关于国产海光平台的基准测试数据分析分享-ITADN社区

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本分享聚焦于国产海光平台的性能评估与分析，通过详实的数据和基准测试结果，探讨其在不同应用场景中的表现及优势。分享国产化海光平台的基准测试数据，以帮助用户更好地了解该平台的特点。

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本平台基于先进的数据仓库技术，提供全面、精准的房地产市场分析服务。通过整合海量房产交易数据，运用大数据分析模型，为用户提供深入洞察与决策支持。本段落探讨了基于数据仓库的房地产数据分析系统的设计与实现方法。随着房地产信息化程度的提升，该领域的信息系统积累了大量数据，然而现有系统主要以OLTP（联机事务处理）为主，无法充分满足高层管理者及决策者的分析需求。为此，提出了一种新的解决方案——基于数据仓库的房地产数据分析系统，旨在通过对历史数据进行智能分析来提供有效的决策支持工具。文章详细描述了系统的架构设计、数据仓库建模方法、ETL（提取-转换-加载）过程以及多维分析和数据可视化的具体技术。通过实例展示了该系统的有效性和实用性。

关于外卖平台需求分析的分享.pdf

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这份PDF文件深入探讨了当前外卖平台的需求分析，旨在帮助相关从业人员了解用户行为模式、市场趋势及未来发展方向，以优化服务和功能。外卖平台的需求分析分享是一个关于外卖平台需求的详细报告，旨在为开发人员提供全面的需求指南。该报告分为五个部分：系统功能需求、各个模块的功能图示、类图与组件配置图以及运行环境设置及安装步骤。一、系统功能需求包括六个方面： 1. 客户登录：客户无需注册即可直接查看商家信息和菜单。 2. 修改个人信息：管理员可进行账户管理和密码修改等操作。 3. 菜单查询：顾客能够根据电话号码预订餐品，并浏览餐厅提供的菜品。 4. 订单管理：顾客可以在线下单，半小时内送至指定地点并支持到付服务。 5. 数据维护：管理员有权对数据库执行增删改查等操作以确保数据的准确性和时效性。 6. 后台运营：管理者可发布通知给商家或消费者，并更新餐厅最新菜单信息。二、模块功能图示展示了前台用户界面和后台管理系统的详细结构，包括浏览页面、编辑区域及公告板块等内容。三、类图部分介绍了参与者相关角色如顾客、店主等及其相互间的关系，同时涵盖了系统内部的各类实体对象定义。四、组件配置图则具体列出了应用程序的各项组成部分以及它们之间的交互方式，并描述了所需的硬件和软件基础架构来支持整个平台运行。五、环境准备及安装步骤概述了如何搭建开发环境中所需的各种服务（如IIS）并设置了数据库连接信息等关键参数，确保系统能够顺利部署与运作。

关于ELK的大数据平台应用经验分享.pdf

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本PDF文档详尽地介绍了在大数据处理领域中运用ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）技术栈的实际案例和宝贵经验。在2018年Elastic Meetup南京交流会上，云利来科技的涂海波为现场听众带来了题为《南京云利来基于ELK的大数据平台》的主题分享。他首先介绍了公司的基本情况，接着详细讲解了数据分类、数据采集及不同类型的数据；随后重点阐述了公司在运维方面的经验，并最后进行了告警分析的相关讨论。

资源分享平台资源分享平台资源分享平台

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这是一个致力于为用户无偿提供各类优质资源的在线社区。无论是电子书、音乐、视频还是实用工具，这里都能满足你的需求，让资源共享变得简单快捷。这段文字提到的是一个用于学习PE（可执行文件格式）的下载平台，并且该平台是由C#语言编写的程序员自己制作的。

关于OpenStack云测试平台及其性能分析的研究

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本研究聚焦于OpenStack云测试平台的构建与优化，深入探讨其架构特性，并通过详实的数据和案例进行性能评估与分析。云测试是一种基于云计算的软件测试新模式。在传统的软件测试过程中,当遇到高并发任务且现有硬件资源无法满足需求时,通常需要更换硬件并重新配置环境。而采用云测试方法可以按需分配计算资源，无需重复设置测试环境，从而相比传统方式更有效地节约了成本。文中详细介绍了如何利用OpenStack平台来部署和运行软件代码覆盖率分析工具SAT的步骤。实验结果显示，在面对高并发任务时,该搭建的云测试系统能够在不改变配置的前提下满足用户的时效性需求，并且显著降低了用户进行测试的成本。

