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在應用程式中利用 Elasticsearch,搭配網路爬蟲、完善且靈活的 API 和直觀的儀表板及可輕鬆索引,此外利用 schemaless ingestion 和直觀的儀表板,您只需使用網路爬蟲或維護良好的 API 客戶端索引您的資料,就可立即啟動並進行搜尋。

分片(Sharding) 是一種在多台主機之間分配資料的方法,MongoDB 使用分片來實現具有非常大的數據集和高吞吐量操作的部署。本次研討會將會介紹 Sharding 原理,說明完整的 Sharding 架構以及如何選擇 Sharding Key 以達到最好的配置。

DevSecOps 強大之處在於,它能將可觀察性、資安團隊和程序更緊密地結合,它還能提供更深層的數據洞見,將可觀察性數據增添到日誌中,從而萃取行為特徵的標籤、和資安風險因子。

Elastic web crawler 一種快速索引網站所有內容的方式。您只需告訴它要掃描網站上哪些部分,它就會完成所有索引網站內容的繁重工作,並自動重新抓取並保持內容同步。此外 Elastic web crawler 非常容易使用,無需編寫程式就可在直觀的用戶介面上控制爬蟲。

人工智能維運(AIOps,Artificial Intelligence for IT Operations)在幫助 SRE、DevOps 團隊及開發者應對應用程序與基礎設施的複雜性、變更速度以及維運環境中數據量的挑戰方面,扮演著日益重要的角色。

IIoT 能與 Elastic Stack 搭配,運用感測器資料有效分析物聯網裝置的狀況,達到預測性維護。也降低剔除率,減少生產成本。IIoT 也能監控控制系統、可程式化邏輯控制器 (PLCs) 與工業機器人等,更可以用 Machinebeat 從 MQTT brokers 及 OPC UA 裝置中收集資料。

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。

流數據處理能力已經成為衡量大數據平台計算能力的一個關鍵指標。Greenplum 為最先進的開源大數據平台,強大分散式的 SQL 處理能力,具備處理複雜問題的優勢。 Greenplum 在開源的基礎上,提供了新的高速流數據引擎 gpKafka, 進而將 Greenplum 強大的 SQL 處理能力引入到流計算領域。

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。

本次研討會邀請 Tableau 原廠講師,分享 Tableau 在製造業的應用案例,包括半導體製造業、汽車工廠、紙類製造等儀錶板應用案例。

Elastic APM 和 Enterprise Search 產品之間的整合步驟說明,並展示 Enterprise Search 團隊如何利用 Elastic APM 在開發生命週期中獲得更多智能以提高 Enterprise Search 性能。

Tableau x Exasol :加速企業決策流程,挖掘更多商業機會! 使用者自助分析最快、最好的整合方案。透過 Exasol 高效的運算能力,Tableau 使用者可以不再等待漫長的工時,可以隨想隨做、隨拉隨用,在最擅長的視覺化分析工作中,享受全新的快速體驗。

本次研討會將介紹 Apache Hop,以及比較 Pentaho、Apache Hop 兩者差異。趕快報名,一起來認識 Apache Hop 這個明日之星吧!

透過 Kafka + Debezium 將交易型資料庫的更新資料快速傳輸到目的端供資料分析使用,甚至可供機器學習及 AI 做使用。讓資料流在管道中暢行無阻,讓資料分析猶如水龍頭般打開即用。