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　　采集系統上云軟件部署的注意事項有哪些？-八維教育
　　采集系統上云軟件部署主要取決于企業(yè)的具體情況，一般公司都會(huì )有云服務(wù)器和服務(wù)器托管商，然后根據實(shí)際需求部署相應的采集系統。非常簡(jiǎn)單的企業(yè)采集系統就是用api連接到相應的服務(wù)器上，數據實(shí)時(shí)采集和分析到本地，相對要求也低很多。而一些復雜系統的搭建，就需要根據業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)規則來(lái)編寫(xiě)代碼，來(lái)實(shí)現采集和查詢(xún)。對于一些比較專(zhuān)業(yè)的數據處理和分析平臺，還需要真正的高配置單機服務(wù)器進(jìn)行采集，單機采集機器也要至少1500塊。
　　還有一些采集系統是通過(guò)web采集，可以直接使用現成的爬蟲(chóng)或者自己制作爬蟲(chóng)。采集系統是一個(gè)整體的體系。以某銀行為例，服務(wù)器托管在國內的一家大型云服務(wù)器租用商，硬件集群一共16臺，年費大概一年在120萬(wàn)左右。對于如何用一般的采集系統部署，配置要求不高。因為一個(gè)api采集基本可以滿(mǎn)足日常公司的實(shí)際業(yè)務(wù)需求，如果對高質(zhì)量存在明顯短板，就需要自己花錢(qián)購買(mǎi)相應的設備和工具。具體的使用過(guò)程，可以參考我的專(zhuān)欄文章【采集系統入門(mén)】。
　　采集系統如何購買(mǎi)部署簡(jiǎn)單直接購買(mǎi)服務(wù)器、數據庫、app，設計好采集接口，然后將數據提交到采集服務(wù)器即可。如果長(cháng)期有大量業(yè)務(wù)需求，則采用離線(xiàn)測試方式進(jìn)行部署。如何構建采集系統采集系統只是一個(gè)采集工具而已，根據您的業(yè)務(wù)需求及您公司的實(shí)際情況，組件化，自動(dòng)化部署，上線(xiàn)即可。另外需要組建采集團隊，您可以先購買(mǎi)采集平臺，然后由采集團隊中工作人員架設采集平臺，對接上線(xiàn)。 查看全部

　　優(yōu)采云云采集監控預警功能上線(xiàn)！
　　經(jīng)過(guò)多個(gè)版本內測，優(yōu)采云云采集監控預警功能已經(jīng)正式上線(xiàn)！
　　優(yōu)采云【云采集監控預警】聚焦監控近24小時(shí)云采集的任務(wù)概況、云節點(diǎn)配置情況以及問(wèn)題預警功能，為用戶(hù)提供云采集任務(wù)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)，并提供微信通知預警功能，幫助用戶(hù)迅速發(fā)現云采集過(guò)程中出現的各類(lèi)問(wèn)題并及時(shí)解決。
　　【云采集監控預警】頁(yè)面入口
　　
　　【云采集監控預警】頁(yè)面展示
　　
　　1.任務(wù)概況
　　實(shí)時(shí)監控各類(lèi)任務(wù)和子任務(wù)運行情況數據，幫助用戶(hù)了解任務(wù)運行中資源的分配情況，協(xié)助進(jìn)行資源優(yōu)化。
　　
　　點(diǎn)擊數量可以進(jìn)入任務(wù)列表頁(yè)并查看任務(wù)詳情。
　　2.監控預警
　　監控近24小時(shí)內的任務(wù)，及時(shí)發(fā)現云采集過(guò)程中出現的各類(lèi)問(wèn)題。
　　2.1功能共包含9個(gè)預警指標，包括【已完成采集數量為0】、【超過(guò)10分鐘采集數量為0】、【數據重復率 ≥ 20%】等，指標分為高、中、低三個(gè)預警等級，用戶(hù)可以根據自己的實(shí)際需求調整預警指標參數及風(fēng)險等級。
　　
　　2.2在單個(gè)監控預警指標中，可以點(diǎn)擊指標右上角點(diǎn)擊【...】按鈕選擇打開(kāi)【預警開(kāi)關(guān)】。
　　
　　2.3進(jìn)入【預警設置】界面自定義設置預警指標，更高預警等級，還可以綁定【微信通知】實(shí)時(shí)獲取云采集監控預警通知，并指定某個(gè)任務(wù)或任務(wù)組進(jìn)行監控預警。
　　
　　2.4微信通知界面
　　
　　3.數據看板
　　查看實(shí)時(shí)/每日/近7天/近30天采集速度，跟進(jìn)對比采集情況，從數據波動(dòng)情況分析問(wèn)題所在。
　　3.1 可查看當前采集速度（分鐘級），獲取最新采集情況，可以切換選擇實(shí)時(shí)或者24小時(shí)；
　　
　　3.2 可查看今日及昨日任務(wù)采集數量對比，同時(shí)可篩選任務(wù)組，查看任務(wù)組內的采集量情況；
　　
　　3.3 可查看近7天/15天/30天的每日采集數據量，分析對比近期采集量趨勢。
　　
　　目前優(yōu)采云【云采集監控預警】功能處于試運營(yíng)階段，所有旗艦版及以上版本的用戶(hù)均可以免費體驗，如果您在使用過(guò)程中有任何意見(jiàn)或建議，歡迎聯(lián)系我們的客服反饋。 查看全部

　　采集系統上云主要有三種模式？有哪些優(yōu)勢？
　　采集系統上云主要有三種模式：
　　一、由工廠(chǎng)或公司管理平臺上去采集
　　二、由平臺內部采集系統上傳
　　三、主機（主機通過(guò)開(kāi)放平臺免費申請）上云作為國內比較大的外賣(mài)商家發(fā)布群發(fā)短信的服務(wù)商，也有不少我們自己的短信群發(fā)系統，上云都需要我們公司有足夠的實(shí)力做好系統，短信群發(fā)系統我們通常采用采用開(kāi)放平臺直接免費申請，里面有一個(gè)積分商城，用戶(hù)可以自行做短信營(yíng)銷(xiāo)。對比我們國內傳統短信運營(yíng)商，作為上云服務(wù)商，我們有如下優(yōu)勢：1.我們的系統完全基于通道本身。
　　優(yōu)勢：我們的驗證碼、接碼平臺、發(fā)送日志等核心功能依托于我們的采集系統，功能開(kāi)發(fā)完全平臺化，一個(gè)系統同時(shí)支持線(xiàn)上線(xiàn)下發(fā)送服務(wù)。2.我們的系統完全開(kāi)放。優(yōu)勢：信息流廣告運營(yíng)商數據的無(wú)縫對接，數據會(huì )同步第三方app，從上游集團收集，第三方應用商家完全可以與我們進(jìn)行全面合作；避免國內運營(yíng)商的誤判，避免國內三方采集誤差。
　　3.我們只為準確率提供保證。優(yōu)勢：由我們對短信驗證碼接口的準確率負責，絕不滿(mǎn)意外發(fā)短信，杜絕經(jīng)常性短信重復等情況的發(fā)生。同時(shí)我們有嚴格的審核流程，及時(shí)的服務(wù)質(zhì)量審核。短信驗證碼上傳服務(wù)商定期抽查，有效遏制運營(yíng)商惡意修改、降低我們誤判和降低系統響應速度的行為。4.我們對短信賬號對相關(guān)公司和個(gè)人會(huì )有審核。
　　優(yōu)勢：我們是商家發(fā)送服務(wù)商的金錢(qián)上第三方擔保，如果商家發(fā)送服務(wù)商接碼平臺上的不正規號碼，我們也會(huì )有明確的風(fēng)控措施。同時(shí)我們也會(huì )對不通過(guò)系統的賬號進(jìn)行統計，定期進(jìn)行調整。5.我們對用戶(hù)過(guò)期有業(yè)務(wù)經(jīng)理查詢(xún)并追償及后續的應急處理。優(yōu)勢：我們會(huì )統計用戶(hù)過(guò)期后的響應情況，對未及時(shí)上傳并達到我們號碼要求的商家會(huì )有一定的免費短信營(yíng)銷(xiāo)的額度，風(fēng)控相對較嚴。下圖是我們針對我們的短信平臺有哪些優(yōu)勢做了一個(gè)總結：。 查看全部

　　優(yōu)采云云采集監控預警功能上線(xiàn)！
　　經(jīng)過(guò)多個(gè)版本內測，優(yōu)采云云采集監控預警功能已經(jīng)正式上線(xiàn)！
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　　1.任務(wù)概況
　　實(shí)時(shí)監控各類(lèi)任務(wù)和子任務(wù)運行情況數據，幫助用戶(hù)了解任務(wù)運行中資源的分配情況，協(xié)助進(jìn)行資源優(yōu)化。
　　
　　點(diǎn)擊數量可以進(jìn)入任務(wù)列表頁(yè)并查看任務(wù)詳情。
　　2.監控預警
　　監控近24小時(shí)內的任務(wù)，及時(shí)發(fā)現云采集過(guò)程中出現的各類(lèi)問(wèn)題。
　　2.1功能共包含9個(gè)預警指標，包括【已完成采集數量為0】、【超過(guò)10分鐘采集數量為0】、【數據重復率 ≥ 20%】等，指標分為高、中、低三個(gè)預警等級，用戶(hù)可以根據自己的實(shí)際需求調整預警指標參數及風(fēng)險等級。
　　
　　2.2在單個(gè)監控預警指標中，可以點(diǎn)擊指標右上角點(diǎn)擊【...】按鈕選擇打開(kāi)【預警開(kāi)關(guān)】。
　　
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　　2.4微信通知界面
　　
　　3.數據看板
　　查看實(shí)時(shí)/每日/近7天/近30天采集速度，跟進(jìn)對比采集情況，從數據波動(dòng)情況分析問(wèn)題所在。
　　3.1 可查看當前采集速度（分鐘級），獲取最新采集情況，可以切換選擇實(shí)時(shí)或者24小時(shí)；
　　
　　3.2 可查看今日及昨日任務(wù)采集數量對比，同時(shí)可篩選任務(wù)組，查看任務(wù)組內的采集量情況；
　　
　　3.3 可查看近7天/15天/30天的每日采集數據量，分析對比近期采集量趨勢。
　　
　　目前優(yōu)采云【云采集監控預警】功能處于試運營(yíng)階段，所有旗艦版及以上版本的用戶(hù)均可以免費體驗，如果您在使用過(guò)程中有任何意見(jiàn)或建議，歡迎聯(lián)系我們的客服反饋。 查看全部

