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  • 那么数据可视化的过程中有什么基本原则是要遵守的?  第一、知道数据可视化的目的  数据可视化的结果需要呈现的是什么样的数据,是针对一个活动的分析还是针对一个发展阶段的分析,想要看到什么样的问题,是...

      数据可视化是一种数据分析的结果,它的基础是确保数据的准确性和可用性,而不考虑数据的形式和表示方式。同时,好的数据可视化结果可以让人快速获得数据的结论,也将更好地为决策打开大门。那么数据可视化的过程中有什么基本原则是要遵守的?

     

      第一、知道数据可视化的目的

     

      数据可视化的结果需要呈现的是什么样的数据,是针对一个活动的分析还是针对一个发展阶段的分析,想要看到什么样的问题,是用户的研究还是销量研究?这些是进行数据分析的过程以及数据可视化结果的出发点。

     

      第二、注重数据的比较

     

      想要数据反映出问题,就必须有比较,比较是一种相对的变化,不仅仅是在于量的呈现,比较可以看到问题的存在性,比较一般分为同比或者环比两种,是使用比较多的。

     

      第三、建立数据指标

     

      在数据可视化的过程中,建立数据指标才会有对比性,才知道标准的位置在哪里,也知道问题在哪里,数据指标的设置要结合自身的业务背景,科学的进行设置,不能凭空拍脑袋。因为受众可以根据现有的数据指标进行思考,而不是仅仅呈现一个数据形式。

     

      第四、展示的形式从总体到局部

     

      数据可视化的制作过程要有一个逻辑的思路,先从总体看变化,在从局部看变化,才会有问题的针对性解决办法。

     

      第五、也要注重听觉上的描述

     

      在继续一个数据可视化报告的时候,也是数据分析师个人对数据分析过程理解程度在哪里的时候,一般听取报告的人员都是数据的专业技术人员,所以在口头上能不能给听众很好的听觉描述也是一个很重要的过程,只有两者整合的比较好,才会产生更大的效果。

     

      第六、增加图形的可读性和生动性

     

      在保证基础的数据标注你的基础上,可以让数据表格或者数据图形呈现的方式更加的多样化,让观看者的接受度更高,这一个方面就要在设计上多下功夫了。

     

      数据可视化还需要遵循可读性和生动性的原则。因此,人脑中的数据记录不如图形的记录好,增加图形的可读性和生动性不仅可以使观众更容易接受,还可以使企业的发展更加顺畅,客户忠诚度更高。

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  • 魅族大数据可视化平台建设之路

    千次阅读 2018-04-13 14:11:28
    本文是根据魅族科技大数据平台架构师赵天烁3月31日在msup携手魅族主办的第十二期魅族技术开放日《魅族大数据可视化平台建设之路》演讲中的分享内容整理而成。 内容简介:本文主要从现状&问题、当前目标、...

    本文是根据魅族科技大数据平台架构师赵天烁3月31日在msup携手魅族主办的第十二期魅族技术开放日《魅族大数据可视化平台建设之路》演讲中的分享内容整理而成。

    内容简介:本文主要从现状&问题、当前目标、实现方案三个方面介绍了可视化平台的建设之路。

    图片描述

    魅族科技大数据平台架构师赵天烁

    一、现状&问题

    大数据可视化的解决方案,与普遍意义理解的数据可视化不同,其面临的问题又分两个不同的层面:一是数据层;二是可视化层。

    数据层面:

    1. 数据接入

    即如何把不同渠道、不同格式的数据接入进来,原始数据不标准的结构化信息,不可以直接做可视化。

    2. 数据质量

    即保证元数据指标清晰、数据内容直观、数据无误,使关心业务、关心数据的人得到数据里面的价值。

    3. 数据查询

    大数据的呈现下,性能查询、数据的实施,如何解决大规模计算带来的可视化挑战,包括易用性、数据更新的频率,特别是大数据场景下,数据更新频次非常高,这些都是全新的问题。

    4. 数据安全

    做大数据的人群,基本上都会建一个数据中台,但不同业务层面的整体的数据仓库一旦将不同来源的数据汇集到一起,权限的问题是避不开的,不同的业务团队及角色之间根据业务场景的不同,都有非常大的差异。如何去指标维度级的鉴权、行级、列级鉴权,还有公司内部数据交换的时候如何做脱敏都是我们面临的问题。权限的控制有两种,一是直接鉴权,二是后置审计。

