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由 iThome 主辦一年一度台灣最具指…
Elastic Stack 的監控功能 (X-Pack) 與其視覺化工具 Kibana,有助於為空中巴士提供維持 ADNS 高可用性所需的屬性和主動性,並使 IT 團隊了解 ADNS 平台當前的健康狀況,達到更快的查詢回應時間,以確保最佳功能。
標準化和使用 Elastic 之後,Entel 團隊現在有預設的權限來訪問 Elastic Stack 機器學習功能。擺脫了資料提取的限制,可以即時享有權限,輕鬆找到這些預付方案的客戶,未來目標是將 Elastic 部署遷移到 Elastic Cloud 上的 Elasticsearch Service。
SoftBank Payment Service 的行動支付服務為了創造更強大的可見性,利用 Elastic Stack 的 Kibana 對交易資料建立視覺化儀表板,幫助營運商監控金融詐欺。此外,運用機器學習的異常檢測程式取代以往的告警系統,讓任何人都可以輸入資料並建立儀表板,從而改善報告,真正達成協作。
數據規模化後,數據觀測團隊除了需要處理大量的數據,資安也是一定會面臨的問題。整合專業知識、提升透明度及領導層的支持,可以讓企業在安全環境中藉由數據獲得洞見,為企業帶來更多可能。
RAG 架構難上手?從資料格式、索引設計到部署總是卡關?
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資料庫索引能幫助我們快速查詢所需的資料,極大提升了整體資料庫性能。但索引不是萬靈丹,並不是用得越多效能提升就越顯著,用不好反而會產生嚴重的效能問題。此次研討會將會介紹 MongoDB 索引運作的原理,並探討索引組合的最佳化應用。
Elastic 讓整個組織在雲端作業的每個階段,都可在單一平台監控、分析和維護 Amazon Web Services (AWS) 及其內部作業。Elastic 已被認定為 WMP 的合作夥伴,將自行管理的內部 Elasticsearch 或 ELK workloads 遷移到 Elastic Cloud。
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Elastic Observability 具有相關性、關聯性和可操作性,縮短平均解決問題的時間 。此外,提供端到端的視覺化,整合 APM 利用機器學習識別不當的服務,減少搜尋和分析資料的需求,提高了開發人員的工作效率,為不同的族群提出洞見和策劃資料的探索。
MongoDB 4.0 在今年夏天正式發佈了,支持多文檔ACID事務,MongoDB 中的事務應用就像開發人員熟悉的關聯式資料庫的事務應用一樣,易於配置在任何需要事務型應用程序之中。因此,MongoDB 將成為唯一能夠同時支持速度、靈活性和ACID數據完整保證的NoSQL資料庫。
EDB 提供完善資料遷移工具,有效地節省產品及資料遷移的費用開支,完全符合 IT 人員在應用多元性、效能優越性、品質穩定性及成本合理性的需求,可以說是全贏的資料庫解決方案。本場研討會將介紹 EDB 遷移解決方案與案例分享。