　　優(yōu)采云云采集監控預警功能上線(xiàn)！
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　　1.任務(wù)概況
　　實(shí)時(shí)監控各類(lèi)任務(wù)和子任務(wù)運行情況數據，幫助用戶(hù)了解任務(wù)運行中資源的分配情況，協(xié)助進(jìn)行資源優(yōu)化。
　　
　　點(diǎn)擊數量可以進(jìn)入任務(wù)列表頁(yè)并查看任務(wù)詳情。
　　2.監控預警
　　監控近24小時(shí)內的任務(wù)，及時(shí)發(fā)現云采集過(guò)程中出現的各類(lèi)問(wèn)題。
　　2.1功能共包含9個(gè)預警指標，包括【已完成采集數量為0】、【超過(guò)10分鐘采集數量為0】、【數據重復率 ≥ 20%】等，指標分為高、中、低三個(gè)預警等級，用戶(hù)可以根據自己的實(shí)際需求調整預警指標參數及風(fēng)險等級。
　　
　　2.2在單個(gè)監控預警指標中，可以點(diǎn)擊指標右上角點(diǎn)擊【...】按鈕選擇打開(kāi)【預警開(kāi)關(guān)】。
　　
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　　3.數據看板
　　查看實(shí)時(shí)/每日/近7天/近30天采集速度，跟進(jìn)對比采集情況，從數據波動(dòng)情況分析問(wèn)題所在。
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　　采集系統上云(微服務(wù)下的幾個(gè)監控維度（下）化服務(wù))
　　前言
　　微服務(wù)是一種架構風(fēng)格，大型復雜的軟件應用程序通常由多個(gè)微服務(wù)組成。系統中的每個(gè)微服務(wù)都可以獨立部署，每個(gè)微服務(wù)都是松耦合的。每個(gè)微服務(wù)只專(zhuān)注于完成一項任務(wù)并把它做好。
　　在微服務(wù)之前，很多單體應用的監控復雜度較低，場(chǎng)景相對簡(jiǎn)單。在微服務(wù)下，由于業(yè)務(wù)邏輯分散在很多流程中（很多大業(yè)務(wù)，一個(gè)業(yè)務(wù)流程涉及幾十個(gè)服務(wù)），一旦出現業(yè)務(wù)問(wèn)題，追根溯源就像大海撈針。這時(shí)就需要完善的監控系統。
　　一套完整的監控系統建設周期長(cháng)，需要隨著(zhù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的變化進(jìn)行迭代優(yōu)化。本文僅從幾個(gè)監控維度和原子場(chǎng)景探討如何建立統一的監控數據采集和展示系統，希望能啟發(fā)大家繼續深入思考監控系統的建設。
　　微服務(wù)下的幾個(gè)監控維度
　　與傳統應用的監控相比，微服務(wù)監控最明顯的變化就是視角的變化。我們將監控從機器角度轉換為以服務(wù)為中心的角度。從微服務(wù)的角度來(lái)看，監控可以從數據維度和資源維度來(lái)看。與代碼維度分層，如下圖：
　　
　　數據維度
　　目前，WEB服務(wù)是主流。每一個(gè)WEB服務(wù)都有一個(gè)入口，無(wú)論是APP還是WEB頁(yè)面，入口負責與用戶(hù)交互，并將用戶(hù)的信息發(fā)送到后臺。一般后臺會(huì )訪(fǎng)問(wèn)LB或者Gateway，負責負載。將數據均衡轉發(fā)給特定的應用程序進(jìn)行處理，最后在應用程序處理完畢后寫(xiě)入數據庫。
　　資源維度
　　現在很多服務(wù)都部署在云端，涉及到虛擬化技術(shù)，虛擬主機運行在物理服務(wù)器上，虛擬主機之間通過(guò)虛擬網(wǎng)絡(luò )相互連接。資源層面的監控是不可或缺的一環(huán)。我們不僅需要采集虛擬主機的性能指標，還需要知道運行虛擬主機的服務(wù)器的CPU、內存、磁盤(pán)IO等數據，以及連接的虛擬主機。主機之間的虛擬網(wǎng)絡(luò )帶寬負載等。
　　代碼維度
　　APM，即應用性能分析、代碼端監控采集，是隨著(zhù)微服務(wù)的興起而出現的。在微服務(wù)場(chǎng)景下，一個(gè)業(yè)務(wù)流程跨越數十個(gè)服務(wù)，僅靠傳統的監控數據很難定位問(wèn)題的根源。
　　我們可以針對代碼的技術(shù)棧開(kāi)發(fā)具體的采集框架，在可接受的性能損失范圍內，采集函數之間的調用關(guān)系，服務(wù)之間的調用拓撲，只測量響應時(shí)間功能或服務(wù)的性能可以?xún)?yōu)化性能或提前預測故障。
　　關(guān)鍵監控指標場(chǎng)景描述
　　微服務(wù)監控的最大特點(diǎn)可以用一句話(huà)概括：服務(wù)很多，服務(wù)之間的調用也很復雜。當系統出現問(wèn)題時(shí)，要想在數百個(gè)相關(guān)的錯綜復雜的業(yè)務(wù)系統中快速定位故障系統，就需要依靠關(guān)鍵的監控指標?；谝陨先齻€(gè)維度，我們分析了各個(gè)維度下各個(gè)層級可能產(chǎn)生的告警，總結出URL監控、主機監控??、產(chǎn)品監控等8個(gè)原子監控場(chǎng)景。
　　
　　URL監控：無(wú)論是APP還是WEB，本質(zhì)上都是通過(guò)URL發(fā)起后臺調用。您可以通過(guò)MOCK調用API獲取響應時(shí)間、響應狀態(tài)碼等指標，展示監控業(yè)務(wù)的整體健康狀況。
　　主機監控：通過(guò)安裝agent采集對主機的基本監控信息如CPU、內存、IO等數據，用戶(hù)可以通過(guò)配置文件打開(kāi)其他開(kāi)源應用如Tomcat、Nginx等數據< @采集 開(kāi)關(guān)。
　　產(chǎn)品監控：公有云以產(chǎn)品的形式向用戶(hù)提供主機、網(wǎng)絡(luò )、存儲和一些中間件。產(chǎn)品服務(wù)后臺上報每個(gè)產(chǎn)品的相關(guān)指標數據，監控每個(gè)產(chǎn)品資源的健康狀態(tài)。
　　組件監控：一些開(kāi)源組件，如Tomcat、Nginx、Netty等監控數據采集，可以通過(guò)宿主機上的代理加載對應組件的監控采集程序。
　　自定義監控：服務(wù)實(shí)例采集業(yè)務(wù)相關(guān)數據，定時(shí)調用API接口上報數據，支持多個(gè)服務(wù)實(shí)例同時(shí)上報一個(gè)監控項，支持多維度查詢(xún)告警。
　　資源監控：用戶(hù)以資源為維度上報自定義數據。每個(gè)資源都有相同的幾個(gè)監控項，每個(gè)資源的監控項相互獨立。
　　APM：根據語(yǔ)言棧的不同，分別展示服務(wù)之間的函數調用關(guān)系和調用拓撲。根據語(yǔ)言的不同，有的需要破解代碼并以SDK嵌入的形式采集數據，有的則與代碼解耦，有的方法通過(guò)元編程重載實(shí)現data采集。
　　事件監控：對公有云產(chǎn)品和業(yè)務(wù)邏輯中的不連續事件，如云盤(pán)不可用事件、SSD硬盤(pán)復位事件等提供統一的存儲、分析和展示。
　　有了上述原子化場(chǎng)景的數據采集，我們就可以通過(guò)UI統一展示監控數據，并根據上述三個(gè)維度設計一個(gè)以用戶(hù)體驗為核心的圖形化頁(yè)面。圖形一般以時(shí)間序列為橫軸，顯示指標隨時(shí)間的變化。對于一些統計指標，還可以通過(guò)餅圖和條形圖的方式展示分析比較結果。
　　本文主要介紹監控系統中的采集和數據展示。至于數據存儲和報警過(guò)程，有興趣的同學(xué)可以繼續關(guān)注后續監控相關(guān)的文章。
　　關(guān)于作者
　　董磊：UCloud 技術(shù)專(zhuān)家。十年IT行業(yè)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗，目前負責UCloud混合云及監控產(chǎn)品的設計開(kāi)發(fā)，持續專(zhuān)注于微服務(wù)架構、監控、DevOps等領(lǐng)域。
　　更多技術(shù)干貨，歡迎關(guān)注微信“UCloud技術(shù)公告欄”。 查看全部

　　采集系統上云(浙江移動(dòng)大數據平臺二期項目的定位及核心需求點(diǎn))
　　一、背景和建設歷史
　　隨著(zhù)一期企業(yè)級大數據平臺的上線(xiàn)，浙江移動(dòng)構建了大數據統一采集、存儲和分析的基礎能力，實(shí)現了O、B、企業(yè)內部的M個(gè)三域數據。模型，但外部數據，尤其是互聯(lián)網(wǎng)數據的采集，并未包括在內?；ヂ?lián)網(wǎng)上的海量信息對于豐富數據資產(chǎn)、支撐數據變現具有極大的互補作用。浙江移動(dòng)一直在思考如何擴展大數據平臺的數據采集能力，幫助租戶(hù)快速高效地獲取外部數據。和探索問(wèn)題。
　　為此，在大數據平臺項目二期，我們計劃搭建云爬蟲(chóng)平臺，獲取外部數據，提供分詞和自然語(yǔ)言解析能力。但是，集成商在實(shí)施過(guò)程中無(wú)法滿(mǎn)足要求。為了不耽誤平臺的上線(xiàn)，項目組決定在開(kāi)源軟件的基礎上自主開(kāi)發(fā)和實(shí)現業(yè)務(wù)需求。完成云爬蟲(chóng)平臺上線(xiàn)和試運行。
　　二、云爬蟲(chóng)平臺的定位和核心需求
　　云爬蟲(chóng)平臺在企業(yè)級大數據平臺中的定位
　　
　　核心需求
　　1、實(shí)現分布式互聯(lián)網(wǎng)數據爬取，支持通用爬取和精細爬??；
　　2、實(shí)現多租戶(hù)管理和資源隔離；
　　3、實(shí)現高可用和可視化界面配置管理；
　　4、爬取的數據存儲在ES、HDFS、HBASE中或者直接通過(guò)restful接口傳遞；
　　5、爬取的數據存儲在ES、HDFS、HBASE后，可以支持租戶(hù)分詞和自然語(yǔ)言解析；
　　6、爬蟲(chóng)性能要求：
　　a) 實(shí)現平均每天 1 億個(gè) URL 的 采集 量
　　b) 基于每天1億個(gè)URL，每個(gè)URL按平均500KB計算，有效爬取數據存儲容量大于500TB
　　三、云爬蟲(chóng)平臺系統架構
　　1）系統功能模塊
　　云爬蟲(chóng)平臺分為精細爬取和通用爬取兩個(gè)功能模塊，滿(mǎn)足不同租戶(hù)的數據采集需求。多租戶(hù)的系統功能邏輯如下：
　　
　　1、攀爬
　　租戶(hù)登錄云爬蟲(chóng)管理平臺，在線(xiàn)編輯爬蟲(chóng)腳本。云爬蟲(chóng)系統根據計劃中編寫(xiě)的腳本規則，爬取對應頁(yè)面的指定部分（如具體評論列表），并存儲在大數據平臺中，并建立全文索引。
　　2、通過(guò)攀爬
　　調用者調用云爬蟲(chóng)系統提供的通用爬取接口，云爬蟲(chóng)系統根據策略（代理IP等）將爬取結果實(shí)時(shí)返回給調用者，并存儲在Hadoop平臺中并建立全文索引。
　　2）系統物理架構
　　云爬蟲(chóng)平臺的物理架構如下，分層，主要分為接入層、采集層和持久層，如下圖所示：
　　
　　1、訪(fǎng)問(wèn)層
　　接入層包括Web和接口。Web 主機負責負載平衡任務(wù)和顯示任務(wù)列表。在網(wǎng)頁(yè)上，租戶(hù)可以根據需要創(chuàng )建新的爬取任務(wù)。對于成功的爬取任務(wù)，您可以通過(guò)網(wǎng)頁(yè)查看其基本信息。REST API 負責對外提供爬蟲(chóng)能力接口。
　　2、采集圖層
　　采集 層收錄爬蟲(chóng)主機和消息隊列主機。爬蟲(chóng)主機負責接收??web主機分配的任務(wù)，包括爬取網(wǎng)頁(yè)和返回內容，對爬取的內容進(jìn)行解析和結構化，以及對結構化結果進(jìn)行持久化。Redis 作為消息隊列，負責任務(wù)分發(fā)。
　　3、持久層
　　通常，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)抓取的數據量非常大，需要很大的存儲空間來(lái)存儲大量數據。因此，持久層采用中國移動(dòng)蘇州研發(fā)中心開(kāi)發(fā)的Hadoop平臺產(chǎn)品。
　　3）應用部署架構
　　云爬蟲(chóng)平臺的應用部署架構如下，主要分為Web服務(wù)域和采集服務(wù)域。
　　1、Web 服務(wù)域
　　提供給租戶(hù)編寫(xiě)和調試爬蟲(chóng)腳本，安裝WebUI、Scheduler等組件。
　　2、采集服務(wù)域
　　對于數據采集和結果返回，每個(gè)Spider節點(diǎn)都安裝了Fetcher、Processor、Result_Worker、Rest API、Selenium、PhantomJS等組件。
　　
　　四、云爬蟲(chóng)平臺核心功能及自主研發(fā)范圍
　　云爬蟲(chóng)平臺基于開(kāi)源的Python爬蟲(chóng)框架pyspider，根據我們的需求在本地開(kāi)發(fā)。爬取的數據存儲在Hadoop平臺中，通過(guò)二次開(kāi)發(fā)，實(shí)現多租戶(hù)以及爬蟲(chóng)與ES、HBASE、HDFS等接口的封裝。以提高開(kāi)發(fā)效率。主要新功能如下：
　　1）多租戶(hù)管理
　　云爬蟲(chóng)和互聯(lián)網(wǎng)數據存儲分析平臺都是通過(guò)二次開(kāi)發(fā)基于PaaS，實(shí)現多租戶(hù)和租戶(hù)之間的資源隔離。
　　
　　
　　2）豐富的數據接口
　　在原有框架的基礎上，擴展了各種數據接口的讀寫(xiě)能力，如關(guān)系型數據庫Oracle、非關(guān)系型HBase、HDFS文件、ES、流式消息接口Kafka等，以支持不同類(lèi)型的精細爬取、過(guò)關(guān)爬取等數據。業(yè)務(wù)需求。
　　3）平臺高可用
　　云爬蟲(chóng)平臺的所有爬取節點(diǎn)和數據存儲分析節點(diǎn)均勻分布在多個(gè)物理節點(diǎn)上，單機宕機不會(huì )導致整個(gè)爬取過(guò)程中斷。這種分布式架構提高了系統性的整體健壯性。
　　4）爬取效率
　　單機模式下的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)效率不高，無(wú)法滿(mǎn)足大規模爬取任務(wù)的需求。云爬蟲(chóng)平臺為爬蟲(chóng)租戶(hù)分配多個(gè)爬取節點(diǎn)，通過(guò)讀取共享任務(wù)池共同執行爬取任務(wù)。節點(diǎn)可以看作是一個(gè)獨立的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，可以大大提高頁(yè)面的爬取效率。
　　5）高擴展性
　　支持靜態(tài)爬取和動(dòng)態(tài)渲染的主流網(wǎng)站數據爬取，如天貓、京東、大眾點(diǎn)評、豆瓣等，可以根據當前爬蟲(chóng)任務(wù)量動(dòng)態(tài)調整爬蟲(chóng)節點(diǎn)數，比傳統的爬蟲(chóng)方法更強。同時(shí)，租戶(hù)在編寫(xiě)腳本時(shí)具有高度的自定義性，允許租戶(hù)根據不同的爬取需求自定義爬取范圍。
　　6）可視化爬蟲(chóng)界面
　　云爬蟲(chóng)平臺為爬蟲(chóng)租戶(hù)提供了一個(gè)可視化的頁(yè)面來(lái)編輯和調試爬蟲(chóng)腳本。平臺支持靜態(tài)和動(dòng)態(tài)渲染的主流網(wǎng)站爬取，可以根據業(yè)務(wù)的緊急程度動(dòng)態(tài)調整每個(gè)爬蟲(chóng)任務(wù)的優(yōu)先級，并提供爬取數據結果的頁(yè)面導出功能，方便用于查看樣本數據。系統頁(yè)面如下圖所示：
　　
　　
　　五、云爬蟲(chóng)平臺的操作
　　1）平臺操作
　　云爬蟲(chóng)平臺上線(xiàn)以來(lái)，集群運行總體穩定，保存了應用數據XXT。
　　2）應用操作
　　目前承載的服務(wù)包括DPI爬蟲(chóng)接口和數據挖掘中的行業(yè)應用，如客流平臺POI信息和大數據選址、西從天降平臺商品信息、咪咕喜歡看的用戶(hù)視頻行為信息等。請求2000萬(wàn)+，日均爬取數據量4T+。
　　通過(guò)搭建云爬蟲(chóng)平臺實(shí)現互聯(lián)網(wǎng)數據獲取，可以更全面地獲取用戶(hù)的關(guān)系、狀態(tài)、位置、軌跡、使用行為和習慣特征數據，更全面、準確地描述用戶(hù)畫(huà)像；數據的豐富性和準確性有助于改進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展戰略，提升業(yè)務(wù)價(jià)值。返回搜狐，查看更多 查看全部

