







数据当然需要通过分析才能发挥价值。今天---异常,好像是良药一般。其实,数据挖掘、机器学习和---这三个概念,是有密切联系也有具体区别的。

日志:包括网络日志、系统日志、应用程序日志等信息,主要属于k-v 结构的半结构化文本信息,可以用列簇式数据模型管理。
监控指标:包括系统指标、应用指标、业务指标等不同类型,主要属于时序性数据,可以通过时序型数据模型管理。
拓扑和---:包括软硬件系统的物理、逻辑关系,vr 虚拟现实培训技术,应用程序的调用关系和数据流向关系等,属于复杂网络上的关系信息,可以通过图数据模型管理。
配置信息:包括存储的软件配置、用户信息、参数状态等信息,属于 k-v键值对或者可嵌套的键值文档类数据,可以通过结构化文档数据模型管理。
数据库数据:系统的事务处理或分析型数据仓库中存储的各种信息,一般通过关系型数据表进行存储,也可以用于关联查询。
其他信息:如api 数据、客户关系数据、itsm 流程数据、社交媒体数据等多来源的异构数据,需要具体分析和处理。

认知培训。外观认知、结构认知、关键性能参数认知、功能与应用场景认知、工作理认知等。通过剖切透明等形式观看隐蔽结构,通过声、光、电、气等不可见能量传递可视化表现工作原理。

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