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虽然边缘到云设置的使用已经强劲增长，但延迟、数据安全、可扩展性等问题仍然是阻碍采用的关键问题。世界各地的组织每天都面临着前所未有的数据量带来的挑战。随着物联网(IoT)的迅速涌入和对实时数据处理能力的需求，这个问题预计只会继续增长。因此，对云计算的需求可能会继续增长，从而为采用边缘到云设置创造无数机

本文根据余韬老师在GOPS2022·上海站演讲整理而成，更多精彩，请关注高效运维公众号。作者简介：余韬，阿里巴巴技术专家。10年工作经验，目前就职于阿里巴巴日志服务可观测平台团队，负责iLogtail开源，主要关注大数据分析、数据采集Agent、海量数据接入治理等领域。曾负责百度统计、百度分析云产品

当今，数据已经成为了企业的核心资产和创新的主要推动力，很多企业都把成为一个数据驱动型企业作为自己的目标。Forrester的研究指出，数据驱动型的企业每年平均增长可达30%。IDC对亚马逊云科技数据库、大数据和AI/ML的产品分析的文章揭示，现有客户采用了数据相关的云服务之后，五年的投资回报率会达到

译者|朱钢审校|孙淑娟基于云的SaaS解决方案以及大多数其他解决方案都需要实现多租户。让我们快速回顾一下什么是多租户，我们可以从中获得什么，以及如何通过两个简单的层轻松实现它吧！1.何为多租户从本质上讲，多租户允许服务的各个部分（即各个微服务）虽然服务多个客户，但无需为每个客户部署单独的实例。为了使

本文将演示3个处理时间序列数据最常用的pandas操作首先我们要导入需要的库：复制importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt1.2.3.本文使用的数据集非常简单。它只有1列，名为VPact(mbar)，表示气候中的气压。该数

我之前一直守着matplotlib用的原因，就是为了我学会它复杂的语法，已经“沉没"在里面的几百个小时的时间成本。这也导致我花费了不知多少个深夜，在StackOverflow上搜索如何“格式化日期”或“增加第二个Y轴”。但我们现在有一个更好的选择了——比如易于使用、文档健全、功能强大的开源Pytho

作者｜一十，携程资深后端开发工程师;振青，携程高级后端开发专家。一、前言携程酒店查询服务是酒店BU后端的核心服务，主要负责提供所有酒店动态数据计算的统一接口。在处理请求的过程中，需要使用到酒店基础属性信息、价格信息等多维度的数据信息。为了保证服务的响应性能，酒店查询服务对所有在请求过程中需要使用到的

近日，TIOBE最新一期编程语言排行榜新鲜出炉，Python再次位居榜首。作为时下最火的编程语言，Python可以说是应用极其广泛，大到数据科学，小到运维、爬虫等等，各大领域随处可见Python的痕迹。人人都说Python好，但Python究竟有多大的魔力能够如此备受欢迎。以数据科学领域为例，Pyt

数据网格模式企业数据网格正在成为一种独特且引人注目的方式来管理企业内的数据。它将“产品思维”引入企业数据管理，同时在企业中实现更高水平的敏捷性和数据治理。它创造了一种“自助服务”能力，具有近乎实时的数据同步，从而为实时数字企业奠定了基础。但是，唉，没有单一的产品可以为您带来数据网格。相反，企业的数据

你一定听说过这句著名的数据科学名言：在数据科学项目中，80%的时间是在做数据处理。如果你没有听过，那么请记住：数据清洗是数据科学工作流程的基础。机器学习模型会根据你提供的数据执行，混乱的数据会导致性能下降甚至错误的结果，而干净的数据是良好模型性能的先决条件。当然干净的数据并不意味着一直都有好的性能，

几个月前开源的H5页面制作平台H5-Dooring收到了很多热心的反馈和交流，顺着笔者之前的规划，我们又做了一款可视化大屏编辑器V6.Dooring。接下来笔者就来带大家一起看看我们的方案设计和技术实现。你将收获可视化大屏产品设计思路主流可视化图表库技术选型大屏编辑器设计思路大屏可视化编辑器Sche

相信大家偶尔会遇到缓存与数据库不一致的问题。今天聊聊这个话题。数据库主从，为什么会不一致?先回顾下，无缓存时，数据库主从不一致问题。如上图，发生的场景是，写后立刻读：(1)主库一个写请求(主从没同步完成);(2)从库接着一个读请求，读到了旧数据;(3)最后，主从同步完成;导致的结果是：主动同步完成之

 Python中文社区（ID:python-china）本篇文章主要研究Seaborn库——Seaborn是一个统计绘图库，建立在Matplotlib基础之上。它具有非常漂亮的默认绘图样式，并且也与PandasDataFrames配合得很好。Seaborn可以像安装任何其他Python包一

本文谨纪念那些英雄，也为了给大家敲响警钟，可能我们的一次随意、一次疏忽、一次不留意，背后就是惨痛的代价。几天前，四川凉山这个熟悉的名字，又再次上了热搜：那些英雄，永远离开了我们。悲痛之余，我开始思考：究竟是什么原因让这种情况经常发生?一、数据来源本次数据采集于消防网等网站上的公开数据，网站比较友好地

这一个多月以来，相信大部分人都跟小编我一样：早上打开手机的第一件事是看有关疫情的最新新闻，看今日有没有新增人数，新增了多少。眼看着数据从一开始的几十发展到现在的快8W，渐渐地数据在我们眼里就只是一串数字。 我们从数字中、新闻报道里都可以看出它的严重性，但是，如果我们通过数字仔细观察每一个患

这次疫情的情况大家也都了解了，各地也都延迟开学或者延迟开工，对于我们来说，正好是一次深入学习的机会。今天，我就带领大家分析一下新型冠状病毒的爆发趋势，也借此作为一次数据分析课程的实战案例，从数据获取、数据清洗、数据可视化再到产出数据结论，完整的走一遍数据分析流程。这次使用的数据是霍普金斯大学收集的世

 该分享源于Udacity机器学习进阶中的一个mini作业项目，用于入门非常合适，刨除了繁琐的部分，保留了最关键、基本的步骤，能够对机器学习基本流程有一个最清晰的认识。项目描述利用马萨诸塞州波士顿郊区的房屋信息数据训练和测试一个模型，并对模型的性能和预测能力进行测试;项目分析数据集字段解释

这是Python数据分析实战的第一个案例，详细解读TGI指数，并用Python代码实现基础的TGI偏好分析。经常有一些专业的数据分析报告，会提到TGI指数，例如“基于某某TGI指数，我们发现某类用户更偏好XX”。对于不熟悉TGI定义的同学，看到类似的话一定是云山雾罩。这次，我们就来聊一聊什么是TGI

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。又有新的GPU资源可以免费用了。福利来自一家叫做Paperspace的云计算公司，他们提供了名叫Gradient的服务：大家都可以用云端GPU，直接跑JupyterNotebook，不需要付费。系统预装了PyTorch、Te

 如果你从事数据科学的工作，可能会立即想到两种编程语言：R和Python。事实上，R和Python本身是很好的工具，但通常被认为是竞争对手。今天推荐的这篇文章将会把两者进行比较，而不是将它们视为两种选择。如果你在Google搜索栏中输入RvsPython，会立即获得大量有关一方的优势的文章