　　采集系統上云(如何利用raspberrypi創(chuàng )建一個(gè)電子設備？/2016/07/12)
　　采集系統上云服務(wù)，相關(guān)資料搜索信息可到新聞處。接下來(lái)具體說(shuō)下如何利用raspberrypi創(chuàng )建一個(gè)電子設備。1.根據raspberrypi的說(shuō)明書(shū)，需要將raspberrypi2.0的手柄驅動(dòng)添加到該設備中，我認為安裝驅動(dòng)是最最關(guān)鍵的環(huán)節，有一個(gè)好的驅動(dòng)，才能更加方便的操作，減少設備對電磁輻射的影響。
　　2.根據wikipedia的描述，要自己制作一個(gè)屬于自己的小raspberrypi的話(huà)，我覺(jué)得至少要重新寫(xiě)一個(gè)usb編程的程序，可以像百度學(xué)習一下一些常用的命令：例如編譯指定擴展名的inode.zip等等。3.最重要的是寫(xiě)一個(gè)小的app，要讓raspberrypi的可靠性更高。例如做一個(gè)wifi熱點(diǎn)，可以幫助raspberrypi與外界連接。
　　可以查查athlonraspberrypi怎么做好一個(gè)wifi熱點(diǎn)設備。4.raspberrypi一般適合做一些高精度的事情，例如：拍照，手寫(xiě)筆之類(lèi)的，所以我以及一般可以將wifi熱點(diǎn)設置在你房間，并將相應程序寫(xiě)入外網(wǎng)。最后，建議使用git或者github，方便分享代碼，畢竟raspberrypi不是為了給人類(lèi)用的。不論如何，我們都是以人為本。
　　如何才能google到足夠多的raspberrypi資料-edit/2016/07/12/esr-kit_root-sticker_lab_binary.html
　　在上搜raspberrypiguiserver(就是你說(shuō)的google_gmail),軟件一搜一大把。我也想學(xué)，但是沒(méi)開(kāi)始呢。 查看全部

　　采集系統上云(微服務(wù)下的幾個(gè)監控維度（下）化服務(wù))
　　前言
　　微服務(wù)是一種架構風(fēng)格，大型復雜的軟件應用程序通常由多個(gè)微服務(wù)組成。系統中的每個(gè)微服務(wù)都可以獨立部署，每個(gè)微服務(wù)都是松耦合的。每個(gè)微服務(wù)只專(zhuān)注于完成一項任務(wù)并把它做好。
　　在微服務(wù)之前，很多單體應用的監控復雜度較低，場(chǎng)景相對簡(jiǎn)單。在微服務(wù)下，由于業(yè)務(wù)邏輯分散在很多流程中（很多大業(yè)務(wù)，一個(gè)業(yè)務(wù)流程涉及幾十個(gè)服務(wù)），一旦出現業(yè)務(wù)問(wèn)題，追根溯源就像大海撈針。這時(shí)就需要一個(gè)完善的監控系統。
　　一套完整的監控系統建設周期長(cháng)，需要隨著(zhù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的變化進(jìn)行迭代優(yōu)化。本文僅從幾個(gè)監控維度和原子場(chǎng)景探討如何建立統一的監控數據采集和展示系統，希望能啟發(fā)大家繼續深入思考監控系統的建設。
　　微服務(wù)下的幾個(gè)監控維度
　　與傳統應用的監控相比，微服務(wù)監控最明顯的變化就是視角的變化。我們將監控從機器角度轉換為以服務(wù)為中心的角度。從微服務(wù)的角度來(lái)看，監控可以從數據維度和資源維度來(lái)看。與代碼維度分層，如下圖：
　　
　　數據維度
　　目前，WEB服務(wù)是主流。每個(gè) WEB 服務(wù)都有一個(gè)入口。無(wú)論是APP還是WEB頁(yè)面，入口負責與用戶(hù)交互，將用戶(hù)信息發(fā)送到后臺。一般后臺會(huì )訪(fǎng)問(wèn)LB或者Gateway，負責負載。將數據均衡轉發(fā)給特定的應用程序進(jìn)行處理，最后在應用程序處理完畢后寫(xiě)入數據庫。
　　資源維度
　　現在很多服務(wù)都部署在云端，涉及到虛擬化技術(shù)，虛擬主機運行在物理服務(wù)器上，虛擬主機之間通過(guò)虛擬網(wǎng)絡(luò )相互連接。資源層面的監控是不可或缺的一環(huán)。我們不僅需要采集虛擬主機的性能指標，還需要知道運行虛擬主機的服務(wù)器的CPU、內存、磁盤(pán)IO等數據，以及連接的虛擬主機。主機之間的虛擬網(wǎng)絡(luò )帶寬負載等。
　　代碼維度
　　APM，即應用性能分析、代碼端監控采集，是隨著(zhù)微服務(wù)的興起而出現的。在微服務(wù)場(chǎng)景下，一個(gè)業(yè)務(wù)流程跨越數十個(gè)服務(wù)，僅靠傳統的監控數據很難定位問(wèn)題的根源。
　　我們可以針對代碼的技術(shù)棧開(kāi)發(fā)具體的采集框架，在可接受的性能損失范圍內，采集函數之間的調用關(guān)系，服務(wù)之間的調用拓撲，只測量響應時(shí)間功能或服務(wù)的性能可以?xún)?yōu)化性能或提前預測故障。
　　關(guān)鍵監控指標場(chǎng)景描述
　　微服務(wù)監控的最大特點(diǎn)可以用一句話(huà)概括：服務(wù)很多，服務(wù)之間的調用也很復雜。當系統出現問(wèn)題時(shí)，要想在數百個(gè)相關(guān)的錯綜復雜的業(yè)務(wù)系統中快速定位故障系統，就需要依靠關(guān)鍵的監控指標?；谝陨先齻€(gè)維度，我們分析了各個(gè)維度下各個(gè)層級可能產(chǎn)生的告警，總結出URL監控、主機監控??、產(chǎn)品監控等8個(gè)原子監控場(chǎng)景。
　　
　　URL監控：無(wú)論是APP還是WEB，本質(zhì)上都是通過(guò)URL發(fā)起后臺調用。您可以通過(guò)MOCK調用API獲取響應時(shí)間、響應狀態(tài)碼等指標，展示監控業(yè)務(wù)的整體健康狀況。
　　主機監控：通過(guò)安裝agent采集對主機的基本監控信息如CPU、內存、IO等數據，用戶(hù)可以通過(guò)配置文件打開(kāi)其他開(kāi)源應用如Tomcat、Nginx等數據< @采集 開(kāi)關(guān)。
　　產(chǎn)品監控：公有云以產(chǎn)品的形式向用戶(hù)提供主機、網(wǎng)絡(luò )、存儲和部分中間件，產(chǎn)品服務(wù)后臺上報各個(gè)產(chǎn)品的相關(guān)指標數據，監控各個(gè)產(chǎn)品資源的健康狀況。
　　組件監控：一些開(kāi)源組件，如Tomcat、Nginx、Netty等監控數據采集，可以通過(guò)宿主機上的代理加載對應組件的監控采集程序。
　　自定義監控：服務(wù)實(shí)例采集業(yè)務(wù)相關(guān)數據，定時(shí)調用API接口上報數據，支持多個(gè)服務(wù)實(shí)例同時(shí)上報一個(gè)監控項，支持多維度查詢(xún)告警。
　　資源監控：用戶(hù)以資源為維度上報自定義數據。每個(gè)資源都有相同的幾個(gè)監控項，每個(gè)資源的監控項相互獨立。
　　APM：根據語(yǔ)言棧的不同，分別展示服務(wù)之間的函數調用關(guān)系和調用拓撲。根據語(yǔ)言的不同，有的需要破解代碼并以SDK嵌入的形式采集數據，有的則與代碼解耦，有的方法通過(guò)元編程重載實(shí)現data采集。
　　事件監控：對公有云產(chǎn)品和業(yè)務(wù)邏輯中的不連續事件，如云盤(pán)不可用事件、SSD硬盤(pán)復位事件等提供統一的存儲、分析和展示。
　　有了上述原子化場(chǎng)景的數據采集，我們就可以通過(guò)UI統一展示監控數據，并根據上述三個(gè)維度設計一個(gè)以用戶(hù)體驗為核心的圖形化頁(yè)面。圖形一般以時(shí)間序列為橫軸，顯示指標隨時(shí)間的變化。對于一些統計指標，還可以通過(guò)餅圖和條形圖的方式展示分析比較結果。
　　本文主要介紹監控系統中的采集和數據展示。至于數據存儲和報警過(guò)程，有興趣的同學(xué)可以繼續關(guān)注后續監控相關(guān)的文章。
　　關(guān)于作者
　　董磊：UCloud 技術(shù)專(zhuān)家。十年IT行業(yè)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗，目前負責UCloud混合云及監控產(chǎn)品的設計開(kāi)發(fā)，持續專(zhuān)注于微服務(wù)架構、監控、DevOps等領(lǐng)域。
　　更多技術(shù)干貨，歡迎關(guān)注微信“UCloud技術(shù)公告欄”。 查看全部

