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编辑的选择
如今大多数企业都依赖互联网，因此他们的网站和移动应用程序不能再依赖过时的内容分发网络（CDN）。 传统的内容分发网络是根据使用缓存的内容设计的，但现在已无法有效处理大多数移动应用和网站使用的动态内容。 新一代CDN能够分发动态内容，这也是它们被用于构建当今现代应用程序和交互式网站的主要原因。 使用新一代CDN的客户还可以改善所有类别的访问者指标，包括页面加载时间、客户留存率和转化率以及网站低跳出率。 如今的网站需要更先进的内容分发网络，这些网络应具备现代功能，例如报告、应用程序控制等。 这将帮助企业深入了解客户，并辅助他们做出决策。 此外，传统CDN无法提供实时服务，只能分发静态内容。它也只是一种单向分发网络，利用世界各地的缓存数据来显示搜索结果。 在购买CDN之前，需要考虑以下几点： 从事下一代CDN业务的各类公司列表 1. SynEdge SynEdge 是领先的下一代 CDN 服务提供商之一。他们通常采用优化的策略来部署多个 CDN 平台，这有助于最初的决策过程。 这将帮助您自动选择最适合您的 CDN（即距离您最近且延迟最低的 CDN）。 2. Blackmount 现在很多人都在使用流媒体服务，并开始将云存储作为一种存储选择。为了获得良好的在线存储或流媒体体验，我们需要优质的网络，因此我们的CDN（内容分发网络）需要更快。 Akamai 是下一代 CDN 市场的知名企业，其市场份额约为 CDN 网络总量的 20%。 该网络还能为用户提供网站性能报告、及时的媒体传输，甚至一些基于云的安全解决方案，从而为用户提供帮助。 3. Streamhash Streamroot 是 Streamhash 推出的一款混合型下一代 CDN 解决方案。这款 CDN 凭借其低延迟的下一代 CDN 服务，帮助您触达庞大的用户群体。 该服务采用自适应比特率 (ABR) 编码和 HTTPS 协议，为您提供流畅无卡顿的流媒体内容。 这款 CDN 确保您在应用程序或网站上持续观看不同内容时，都能保持稳定的流媒体速度。 4. ARA Networks ARA […]
数据挖掘的概念是什么？ 数据挖掘是分析大量数据以发现新模式、含义、规则、相关性、异常和未来预测的过程。术语数据挖掘也称为“数据库中的知识发现”。 数据挖掘对于未来的预测或结果很有用。此外，您还可以使用数据挖掘来构建机器学习 (ML) 模型，该模型为搜索引擎算法等人工智能 (AI) 应用程序以及 Netflix 和 Spotify 等许多应用程序的推荐提供支持。 数据挖掘对于统计学也至关重要，统计学是对数据关系的数值研究。 数据挖掘的目的是从数据库中可用的数据集中提取信息，并将该信息转换为有意义的结构化过程，以便有助于进一步使用。 现在，在下一步中，我们将弄清楚数据挖掘的过程。 数据挖掘的 5 个关键步骤 数据整合 首先，您需要从各种来源收集数据并将它们集成到一个门户（数据库）中。这些数据可以是任何东西，从有用的到不太有用的，定性的到定量的，连续的到离散的。 数据选择 与第一步一样，我们收集了数据库的数据。现在，在这一步中，我们必须标记并选择需要保留的最相关的数据。 数据清理 因为我们从各种来源收集了数据。因此，数据可能会包含一些缺失的数字、错误或不一致。因此，为了摆脱这种情况，我们需要应用不同的技术。 造型 为了首先对数据进行正确的建模，我们需要创建数据集。每个数据集都包含有关特定主题的信息。并且，下一步应该是测试数据以确认其质量。 评估 在此阶段，将以满足业务目标的方式评估数据。此外，在这个阶段，由于从流程中发现新的数据和信息，可能会出现一些新的业务需求。 在数据挖掘过程中了解业务是至关重要的部分。 