数据管理

IoTDB是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点，完美对接Hadoop与Spark生态，适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。 主要功能与特点 IoTDB具有以下特点： 灵活的部署方式 云端一键部署 终端解压即用 终端-云端无缝连接（数据云端同步工具） 低硬件成本的存储解决方案 高压缩比的磁盘存储（10亿数据点硬盘成本低于1.4元） 目录结构的时间序列组织管理方式 支持复杂结构的智能网联设备的时间序列组织 支持大量同类物联网设备的时间序列组织 可用模糊方式对海量复杂的时间序列目录结构进行检索 高通量的时间序列数据读写 支持百万级低功耗强连接设备数据接入（海量） 支持智能网联设备数据高速读写（高速） 以及同时具备上述特点的混合负载 面向时间序列的丰富查询语义 跨设备、跨传感器的时间序列时间对齐 面向时序数据特征的计算（频域变换，0.8.0版本不支持） 提供面向时间维度的丰富聚合函数支持 极低的学习门槛 支持类SQL的数据操作 提供JDBC的编程接口 完善的导入导出工具（0.8.0版本不支持） 完美对接开源生态环境 支持开源数据分析生态系统：Hadoop、Spark 支持开源可视化工具对接：Grafana 来源： https://www.cnblogs.com/fewfwf/p/11832536.html

元数据是自动化运维的基础，对元数据的管理和查询贯穿整个运维的生命周期。我们从一个元数据的使用场景开始： 双十一抢购火热进行中，某电商后端实例的日志中出现了502错误码，运维平台监测到该异常并发送告警给相关运维。 在这个过程中，运维元数据发挥了什么作用？回答这个问题前，我们先回顾下元数据是什么。 一、元数据的管理 运维系统中的元数据包括服务、机器及其关联关系。服务元数据有服务名称、所属节点、运维人员以及域名等；机器元数据包含序列号、内存等资产信息，IP、机房等网络信息、自定义标签信息以及运行实例等部署信息。这些数据由资源管理模块维护。 资源管理模块对业务以树的形态划分层级，形成服务树，从上到下依次为产品线、系统和应用三类节点。 每个层级都可以关联机器，且上层节点包含下层节点的机器。 通过添加节点的运维及研发角色，可以实现对服务和机器的权限控制。 这种层级结构将服务与服务，服务与机器关联起来，可以直观的表达服务和机器的归属关系，便于实现权限和配置的继承。 二、元数据的应用场景 智能监控 回到上面的问题，报警流程中，服务所在机器的监控客户端查询自己所属的应用，然后从配置管理模块拉取相应监控配置，实现对日志的监控；监控业务端收到监控数据后，查找该机器对应的节点信息，将报警发送给节点的运维等人员。 此外，在DevOps落地实践中，还存在多种其他应用场景 拓扑视图

Kendo UI for jQuery最新试用版下载 Kendo UI 目前最新提供Kendo UI for jQuery、Kendo UI for Angular、Kendo UI Support for React和Kendo UI Support for Vue四个控件。Kendo UI for jQuery是创建现代Web应用程序的最完整UI库。 Kendo UI Filter 小部件是一个统一的控件，用于筛选具有数据源的数据绑定组件。 Filter的用户界面对于没有内置UI进行筛选但需要提供筛选器选项的数据绑定组件很有用，例如ListView，Chart和Scheduler。 您可以添加或删除用于过滤数据的字段，并为每个字段选择过滤器的全局逻辑（AND或OR）和过滤器运算符（例如，包含或等于）。您可以通过内置按钮或API调用应用过滤，还可以选择名称，以这些名称显示给用户并本地化过滤器操作符和消息。 初始化Filter 要使用过滤器，请使用一个空的"div"元素，并在初始化脚本中提供其设置。 下面的示例演示如何： 将Filter绑定到数据源。 在列表视图中显示过滤的数据。 在字段中使用易于理解的名称。 设置初始过滤器表达式。 注意： 您可以使用远程数据源而不是本地数据数组。 在本示例中，为简洁起见，使用了本地数组。 不需要提供字段，因为过滤器可以从数据源中提取它们。

Ŀ¼ 第一部分 　入门 第2章 　创建数据集 第3章 　图形初阶 第4章 　基本数据管理 第5章 　高级数据管理 第二部分 　基本方法 第6章 　基本图形 第7章 　基本统计分析 第三部分 　中级方法 第8章 　回归 第9章 　方差分析 第10章 　功效分析 第11章 　中级绘图 第12章 　重抽样与自助法 第四部分 　高级方法 第13章 　广义线性模型 第14章 　主成分和因子分析 第15章 　处理缺失数据的高级方法 第16章 　高级图形进阶 后记：探索R的世界　　357 附录A 　图形用户界面　　359 附录B 　自定义启动环境　　362 附录C 　从R中导出数据　　364 附录D 　制作出版级品质的输出　　366 附录E 　R中的矩阵运算　　374 附录F 　本书中用到的扩展包　　376 附录G 　处理大数据　　381 附录H 　更新R　　383 原文：https://www.cnblogs.com/LearnFromNow/p/9348355.html