　　采集系統上云(微貓企業(yè)資料搜索采集軟件的數據多久更新一次?(圖))
　　微貓企業(yè)信息搜索采集軟件是一款通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)查找非常準確的企業(yè)信息的軟件。在百度、搜狗、360收錄1000多個(gè)大型行業(yè)和企業(yè)黃頁(yè)中，幫助您快速搜索最新最全的優(yōu)質(zhì)客戶(hù)。搜索到的信息包括公司名稱(chēng)、網(wǎng)站、電話(huà)、手機、郵箱等多種聯(lián)系方式，是銷(xiāo)售人員尋找客戶(hù)的必備工具。
　　
　　軟件功能
　　1、通過(guò)百度、好搜、搜狗直接進(jìn)入公司官網(wǎng)，快速定位精準客戶(hù)。
　　2、快速挑選優(yōu)質(zhì)客戶(hù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )推廣
　　3、快速搜索；
　　4、搜索結果數量多，同一個(gè)關(guān)鍵詞搜索到的信息量是同類(lèi)軟件的幾十倍；
　　5、高精度：搜索出優(yōu)先企業(yè)信息！
　　6、企業(yè)信息在800多個(gè)商業(yè)網(wǎng)站上廣泛傳播和發(fā)布；
　　7、還有資料導入電腦功能！
　　回答問(wèn)題
　　軟件可以下載多少數據？
　　A：軟件采集接收的數據來(lái)自各行業(yè)知名網(wǎng)站用戶(hù)發(fā)布的數據，不在我們的數據庫中，所以我們不知道數據有多少， 網(wǎng)站你可以采集網(wǎng)站上有多少資源，但數量肯定很多。
　　目錄采集 軟件多久更新一次？
　　A：一般兩三天到一周左右會(huì )有新的數據更新。24小時(shí)自動(dòng)采集，收錄各大地產(chǎn)行業(yè)網(wǎng)站，各大分類(lèi)信息網(wǎng)站，數據真實(shí)，每次采集自動(dòng)去重復號碼，為保證數據質(zhì)量，業(yè)主信息名稱(chēng)包括姓名、戶(hù)型、小區、電話(huà)號碼
　　目錄采集軟件安裝版和綠色版有什么區別？
　　答：目錄采集軟件的安裝版本與綠色版基本相同。唯一不同的是需要安裝安裝版下載后才能使用，而綠色版解壓后即可使用。直接操作。
　　微信企業(yè)信息搜索采集軟件平臺自動(dòng)采集網(wǎng)絡(luò )關(guān)鍵詞信息每天實(shí)時(shí)變化。只要是您關(guān)注的企業(yè)信息，24小時(shí)實(shí)時(shí)爬蟲(chóng)都能幫您抓取信息。決策總是至關(guān)重要的，數據提取、數據共享、數據監管等等。 查看全部

　　采集系統上云(業(yè)務(wù)程序會(huì )不斷生成業(yè)務(wù)日志的學(xué)習總結和心得建議)
　　實(shí)際項目需求描述：
　　在業(yè)務(wù)系統的服務(wù)器上，業(yè)務(wù)程序會(huì )不斷產(chǎn)生業(yè)務(wù)日志（如網(wǎng)站的頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)日志）。
　　業(yè)務(wù)日志是用log4j生成的，會(huì )不斷切出日志文件。
　　需要定期（比如每小時(shí)）從業(yè)務(wù)服務(wù)器的日志目錄中檢測出需要采集的日志文件（access.log無(wú)法采集），并發(fā)送到HDFS。
　　注意：可能有多個(gè)業(yè)務(wù)服務(wù)器（hdfs上的文件名不能直接使用日志服務(wù)器上的文件名）。
　　采集當天收到的日志應該放在hdfs的當前目錄下。
　　采集完成的日志文件需要移動(dòng)到日志服務(wù)器的備份目錄中。
　　定期檢查（每小時(shí)一次）備份目錄，清除備份時(shí)長(cháng)超過(guò)24小時(shí)的日志文件。
　　項目的一些學(xué)習總結和經(jīng)驗建議
　　規范說(shuō)明1：代碼中手寫(xiě)代碼過(guò)多，如文件路徑，無(wú)法無(wú)誤編譯，很難找到。
　　解決問(wèn)題1：可以寫(xiě)一個(gè)屬性資源文件，把路徑存放在key上。
　　規范說(shuō)明2：如果要讀取資源文件，必須使用類(lèi)加載器來(lái)加載。
　　規范說(shuō)明3：訪(fǎng)問(wèn)對象有問(wèn)題，應該使用單例設計模式——懶惰風(fēng)格。
　　規范說(shuō)明4：存在線(xiàn)程安全問(wèn)題。為了避免死鎖或重復使用新資源，靜態(tài)代碼塊應該同步。
　　規范注釋5：還應考慮資源密鑰問(wèn)題?？梢孕陆ㄒ粋€(gè)類(lèi)來(lái)保存key，這樣在不容易找到錯誤路徑時(shí)程序會(huì )提示錯誤。
　　規范說(shuō)明6：每個(gè)項目、每個(gè)業(yè)務(wù)都要先寫(xiě)自己的流程，然后一步步寫(xiě)代碼，再慢慢考慮其他異常，增加代碼的健壯性。 查看全部

　　采集系統上云(采集系統上云之后，想從云端進(jìn)行數據分析？)
　　采集系統上云之后變得很簡(jiǎn)單，變得很快，基本是集成在你的企業(yè)內部系統上。既然采集系統上云之后，想從云端進(jìn)行數據分析就可以了。用技術(shù)的方式來(lái)實(shí)現的話(huà)就很簡(jiǎn)單了，比如對接一個(gè)sdk，sdk可以對采集好的數據進(jìn)行處理，然后推送給erp、hrm、admin的等不同終端的負責人?；蛘呤峭ㄟ^(guò)hr或者rpo多層的進(jìn)行數據分析。
　　對于不同行業(yè)，有不同的解決方案，針對數據源提出不同的解決方案就是，所以不同行業(yè)有不同的解決方案。大數據不是你想的那么高大上，其實(shí)很普通。在營(yíng)銷(xiāo)，產(chǎn)品分析，決策支持等方面可以發(fā)揮大數據的價(jià)值。對于一些不太復雜的，而且比較有針對性的數據，比如用戶(hù)畫(huà)像，特征標簽，這方面你可以從獲取的用戶(hù)數據入手，然后在考慮進(jìn)行數據處理分析。
　　我目前知道的有這樣一個(gè)項目：對商家來(lái)說(shuō)，數據可以做什么，以后該怎么用?-生意人創(chuàng )業(yè)論壇-poweredbydiscuz!不過(guò)貌似這樣的項目還在，具體情況你可以去官網(wǎng)看看。對于阿里來(lái)說(shuō)，數據可以做什么，以后該怎么用?-大數據與人工智能論壇-poweredbydiscuz!這個(gè)我沒(méi)有接觸過(guò)，畢竟沒(méi)有從事過(guò)商業(yè)分析相關(guān)的工作，希望能幫到你。
　　大數據一直都是很熱門(mén)的話(huà)題，不管是大家的討論還是給自己公司制定轉型路線(xiàn)，大數據都不可或缺。大數據也分為云計算大數據分析大數據，是一個(gè)相互交叉的行業(yè)，都需要數據分析，只是數據分析側重于運用于流量分析，營(yíng)銷(xiāo)分析等，只要能做大數據分析，只要要有數據分析，都可以說(shuō)是大數據分析，大數據分析也是要計算機與數據分析相結合。
　　那么數據分析是屬于傳統營(yíng)銷(xiāo)分析和現在的數據分析之中的，一般都是面向業(yè)務(wù)和運營(yíng)人員，提供數據支持的。大數據分析有分為原始數據分析，抽樣數據分析，數據量預估，數據可視化等多種方式，最后形成報告給業(yè)務(wù)管理人員看。以下幾點(diǎn)是大數據分析所需要關(guān)注的幾點(diǎn)重點(diǎn)：大數據的分析以及應用是一個(gè)很復雜的學(xué)科，是一個(gè)集大成的學(xué)科，也是需要一個(gè)比較長(cháng)的路要走，只有理論和技術(shù)儲備都十分的深厚，并且有相關(guān)領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)知識，在業(yè)務(wù)領(lǐng)域能有一定成就，才有可能做大數據分析工作，才有可能看到很好的前景。
　　一、大數據的數據結構和數據類(lèi)型1、業(yè)務(wù)類(lèi)數據：即面向不同業(yè)務(wù)方的銷(xiāo)售數據、客戶(hù)數據、廣告數據、財務(wù)數據、人員基礎信息等，是業(yè)務(wù)系統分析、決策中最為重要的信息源。這些數據的收集包括通過(guò)etl工具，采集各個(gè)業(yè)務(wù)方的數據。原始數據中常常包含諸如客戶(hù)資料、財務(wù)收支、廣告效果等等關(guān)鍵數據。這些數據一般都是長(cháng)期積累的數據，一旦發(fā)生事件或人為的改變。 查看全部