现在，在博客的下一部分中，我们将了解一些最佳的数据挖掘技术。 促进业务增长的 11 种数据挖掘技术 数据仓库 如果没有适当的数据仓库系统，几乎不可能实现数据挖掘。数据仓库涉及在数据库中构建数据以供进一步使用，例如分析商业智能数据、报告等。 但数据仓库的首要任务是对数据进行排序、分类，并设置元数据以便于识别。这样做时，此时不重要的数据将被丢弃。 数据需要分类 数据分类是指将不同的数据集划分为不同的类别。这种技术就像数据聚类。 在聚类中，数据被分成不同的部分，但在数据分类中，数据被分为不同的类别。 数据分类是数据挖掘的一项非常重要的技术，因为一旦您的组织确定了数据的主要特征，他们就可以根据需要对数据进行分类。 将数据分成簇 数据聚类意味着将本质上相似的数据集组合起来。让我们通过一个例子来理解这一点。 假设我们对美国肯德基进行聚类，那么这里，肯德基芝加哥将是一个集群，芝加哥员工的电子邮件 ID 是同一组数据，将属于各自的集群。 清洁数据是关键 数据清洗是数据挖掘的一项关键技术。我们为维护数据库而收集的数据称为原始数据。而且，必须对这些原始数据进行清理和格式化以供进一步使用。 数据清理包括数据建模、数据从一个集群迁移到另一个集群、ETL（提取、转换和加载）、数据集成和聚合的各种要素。 干净的数据本身就等同于业务增长。而且，不干净的数据是不可靠的，因此对组织来说毫无意义。 遵循跟踪模式 跟踪模式涉及识别数据使用模式和监控趋势。而且，通过分析这一点，您的组织可以做出更好的决策。 跟踪模式是数据挖掘的基本技术。那么，让我们通过一个例子来理解这一点。假设您的组织分析了 XYZ 产品在特定人群中的销售趋势，该人群表现良好。 因此，他们可以在该产品表现不佳的另一个位置使用类似的技术 回归 […]
许多 ITOps 团队已经实施了 AIOps 功能并获得了巨大的收益。让我们了解一下 AIOps 用例的实现。 企业一直在努力发挥数据的真正潜力。然而，由于人工智能和机器学习的进步，我们现在有了解决方案来管理和浏览这些以前无法管理的数据。 这些解决方案在 IT 运营中统称为人工智能。 尽管该框架尚未成熟，但许多公司肯定会从中受益。 IT 团队一直在努力寻找使用它的方法来简化其职能并提高团队效率。 AIOps 用例 AIOps 用例事件降噪：Ensono 在当今日益动态、复杂和相互依赖的环境中，团队被大量的事件淹没。 这会增加冗余工作负载、效率低下，并增加在所有其他事件之间错过关键警报的风险。 通过采用 AIOps，团队现在能够将机器学习应用于实时数据和历史数据，以发现模式并识别和抑制接近正常范围的事件。 AIOps 可以使用推理模型将这些警报分组在一起，从而将超载警报的收件箱转变为一些重要的警报。 这可以减少事件噪音，确保更有效、更快速地关注关键警报。随着其余事件噪音被消除，关键事件会更好地突出显示。 Ensono 是一家美国基础设施管理提供商，运营 IT 基础设施，并为许多顶级企业的关键任务工作负载提供支持。 随着 Ensono 业务的发展，对其 IT 基础设施的有效监控对于向客户提供畅通无阻的服务至关重要。 Ensono 正在标准化其各种硬件、操作系统和应用程序的技术和相关流程。 TrueSight Operations Management 提供性能监控和事件管理等服务。 引入 TrueSight 后，Ensono 能够通过管理客户票证将客户数量从每月 10,000 多张减少到几百张，从而维持为客户提供卓越的服务。 预测警报：Place Park 技术和 AIOps 用例 TDC NetDesign 通常，IT 团队会在用户发现系统问题后才发现系统中的问题，然后被迫匆忙检查系统以查找并纠正错误。 […]
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