X86海光与ARM鲲鹏平台数据库性能对比分析.docx

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本文档深入探讨了在X86架构下的海光处理器和ARM架构的鲲鹏处理器上运行数据库时的性能差异，通过详实的数据和实验结果，为开发者和技术决策者提供了重要的参考依据。 ### 海光X86与鲲鹏ARM平台数据库性能分析 #### 一、引言随着信息技术的发展，数据库系统作为信息系统的重要组成部分，在企业信息化建设中扮演着至关重要的角色。为了更好地适应不同应用场景的需求，市场上出现了多种不同的服务器架构，其中X86架构和ARM架构是目前最主流的选择之一。本段落将重点探讨海光X86和鲲鹏ARM平台在数据库性能方面的表现，并通过一系列测试方法来评估其性能差异。 #### 二、架构背景简介 1. **海光X86平台**：基于X86架构设计，具有广泛的软件生态支持，能够很好地运行现有的大部分应用软件。 2. **鲲鹏ARM平台**：采用ARM架构设计，在功耗控制等方面具备优势。尽管在生态系统方面相较于X86稍显薄弱。 #### 三、测试方案概述为了科学地评估海光X86和鲲鹏ARM平台在数据库性能上的差异，我们需要从多个角度出发，制定合理的测试方案。以下是两个主要方面的测试方案： 1. **CPU算力测试**： - **SPECCPU2017测试**：这是一个常用的基准测试套件，用于评估处理器的整数和浮点运算性能。通过对两种平台进行SPECCPU2017测试，我们可以初步了解它们在基础运算能力上的差异。 - **算力压测**：在特定的数据库环境中利用压力测试工具模拟大量并发请求，进一步考察两种平台的实际处理能力。 2. **数据库性能测试**： - **基本增删查改操作**：通过执行简单的数据库操作（如插入、删除、查询和更新），比较两种平台在这些基础功能上的执行效率。 - **业务交易场景压力测试**：构建接近真实业务场景的测试环境，模拟高并发情况下的数据库访问，从而更全面地评估其性能表现。 #### 四、常用测试工具与方法 - **整机性能测试工具**：如iozone和fio用于IO性能测试，SPEC用于整机性能评估，STREAM则专注于内存带宽测试。 - **数据库性能测试**：TPC-C是最常见的数据库性能测试标准之一。它通过模拟复杂的业务交易场景来评估系统的整体性能。 - **实际业务测试（PoC）**：在生产环境中运行业务应用程序，并收集具体数据进行对比分析。 #### 五、注意事项 1. **多核性能**：海光和鲲鹏相比传统Intel处理器，在单核性能上可能略逊一筹，但通过增加核心数来提高总体性能。这对于复杂查询的处理效率尤其重要。 2. **操作系统优化**：选择合适的操作系统版本并进行相应的配置优化可以显著提升系统性能。兼容性良好的操作系统对于发挥硬件的最大效能至关重要。 3. **核心绑定**：在某些情况下可以通过绑定核心的方式来提升单个进程的性能，但这可能会降低系统的并发处理能力。因此，在实际应用时需要根据具体的业务需求进行权衡。 #### 六、结论通过对海光X86和鲲鹏ARM平台的数据库性能进行全面评估，我们可以发现尽管这两种架构存在差异，但通过精心设计测试方案并选择合适的工具可以准确衡量它们在不同应用场景下的表现。最终目标是为用户提供明确的选择依据，以便于他们在面对不同的技术选项时做出最佳决策。

Excel数据分析平台

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Excel数据分析平台是一款强大的工具，帮助用户高效地处理、分析和可视化数据。它提供了一系列高级功能，适用于各种业务场景的数据挖掘与决策支持。一、Excel数据平台介绍 Excel数据平台是一款面向最终用户的管理软件系统设计工具与运行环境。它将电子表格Microsoft Excel与关系型数据库MS SQL Server集成在一起，形成一个网络化的业务协同工作空间。在这个平台上，用户可以通过简单的操作如创建模板、定义流程和表间公式等来实现其管理目标，并能快速构建适应变化的ERP（企业资源规划）、OA（办公自动化）、CRM（客户关系管理）及SCM（供应链管理）系统。此外，它还是一种实用的数据报告工具与数据管理系统。二、软件特点 1. 业务知识即专家技能由于企业的运营会不断改变其内部业务流程的关系结构，因此传统的定制化信息管理系统可能会面临需求不清的问题，并且难以满足企业日益发展的需要。而Excel数据平台让用户无需编程背景便可修改报表模板以适应变化的需求。 2. 自定义报告功能用户可以自行设计想要的管理信息系统而不需依赖IT专家的帮助。随着业务的发展和管理水平的进步，系统能够灵活地调整其特性来匹配新的需求，使其成为一个真正具备随需应变能力的信息管理系统。 3. 网络支持 Excel数据平台继承了Excel的优点，并将其应用范围扩展到了网络环境中。用户可以通过互联网登录服务器获取信息并进行操作，最终结果将保存在数据库中实现企业内部的数据共享和不受地域限制的办公环境。 4. 即时预览功能模板设计、报表填写及打印等所有步骤均以Excel形式完成，确保了初始样式与实际输出一致。相比其他软件需要额外设置格式的情况而言，此平台简化了许多操作流程并提高了整体效率；此外用户还可以自定义图像和图表的显示方式。 5. 高效的数据处理能力传统的Excel使用方法存在许多局限性：数据分散存储且难以管理和利用历史记录进行统计、分析或再利用。然而，在Excel数据平台上通过设置表间公式，可以轻松提取并汇总所需信息，并对旧有文档做出针对性修改；所有保存的信息都会被存入数据库中以便后续深入挖掘其潜在价值。三、功能结构 1. 采用客户端-服务器架构一台中央服务器服务于多个终端用户。 2. 在局域网内使用部署模式。四、适用行业范围广泛，包括但不限于：电信、电力能源、服装纺织业、房地产及装修装饰领域、石油化工产业、冶金矿山开发企业以及金融服务机构等众多领域。此外还有国家机关单位和制造业公司同样可以从中受益；贸易商也可以利用此系统来提升工作效率并改善客户服务体验。五、主要功能模块涵盖以下方面： - 人力资源管理 - 客户关系维护 - 库存控制与仓储服务 - 生产计划及调度安排 - 设备监控与保养记录 - 销售业绩追踪和市场分析 - 租赁业务跟踪以及项目进度监管六、客户服务信息（此处省略具体联系方式）