　　采集系統上云(阿里云InfluxDB數據采集服務(wù)優(yōu)勢我們能做些什么？)
　　背景
　　隨著(zhù)時(shí)序數據的快速增長(cháng)，時(shí)序數據庫不僅需要解決系統穩定性和性能問(wèn)題，還需要實(shí)現從采集到分析的鏈接，讓時(shí)序數據真正生成價(jià)值。在時(shí)間序列數據采集領(lǐng)域，一直缺乏自動(dòng)化的采集工具。雖然用戶(hù)可以使用一些開(kāi)源的采集工具來(lái)實(shí)現數據采集，比如Telegraf、Logstash、TCollector等，但是這些采集工具都需要用戶(hù)自己構建和維護運行環(huán)境，增加了用戶(hù)的學(xué)習成本，大大提高了數據的門(mén)檻采集。另一方面，現有的采集工具缺乏對多個(gè)采集源的自動(dòng)化管理，使得用戶(hù)難以統一管理多個(gè)不同的采集源并監控每個(gè)采集 實(shí)時(shí) 工具是否正常運行，采集數據。
　　阿里云InfluxDB?不僅提供穩定可靠的時(shí)序數據庫服務(wù)，還提供非常便捷的數據采集服務(wù)。用戶(hù)可以輕松查看每個(gè)采集源的運行狀態(tài)并進(jìn)行管理，采集的數據會(huì )自動(dòng)存儲在阿里云InfluxDB?中。用戶(hù)無(wú)需擔心運維問(wèn)題，實(shí)現從數據采集到分析的一站式服務(wù)。本文主要介紹如何使用InfluxDB?的數據采集服務(wù)實(shí)現數據從采集到存儲的自動(dòng)化管理。
　　阿里巴巴云InfluxDB?Data采集服務(wù)優(yōu)勢我們能做什么？ 1.簡(jiǎn)單采集數據
　　目前，阿里云InfluxDB?支持采集四種不同類(lèi)型的數據，分別涉及MySQL、Redis、MongoDB和系統監控。針對每類(lèi)數據，采集多個(gè)監控指標，方便用戶(hù)對監控對象有更全面的了解。用戶(hù)可以通過(guò)InfluxDB?實(shí)例的管理控制臺添加新的采集源，無(wú)需編寫(xiě)代碼，一鍵安裝。
　　采集數據操作流程如下：
　　
　　2.采集來(lái)源的實(shí)時(shí)監控
　　采集源運行過(guò)程中，可以實(shí)時(shí)監控數據采集的狀態(tài)，查看數據采集最后到達InfluxDB?的時(shí)間；并且您可以隨時(shí)停止Data采集，并在您認為合適的時(shí)候重新打開(kāi)data采集服務(wù)。
　　
　　3.一鍵切換采集數據類(lèi)型
　　如果要更改被監控機器上的采集數據類(lèi)型，不需要重新添加新的采集源，選擇你想要的采集配置即可，數據采集工具會(huì )自動(dòng)切換到采集你指定的監控數據。
　　4. 采集數據自動(dòng)存儲在 InfluxDB? 中
　　您可以在采集配置中選擇數據流的數據庫和保留策略，數據采集工具會(huì )自動(dòng)將采集數據存儲到指定的數據庫和保留策略中，并且您可以在 采集 源運行時(shí)修改要寫(xiě)入數據的數據庫和保留策略，只需修改 采集 配置即可。
　　最佳實(shí)踐
　　本節介紹如何采集系統監控數據并實(shí)時(shí)顯示采集結果。系統監控的數據包括處理器、磁盤(pán)、內存、網(wǎng)絡(luò )、進(jìn)程、系統等信息。采集的數據存儲在 8 種不同的測量中（測量是 cpu、disk、diskio、mem、net、processes、swap 和 system）。在開(kāi)始之前，請確保您已成功創(chuàng )建數據庫以及對該數據庫具有讀寫(xiě)權限的用戶(hù)帳戶(hù)。
　　1. 創(chuàng )建采集系統監控數據配置
　　點(diǎn)擊InfluxDB?管理控制臺左側導航欄中的“添加采集配置”，進(jìn)入采集配置添加界面，如下圖所示。填寫(xiě)“采集Configuration Name”，選擇“采集Data Type”為“System Monitoring”，然后選擇“Authorized Account”、“Data Write to DB”和“Database Storage Policy”，填寫(xiě)在“授權密碼”中。點(diǎn)擊“添加”成功創(chuàng )建采集配置。
　　
　　2. 添加采集來(lái)源
　　點(diǎn)擊InfluxDB?管理控制臺左側導航欄中的“添加采集Source”，進(jìn)入采集Source Add頁(yè)面。
　　(1）選擇網(wǎng)絡(luò )類(lèi)型，“Public Network”或“Private Network”，然后點(diǎn)擊“Next”，如下圖。
　　
　　(2）在數據源所在的主機上安裝采集工具。將安裝命令復制到主機上運行采集工具。采集@之后> 工具運行，它會(huì )與 InfluxDB ? 建立連接，可以在“New 采集 Source Scan Result List”中看到新添加的采集 source，如果沒(méi)有顯示在列表中，您可以點(diǎn)擊“刷新”或“自動(dòng)刷新”。如下圖。
　　
　　(3）選擇采集系統監控的數據。在上圖中點(diǎn)擊“選擇采集配置”進(jìn)入如下界面，從下拉框。采集“采集系統”的配置。選擇后點(diǎn)擊“保存”。
　　
　　(4）啟動(dòng)數據采集.勾選需要啟動(dòng)的采集源，然后點(diǎn)擊“Finish and start采集”，采集工具可以在采集源上啟動(dòng)采集數據，如下圖。
　　
　　3.查看數據狀態(tài)采集
　　在“采集Source List”中，您可以看到所有連接到 InfluxDB? 實(shí)例的 采集 源，如下圖所示。每個(gè) 采集 源由一個(gè) uuid 唯一標識，“運行中”的“采集 狀態(tài)”表示 采集 工具是 采集 數據并報告給 InfluxDB?， “最新采集上報成功時(shí)間”表示采集數據最后一次成功發(fā)送到InfluxDB?的時(shí)間。
　　
　　4. 可視化 采集數據
　　使用 Grafana
　　(1）安裝 Grafana。請參閱有關(guān)如何安裝 Grafana 的文檔。
　　(2）添加數據源。將“URL”設置為InfluxDB?實(shí)例的地址，并填寫(xiě)寫(xiě)入采集數據的數據庫和用戶(hù)賬號，如下圖。
　　
　　(3）配置Dashboard并編寫(xiě)查詢(xún)規則。這里以查詢(xún)磁盤(pán)使用情況為例。查詢(xún)語(yǔ)句為：
　　SELECT MEAN("used_percent") FROM "disk" GROUP BY time(10s)
　　實(shí)時(shí)查詢(xún)結果如下圖所示。
　　
　　您可以根據實(shí)際需要查看其他測量和字段的數據，并分別在FROM和SELECT語(yǔ)句中指定。
　　總結
　　阿里云InfluxDB?提供方便快捷的數據采集服務(wù)，自動(dòng)管理數據源，幫助您解決數據采集問(wèn)題，實(shí)現數據從采集到存儲的自動(dòng)化。未來(lái)，我們將支持 采集 獲取更多數據類(lèi)型和指標，敬請期待。 查看全部

　　采集系統上云(匯想云運營(yíng)模式如何，推廣手段有限，這是免費。。
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　　匯祥為您介紹好用的采集系統點(diǎn)餐電話(huà)【RRCt2Q】
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　　bps操作方式：將電腦上的sata文件復制到電腦系統的磁盤(pán)中。bps 運行方式：將 sata.dog.msr 文件復制到計算機系統的磁盤(pán)中。bps 運行方式：將 sata.dog.msr.asq 文件復制到計算機系統的磁盤(pán)中。
　　
　　比如，如果搜索引擎把它從百度改成宣傳視頻，你就用好你的關(guān)鍵詞；就像讓網(wǎng)站軟件更容易下載一樣，那么你可以在網(wǎng)站網(wǎng)站上創(chuàng )建一個(gè)單獨的頁(yè)面，包括內容、搜索引擎、關(guān)鍵詞，這些網(wǎng)站存在于百度，特別是后續網(wǎng)站。網(wǎng)站用戶(hù)用什么形式注冊***？建立網(wǎng)站的第一步是確定自己的計劃，并得到一個(gè)可行的用戶(hù)結構圖，以確保在網(wǎng)站發(fā)布之前有效排名。
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　　很多企業(yè)可能對每一個(gè)新興品牌都比較陌生，但在現實(shí)中可能自然從屬于特定的目標消費者，看到營(yíng)銷(xiāo)不適合這樣做?；蛘?，在過(guò)去的一段時(shí)間里，我們一起合作，傳播了一些營(yíng)銷(xiāo)理念和一些組合方法。
　　o是一種流行、時(shí)尚的營(yíng)銷(xiāo)理念，深受客戶(hù)的喜愛(ài)和追捧，也受到運營(yíng)商、廣告商、媒體等企業(yè)的歡迎。o 被稱(chēng)為“智能營(yíng)銷(xiāo)”。實(shí)現營(yíng)銷(xiāo)目標的營(yíng)銷(xiāo)手段是最簡(jiǎn)單、最直接的營(yíng)銷(xiāo)策略。
　　如果安裝后出現錯誤，將無(wú)法正常使用，還會(huì )導致無(wú)法進(jìn)入引導模式，無(wú)法成功進(jìn)入安裝狀態(tài)。
　　
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　　采集系統上云(2018第九屆中國數據庫技術(shù)大會(huì )，阿里云如何打破它呢？)
　　摘要：在2018年第九屆中國數據庫技術(shù)大會(huì )上，阿里云數據庫產(chǎn)品專(zhuān)家肖少聰就阿里云如何打破Oracle上云的壁壘發(fā)表了演講。Oracle 指的是“數據庫管理系統”。面對甲骨文遷移上云的壁壘，阿里云又該如何打破呢？本文提出了一種從 Oracle 遷移到云數據庫的 PPAS 解決方案。為什么這個(gè)遷移方案比從Oracle遷移到MySQL系列更容易推廣？答案即將揭曉。2018年第九屆中國數據庫技術(shù)大會(huì )上，阿里云數據庫產(chǎn)品專(zhuān)家肖少聰就阿里云如何打破Oracle上云壁壘發(fā)表演講。Oracle 指的是“數據庫管理系統”。面對甲骨文遷移上云的壁壘，阿里云又該如何打破呢？本文提出了一種從 Oracle 遷移到云數據庫的 PPAS 解決方案。為什么這個(gè)遷移方案比從Oracle遷移到MySQL系列更容易推廣？答案即將揭曉。
　　現場(chǎng)視頻回顧
　　PPT下載請點(diǎn)擊
　　以下為精彩視頻內容：Oracle數據庫遷移計劃
　　
　　數據業(yè)務(wù)架構主要分為三大部分：服務(wù)器、應用程序、數據庫系統和存儲系統。解決云服務(wù)器和存儲系統的問(wèn)題相對容易，但解決應用程序和數據庫系統的問(wèn)題就有些困難了。因此，阿里云提供了上述解決方案。在這個(gè)方案中，用戶(hù)可以通過(guò)不同的方式將數據庫遷移到云端，我們可以繼續在ECS中運行Oracle，也可以遷移到MySQL。當然，應用程序和數據庫系統也可以遷移到 PPAS 版。憑借與Oracle的高度兼容性，降低了用戶(hù)上云的難度，降低了系統長(cháng)期運維的復雜度。
　　
　　阿里云不僅為云用戶(hù)提供同城容災、自動(dòng)備份、時(shí)間點(diǎn)恢復等功能。阿里云數據庫還會(huì )加入高可用HA，一般需要兩個(gè)或更多節點(diǎn)進(jìn)行復雜的配置。在阿里云中，用戶(hù)一鍵即可擁有高可用HA，這樣的HA集群不僅可以搭建在同一個(gè)數據中心，還可以支持同城雙中心、異地容災，同樣的一鍵部署就完成了。同時(shí)，阿里云還為用戶(hù)提供ADAM（Advanced Database & Application Migration “亞當”）工具，借助PPAS的Oracle兼容性，協(xié)助用戶(hù)進(jìn)行快速遷移。那么接下來(lái)的遷移步驟應該如何進(jìn)行呢？
　　
　　在Oracle上安裝ADAM采集，ADMA會(huì )起到三個(gè)作用： Oracle遷移到PPAS比遷移到其他數據庫更順暢，因為兼容的地方很多。Oracle數據庫到PPAS要兼容SQL、存儲過(guò)程、包、DBMS等，所以適合復雜事務(wù)的遷移。ApsaraDB for PPAS 提供高達 3TB 的本地高性能存儲（據悉，該空間在今年內有機會(huì )超過(guò) 10TB）。如果業(yè)務(wù)數據超出本地存儲容量，可以使用OSS存儲進(jìn)行外表處理。例如，歷史數據可以存儲在 OSS 外部表中。此信息不經(jīng)常使用，但對數據分析很重要。所以，我們可以通過(guò)阿里云HybridDB for PostgreSQL直接從OSS獲取數據進(jìn)行業(yè)務(wù)分析。HybridDB for PostgreSQL 是阿里云基于開(kāi)源Greenplum Database 分布式MPP 數據庫的自有發(fā)布版本?？蓪?shí)現實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)分析，將計算節點(diǎn)和空間橫向擴展至PB級，特定場(chǎng)景下百億條記錄排序。
　　
　　為什么Oracle數據庫遷移到MySQL家族難推？原因是Oracle數據庫遷移到MySQL系列會(huì )增加ISV和企業(yè)遷移的風(fēng)險。在整個(gè)遷移過(guò)程中，代碼、存儲過(guò)程和架構都需要做很大的改變，這將導致研發(fā)重新學(xué)習、DBA重新學(xué)習、代碼重新學(xué)習。語(yǔ)法重寫(xiě)甚至業(yè)務(wù)架構重寫(xiě)最終會(huì )導致業(yè)務(wù)風(fēng)險增加、人工成本增加、產(chǎn)品成本增加。
　　
　　Oracle 數據庫到云數據庫 PPAS 版本的推廣相對容易，在推廣過(guò)程中提高了 Oracle 遷移上云的成功率。研發(fā)可繼續編寫(xiě)Oracle語(yǔ)法，降低遷移難度和工作量，阿里云可自動(dòng)運維和提升DBA SQL優(yōu)化能力，代碼語(yǔ)法幾乎無(wú)需改動(dòng)，ADAM輔助精準分析。
　　
　　為什么 PPAS 與 Oralce 的兼容性更好？從上圖可以看出，MySOL和Oracle的交集面積比PostgreSQL和Oracle的要小，沒(méi)有達到預期的效果。預計云數據庫PASS版的效果應該是Oracle的區域和PostgreSQL的區域幾乎重疊。為什么需要這么多兼容的部件？因為這樣可以將企業(yè)的開(kāi)發(fā)團隊、原有的開(kāi)發(fā)成果和已有的應用快速上云。比如開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)的軟件全部離線(xiàn)，但是客戶(hù)要求上云，上云需要使用互聯(lián)網(wǎng)，那么就需要改變原有的存儲方式。為了在線(xiàn)和離線(xiàn)維護云架構，需要改變結構，這將需要大量的人力成本。如果有直接兼容Oracle語(yǔ)法的功能，這個(gè)時(shí)候放到云端會(huì )減輕整體負擔。
　　
　　云數據庫PPAS to Oracle兼容的數據類(lèi)型有很多，如BLOB、CLOB、DATE等。他們每個(gè)人都有自己的別名和類(lèi)型。例如，BLOB 的別名是 LONG RAW，它的類(lèi)型是二進(jìn)制數據。
　　
　　ADAM 可以通過(guò)全量遷移和增量遷移的方式，協(xié)助用戶(hù)將 Oracle 數據庫遷移到云端。如果 Oracle 數據量很大，可能需要一周甚至一個(gè)月的時(shí)間才能完成傳輸。這時(shí)候可以通過(guò)高速連接和高速通道來(lái)增加帶寬，不需要經(jīng)過(guò)互聯(lián)網(wǎng)，防止傳輸錯誤的數據，也不會(huì )影響生產(chǎn)庫。通過(guò)ADAM平臺，Oracle數據到云數據庫還將提供30天退貨機制，為用戶(hù)遷移割接過(guò)程提供最大保障。
　　
　　PPAS版不僅具有高可用，還支持同城容災。用戶(hù)可以選擇使用單AZ集群或多AZ（同城容災）集群，無(wú)需任何額外費用。有保障的企業(yè)級容災需要保護。
　　
　　PPAS版不僅提供自動(dòng)備份，還提供50%的免費備份空間。例如，如果用戶(hù)購買(mǎi)了 1TB 的實(shí)例存儲空間，他們將直接獲得 500GB 的免費備份空間。
　　ApsaraDB for PPAS 云管理是按時(shí)間點(diǎn)克隆實(shí)例。實(shí)例克隆功能將于2018年7月上線(xiàn)，支持最長(cháng)730天的數據備份。目前，僅提供臨時(shí)實(shí)例。阿里云 PostgreSQL 生態(tài)系統
　　
　　Oracle 應用可以遷移到 PPAS 版，它使用高性能本地存儲來(lái)存儲熱的 OLTP 業(yè)務(wù)數據。歷史信息存儲在外部OSS上，HybridDB for PostgreSQL可以直接讀取和使用OSS上的數據，也就是說(shuō)OLTP可以進(jìn)行業(yè)務(wù)處理，OLAP可以直接使用基于阿里云的數據倉庫服務(wù)開(kāi)源Greenplum數據庫分布式MPP架構。PostgreSQL 的混合數據庫。
　　
　　同時(shí)，用戶(hù)也可以保留原有的Oracle系統，只使用HybridDB for PostgreSQL進(jìn)行分析業(yè)務(wù)。OLAP 性能優(yōu)勢如下： HybridDB for PostgreSQL 混合分區
　　
　　存儲可以分為三種存儲，即行存儲、列存儲和OSS溫存儲。三種存儲方式說(shuō)明如下： 鏈接原文 查看全部