    图片描述

    可视化层面:核心主题

    1. 组件

    大数据可视化过程中,我们要思考如何用组件化的方式做条件样式、联动、自定义的方式支持专业用户的可视化。

    2. 功能特性

    我们应思考如何做到常见的维度切换、自由排版、区域分组联动,最终使整个数据可视化呈现形成一个活的页面,更为关键的是,如何将分析的思路套进去。以期实现通过可视化平台把相关的数据思维与业务相结合,将专业用户的分析思路和视角用一种平台化的方式传递给业务同事,使分析的思路可复用化。

    3. 预警和通知

    我们希望将关键性的指标直接规则化,甚至系统内置,跟元数据平台做打通,通过元数据第一时间指示核心指标的异常波动,第一时间推送给相关的人员。

    4. 多终端

    多终端是体验层面的提升,我们不仅希望做PC端的网页页面和移动端APP的数据查看,还希望做行业级数据报告(不一定外发),内部传递形成一个可复用的产品,把数据的价值用更直观、更互动性的方式呈现出来,最后实现多端分享和互动。

    二、当前目标

    1. 基础功能

    基础功能就是常见数据源的支持。

    2. 灵活扩展

    灵活扩展可用于解决前置数据层面的接入,80%的问题用平台化的方式解决,20%的问题提供插件化或者扩展的机制,即二八原则。

    3. 体验优化

    数据可视化不是C端服务,是专业的应用场景。关注点在功能和满足业务诉求的层面,先谈能解决,再谈解决的好坏。

    4. 平台集成

    我们希望魅族平台不只解决数据可视化问题,对于如何把数据从底层公共架构模型里面一层层剥下来,也是我们需要解决的问题。

    5. 场景封装

    二八原则解决所有的业务后,接下来面临的问题是场景的封装和深入。解决了第一层的呈现问题以后,把数据化运营的思路贯穿在数据可视化的最终结果里面,就是场景化的垂直封装。


    我们做的是一个组件、是一个工具、是一个平台还是一个解决方案还是生态?在实际做决策的时候,前面三部分,甚至第四部分是都是要考虑到的,它会影响我们职业的里程碑。

    最终决策的是结论,我们结论的优先级如下:

    1、满足基础功能
    2、有可扩展性、二八原则,至少解决所有业务
    3、工具优先于平台,先是工具,然后用平台化的思路解决整个数据流转过程中的价值变化问题
    4、上下游的集成

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    三、实现方案

    1. 定制

    正因为市场上,很多商业化产品并非销售所说的那么优异。魅族的可视化类型又要做一些特别细粒度的优化,所以我们基于这个考虑,为快速响应、满足自身的需求,优化自身的资源,我们采用少花钱的原则。毕竟商业化产品要付费,额外的定制费用同样不菲。

    2. 产品集成

    数据可视化平台希望和魅族平台做深度的集成。当公司面临重大阶段性问题的时候,如果只做简单的服务是不行的,所以我们首先要重视数据安全集成问题

    其次,分析引擎的集成问题也是我们要关注的。大多数做数据可视化不一定有分析引擎的能力,异构数据源的介入最常见的做法是给一个接入层,做简单的驱动接入或者连接的配置,最后的查验性能非常差。尤其多维分析,对大宽表的处理、高维数据的降维可视化。所以分析引擎我们也是自己来进行定制、接入,我们内部数据库的引擎,基于Hadoop生态有Hadoop或者这之上引入的开源场景等各种各样的类型。

    最后,我们还要关注数据化运营产品的集成。比如我们的推荐平台、数据开放平台、精准营销平台、广告等,都会涉及数据可视化的内容,也都会借助数据可视化的能力。只不过在某个特定的业务场景里面有这个诉求,包括机器学习、图象识别等标签的结果,都跟数据可视化有关系。很多商业化的产品,在这个维度一定要定制开发,内部系统有些历史包袱或者设计上的传带问题,都很难商业化做通用。

    3. 复用

    多点、大屏、PC、移动端等都可以页面复用。可视化的组件可以复用,可视化的区块在不同的业务场景里面都能用。这个复用不一定是平台级的复用,甚至可以做让业务系统、做区块级的可视化集成。数据接口层面的集成,既然对接公司的分析引擎,有统一的分析入口,完全可以做数据服务化。可视化平台在魅族最终并不是简单的呈现,下面集成的分析引擎,下面对接的元数据,各级的服务都可以拆分做服务化和平台化。

