遥想 2015 年 8 月 17 日,Cloud Insight 还在梳理功能原型,畅想 Cloud Insight 存在的意义:为什么阿里云用户需要使用 Cloud Insight 来加强管理. 而今,我们就已经实现了这样的功能: 使用标签来实现数据的聚合和分组. 相信使用过 OpenTSDB 或者 InfluxDB 的人都知道标签的存在:Tag.这也是为什么越来越多 Zabbix 或者 Nagios 用户迁移至 OpentsDB 来自建运维监控系统的原因. 如果所示,Zabbix 只提供单台…

在互联网业务蒸蒸日上的今时今日,系统架构日渐复杂,随着软件产品和工程团队的变革,许多开源的监控工具应运而生,其中有一些相当出名,比如 Zabbix.Nagios 还有 StatsD.也有一些问题被大家不断讨论,例如,监控领域的开源工具 Zabbix 和 Nagios 哪个更好?StatsD 是否有可能取代 Zabbix 或 Nagios 成为系统监控的新标准? StatsD 的诞生 作为一个大型的手工艺成品在线市场平台,Etsy 曾被纽约时报拿来和 eBay,Amazon 和「祖母的地下室收藏」…

在零售行业中,客户关系管理系统是一个包含销售,市场营销和客户服务流程的中央枢纽.它为企业所有者提供了一种可以结合所有与销售有关的问题并管理销售流程的有效工具.零售CRM可以留住客户,提供个性化的一流客户体验并促进销售.你知道零售CRM系统开发需要包含哪些核心功能吗?下面和小编一起来了解一下相关的知识吧! CRM系统开发需要包含的核心功能: 客户数据库:允许在一个地方收集和存储有关现有和潜在客户的所有可用的客户相关信息.它有助于识别有价值的客户,并允许代理商跟踪与客户的互动. 联系人管理系统:是跟…

前言 随着Devops.云计算.微服务.容器等理念的逐步落地和大力发展,机器越来越多,应用越来越多,服务越来越微,应用运行基础环境越来多样化,容器.虚拟机.物理机不一而足.面对动辄几百上千个虚拟机.容器,数十种要监控的对象,现有的监控系统还能否支撑的住?来自于容器.虚拟机.物理机.网络设备.中间件的指标数据如何采用同一套方案快速.完整的收集和分析告警?怎样的架构.技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢? 上篇文章<建设DevOps统一运维监控平台,先从日志监控说起>主要从日志监控的方面进行了…

前面讲完了字符处理,但对数据进行整体性的聚合运算以及分组操作也是数据分析的重要内容. 通过数据的聚合与分组,我们能更容易的发现隐藏在数据中的规律. 数据分组 数据的分组核心思想是:拆分-组织-合并 首先,我们了解下groupby这个函数 import numpy as np import pandas as pd data=pd.DataFrame({'level':['a','b','c','b','a'], 'num':[3,5,6,8,9]}) print(data) 结果为: combi…

前言 Python的pandas包提供的数据聚合与分组运算功能很强大,也很灵活.<Python for Data Analysis>这本书第9章详细的介绍了这方面的用法,但是有些细节不常用就容易忘记,遂打算把书中这部分内容总结在博客里,以便复习查看.根据书中的章节,这部分知识包括以下四部分: 1.GroupBy Mechanics(groupby技术) 2.Data Aggregation(数据聚合) 3.Group-wise Operation and Transformation(分组级运…

前言 SpringCloud 是微服务中的翘楚,最佳的落地方案. 使用 SpringCloud 的 Hystrix Dashboard 组件可以监控单个应用服务的调用情况,但如果是集群环境,可能就 不能满足需求了,这时就用到了 SpringCloud 另一个组件:Turbine. Turbine 将每个应用服务的调用情况聚合在一起展示出来. 如果了解过 Hystrix Dashboard,那么可以简单认为 Turbine 就相当于另起了一个工程,把其他工程的监控情况 全部显示到了 Turbine…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5046450.html 对数据进行分组并对各组应用一个函数,是数据分析的重要环节.数据准备好之后,通常的任务就是计算分组统计或生成透视表.groupby函数能高效处理数据,对数据进行切片.切块.摘要等操作.可以看出这跟SQL关系密切,但是可用的函数有很多.在本章中,可以学到: 根据一个或多个键(可以是函数.数组或DataFrame列名)拆分pandas对象 计算分组摘要统计,如计数.平均值.标准差.,或自定义函数 对Data…

对数据集进行分组并对各分组应用函数是数据分析中的重要环节. group by技术 pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分为多组,拆分操作是在对象的特定轴上执行的,然后将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,最后所有这些函数的执行结果会被合并到最终的结果对象中. >>> from pandas import * >>> df=DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one…

Python 数据分析(二) 本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算,时间序列,金融与经济数据应用等相关知识 第1节 groupby 技术 第2节 数据聚合 第3节 分组级运算和转换 第4节 透视表和交叉表 第5节 时间序列 第6节 日期的规范.频率以及移动 第7节 时区处理 第8节 时期及算术运算 第9节 重采样及频率转换 第10节 时间序列绘图 groupby 技术 一.实验简介 Python 数据分析(二)需要同学们先行学完 Python 数据分析(一)的课程. 对数据集进行分…