数据流分析
收录了 数据流分析 频道下的 50 篇内容
如何搭建批流一体大数据分析架构？
当提到“实时分析”，大家脑海里首先浮现的是大屏上不断跳跃闪烁的数字和波动的曲线，让人有种纵观全局的掌控感。
DidFail：一款用于信息泄漏检测的免费 Android 工具
近日，CERT Secure Coding团队发布了一款免费工具，它能够分析Android应用程序中的敏感信息泄漏。CERT的研究人员称，他们的工具“是一款面向Android应用程序的、最准确的污染流静态分析工具。
Predix：大数据分析与物联网
摘要： 科技媒体ars technica的编辑Sean Gallagher于近日参观了通用电气（GE）的国际研究中心，并探访了GE的“工业互联网”。随后撰文描述了GE的野心：它们正在研发一个名为Predix的云操作系统，对从物联网设备传来的数据进行挖掘和分析。
伯克利开源 Confluo：吞吐量比 Kafka 高 4 到 10 倍
伯克利RISE实验室又有新动作，最近开源了一个多数据流实时分布式分析系统Confluo。它可以作为网络监控和诊断框架，也可以作为时序数据库和发布订阅消息系统。作为时序数据库，它的性能比其他时序数据库高出数倍，而作为发布消息订阅系统，它的吞吐量比Kafka高出4到10倍。
深度解读：深度学习在 IoT 大数据和流分析中的应用
在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网（IoT）技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。
崛起的 GPU 数据库大揭秘：多数据流实时分析，如何做到快如闪电？
物联网的迅猛发展，让人们不得不调整数据平台的设计思路和处理方式。2017年Gartner指出，到2020年，210亿只IoT设备对数据中心存储需求增长将不超过3%。 GPU数据库带来了三大方面的进步：加载速度、实时处理和宽表多条件查询。它最大的革新点之一在于，不再需要借助索引来加速访问。
《Spark 大数据分析》一书的书评和采访
Mohammed Guller撰写的《Spark大数据分析》（Big Data Analytics with Spark）一书针对使用Apache Spark框架执行批处理、互操作、图表、数据流分析，以及机器学习等不同类型的大数据分析项目提供了实用的学习指南。InfoQ采访了本书以及各种大数据应用程序开发工具的作者Mohammed Guller。
大数据与机器学习周报 第 14 期：Facebook 推出即时翻译功能
Facebook 推出即时翻译功能
用机器学习分析流行音乐（二）：探索性数据分析
本文，我们做一些探索性数据分析
蚂蚁数科持续发力 PaaS 领域，SOFAStack 布局全栈软件供应链安全产品
蚂蚁数科再度加码云原生PaaS领域，SOFAStack率先完成全栈软件供应链安全产品及解决方案的布局，包括静态代码扫描Pinpoint、软件成分分析SCA、交互式安全测试IAST、运行时防护RASP、安全洞察Appinsight等，帮助客户应用软件实现“发布前检测，运行时免疫”。
用机器学习分析流行音乐（一）：数据收集和清理
本文是本教程的第一部分，我将在本文中讲述如何收集流行音乐的数据并清理。 目前，全部代码已经放到了GitHub上。
让你的数据库流动起来 – 利用 MySQL Binlog 实现流式实时分析架构
数据分析特别是实时数据分析，已经越来越多的成为各行各业的分析要求与标准
物联网技术周报第 128 期: 深度解读：深度学习在 IoT 大数据和流分析中的应用
深度解读：深度学习在IoT大数据和流分析中的应用；使用深度学习为异常检测开发认知 IoT 解决方案：使用 Apache SystemML 执行异常检测；创建 Google Assistant 控制的 Android Things 设备；AWE 2018亮点：物联网+智能家电实现主动服务 智能时代开启新篇章；MTK 与腾讯游戏成立联合创新实验室 从 P60 开始探索 AI 与 AR 应用；Echo 发出“巫婆笑声”吓坏用户，亚马逊回应规避了隐私和安全隐忧；海尔百度就智慧家庭 达成战略合作。
华为数据之道：华为数据治理及数据分类管理框架和经验
作为一家巨型跨国企业，华为在170多个国家同时开展各种业态的业务，华为的数据底座是支撑华为业务运营的关键。
用 Apache Spark 进行大数据处理——第三部分：Spark 流
在本文，也就是Apache Spark系列的第三部分中，作者Srini Penchikala用一个日志分析样例应用讨论了如何将Apache Spark流框架用于实时流数据处理中。
企业大数据安全分析
信息安全的很大一部分工作是监控和分析服务器、网络和其他设备上的数据。尽管对日志、网络流和系统事件进行分析已经是信息安全社区面对了十多年的问题，然而由于安全数据的获取、存储和分析能力等方面存在的不足，传统安全分析技术能力受到了限制。但是，随着大数据时代的到来和大规模计算存储能力的提升，各种新的大数据分析技术已经应用于安防监控中，产生了大数据安全分析。本文主要向大家解释什么是大数据安全分析，以及这些工具是如何应用于安防监控中，从而进行更广泛和更深入的事件分析，帮助企业实施更好的保护。同时介绍最常见的大数据安全分析部署方案，以及哪些类型的公司将从大数据安全分析中获利最多或最少。它还将展示一些具体的业务案例，主要关于IT部门是如何实施这一技术到行政管理中的。
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