    4. 快速响应

    如何高效效应,是我们非常关注的点。同时解决上述提到的问题都可以高效响应。

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    上面谈到不用商业化产品的原因,现在我们来具体的分析如何解决此问题。关于数据层,数据接入和质量、安全均是由大数据基础平台解决,我们更关注的是右边的数据访问层。

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    数据访问层在魅族内部有如下几个不同类型的引擎:

    • 实时计算

    实时计算中Spark Streaming、Storm、Tindex,Tindex均可以对时序做得很好。

    • OLAP

    Vertica不便宜,成本也很高,正在被慢慢替换掉。随着业务的增长,定制化的需求会逐渐增长,我们开始使用Kylin。Kylin的优势是去做OLAP分析,多维数据直接聚合,它是预计算的模式,性能比较好;劣势是实时性较差。我们基Kylin做了一些定制,主力还是离线计算;此外,它不太擅长做大范围、高基维的排序和模糊检索,因为它底层基于存储是Hbase,所以对模糊检索并不是特别适合。我们做内部统一查询入口的时候,会考虑Kylin社区当前的动线和我们有哪些异同。

    • 即系查询

    右边的两个查询,一个是即系查询,第二个是TIDB基于Google的LE有一个商业化公司做分布式商业化解决方案。Kylin预计常见的并发度会高一些,甚至可以优化ETL过程。

    • 文本检索

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    对于我们是否要引入统一的SQL访问层,我认为有利也有弊。优处在于可以权限过滤、日志审计、请求路由、性能优化、标准化;弊端在于它的成本高、周期长、兼容性、迁移成本、必要性

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    对于魅族来说,由于SQL成本太高,所以我们目前选择不做SQL。固定的研发周期,对于我们来说还是很困难的。所以我们最后做了统一概念模型,字段、指标、维度、参数、动态条件、分页、导出这几个诉求,是数据访问层里面常见的诉求。

    如果要做数据挖掘和数据科学维度,SQL语言便无法满足此要求,这时就要对接一个技术生态。集成一些parcel的组件的库,把这些抽象的模型做成parcen的组件,只管最后的输入、输出。魅族当前已经开始着手做统一的SQL访问层,只用SQL解决传统数据分析领域的问题。

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    数据交换和模型集市,是数据可视化平台和元数据平台紧密合作做出来的东西。对于指标逻辑的梳理跟元数据一致性的控制较难把控,它的做法是把底层的东西做元数据打磨,导到元数据平台,形成模型集市。

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    如果大家对数据可视化相关的东西有诉求,但是短期之内限于成本,也不想建团队开发平台,也不想买商业化的产品,我给大家推荐两个免费软件


    首先推荐Superset。它的展示类型非常丰富、功能也很全面,而且它对权限的解决做得很深入。

    很多开源的可视化解决方案并没有处理权限问题,但是这个软件可以做数据分析和挖掘,可以动态调一些指标、模型,包括做简单的降维处理等。

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    接下来,我们要推荐的软件是Metabase,它在交互、视觉设计跟友好度上会比Superset要强,虽然功能没有Superset那么丰富,可视化的类型也不如Superset多,但它的设计和体验驱动较好,所以纯运营产品的同学用起来会是一款很不错的工具,它能够做数据的多维转取、检索、查询、机器分析

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    为了帮助大家更好的做选型,我将上述的两个软件做了全面的对比。

    Superset的优势是可视化类型丰富、探索式分析+可视化、Dashboard构建、SQL编辑器、权限控制完善、开箱即用、支持主流数据源。劣势是自定义SQL的语义层、封装不完善、交互体验复杂、可视化效果一般。

    Metabase的优势是探索式分析+可视化、可构建Dashboard、开箱即用、交互体验简洁实用、设计的完成度高、支持主流数据源、SQL编辑器。劣势是可视化类型较少,探索式分析自由度有限、权限控制比较简单。

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    在开源技术选型的时候,除了上述外,社区活跃度、版本更新的频率、因素解决的频率,会比所有的功能都重要。

