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历史数据
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GPU集群资源利用率优化：细粒度监控与智能调度策略
GPU集群资源利用率优化：细粒度监控与智能调度策略 作为运维人员，你是否也曾面临这样的困境：高性能的GPU集群明明还有空闲资源，但重要的训练任务却在排队等待？这种资源错配不仅拉长了项目周期，也大大降低了硬件投资回报率。要解决这个问题，...
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AI深度学习GPU算力：量化、饱和与未来需求预测实战
在当今AI快速发展的时代，GPU算力已成为推动深度学习项目成功的关键引擎。然而，如何准确量化现有GPU资源的利用效率，并科学预测未来一年的算力需求，这不仅是技术挑战，更是决定项目能否顺利推进、预算能否合理争取的重要环节。尤其对于面临资源瓶...
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深度学习推荐系统与强化学习的结合应用，你怎么看？
深度学习推荐系统与强化学习的结合应用 在近年来，深度学习技术的飞速发展推动了推荐系统的进步，而强化学习则为这个领域提供了全新的视角和方法。这使得推荐系统不再仅仅依赖于用户的静态历史数据，而是可以动态地根据用户的反馈调整推荐策略，从而达...
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从零开始：如何构建一个高效的量化交易策略？
从零开始：如何构建一个高效的量化交易策略？ 量化交易，顾名思义，就是用数学模型和计算机程序来进行交易决策，以期获得稳定的盈利。近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，量化交易越来越受到投资者的关注。但构建一个有效的量化交易策略并...
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告警系统如何“智能进化”：AIOps应对告警疲劳的实践之道
让告警系统像“老专家”一样思考：AIOps如何缓解团队告警疲劳 作为产品经理，您对研发团队因非生产故障告警疲于奔命、而真正业务问题响应滞后的痛点，我深有同感。这不仅影响了团队士气，更直接损害了业务效率和用户体验。您提出的“让告警系统像...
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实时流处理与机器学习：赋能广告效果预测的实践路径
在当今数字营销高速迭代的时代，广告效果的实时预测与智能推荐已成为提升投放效率和ROI的关键。对于正在评估如何将实时流处理（Real-time Stream Processing）技术应用于业务场景的技术团队而言，结合机器学习模型实现广告效...
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Flink 大规模流处理作业：性能监控与瓶颈诊断实战
在大规模流处理场景中，Apache Flink 以其高吞吐、低延迟和强一致性等特性，成为构建实时数据应用的首选。然而，随着业务的复杂性和数据量的爆炸式增长，即使是设计精良的 Flink 作业也可能遭遇性能瓶颈。有效地监控和诊断这些瓶颈，是...
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业务狂飙下云成本失控？计算与存储服务降本增效实用攻略
公司业务快速增长是令人欣喜的，但随之而来的云服务开销飙升，也确实让技术团队面临不小的成本压力。尤其是老板点名要控制成本，而我们又必须在不影响用户体验和系统稳定性的前提下完成任务，这确实是个棘手但必须解决的问题。 在云服务的众多开销中，...
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金融风控中的预测回归模型：如何用数据“预见”风险？
金融风控中的预测回归模型：如何用数据“预见”风险？ 在现代金融领域，风险无处不在。从个人信贷到企业融资，从投资组合管理到金融市场波动，风险管理一直是金融机构的核心任务。而近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，预测回归模型在金融风...
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实时数仓历史查询优化：弹性计算的策略与实践
在云原生时代，构建一个基于数据湖的实时数仓已成为许多企业追求的目标。然而，在享受新业务数据高速流转带来的实时分析能力时，我们常常会遇到一个棘手的问题：如何高效地处理那些“历史包袱”带来的长尾查询，同时确保实时任务不受影响？用户提出的担忧非...
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智能农业IoT平台：如何构建自动化数据质量评估体系，精准区分“噪声”与“异常”
智能农业物联网（AIoT）平台的价值在于通过精准的数据支撑决策，然而，传感器数据面临的挑战层出不穷：恶劣环境干扰、设备老化、传输不稳定等，都可能导致数据中充斥着“噪声”甚至误导性的“异常”。如何建立一套自动化、智能化的数据质量评估体系，精...
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实时监控工具如何帮助改进日志分析？
在现代信息技术环境中，实时监控工具扮演着至关重要的角色，尤其是在改善日志分析方面。随着业务和系统复杂性的增加，传统的静态日志查看方式已经无法满足需求，而实时监控则为我们提供了一个全新的解决方案。 什么是实时监控工具？ 实时监控工具...
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从数据展示到智能决策：构建智能农机高效数据模型与处理管线
智能农机正在以前所未有的速度积累海量数据——从土壤湿度、作物生长状况到设备运行轨迹和能耗。然而，正如许多产品经理所观察到的，这些“酷炫”的仪表盘往往只停留在数据展示层面，未能真正转化为指导农事操作的“智能决策”。要将这些碎片化的农业数据转...
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机器学习赋能运维：从“救火”到“预警”
从“救火队员”到“预警先锋”：用机器学习赋能运维 我们团队积累了大量的运行日志和历史故障数据，这些数据一直扮演着事后分析的角色。但它们蕴含着巨大的潜力，可以帮助我们从被动的“救火队员”转变为主动的“预警先锋”。 如何才能更智能地利...
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数据库历史数据归档与快速检索方案：降本增效，兼顾合规
数据库历史数据归档与快速检索方案 你的问题很典型，很多公司都面临着历史数据占用大量存储空间，但又不能轻易删除，以应对潜在的审计或分析需求。这里提供一个相对完整的解决方案，涵盖数据迁移、存储、检索等多个方面。 核心思路：冷热数据分...
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高可用部署下Prometheus数据持久化和容灾策略：避免数据丢失的实践指南
在高可用架构中，监控系统至关重要，而Prometheus作为一款流行的开源监控系统，其数据的持久化和容灾策略直接关系到系统的稳定性和可靠性。如果Prometheus的数据丢失，我们将无法及时了解系统状态，从而导致故障排查困难，甚至引发更大...
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金融产品经理必读：如何在遗留系统中安全提取与验证业务规则
在金融科技产品开发中，处理遗留系统往往是绕不开的挑战，尤其是当旧系统业务逻辑不透明、文档缺失时，新产品设计与开发就像在迷雾中前行。作为产品经理，对线上计算错误的担忧是完全可以理解的。要突破这一困境，理解并与技术团队建立一套可靠的业务规则提...
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AIOps：加速根因分析，有效降低MTTR的智能利器
老王你好！看到你对MTTR和根因分析的困扰，我深有同感。作为一名技术负责人，如何高效地处理故障、缩短恢复时间，确实是运维工作中的头等大事。你提到的问题——根因分析耗时过长，导致MTTR居高不下，这在传统运维模式下非常普遍。幸运的是，随着技...
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如何在实际监控系统中有效地监控数据库自身的性能指标？
在现代企业的信息化建设中，数据库作为核心组件之一，其稳定性和性能直接影响到整个系统的运行。因此，有效地监控数据库自身的性能指标显得尤为重要。那么，在实际的监控系统中，我们应该如何着手呢？ 1. 理解关键性能指标（KPIs） 我们要...
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告别“救火式”运维：构建预测性性能管理机制，预知系统瓶颈
老板总催着系统要跑得更快，但我们这些技术人常常陷入一种被动局面：只有当用户抱怨或系统出现问题时，我们才开始手忙脚乱地排查瓶颈。这种“救火式”的运维模式不仅效率低下，更让团队疲惫不堪。有没有一种机制，能让我们像天气预报一样，提前预知性能瓶颈...