风电具有的反调峰性加剧了电力系统的调峰压力，也不得不产生弃风，储能的存在可有效解决风电的弃风问题，实现弃风消纳，降低电力系统的生产成本以及减少碳排放。因此，在推Part 1、风电场功率约束介绍考虑风电的利用率问题，其并网功率和弃风功率需要满足：其中， 为风电场实际可发功率（MW）， 为弃风功率（MW），为风力发电并网功率
转载
2023-06-09 12:32:47
202阅读
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的一个分布式文件系统，它是为了解决大规模数据存储和处理问题而设计的。HDFS的设计目标是能够在廉价的硬件上存储和处理大规模数据集，并且具有高容错性、高可靠性和高扩展性。HDFS的架构HDFS的架构由两个主要组件组成：NameNode和DataNode。NameNode是HDFS的中心节点，它负责管理文件
转载
2023-09-26 21:38:10
97阅读
多图技术贴：深入浅出解析大数据平台架构
目录：什么是大数据Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase大数据平台应用举例-腾讯公司的大数据平台架构“就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方
转载
2023-09-27 21:50:38
66阅读
大数据的4V特征Google分布式计算的三驾马车Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余（也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上）的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。
转载
2024-08-18 09:43:13
29阅读
整个大数据处理的体系，按我的理解可以分为两个部分，一个是分布式存储系统、另一个是分布式计算框架。分布式存储系统主流是HadoopDFS，其他还有Ceph和Swift。分布式计算框架主流是MapReduce，Storm和Spark。
转载
2023-09-03 16:59:14
127阅读
HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。NameNode和若干个DataNode组成的（在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能，在最新
转载
2023-12-25 07:17:26
108阅读
一、整体架构 从下至上依次分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应用层 数据采集层：以DataX为代表的数据同步工具和同步中心 数据计算层：以MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台 数据服务层：以RDS为代表的数据库服务（接口或者视图形式的数据服务） 数据应用层：包含流量分析平台等数据应用工具二、数据采集（离线数据同步） 数据采集主要分为日志采集
转载
2023-08-09 23:34:55
198阅读
大数据平台架构基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台1.1 一站式数据处理平台架构1.2 典型业务场景1.2.1 爬虫+搜索引擎1.2.2 大数据风控系统1.2.3 构建数据仓库(推荐、风控)基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台[基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台]：阿里云数据库 李伟(沐远) PPT 演讲稿1.1 一站式数据处理平台架构1.2 典型业...
原创
2021-06-05 14:45:23
1143阅读
以Spark作为计算框架的架构
原创
2021-08-31 16:50:39
371阅读
# 数据融合平台架构简介
随着大数据时代的到来，数据融合作为一种有效整合多源异构数据的技术，越来越受到重视。数据融合平台架构旨在通过集成和分析不同来源的数据，提高决策的准确性和实时性。本文将介绍数据融合平台的基本架构，并提供相关的代码示例。
## 数据融合平台架构的组成部分
数据融合平台通常由以下几个重要组件组成：
1. **数据采集层**：负责从不同数据源获取数据，数据源可能是结构化的数
# 数据审计平台架构
数据审计是一种对数据进行监控和分析的过程，以确保数据的完整性和安全性。数据审计平台架构是一个用于支持数据审计过程的系统架构，它包含了数据采集、存储、处理和展示等多个组件。
## 组件
### 数据采集
数据采集是数据审计的第一步，它是从不同的数据源中收集数据的过程。数据源可以是数据库、文件系统、网络服务等。为了实现数据采集，我们可以使用不同的技术和工具，如日志收集器、
原创
2024-01-21 10:03:19
150阅读
源宝导读：数据库死锁是高并发复杂系统都要面临课题，处理死锁问题没有一招制敌的标准方法，需要具体问题具体分析。本文将基于研发协同平台遇到的死锁案例，介绍从监控、分析到处理的完整过程和经验总结。一、背景 研发协同平台使用的技术栈大体是.NET Core + EFCore + SQLServer, 周边还有一些第三方组件, 如Redis、Jenkins、Gitla
转载
2024-09-14 15:54:52
73阅读
气象信息数据采集控制方案 应用背景 气象信息网络承载着气象信息监测预警服务，为了保障气象数据的不间断采集与实时数据传输，必须提高气象信息数据采集控制系统的性能。因为气象监测设备对环境、功耗、性能方面有着苛刻的要求，现在应用气象监测方面的通讯设备很少。传统的气象监测基于单片机及专用扩展芯片的数据采集方案，无论是系统体积、功耗、数据采集精度、实时性以及系统处理能力等方面都不能
[图片][图片][图片][图片][图片][图片][图片][图片][图片][图片][图片][图片]
翻译
2021-01-26 16:55:45
841阅读
前面提到各种大数据技术的原理与架构，大数据计算通过将可执行的代码分发到大规模的服务器集群上进行分布式计算，以处理大规模的数据，即所谓的移动计算比移动数据更划算。但是这样的计算方式必然不会很快，即使一个规模不太大的数据集上的一次简单计算，MapReduce也可能需要几分钟，Spark快一点，也至少需要 ...
转载
2021-10-13 15:14:00
285阅读
2评论