    魅族选择开源的产品,可视化的封装,要和成本、标准化定义和定制化需求做权衡,因为我们的选择直接决定了平台产品的边界和未来的走线。

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    魅族在实施具体方案时,可视化层遵循二八原则,80%用常用区块类型、视觉主题、布局结构、功能特性。

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    下面三张图是思维导图,第一张图是区块的类型、视觉主题、布局结构,下面的两张图是常用功能及扩展,这三张图反映了当前数据可视化平台面临的所有细节问题和选型的细节。

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    下图反映了我们在布局结构中,曾走过的弯路。

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    布局结构是基于网格的布局结构,尽量不要做绝对布局。

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    最后我们来看一下集成服务化的问题,既然做统一概念模型,就可以变成服务化的平台。

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    上层可视化中需要的数据级和查询,都可以封装成一些服务,通过ID去指定查询的数据级。除了给可视化平台用,它还可以直接变成数据服务化的体系。

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    可视化的SDK也可以做封装,它还可以开发业务系统,加强布局结构导航。

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    把统一的概念模型,定义在可视化平台里面做检索和展现,最终可形成数据超市。

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    权限平台的集成,并不是核心的点,它是做权限集成的。

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    以上内容来自赵天烁老师的分享。

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  • 在遵循数据可视化目的的基础上,以内容为基础,在数据可视化设计上进行加强,才可以达到数据可视化的最终结果,如果只针对数据可视化设计来说,对于数据分析人员还有一定的素质要求,在设计上也要遵守一定的原则。...

    数据可视化的操作过程中,在遵循数据可视化目的的基础上,以内容为基础,在数据可视化设计上进行加强,才可以达到数据可视化的最终结果,如果只针对数据可视化设计来说,对于数据分析人员还有一定的素质要求,在设计上也要遵守一定的原则。

     

    第一、数据可视化设计是为了更好的将内容传达给读者,在进行设计的过程中,设计者要知道的是,设计是为了更好的让读者理解内容,更好的实现沟通的过程,在进行数据可视化的设计过程中,不能脱离数据分析的目的和数据分析的内容,这也是数据可视化设计最重要的一条准则。

     

    第二、必须容易被理解的,数据可视化工具中一般都会有已经生成图表以及表格,我们要避免密密麻麻都是文字,进行数据可视化设计是为了让视觉的效果更好,设计的结果必须是非常容易理解的,让不了解数据分析技术以及IT技术或者是和销售以及业务部门一点都不了了解的人也能看懂,很多时候数据可视化结果是用来做报告的,这些报告有可能是对内的也有可能是对外的,让数据可视化报告变得容易理解也是很重要的。

     

    第三、将不明显的信息表达出来,数据可视化的设计是对以已经初步形成的数据可视化的结果进行润色,在润色的过程中要更好的将隐藏的信息表现出来,数据分析人员了解数据设计的整个过程,也知道哪些数据是没有被结果体现出来的,在设计过程中,如果这些信息是关键的,重要的,就要学会将这些信息表现出来。

     

    第四、必须是没有歧义的,数据可视化设计是一个额外的工序,是为了是数据可视化的结果更好,但是不能画蛇添足,设计必须是独立的,按时又不能引起读者的歧义,数据可视化设计还是要为读者传递最正确的信息。

     

    数据可视化设计的过程很重要,让数据可视化的结果更具有可看性,有的时候,可能只要一张图片或者一条横线就可以帮助设计者减少很多的文字说明。

     

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  • 为什么需要架构可视化 随着企业进行微服务架构改造,系统架构复杂度越来越高,架构变化日益频繁,微服务改造后的实际架构模型可能与预期已经产生了巨大差异,架构师或系统运维人员很难准确记忆所有资源实例的构成和...

    为什么需要架构可视化

    随着企业进行微服务架构改造,系统架构复杂度越来越高,架构变化日益频繁,微服务改造后的实际架构模型可能与预期已经产生了巨大差异,架构师或系统运维人员很难准确记忆所有资源实例的构成和交互情况;其次,系统架构在动态演化过程中可能引入了一些不可靠的因素,比如弱依赖变强依赖、局部容量不足、系统耦合过重等,给系统的稳定性带了极大的安全隐患。所以我们每次在面对系统改造、业务大促以及稳定性治理工作之前,都会通过梳理架构图的方式,呈现系统架构中个组件之间的交互方式,架构可视化能够清晰的协助我们识别架构中存在的问题以及建立高可用的系统。

