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    深度解读:深度学习在IoT大数据和流分析中的应用

    作者 马卓奇 关注 5 他的粉丝 发布于  2018年2月26日 1

    在物联网时代,大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求,应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角,作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结,并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势,以及未来面临的挑战。

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    崛起的GPU数据库大揭秘:多数据流实时分析,如何做到快如闪电?

    作者 杨旸 关注 2 他的粉丝 发布于  2017年9月4日

    物联网的迅猛发展,让人们不得不调整数据平台的设计思路和处理方式。2017年Gartner指出,到2020年,210亿只IoT设备对数据中心存储需求增长将不超过3%。 GPU数据库带来了三大方面的进步:加载速度、实时处理和宽表多条件查询。它最大的革新点之一在于,不再需要借助索引来加速访问。

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    Kafka设计解析(七)- 流式计算的新贵 Kafka Stream

    作者 郭俊 关注 104 他的粉丝 发布于  2017年8月3日 2

    本文介绍了Kafka Stream的背景,如Kafka Stream是什么,什么是流式计算,以及为什么要有Kafka Stream。接着介绍了Kafka Stream的整体架构,并行模型,状态存储,以及主要的两种数据集KStream和KTable。并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题,如时间定义,窗口操作,Join操作,聚合操作,以及如何处理乱序和提供容错能力。最后结合示例讲解了如何使用Kafka Stream。

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A/B测试之外:Netflix通过实验和数据科学改善流媒体播放体验

作者 Nirmal Govind 关注 0 他的粉丝 ,译者 大愚若智 关注 9 他的粉丝   发布于  2017年7月4日

本文介绍了Netflix为改善会员使用流播媒体时的体验,通过不同实验进一步完善服务的过程中所获得的心得体会,以及在统计学、方法论等方面克服的挑战。

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基于 Flow 的云网分析

作者 张天鹏 关注 0 他的粉丝 发布于  2016年12月30日

利用 Flow 的技术(软件定义探针)解决云网络可视化与安全,提升运维效率。

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发生在Optimizely公司的由批量到流式分析的故事

作者 David Yu 关注 0 他的粉丝 ,译者 足下 关注 1 他的粉丝   发布于  2016年12月28日

本文介绍了Optimizely公司为了更快地处理数据,将系统架构从Druid+HBase的Lambda架构改进,最终使用了Samza的过程,以及一些经验和教训分享。

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主流流处理框架比较(系列文章)

作者 Petr Zapletal 关注 0 他的粉丝 ,译者 侠天 关注 5 他的粉丝   发布于  2016年7月8日

分布式流处理需求日益增加,包括支付交易、社交网络、物联网(IOT)、系统监控等。业界对流处理已经有几种适用的框架来解决,下面我们来比较各流处理框架的相同点以及区别。 1

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物联网(IOT)时代的流处理和消息系统

作者 Ben Lorica 关注 0 他的粉丝 ,译者 侠天 关注 5 他的粉丝   发布于  2016年6月27日

本篇是O’Reilly Data Show的一个采访实录,大数据公司 MapR联合创始人、Uber首席架构师 M.C. Srivas讲述IOT时代的流处理和消息系统 。

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Apache的流处理技术概述

作者 Ian Hellström 关注 0 他的粉丝 ,译者 张天雷 关注 4 他的粉丝   发布于  2016年5月21日

随着计算机和网络技术的迅猛发展以及数据获取手段的不断丰富,在越来越多的领域出现了对海量、高速数据进行实时处理的需求。对于流数据的处理存在很多技术:简单的事件处理器,流处理器和复杂的事件处理器。即使在开源社区中,也存在很多扑朔迷离的选择,其中很多的差异并没有被很好的记载,也不容易发现。为此,Ian Hellström 在其博文中对流处理技术进行了简单介绍,本文是博文的翻译稿。

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