下载地址： 第1章 引论 1.1 数据：企业资产 1.2 数据、信息、知识 1.3 数据生命周期 1.4 数据管理职能 1.5 共同的责任 1.6 广阔的范围 1.7 一个新兴行业 1.8 逐步完善的知识体系 1.9 DAMA--数据管理协会 1.10 本指南的目的 1.11 本指南的目标 1.12 本指南的对象 1.13 本指南的用途 1.14 其他知识体系指南 1.15 DAMA数据管理辞典 1.16 DAMA-DMBOK职能架构 1.17 本指南的结构 1.18 反复出现的主题 第2章 数据管理概述 2.1 引言 2.2 使命和目标 2.3 指导原则 2.4 职能与活动 2.5 关联图概述 2.6 角色 2.7 技术 2.8 推荐阅读 第3章 数据治理 3.1 简介 3.2 概念和活动 3.3 数据治理活动 3.4 综述 3.5 推荐阅读 第4章 数据架构管理 4.1 简介 4.2 概念和活动 4.3 综述 4.4 推荐阅读 第 5章 数据开发 5.1 简介 5.2 概念和活动 5.3 综述 5.4 推荐阅读 第6章 数据操作管理 6.1 简介 6.2 概念及活动 6.3 综述 6.4 推荐阅读 第7章 数据安全管理 7.1 简介 7.2 概念与活动 7.3 外包项目的数据安全 7.4 综述 7.5 推荐阅读 第8章 参考数据和主数据管理 8.1 简介 8.2 概念和活动 8

1. 创建数据卷 2. 查看数据卷详情 docker volume inspect my-vol 3. 删除数据卷 文章来源: Docker 数据管理

本文作者：笑天 袋鼠云数据解决方案专家。拥有10余年IT行业开发和管理等企业服务经验，精通大型 项目的开发和管理，曾就职于英特尔、索尼等世界500强企业，参与过英特尔，索尼，三星，华为等公司的大型项目的开发和咨询工作。近几年主攻大数据方向，包括数据中台建设、大数据治理、工业领域的数据应用等项目开发和实施。 正文： 正文 大量的信息成倍增加，但有用的信息却非常有限。 信号是真相，噪声却使我们离真相越来越远。 一般情况下，企业都有多套的业务系统，一些大型企业甚至会有上百套的业务系统。这些业务在不同时期由不同的团队开发完成。因此，这些业务系统都参考着不同的标准生产各自数据。由于 滥用缩写词，惯用语，数据输入错误，重复记录，丢失值，拼写变化，不同的计量单位， 大量应用系统产生的大量数据是脏数据。这些脏数据是没有意义的，根本就不可能为以后的数据挖掘决策分析提供任何支持。这就是数据质量问题的由来。 一般来说数据质量问题有四个因素造成： 从上述的四因素来说，管理因素和流程因素属于组织管理范畴，信息因素和技术因素属于技术范畴。所以，要改进数据质量问题，要从组织管理和技术两方面入手，才能从根本上，最佳地解决数据质量问题。 从方法论的角度，从组织管理上去改进质量，我们能做的是： 确立组织数据质量改进目标 评估组织流程 制定组织流程改善计划 实施改进 评估改善效果 从技术上去改进数据质量，我们能做的是：

重磅丨银行机构数据治理指引来了，首席数据官、数据驱动、客户隐私、挂钩评级、问责机制通通提及 银保监会 成于微言 4天前 新规简评 2018年5月21日，中国银保监会印发《银行业金融机构数据治理指引的通知》（银保监发〔2018〕22号），新规从征求意见到正式稿落地仅仅2个月时间，后续监管政策补短板会加快。 中国银行保险监督管理委员会发布 《银行业金融机构数据治理指引》 为引导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，充分发挥数据价值，提升经营管理水平，由高速增长向高质量发展转变，中国银行保险监督管理委员会在充分吸纳社会各界合理意见建议的基础上，发布了《银行业金融机构数据治理指引》（以下简称《指引》）。 《指引》包括总则、数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理和附则等七章，共五十五条。 一是明确了数据治理架构。《指引》要求确保数据治理资源充足配置，明确董事会、监事会和高管层等的职责分工，提出可结合实际情况设立首席数据官。明确牵头部门和业务部门职责，对岗位设置、团队建设和数据文化建设等提出了要求。 二是提高数据管理和数据质量质效。提出数据管理主要方面的要求，并明确提出建立自我评估机制，建立问责和激励机制，确保数据管理高效运行。全面强化数据质量要求，建立数据质量控制机制，确保数据的真实性、准确性、连续性、完整性和及时性。《指引》还明确监管数据应纳入数据治理范畴

元数据管理，管理哪些内容 来源：博客园 作者： 1101011 链接：https://www.cnblogs.com/lt1548748657/p/11682057.html

DevOps理论＋实践之路 从DevOps基础理论出发，通过一个案例，从架构选型，环境搭建，逐步完善应用，实现分布式部署，CI/CD，滚动升级，自动扩缩容，日志集中管理，应用实时监控等相关功能，完整呈现DevOps实践流程 对于测试主要工作，在当前CI/CD下应该怎么有效的进行，在后面将进行持续的学习和思考。 一、研发体系的理解 整个研发体系是按照DevOps的方式进行，service mesh 能够提高研发的效率，让研发关注业务本身，解决微服务带来的服务上下游关系、路由、监控、动态配置……，一系列研发功能时需要考虑的问题。 二、测试职责 通过分享知道对于DevOps的研发过程，应该在持续交付的过程中，做好测试管理、数据管理。 为了保证测试管理和数据管理更好的执行，涉及到配置管理、构建与持续集成、部署与发布管理、环境管理、度量与反馈。 1.主要职责 对于这些过程中具体的细化工作如下： 测试管理： 测试分层策略：分层方法、分层策略、测试时机 代码质量管理：质量规约、检查方式、反馈处理 自动化测试：自动化设计、自动化开发、自动化执行、自动化分析 数据管理： 测试数据管理：数据来源、数据覆盖、数据独立性 数据变更管理：变更过程、兼容回滚、数据监控 2.相关职责 为了使主要职责更好的进行，需要相关联的几项事务进行配合和支撑 1. 配置管理 a) 版本控制：版本控制系统、分支管理、制品管理