　　采集系統上云(絡(luò )信息采集大師NetGet2016官方下載絡(luò )爬蟲(chóng)軟件大數據采集服務(wù))
　　網(wǎng)絡(luò )信息采集Master NetGet2016官方下載網(wǎng)絡(luò )信息采集Master Net，使用電腦完成系統控制和數據處理。與網(wǎng)絡(luò )上的其他計算機可以實(shí)現數據共享，即實(shí)現數據觀(guān)察。對于實(shí)現計算機管理的現代系統，網(wǎng)絡(luò )數據采集系統提供。網(wǎng)絡(luò )大數據采集監控平臺、社科網(wǎng)絡(luò )大數據采集監控平臺采用搜索引擎技術(shù)、文本挖掘技術(shù)、自然語(yǔ)言技術(shù)、統計語(yǔ)言學(xué)、機器人工智能技術(shù)等。 - 計算機交互
　　
　　信息資源采集網(wǎng)絡(luò )信息采集資源提取樂(lè )思軟件，什么是網(wǎng)絡(luò )信息資源采集？網(wǎng)絡(luò )信息資源采集是從大量的非結構化信息中提取出來(lái)的將其提取并保存到結構化數據庫中的過(guò)程。我們提供Web2DB網(wǎng)絡(luò )信息資源采集服務(wù)您只需要告訴我們。通過(guò)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)采集大數據，網(wǎng)絡(luò )數據采集是指通過(guò)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)或站內公共API從站內獲取數據信息。該方法可以從中提取非結構化數據，并將其存儲為統一的本地數據文件，并以結構化的方式存儲。優(yōu)采云采集器免費的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件大數據抓取工具，優(yōu)采云Data采集器簡(jiǎn)單好用，
　　網(wǎng)絡(luò )數據采集方法簡(jiǎn)書(shū)，網(wǎng)絡(luò )數據采集是指通過(guò)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)或者站點(diǎn)的公共API從站點(diǎn)獲取數據信息。該方法可以從中提取非結構化數據，并將其存儲為統一的本地數據文件，并以結構化的方式存儲。它支持圖表。網(wǎng)絡(luò )數據采集工具 lh45911 博客園，1 采集網(wǎng)絡(luò )信息的方法有很多種。這樣，一些簡(jiǎn)單的東西還是可以搜索到的。2 當然，有些東西是晦澀難尋的，所以說(shuō)的話(huà)。網(wǎng)絡(luò )采集器 是干什么用的？主要功能有哪些，網(wǎng)絡(luò )數據采集工具優(yōu)采云:bazhuayu優(yōu)采云采集器:locoy其他數據媒體微博排名：v6bangweiboxmt新媒體排名
　　
　　一個(gè)網(wǎng)絡(luò )數據采集可以精準爬取站位的系統Web大數據，檢測代碼網(wǎng)絡(luò )數據采集系統是一個(gè)可以精準爬取站位的爬蟲(chóng)工具支持運營(yíng)網(wǎng)絡(luò )數據的開(kāi)發(fā)采集建筑學(xué)科的系統。Probe 對上述挑戰的解決方案 24 自動(dòng)爬蟲(chóng) 采集 制定的很明確。網(wǎng)絡(luò )采集最新資訊什么是網(wǎng)絡(luò )采集五六網(wǎng)首頁(yè)，經(jīng)過(guò)十多年的發(fā)展，企業(yè)在IT基礎設施和云原生業(yè)務(wù)應用方面穩步推進(jìn)。云業(yè)務(wù)規模增加，混合云中的網(wǎng)絡(luò )變得更加復雜。企業(yè)對業(yè)務(wù)安全的需求和行業(yè)主管部門(mén)的監管要求提高。網(wǎng)絡(luò )信息采集方法圖，《網(wǎng)絡(luò )信息》培訓報告類(lèi)名：XXXXXXX 名稱(chēng)：XX 培訓名稱(chēng)：網(wǎng)絡(luò )信息采集方法培訓目的：了解網(wǎng)絡(luò )信息篩選標準，掌握網(wǎng)絡(luò )信息采集 方法。學(xué)號：XXXXX 培訓內容：Root
　　和網(wǎng)絡(luò )目標數據源的數據處理。軍犬網(wǎng)采集部門(mén)。網(wǎng)絡(luò )采集網(wǎng)絡(luò )信息采集網(wǎng)絡(luò )數據提取樂(lè )思軟件，我們提供產(chǎn)品化的樂(lè )思網(wǎng)絡(luò )信息采集系統軟件您可以隨時(shí)配置采集任何站點(diǎn)任何內容。有什么好處？你會(huì )在網(wǎng)絡(luò )采集上節省大量的人力和金錢(qián)。廣泛應用于行業(yè)門(mén)戶(hù)站競爭情報系統知識 在網(wǎng)絡(luò )上會(huì )節省大量的人力和金錢(qián)采集。廣泛應用于行業(yè)門(mén)戶(hù)站競爭情報系統知識 在網(wǎng)絡(luò )上會(huì )節省大量的人力和金錢(qián)采集。廣泛應用于行業(yè)門(mén)戶(hù)站競爭情報系統知識 查看全部

