分类目录归档:运维

数据科学


数据科学是一门融合了数学、统计学、计算机科学等多学科知识,旨在从海量数据中提取有价值信息和知识的交叉学科领域。以下是对其详细介绍:

工作流程

  • 问题定义:明确业务需求和数据分析目标,将实际问题转化为可通过数据解决的问题。
  • 数据获取与准备:收集来自不同数据源的数据,如数据库、文件系统、网络爬虫等,并进行清洗、转换、集成等预处理操作,确保数据的质量和可用性。
  • 数据分析与探索:运用统计分析、数据可视化等方法,对数据进行探索性分析,了解数据的分布、特征、相关性等,发现数据中的模式和规律。
  • 模型构建与训练:根据分析目标和数据特点,选择合适的机器学习、深度学习等算法,构建数据模型,并使用训练数据对模...

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数据工程


数据工程是一个跨学科领域,旨在设计、构建和维护数据处理系统,以确保数据在组织内的有效流动、存储和利用。以下是对其详细介绍:

工作内容

  • 数据架构设计:规划数据系统的整体架构,包括数据存储、处理和传输的方式。设计数据库架构,确定数据模型和表结构,考虑数据的一致性、完整性和可扩展性。
  • 数据管道构建:创建数据管道,将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载(ETL)到目标系统中。使用Apache Kafka、Apache NiFi等工具构建实时或批量数据处理管道,确保数据的及时和准确传输。
  • 数据仓库建设:建立数据仓库,对海量数据进行集中存储和管理。使用Hadoop、Spark等大数据技术对数据...

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数据分析-常见任务


数据分析涵盖了从数据收集到结果解读及应用的一系列过程,以下是一些常见任务:

数据收集与整理

  • 确定数据源:明确所需数据的来源,如企业内部数据库、外部公开数据集、网络爬虫获取的数据、传感器收集的数据等。
  • 数据提取:使用相应的工具和技术从各种数据源中获取数据,如通过SQL语句从关系型数据库中查询数据,或利用API接口获取第三方平台数据。
  • 数据清洗:处理数据中的缺失值、重复值、异常值等问题,确保数据的质量和一致性。例如,对于缺失值可采用填充均值、中位数或基于相似样本进行插补等方法。
  • 数据转换:对数据进行标准化、归一化等转换操作,使其符合分析要求。如将不同量级的数据进行归一化处理,以便于进行比较...

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数据分析师-


数据分析师是指专门从事数据分析工作的专业人员,他们通过收集、处理、分析和解释数据,为企业或组织提供有价值的信息和决策支持,以下是关于数据分析师的详细介绍:

工作内容

  • 数据收集与整理:从各种数据源(如数据库、文件系统、网络爬虫等)收集相关数据,并进行清洗、转换和整合,确保数据的准确性和一致性。这可能包括处理缺失值、异常值,对数据进行标准化等操作。
  • 数据分析与建模:运用统计学、数学和机器学习等方法,对整理好的数据进行深入分析,以发现数据中的模式、趋势和关系。构建数据模型,如预测模型、分类模型等,用于解决特定的业务问题,如销售额预测、客户分类等。
  • 数据可视化与报告:将分析结果以直观的图表、图...

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什么是数据分析?


数据分析是指通过检查、清理、转换和建模数据,以发现有用的信息、得出结论并支持决策的过程。它涉及使用各种技术和工具来揭示数据中的模式、趋势和关系,从而为商业战略提供指导、改进流程和优化结果。

数据分析通常包括以下几种类型:

  1. 描述性分析:主要通过总结历史数据来理解过去发生了什么,回答“发生了什么?”的问题。

  2. 诊断性分析:探讨某一事件发生的原因,分析模式或相关性,回答“为什么会发生?”的问题。

  3. 预测性分析:利用历史数据和统计算法预测未来的结果或趋势,回答“可能会发生什么?”的问题。

  4. 规范性分析:基于数据分析提供推荐,帮助决策者选择最佳行动方案,回答“我们应该做什么?”的问题。

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验证备份数据的有效性


验证备份数据的有效性是确保数据在需要恢复时能够正常使用的关键步骤。以下是一些可以用来验证备份数据有效性的方法:

一、数据完整性检查

  1. 哈希值验证
  2. 哈希函数(如MD5、SHA - 1、SHA - 256等)可以为数据生成唯一的哈希值。在备份数据之前,计算原始数据的哈希值并记录下来。当需要验证备份数据时,重新计算备份数据的哈希值,然后与原始记录的哈希值进行比较。如果两个哈希值相同,那么在很大程度上可以确定备份数据与原始数据是一致的。例如,对于一个重要的文件备份,在备份时计算其SHA - 256哈希值为“abcdef1234567890”,在验证时,重新计算备份文件的哈希值,若也是“abcde...

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DevOps流程规范体系:构建高效的软件交付生态


DevOps流程规范体系:构建高效的软件交付生态

摘要: 本文深入探讨 DevOps 流程规范体系,涵盖研发协作流程、DevOps 工具能力体系以及运营服务体系等核心方面。详细阐述各环节的规范要求、关键作用及相互关系,旨在为企业构建完善的 DevOps 流程规范提供全面的指导,以实现高效、可靠、安全的软件交付与运营。

一、引言

在当今数字化时代,软件的快速迭代与高质量交付成为企业竞争的关键因素。DevOps 作为一种融合开发与运维的理念与实践方法,通过打破部门壁垒、优化流程和整合工具,实现了从代码编写到应用部署及运营的全生命周期管理。建立一套科学合理的 DevOps 流程规范体系对于企业...

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智能运维框架-AIOPS-国家标准


  • 组织治理
  • 组织策略
  • 管理方针
  • 组织架构
  • 组织文化
  • 相关方需求和期望

  • 能力域

  • 能力要素
    • 人员
    • 技术
    • 过程
    • 数据
    • 算法
    • 资源
    • 知识
  • 数据管理
  • 数据建模
  • 元数据管理
  • 数据采集
  • 数据加工
  • 数据存储
  • 质量管理
  • 数据服务
  • 数据安全
  • 分析决策
  • 数据探索
  • 特征提取
  • 分析决策
  • 可视化
  • 安全可信
  • 自动控制
  • 接入管控
  • 安全管控
  • 过程管控
  • 执行管控

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IT基础设施监控-ITIM


IT基础设施监控(ITIM,IT Infrastructure Monitoring)是指对企业或组织的信息技术基础设施的各个组成部分进行实时监测、跟踪和管理的一系列活动与措施,以确保这些基础设施稳定、高效地运行,以下是详细介绍:

监控的对象

  • 服务器:包括物理服务器和虚拟服务器。监控内容涵盖服务器的CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O等性能指标,以及服务器的运行状态、服务进程是否正常等,如检测到某台服务器CPU长时间使用率过高,可能预示着该服务器承载的应用程序存在性能问题或遭受攻击。
  • 网络设备:如路由器、交换机、防火墙等。需监控其端口流量、网络连接数、丢包率、延迟等指标,以...

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