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    Daniel Woods 在讲微服务时时的一张架构图)

    架构可视化后,可以给我们带来以下几点但不局限于此的优势:

    • 确定系统边界
      一张好的架构图,应该明确系统所包含的各个组件以及各个组件之间的核心调用关系,这些组件的集合就是系统的处理边界,系统架构的边界在一定程度上也反映了业务域的边界。
    • 架构问题识别
      基于高可用的架构准则,结合可视化的架构图,可以评估架构可能存在的安全风险,比如系统在容灾、隔离以及自愈维度下的健壮性。其次,一些架构链路可视化工具(比如鹰眼)在实际工作中确实大大提高了开发者排查与定位问题的效率。
    • 提高系统可用性
      有了系统架构的上下游依赖关系图,在故障发生时,开发人员可以借助依赖数据快速定位到问题的来源,极大缩短问题修复时间(MTTR)。借助架构图,我们还可以梳理出系统中存在的强弱依赖,在业务高峰期对弱依赖进行降级,或者针对系统依赖的各个组件进行故障模拟,以评测系统整体在面对局部故障的可靠性。

    常见架构可视化的做法

    我们熟知的架构图是静态的停留在PPT上的,很多时候我们的架构已经发生了非常大的变化,但是我们还在使用那张看上去很经典却早已过时的架构图。长时间使用与实际架构不符的架构图对线上架构的认知的危害是巨大的,我们需要在脑海中不断更新对系统架构的视图,以保持对系统架构的敏感度。每年的大促或者重大系统改造成为我们梳理系统架构、对架构进行重新认知的机会,此刻我们需要通过各种工具查看系统的各个组件分布以及不同组件的内部与外部的依赖关系,这种梳理架构图的方法是最常用的方式,权且称之为“手工绘制法”。

    手工经常干的事情,就有追求效率的同学使用计算机系统带来的自动化手段帮助自己做这件事情,比如我们常常看到的基于数据埋点的微服务可视化解决方案,这类架构可视化手段通常在分布式追踪、APM等监控领域使用较多,下图为某APM产品提供的应用维度架构可视化方案:

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    我们称这种可视化方式为“埋点式感知法”,架构组件的识别是依赖关键的核心类检测与埋点,此种方案存在以下弊端:

    • 语言相关性:只要是系统埋点,与语言相关的特征基本就拜托不了,需要针对不同语言提供不同的依赖包;
    • 不易维护:因为是对核心类的检测,当组件包做了重大变更时,需要同步变更;
    • 不易扩展:因为是客户端识别方案,客户端一旦开放出去,新组件的支持只能等待用户更新组件;
    • 规模受限:客户端识别的另一个缺点是算法受限,服务端进行识别,可以借助大数据分析等手段更有效准确的识别;

    还有一种自动化架构感可视化方法,我们称之为“无界架构感知”,是一种语言无关性的架构识别方案,其采用采集用户主机上的进程和容器的元数据、监控数以及网路数据的最最基础的数据,在服务端构建架构图。

    我们设计架构可视化的理念

    为了最大限度上降低用户进行架构可视化的成本,我们采用了无界架构感知-应用无侵入的方式微服务进行可视化,通过采集进程数据与网络调用数据,构建进程间的网络调用关系,构建微服务的架构信息。用户只需要安装我们AHAS Agent探针,即可完成架构可视化操作;对于阿里云云原生系统,我们提供了自动化安装方式,而无需登录机器。

    核心本质

    软件架构可视化的核心点是寻找在软件体系结构中有意义和有效的元素视图以及这些元素之间的关系。我们认为一款优秀的软件架构可视化产品应该帮助用户排除掉不重要的信息,给用户呈现出对他们有价值的视图,特别是在微服务架构下庞大而复杂的调用关系链场景中。这里面的核心点是__有意义__和__有效__,要做到这两点,首先需要识别什么是有意义和有效的元素和关系,我们在此领域做的事情归纳起来就是“识别”,识别机器上的每个进程是什么,发生的网络调用远端是什么,唯有知晓了这些元素是什么我们才有理由和依据来判断是否对用户有意义以及其在用户架构中的重要程度。

    在梳理了大量架构图,我们发现用户关心的架构元素主要分为三类:

    1. 自己的应用服务;
    2. 应用对外部的资源依赖;
    3. 服务器本身的信息。
      应用对外部资源的依赖通常以其它应用和通用中间件或者存储服务两种形式存在。故我们将需要识别的进程分为:应用服务和常见的组件服务(比如redis、mysql等),这些组件服务又分为用户自建的服务和使用公有云提供的服务,特别是对于Cloud Native应用来说,云服务的识别显得格外重要。
      目前,我们提供了20种阿里云云服务的识别以及包含mysql、redis、Tomcat等常见的21种三方服务组件,此组件库还在不断扩张中,目的就是最大限度的知晓架构中的元素到底是什么。

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    (图中展示了 通过识别服务识别出来的nginx、redis组件以及阿里云中的Mysql服务和AHAS服务)

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    (图中展示了节点详情的请求流向以及节点的监控等基本信息)

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    (图中展示了识别的主机上的部分进程信息)

    架构分层

    我们同样认为架构可视化的有效性跟人的认知层次有关,架构可视化的重点是确定该工具是否更好的支持自顶向下方法、自下而上方法或者两者的结合。开发者更关心应用维度上的架构,架构师或者管理者更关心整体系统架构。所以需要针对不用的使用者提供不同层次的架构可视化视角。理想的架构图需要支持宏观维度以及不断下钻下的微观视角,我们对架构进行了分层设计,目前分为进程层、容器层和主机层,后期我们可能会继续上扩或者下钻支持地域层或者服务层。

    架构回溯

    没有哪个系统的架构是一成不变的,系统架构会随着系统的版本迭代不断进行演化。所以对架构可视化操作,还需要具备随着时间的推移可对架构信息进行自动更新已经回溯的能力。在我们提供的架构感知产品中默认架构图会随着时间自动刷新,同时支持对历史的回溯,你可以选择历史中的某一刻查看架构信息,比如,重大版本的变更时,发布前与发布后的系统架构是否发生了违背一些高可用原则的问题,抑或排查是否出现了不该有的依赖问题。

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    可见可得

    架构可视化解决了可见的问题,但当我们从架构图中发现了问题需要解决时,架构图还应该给我们提供便利的可交互操作入口,让我们可以完成问题发现与解决的闭环。比如通过架构感知监控到了某个应用的流量非常大,我们需要对应用进行限流或者预案,那么通过架构图,我们应该是可以完成我们期望执行的操作。在架构图中融入可以交互的运维操作,让我们从看到到操作,再到问题恢复后体现在图中,这就像计算机发展史上从命令行视图到窗口视图的转变。

    我们对架构可视化的定位

    架构可视化不是目的,只是实现系统高可用性的手段。借助架构感知采集到的架构数据,在识别了用户使用的组件(我们对mysql、redis、mq等的统称)后,我们借助这些组件以及与组件匹配的故障库,可以给用户自动推荐这些组件可能遇到的故障,配合我们提供的评测服务让用户更方便地对组件进行各种故障的模拟与演练,以提高系统的健壮性。其次,通过架构感知识别Java Application 应用,如果发现其负载较高,配合我们提供的限流降级(阿里巴巴开源的Sentinel商业版)功能,为服务的持续可用性保驾护航。

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    (白屏化安装AHAS探针)

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    (如何借助架构感知进行系统限流配置)

    我们对AHAS的定位是一款数据分析型的高可用保障产品,帮助云原生架构系统实现高可用能力的提升。架构可视化是我们给用户提供的高效运维和管控的窗口,我们期望通过丰富的云原生数据体系配合架构图的可视化以及可操作性,建立起以应用为中心的运维一体化平台。在未来,我们会加强与其它云服务的集成,比如监控、容器服务,以丰富架构感知的数据维度;其次,会在数据的深度挖掘和智能化消费上投入更多精力,真正让数据成为企业的核心价值,让数据成为保障业务的稳定性的利器。

    产品体验连接:https://www.aliyun.com/product/ahas

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    目录 第一章 绪论 2 1.1 课题背景 2 1.2 及意义 2 第二章 相关理论及技术 2 2.1 flask框架概述 2 2.2 Layui框架概述 2 ...3.2.1 系统安全需求 2 3.2.2 用户角色定义 2 3.3 解决方案的提出与分析 2 3.4
  • 全球顶级的5个数据可视化案例