　　采集系統上云(企業(yè)應用系統上云，如何在云端利用云的優(yōu)勢進(jìn)行性能優(yōu)化)
　　應用系統上線(xiàn)運行后，隨著(zhù)系統數據量的不斷增長(cháng)和訪(fǎng)問(wèn)量的不斷增加，系統的響應速度通常會(huì )越來(lái)越慢，尤其是在日常高峰的情況下，往往無(wú)法滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求，甚至出現應用服務(wù)中斷的現象。，給企業(yè)造成巨大的品牌損失和經(jīng)濟損失。大量數據顯示，核心體驗響應時(shí)間每增加 0.1 秒，就會(huì )導致收入下降 1%。當企業(yè)應用系統上云時(shí)，如何利用云的優(yōu)勢在云端進(jìn)行性能優(yōu)化是一個(gè)值得深入分析的關(guān)鍵問(wèn)題。
　　性能優(yōu)化的價(jià)值與策略
　　1、性能優(yōu)化值
　　性能是應用程序最重要的指標，除非有選擇，否則用戶(hù)不會(huì )忍受緩慢的應用程序或 網(wǎng)站。大量數據顯示，核心體驗響應時(shí)間每增加 0.1 秒，就會(huì )導致收入下降 1%。
　　應用系統上線(xiàn)運行后，隨著(zhù)系統數據量的不斷增長(cháng)和訪(fǎng)問(wèn)量的不斷增加，系統的響應速度通常會(huì )越來(lái)越慢，尤其是在高峰期，往往無(wú)法滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需要，甚至應用服務(wù)中斷。造成巨大的品牌損失和經(jīng)濟損失，因此性能優(yōu)化至關(guān)重要。
　　通過(guò)性能優(yōu)化，可以用更少的硬件資源來(lái)支持更多的業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)，從而達到節省硬件成本的目的；同時(shí)可以在資源有限的情況下提高系統的響應能力，帶來(lái)更好的用戶(hù)體驗。用經(jīng)驗促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(cháng)。
　　2、性能優(yōu)化策略
　　對于應用系統來(lái)說(shuō)，用戶(hù)需要從瀏覽器經(jīng)過(guò)很多環(huán)節向數據庫發(fā)送請求，才能完成事務(wù)操作。如果系統響應慢，需要分析請求經(jīng)過(guò)的所有環(huán)節，排查可能存在的性能瓶頸，定位問(wèn)題所在。
　　排查瓶頸的方法通常是查看請求處理的各個(gè)環(huán)節的日志，分析哪個(gè)環(huán)節的響應時(shí)間不合理，超出預期。然后查看監控數據，分析影響性能的主要因素是CPU還是內存、磁盤(pán)、網(wǎng)絡(luò )等基礎設施資源。問(wèn)題，或者架構設計的問(wèn)題，或者SQL語(yǔ)句慢的問(wèn)題。
　　定位性能問(wèn)題的具體原因后，進(jìn)行針對性的性能優(yōu)化。
　　云性能優(yōu)化系統
　　1、性能優(yōu)化系統
　　性能優(yōu)化，簡(jiǎn)而言之，就是在不影響系統正確性的情況下，讓系統運行得更快，用更少的時(shí)間完成特定的功能。
　　性能優(yōu)化有很多維度。一般來(lái)說(shuō)，性能優(yōu)化可以從以下五個(gè)方面進(jìn)行：資源層、架構層、應用層、數據庫層、中間件層。性能優(yōu)化系統如下：
　　
　　2、資源層優(yōu)化
　　云資源層的優(yōu)化包括云資源的橫向和縱向擴展。資源層優(yōu)化的依據可以來(lái)自云監控的量化指標數據。
　　云監控可以實(shí)時(shí)監控云資源的動(dòng)態(tài)指標，是所有云產(chǎn)品監控管理的主要入口。您可以通過(guò)云監控查看最完整、最詳細的監控數據。云監控可以實(shí)時(shí)監控云服務(wù)器、云數據庫、負載均衡等云產(chǎn)品，提取云產(chǎn)品的關(guān)鍵指標，并以監控圖表的形式展示。使用云監控全面了解資源使用情況、應用程序性能和云產(chǎn)品運行狀況。
　　橫向擴展就是增加云服務(wù)器、云數據庫等實(shí)例的數量。垂直擴容就是升級云服務(wù)器、云數據庫等云資源的規格和配置，比如CPU、內存、磁盤(pán)、帶寬等參數的配置。從解決資源瓶頸的角度優(yōu)化系統訪(fǎng)問(wèn)性能。
　　3、架構層優(yōu)化
　　不合理的系統架構設計也可能導致系統性能問(wèn)題。比如在架構設計上，沒(méi)有考慮讀寫(xiě)分離、數據庫分庫分表、動(dòng)靜分離、CDN加速、緩存加速、彈性伸縮等。
　　讀寫(xiě)分離和數據庫分庫分表解決了數據庫訪(fǎng)問(wèn)性能問(wèn)題。在云端實(shí)現讀寫(xiě)分離非常方便。創(chuàng )建只讀實(shí)例后，在應用中配置讀寫(xiě)分離地址，自動(dòng)轉發(fā)寫(xiě)請求。對于主實(shí)例，讀取請求會(huì )自動(dòng)轉發(fā)到每個(gè)只讀實(shí)例。
　　動(dòng)靜分離、CDN加速、緩存解決快速讀取靜態(tài)文件或熱點(diǎn)數據的問(wèn)題，如圖片、視頻、熱門(mén)商品、庫存等，企業(yè)上云時(shí)，需要使用一些成熟的盡可能多的云原生解決方案。優(yōu)化訪(fǎng)問(wèn)性能問(wèn)題的設計級別。
　　
　　彈性伸縮解決了應用服務(wù)器自動(dòng)擴容的問(wèn)題。通過(guò)提前配置伸縮規則和策略，在業(yè)務(wù)需求增加時(shí)自動(dòng)添加云服務(wù)器實(shí)例，保證計算能力，避免訪(fǎng)問(wèn)延遲和資源過(guò)載。
　　4、應用層優(yōu)化
　　應用層優(yōu)化的關(guān)鍵是首先快速診斷出應用的問(wèn)題瓶頸。
　　互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展帶來(lái)了越來(lái)越大的流量壓力，業(yè)務(wù)邏輯也越來(lái)越復雜。傳統的獨立應用程序已不能滿(mǎn)足需求。越來(lái)越多的網(wǎng)站或系統逐漸采用分布式部署架構。
　　同時(shí)，隨著(zhù)Spring Cloud/Dubbo等基礎開(kāi)發(fā)框架的不斷成熟，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始將應用架構按照業(yè)務(wù)模塊進(jìn)行垂直拆分，形成更適合團隊協(xié)同開(kāi)發(fā)的微服務(wù)架構和快速迭代。
　　分布式微服務(wù)架構在開(kāi)發(fā)效率上領(lǐng)先，但給傳統的監控、運維、診斷技術(shù)帶來(lái)了巨大挑戰。主要挑戰包括：
　　難點(diǎn)定位：
　　微服務(wù)分布式架構一個(gè)業(yè)務(wù)請求通常經(jīng)過(guò)多個(gè)服務(wù)/節點(diǎn)后才會(huì )返回結果。一旦請求出現錯誤，往往需要反復查看多臺機器上的日志來(lái)初步定位問(wèn)題。簡(jiǎn)單問(wèn)題的故障排除往往涉及很多團隊。
　　難以發(fā)現瓶頸：
　　當用戶(hù)反映系統卡死時(shí)，很難快速找出瓶頸在哪里：是用戶(hù)終端到服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò )問(wèn)題，是服務(wù)器負載過(guò)高響應變慢，還是數據庫壓力太高？即使定位到導致卡頓的環(huán)節，也很難在代碼層面快速定位到根本原因。
　　結構難以梳理：
　　在業(yè)務(wù)邏輯變得更加復雜之后，很難從代碼層面梳理出一個(gè)應用依賴(lài)哪些下游服務(wù)（數據庫、HTTP API、緩存），以及哪些外部調用依賴(lài)于它。理清業(yè)務(wù)邏輯、治理架構和規劃容量也變得更加困難。
　　通常需要性能壓力測量工具（如PTS）和應用實(shí)時(shí)監控服務(wù)（如ARMS）等工具，從前端、應用、業(yè)務(wù)定制等維度進(jìn)行鏈路跟蹤，實(shí)現完整的調用鏈路恢復和呼叫請求量。統計、鏈路拓撲和應用依賴(lài)分析等。鏈路追蹤可以幫助快速分析和診斷分布式應用架構中的性能瓶頸，提高微服務(wù)時(shí)代的開(kāi)發(fā)和診斷效率。
　　定位瓶頸問(wèn)題后，進(jìn)行針對性的優(yōu)化工作，如優(yōu)化慢SQL語(yǔ)句、優(yōu)化調用報錯程序代碼、優(yōu)化調用異常API等。用性能壓測工具重新施壓，通過(guò)壓測結果進(jìn)一步分析系統瓶頸，迭代優(yōu)化應用。
　　5、數據庫優(yōu)化
　　影響數據庫系統性能的主要因素有：系統的硬件配置、數據庫文件的物理分布、數據庫實(shí)例的參數、數據庫的物理設計、應用的SQL語(yǔ)句。
　　數據庫性能優(yōu)化需要以下數據內容采集：
　　系統軟硬件環(huán)境：包括服務(wù)器的操作系統設置、硬件配置、網(wǎng)絡(luò )配置、軟件環(huán)境、啟動(dòng)選項、進(jìn)程信息、性能信息、磁盤(pán)使用情況等。
　　硬件運行：包括CPU、內存、磁盤(pán)、網(wǎng)絡(luò )的運行數據。
　　數據庫實(shí)例的配置：實(shí)例配置參數。
　　數據庫配置：包括恢復模式、自動(dòng)收縮、空間增長(cháng)等信息。
　　數據庫磁盤(pán)使用情況：包括數據庫大小、表大小、記錄數、索引大小、占用空間等。
　　索引和分片：包括表上的索引、索引的分片、索引的維護計劃等。
　　SQL語(yǔ)句執行：包括SQL語(yǔ)句執行時(shí)間、啟動(dòng)時(shí)間、數據庫、語(yǔ)句內容、死鎖、阻塞等。
　　應用運行狀態(tài)：包括系統高峰時(shí)段、夜間數據庫維護任務(wù)、用戶(hù)上報業(yè)務(wù)慢、系統運行特點(diǎn)等。
　　數據庫性能的主要優(yōu)化項目如下圖所示：
　　
　　6、中間件優(yōu)化
　　在信息系統中，許多性能問(wèn)題都是由不起眼的應用程序中間件引起的。應用程序中間件之所以誕生，是為了幫助應用程序編碼人員處理頻繁發(fā)生的與業(yè)務(wù)邏輯關(guān)系不大但必須處理的事情，比如處理應用程序與數據庫的關(guān)系，設置打開(kāi)多少個(gè)會(huì )話(huà)用于處理?？蛻?hù)端請求、會(huì )話(huà)超時(shí)等。
　　然而，在享受便利的同時(shí)，應用中間件也將成為系統性能問(wèn)題的制造者。開(kāi)發(fā)人員和測試人員經(jīng)常忽略中間件本身對性能的影響，包括事務(wù)吞吐量限制和響應時(shí)間。，交易成功率的影響等等。
　　中間件優(yōu)化的目標是縮短中間件花費的時(shí)間（提升用戶(hù)體驗），提高整個(gè)應用服務(wù)器的吞吐量。中間件優(yōu)化，調整什么參數，一定要了解它的含義，原理，調整后的收益和風(fēng)險，最好能把N個(gè)參數包在一個(gè)整體的腦海里。
　　高優(yōu)先級：調整JVM虛擬機的JDBC連接池、線(xiàn)程池、堆大小。
　　中優(yōu)先級：會(huì )話(huà)數、垃圾回收 GC 策略。
　　還有緩存，數據源語(yǔ)句緩存大小。
　　配置不當也會(huì )導致中間件處于掛起狀態(tài)。比如某類(lèi)資源（session或jdbc）被應用完全占用，短時(shí)間內不會(huì )釋放，從而無(wú)法執行新的請求，導致假死。這種情況下，需要做超時(shí)放棄的參數配置。
　　關(guān)于性能優(yōu)化的進(jìn)一步思考
　　性能優(yōu)化是一項復雜的系統工程。首先要定位性能瓶頸，然后對云資源、系統架構、應用、數據庫、中間件等進(jìn)行綜合分析和優(yōu)化。性能優(yōu)化的最終目的是提升用戶(hù)體驗。離開(kāi)這個(gè)目的，在技術(shù)上追求所謂的高性能，是浪費錢(qián)，沒(méi)有任何意義。
　　隨著(zhù)系統數據量、訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)數量的不斷增加以及系統功能的不斷迭代，系統需要不斷優(yōu)化性能。性能優(yōu)化是一場(chǎng)持久戰。只有這樣，用戶(hù)才能有更好的訪(fǎng)問(wèn)體驗，支持業(yè)務(wù)增長(cháng)。 查看全部

　　采集系統上云(
快頁(yè)互聯(lián)網(wǎng)輿情監測分析系統通過(guò)融合最新的海量網(wǎng)絡(luò )信息)
　　
　　
　　快頁(yè)互聯(lián)網(wǎng)輿情監測分析系統集成了最新的海量網(wǎng)絡(luò )信息采集、處理、存儲、全文檢索、中文處理和文本挖掘技術(shù)，可監測上千條新聞、論壇、博客、微信的最新輿情博客和視頻信息有助于用戶(hù)及時(shí)、全面、準確地掌握網(wǎng)絡(luò )動(dòng)態(tài)，了解自己的網(wǎng)絡(luò )形象，提高公關(guān)適應能力和重大事件處理能力。
　　系統優(yōu)勢：
　　及時(shí)
　　快頁(yè)互聯(lián)網(wǎng)輿情監測系統通過(guò)自主研發(fā)的分布式異步高并發(fā)爬蟲(chóng)技術(shù)保證采集的及時(shí)性。
　　自動(dòng)調整采集的頻率，重點(diǎn)網(wǎng)站優(yōu)先采集。
　　綜合的
　　通過(guò)針對采集新聞、論壇、貼吧、自媒體、視頻、博客、微博、微信等，確保重要信息優(yōu)先采集不丟失，并通過(guò)搜索和補充主流搜索引擎，保證信息采集的全面性。
　　精確的
　　通過(guò)自主研發(fā)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，包括多項專(zhuān)利技術(shù)，保證了捕獲信息的準確性、分類(lèi)的準確性和否定判斷的準確性。
　　相似度文章識別
　　準確識別內容相似的文章，可用于文章的去重和緊急情況的發(fā)現。
　　無(wú)需模板
　　無(wú)需制作模板，可隨時(shí)添加采集源，不受網(wǎng)頁(yè)修改影響。
　　綜合分析報告顯示功能
　　多角度多層次展示信息特征，揭示數據規律，幫助用戶(hù)預測采集到的輿情信息的未來(lái)趨勢！
　　使用簡(jiǎn)單
　　界面美觀(guān)實(shí)用。所有配置和操作均可在線(xiàn)完成，直觀(guān)方便，用戶(hù)無(wú)需長(cháng)期培訓即可輕松掌握。
　　可以無(wú)限添加子賬號，多個(gè)同事不需要共享賬號。
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　　采集系統上云(postgresql分表、水平擴展、事務(wù)，應該選alluxio還是namenode？)
　　采集系統上云后都將面臨postgresql數據標準化的要求，cgi上現在已經(jīng)全線(xiàn)支持postgresql。您可以了解下postgresql協(xié)議。如果您有興趣，可以點(diǎn)擊我的個(gè)人網(wǎng)站，查看具體的介紹及源碼。分庫分表、水平擴展、事務(wù)，分庫分表任性玩！redis實(shí)現數據持久化處理、并發(fā)讀寫(xiě)，給讀寫(xiě)分離留一片天空！分庫分表，應該選alluxio，還是namenode？歡迎交流分享討論。
　　從標準，性能，擴展，可擴展性這些角度來(lái)看，zookeeper遠勝于pg。
　　driver沒(méi)有read/write接口，這就是pg一定會(huì )垮的原因。從算法上說(shuō)，pg難度太大，成本太高，
　　毫無(wú)疑問(wèn)，pg更容易用，因為pg已經(jīng)是標準庫了，如果你沒(méi)有特殊需求的話(huà)一般不用pg都能滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求，pg上可以直接寫(xiě)pgsql，和后面sqoop都不沖突。再說(shuō)了，pg只要把后端的消息中間件加上就沒(méi)有問(wèn)題了。driver就不說(shuō)了，那個(gè)net4的后端etem，又封裝又龐大，所以一般都用boost，這個(gè)技術(shù)難度和要求比pg低的多，也好學(xué)，基本用個(gè)新版本的java就能實(shí)現。
　　zookeeper有replication，有promote，實(shí)現起來(lái)更方便，稍微寫(xiě)寫(xiě)腳本也就能實(shí)現pg的功能了。至于pg的“一致性”和“可伸縮性”，根本沒(méi)有這么值得思考的問(wèn)題好吧？那些功能目前zookeeper已經(jīng)可以搞定了。pg的難度無(wú)非就是pg一些簡(jiǎn)單的小功能需要人工實(shí)現一下，一個(gè)中心的支持，能支持的客戶(hù)端數量，和后續擴展的成本而已。最后，namenode的成本遠高于datanode，這是事實(shí)。 查看全部