Kibana数据分析平台

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Kibana是一款开源的数据分析和可视化平台，能够与Elasticsearch无缝集成，用于搜索、绘制图表、制作仪表板，并对数据进行深入探索。 Kibana 是一个开源的数据可视化与分析工具，主要用于配合 Elasticsearch 使用，并提供实时交互式的数据分析体验。在 IT 领域特别是大数据及日志分析方面，它扮演着重要角色。通过直观的界面，用户可以创建、保存和分享自定义仪表板来展示各种图表、表格或地图，从而帮助理解存储于 Elasticsearch 中的数据。 Kibana 的主要功能包括： 1. 数据探索：提供搜索与导航功能，让用户能够轻松地找到所需数据。 2. 可视化：支持多种类型的图表（如折线图、柱状图等），这些图表可以基于时间序列数据进行动态更新，帮助识别趋势和模式。 3. 仪表板：用户可以通过组合多个可视化组件创建自定义的监控界面，用于跟踪系统状态或业务指标。 4. 时间线(Timelion)：此工具允许以时间为基准构建复杂的表达式，支持多维度数据分析。 5. 保存与分享：能够存储查询条件、视觉效果及仪表板，并将其导出或者共享给团队成员促进合作。 6. 探索功能（Discover）: 允许直接在 Elasticsearch 索引中探索和筛选数据。 7. 安全性：支持集成 Elasticsearch 的 X-Pack 安全模块，提供用户认证、授权等功能保障数据安全。 8. 机器学习：结合 Elastic Stack 中的机器学习能力帮助发现异常情况并进行预测分析。 9. 索引模式定义: 统一处理来自不同来源但具有相似结构的数据集。 10. 集成开发环境（Kibana Dev Tools Console）：允许用户直接执行 Elasticsearch 的 HTTP API 命令，便于调试和测试。此外，Kibana 还提供了一系列的 API 接口供开发者扩展其功能或集成其他系统使用。总之，对于那些需要处理大量数据并希望获得深入洞察的企业来说，Kibana 是一个强大的数据分析平台。

基于Spring Cloud的环境污染数据分析及预测平台

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本项目构建于Spring Cloud框架之上，旨在开发一个用于收集、分析和预测环境污染数据的综合平台。该系统能够有效处理大量环境监测信息，并提供直观的数据可视化工具来帮助用户快速理解当前及未来的环境状况。通过机器学习算法的应用，平台可为用户提供准确的趋势预测与预警服务，助力环保决策制定。该系统的主要功能包括数据可视化、空气质量排行、PM2.5预测、污染物预警、历史数据导出以及后台管理。用户登录后可以使用全部API服务。首页采用百度地图展示，监测站的详细数据来源于本地污染数据库，实时温度、风向与空气扩散条件的数据来自和风天气API，而PM2.5浓度一周趋势则基于过去24小时内的平均值进行预测。由于首页显示的是热点信息（无个性化设置），所有这些数据都通过Redis缓存来加速访问，默认情况下每半小时更新一次。在可视化部分，前三项使用第三方服务提供支持，其余的则是利用Echarts实现本地污染物数据分析展示。具体包括： - 上海市高空气流图 - 全国空气质量指数(AQI)地图 - 全球污染物分布图标准图表类型有：折线图、散点图、饼图、雷达图、漏斗图和南丁格尔玫瑰图。在空气质量排行方面，系统基于Redis Zset实现，默认一小时失效。其中全国的实时数据来源于腾讯天气API。功能包括： - 上海市空气质量实时/历史排行榜 - 全国空气质量实时排行榜对于污染物预测，上海市PM2.5浓度预测使用Flask与Keras构建，而其它两项则依赖于南京大学国际地球系统科学研究所的数据。

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