    万次阅读 2018-09-06 09:45:15
    全球顶级的5个数据可视化案例 摘要: 当数据进行可视化后,就有了参考点,可以用各种合适的方法重新处理数据或进行测试,这能使企业能够更快、更平稳、更有效地发展。这也可以让它们在利益和名声受损之前排除...
  • 数据分析与可视化内容整理

    千次阅读 2020-01-21 18:37:17
    JMP的应用领域包括业务可视化、探索性数据分析、六西格玛及持续改善(可视化六西格玛、质量管理、流程优化)、试验设计、生存及可靠性、统计分析与建模、交互式数据挖掘、分析程序开发等。JMP是六西格玛软件的鼻祖,...
  • 什么是可视化可视化就是将种类繁多的信息源产生的大量数据,通过映射成几何图元,再描绘成图形和图像清晰直观展现出来。 对于运维来说,可视化就是提供一种高效、一致性、透明化、面向用户的服务,也是运维的价值...
  • 到这里,今天给大家带来的11月份基于新闻数据的可视化分析就结束了,小编对该数据的真实性负责,但是其中的分析方法和数据筛选原则难免会有些瑕疵,欢迎有兴趣的同学进行交流。 本项目的开源地址如下: ...
  • 重大危险源可视化GIS管理系统

    千次阅读 2019-04-13 14:32:33
    随着安全生产形势的日益严峻和国家对安全生产的高度重视,进一步深化信息建设,提高安全生产监管工作的办事效率和工作透明度,构建高效、透明、快捷、安全的“电子政务”已势在必行。如何利用先进的计算机技术软...
  • 如何将数据进行数据可视化展现?

    万次阅读 2019-01-04 14:21:41
    作为一名交互设计师在进行数据可视化时,就是要把这些宝贵的数据资产变得触手可及,从而充分发挥数据的力量。数据可视化好的可视化设计一定集易读、突出数据价值、易于分析、美观为一体的,最终让数据变得更加简单,...
  • 地理空间数据 描述的是对象在空间中位置和属性。如:一个餐厅的地理位置和评分。 特点:1、真实的人类生活空间;2、由移动设备和传感器产生。 等角度地图投影 保证了投影面上任意三点之间...地理数据可视化中的点与...
  • 数据可视化大屏的应用与落地实践

    千次阅读 2021-12-06 12:10:46
    其次,我们说说数据可视化的5个基本原则和如何选择图表来做可视化设计;然后,我们分享下大屏项目落地的9个步骤;最后,我们分享一些做过的可视化大屏案例。 一、数据可视化的基本概念 1.宏观的可视化 如图所示...
  • 近期GitHub开源榜单频繁出现一款DataEase的Java开源项目,其定位为是一款人人可用的开源数据可视化分析工具,是FIT2CLOUD 飞致云公开的Java开源项目,能帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势,从而实现业务的改进与...
  • xheditor可视化富文本编辑器

    千次阅读 2018-11-05 09:27:17
    在需要实现可视化的文本框textarea属性中添加:  class="xheditor" 例如:<textarea name="content" class="xheditor">test 经过以上步骤,你就已经成功的将xhEditor编辑器安装在你的网页中。若需要学习更...
  • 大数据受众分析可视化平台开发必须满足信息化规划的总体设计原则 大数据受众分析可视化平台开发所涉及到的系统构架网络构架必须符合SMG网络部署规范和安全性规范要求 大数据受众分析可视化平台提供各种标准服务接口...
  • 【Python数据分析与可视化】期末复习笔记3. NumPy数值计算基础忘了的函数ndarray 对象属性和数据转换4. Pandas统计分析 3. NumPy数值计算基础 忘了的函数 linspace(start, end, count):创建等差数列 logspace...
  • 同时,Mixpanel 为首的可视化埋点方案是不能自己设置属性的,例如,一个界面上有一个文本框和一个按钮,通过可视化埋点设置点击按钮为一个“提交”事件时,并不能将文本框的内容作为事件的属性进行上传的,因此,...
  • 2018 年 1 月 16 日,百度 EFE团队正式发布了旗下知名开源产品 ECharts 的最新大版本 4.0,新版本在产品的性能、功能、易用性等各个方面进行了全面提升,标志着百度在可视化领域又一突破性里程碑的到来。3月 31日,...

空空如也

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