　　采集系統上云(遼寧企業(yè)大數據采集技術(shù)注意每種統計分析方法的適用范圍方法)
　　可視化+爬蟲(chóng)腳本語(yǔ)言+正則表達式 ForeSpider是一款通用的采集可視化軟件，內置強大的爬蟲(chóng)腳本語(yǔ)言。如果有可視化無(wú)法實(shí)現的內容采集，只需幾行簡(jiǎn)單的代碼即可實(shí)現強大的腳本采集。該軟件還支持正則表達式操作，可以通過(guò)可視化、正則化和腳本化的方式對數據進(jìn)行清理和標準化。軟件內部集成了數據挖掘功能，通過(guò)采集模板可以對全網(wǎng)內容進(jìn)行精細挖掘。在存儲數據采集的同時(shí)，可以完成分類(lèi)、統計、自然語(yǔ)言處理等多項功能。了解您分析的目標，并且知道在數據小的時(shí)候如何積累。大數據采集平臺
　　
　　大數據采集模塊功能全國手機號碼生成根據用戶(hù)設置的區域生成手機號碼段，并可根據指定的號碼段生成手機號碼，自定義格式，做地域定向營(yíng)銷(xiāo)，最好群發(fā)短信 選擇在線(xiàn)方向采集軟件可以通過(guò)流行的B2B網(wǎng)站在線(xiàn)采集，如馬可波羅、一虎百影、無(wú)憂(yōu)等 B2B網(wǎng)站采集企業(yè)信息，數據精細，采集快，對于想要獲取企業(yè)信息的客戶(hù)來(lái)說(shuō)是不錯的選擇。企業(yè)搜索通過(guò)軟件定位獲取附近臨街商鋪和企業(yè)信息。還可以輸入多個(gè)城市名稱(chēng)，通過(guò)自定義進(jìn)行批量操作。數據精煉，非常適合營(yíng)銷(xiāo)使用。搜索引擎大數據搜索（支持4大搜索引擎） 軟件內置4個(gè)搜索引擎，軟件通過(guò)關(guān)鍵詞對搜索結果進(jìn)行分析匹配，提取號碼、QQ郵箱、網(wǎng)址等字段。手機通訊錄一鍵導入，可以將TXT文件的手機號碼轉換成手機可以一鍵識別并批量添加的手機通訊錄格式文件。遼寧企業(yè)大數據采集技術(shù)關(guān)注每一種統計分析方法的適用范圍，用不同的數據分析方法對同一個(gè)問(wèn)題進(jìn)行解釋?zhuān)嗷ヲ炞C結論的真實(shí)性。搜索引擎大數據搜索（支持4大搜索引擎） 軟件內置4個(gè)搜索引擎，軟件通過(guò)關(guān)鍵詞對搜索結果進(jìn)行分析匹配，提取號碼、QQ郵箱、網(wǎng)址等字段。手機通訊錄一鍵導入，可以將TXT文件的手機號碼轉換成手機可以一鍵識別并批量添加的手機通訊錄格式文件。遼寧企業(yè)大數據采集技術(shù)關(guān)注每一種統計分析方法的適用范圍，用不同的數據分析方法對同一個(gè)問(wèn)題進(jìn)行解釋?zhuān)嗷ヲ炞C結論的真實(shí)性。搜索引擎大數據搜索（支持4大搜索引擎） 軟件內置4個(gè)搜索引擎，軟件通過(guò)關(guān)鍵詞對搜索結果進(jìn)行分析匹配，提取號碼、QQ郵箱、網(wǎng)址等字段。手機通訊錄一鍵導入，可以將TXT文件的手機號碼轉換成手機可以一鍵識別并批量添加的手機通訊錄格式文件。遼寧企業(yè)大數據采集技術(shù)關(guān)注每一種統計分析方法的適用范圍，用不同的數據分析方法對同一個(gè)問(wèn)題進(jìn)行解釋?zhuān)嗷ヲ炞C結論的真實(shí)性。軟件通過(guò)關(guān)鍵詞對搜索結果進(jìn)行分析匹配，提取號碼、QQ郵箱、網(wǎng)址等字段。手機通訊錄一鍵導入，可以將TXT文件的手機號碼轉換成手機可以一鍵識別并批量添加的手機通訊錄格式文件。遼寧企業(yè)大數據采集技術(shù)關(guān)注每一種統計分析方法的適用范圍，用不同的數據分析方法對同一個(gè)問(wèn)題進(jìn)行解釋?zhuān)嗷ヲ炞C結論的真實(shí)性。軟件通過(guò)關(guān)鍵詞對搜索結果進(jìn)行分析匹配，提取號碼、QQ郵箱、網(wǎng)址等字段。手機通訊錄一鍵導入，可以將TXT文件的手機號碼轉換成手機可以一鍵識別并批量添加的手機通訊錄格式文件。遼寧企業(yè)大數據采集技術(shù)關(guān)注每一種統計分析方法的適用范圍，用不同的數據分析方法對同一個(gè)問(wèn)題進(jìn)行解釋?zhuān)嗷ヲ炞C結論的真實(shí)性。手機通訊錄一鍵導入，可以將TXT文件的手機號碼轉換成手機可以一鍵識別并批量添加的手機通訊錄格式文件。遼寧企業(yè)大數據采集技術(shù)關(guān)注每一種統計分析方法的適用范圍，用不同的數據分析方法對同一個(gè)問(wèn)題進(jìn)行解釋?zhuān)嗷ヲ炞C結論的真實(shí)性。手機通訊錄一鍵導入，可以將TXT文件的手機號碼轉換成手機可以一鍵識別并批量添加的手機通訊錄格式文件。遼寧企業(yè)大數據采集技術(shù)關(guān)注每一種統計分析方法的適用范圍，用不同的數據分析方法對同一個(gè)問(wèn)題進(jìn)行解釋?zhuān)嗷ヲ炞C結論的真實(shí)性。
　　
　　智匯云狐采集軟件可能和你見(jiàn)過(guò)的一些類(lèi)似的工具軟件完全不同：功能強大，操作簡(jiǎn)單。兩者的區別類(lèi)似于從DOS操作系統切換到Windows操作系統。前者需要專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員才能有效運作，而我們是面向大眾的可視化操作平臺。使用精細搜索引擎的解析內核，通過(guò)模仿瀏覽器實(shí)現網(wǎng)頁(yè)內容的解析。在此基礎上，利用原創(chuàng )技術(shù)對網(wǎng)頁(yè)框架的內容和內容進(jìn)行分離提取，實(shí)現相似頁(yè)面的有效對比。，匹配。因此，用戶(hù)只需要指定一個(gè)參考頁(yè)面，智匯云狐采集 軟件系統可以對相似的頁(yè)面進(jìn)行相應的匹配，從而實(shí)現用戶(hù)需要的采集數據的批量采集。在這個(gè)過(guò)程中，用戶(hù)不再需要使用非常專(zhuān)業(yè)的“正則表達式”技術(shù)，也不需要依賴(lài)技術(shù)專(zhuān)家編寫(xiě)采集匹配規則。參考頁(yè)面的內容解析分解后，用戶(hù)可以用鼠標點(diǎn)擊需要采集的對象，系統可以據此得知用戶(hù)需要采集的內容。智匯云狐采集軟件的模板定制過(guò)程是針對目標頁(yè)面進(jìn)行機器學(xué)習和機器訓練的過(guò)程。
　　大數據采集是指主要處理海量數據存儲、計算、不間斷流數據的實(shí)時(shí)計算等場(chǎng)景的一套基礎設施?？梢允褂瞄_(kāi)源平臺，也可以使用華為、星聯(lián)等商業(yè)級解決方案，既可以部署在私有云上，也可以部署在公有云上。任何一個(gè)完整的大數據平臺一般都包括以下流程：數據采集--&gt;數據存儲--&gt;數據處理--&gt;數據呈現（可視化、報告、監控） 其中，數據采集是所有數據系統的必不可少，而隨著(zhù)大數據越來(lái)越受到重視，數據的挑戰采集也變得更加突出。主要分為常規基礎數據和自定義游戲系統數據。
　　
　　在大數據時(shí)代，“一切都會(huì )被計算”、“一切都會(huì )被量化”、“一切都會(huì )被數字化”。人類(lèi)生活在一個(gè)海量、動(dòng)態(tài)和多樣化數據的世界中。數據無(wú)處不在，隨時(shí)可用，沒(méi)有人使用它。數據與陽(yáng)光、空氣和水分一樣普遍，與放大鏡、望遠鏡和顯微鏡一樣重要。大數據中的“數據”真實(shí)可靠。它本質(zhì)上是一種表征事物現象的符號語(yǔ)言和邏輯關(guān)系。其可靠性的數學(xué)和哲學(xué)基礎是世界同構原理。世界具有物質(zhì)統一，統一世界中的一切都具有時(shí)空一致性的同構關(guān)系。這意味著(zhù)只要正確編碼，任何事物的屬性和規律都可以通過(guò)統一的數字信號來(lái)表達。高級數據分析不一定好，簡(jiǎn)單有效就好。陜西商業(yè)大數據采集采集器
　　數據分析前應明確目的，然后根據分析目的確定分析框架和內容，以及所采用的數據分析方法。大數據采集平臺
　　智匯云虎大數據采集軟件的優(yōu)勢在于精準精準，全網(wǎng)數十個(gè)平臺實(shí)時(shí)更新，軟件實(shí)時(shí)更新數億人的網(wǎng)絡(luò )數據&lt; @采集平臺和搜索引擎，確保精確和準確的真實(shí)性和實(shí)時(shí)性。精細采集APP操作方式APP采集器，一鍵操作，全國300多個(gè)城市可自由選擇，行業(yè)關(guān)鍵詞快速鎖定行業(yè)潛在客戶(hù)，一鍵導入通訊錄，一鍵導出電腦。官方持續升級更新售后無(wú)憂(yōu)罰款采集APP已上架Apple Store和Android主流應用市場(chǎng)5年，十年數據采集 技術(shù)團隊持續實(shí)時(shí)更新，售后有保障。大數據采集平臺
　　您好，歡迎來(lái)電，公司現推出智能營(yíng)銷(xiāo)延伸系統、大數據采集系統、智匯云通話(huà)系統和5G視頻廣告，5G時(shí)代適合各行各業(yè)。宣傳快速覆蓋全城，品牌推廣，產(chǎn)品推廣，快速滲透，全城覆蓋，低門(mén)檻高回報，同城營(yíng)銷(xiāo)神器。是一家集研發(fā)、設計、生產(chǎn)、銷(xiāo)售為一體的專(zhuān)業(yè)化公司。擁有一支經(jīng)驗豐富、技術(shù)創(chuàng )新的專(zhuān)業(yè)研發(fā)團隊，高度專(zhuān)注、專(zhuān)注地為客戶(hù)提供大數據采集系統、云呼叫系統、同城延伸系統、智能營(yíng)銷(xiāo)延伸軟件。不斷開(kāi)拓創(chuàng )新，追求卓越，以科技為先導，以產(chǎn)品為平臺，以應用為重點(diǎn)，以服務(wù)為保障，不斷為客戶(hù)創(chuàng )造更高價(jià)值，提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。時(shí)刻關(guān)注自己，在風(fēng)云變幻的時(shí)代，從不懈怠自身的建設，高度的專(zhuān)注和堅持讓行業(yè)從容自信。 查看全部