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小墨安全管家 2021-06-09 08:12 DDOS防御 89 ℃
DDoS防御
"垃圾进来,垃圾出去",就像他们讲的。可是,这并不是故事的结尾。组织有能力清理数据并获得更好的结果,但咨询题是这是一具劳动密集型的过程。更糟糕的是,清理数据所花的时刻越长,使用数据做出决策所需的时刻就越长。总而言之,你能够修复"垃圾"数据,但这将花费大量时刻,并延迟你利用分析结果的能力。坏数据从何而来?ETL管道中的缺陷大概是坏数据和数据延迟的要紧来源。当环境中的原始数据转换为分析工具能够理解的形式时,它特别容易被破坏。这不是由于数据收集过程中的缺陷,防DDoS,而是由于ETL工具能够特别容易地实现困惑。在那个地点举个例子:假设你正在转换来自两个分支机构的数据——一具在美国,一具在欧盟。美国办事处使用MM/DD/YYYY日期格式,欧盟办事处使用DD/MM/YYYY格式。数据集举行到一半时,日期格式会发生切换。ETL工具没有注意到这一点,所有的数据基本上无序的。是时候开始了再来一次。那个算是如此。大多数公司数据都包含类似的不一致性,而且高达90%的数据是非结构化的,这意味着它不适合传统数据库的上下文。尽管在这些数据进入ETL工具之前能够对其举行处理,但手动纠错想法大概无法扩展。同样,简单地观看ETL监控仪表板的运行也不太大概有效地利用时刻。依照IDC的研究,三分之二的公司报告讲,他们的数据在ETL出来并进入分析工具之前基本存在了五天。这是关键——数据来自2017年,就在撰写本文时两年前。尽管ETL工具在这段时刻内大概会更快,但它们必须处理的数据量却越来越大,估计到2020年,全球数据生产量将达到44zettabytes。假如预期一具更快的工具可以处理大量的数据,这么最后来结果大概是洗。到里面去任何事件,你能想象在一具批处理过程完成时盯着ETL监控仪表板看5天吗?幸运的是,还有一具更好的想法:自动异常检测简化了ETL处理过程让我们回到上面的日期格式示例。当日期格式发生更改时,您希翼在循环中有一具监视工具,可以识别错误、对错误发出警报,并暂停ETL进程,直到错误得到修复。该工具甚至能够执行全然缘由分析,从而将纠正ETL故障所需的时刻缩短了几个小时。这是如何回事?那个工具从一具ETL监控仪表板开始,它学习关键指标。这些大概包括加载到工具中的数据量、写入的行数、加载数据所需的时刻等等。依照您对自个儿的ETL软件的熟悉程度,CC防御,您能够推断这些数字何时开始偏离对齐。那个只是,目前仍处于手动监控领域。你的下一步是训练一台机器来完成这项工作。使用来自ETL监控仪表板的相同数据,具有机器学习能力的人工智能能够建立自个儿的基线——每分钟写入多少行,每次数据传输发觉的缺失记录有多少,完成每一步需要多长时刻,等等,那个仪表板监控ETL提取时刻。如今这给了你一具优势–你的人工智能监控工具不需要休眠,于是它能够监控ETL进程,无论运行多长时刻。假如警报发生在早晨4:00,您不必等到上午9:00才发觉错误。它在检测异常时也更为敏感,所以它比人类观看者更快地对错误发出警报。更重要的是,系统能够了解ETL过程中的异常发生在哪里,从而允许架构师解决结构效率低下的咨询题。从长远来看,这落低了ETL错误的大概性,并缩短了整个ETL过程。最终,当系统检测到某些度量中的错误时,它只能向最有大概负责处理错误的部门发出警报。换句话讲,CC防御,你只需要叫醒5个人,而不是20个人,所以只需支付这5个人的加班费。这种特定的警报落低了操作成本,并且也加快了解决咨询题的速度。如今就开始创建一具更快的分析管道,DDoS防御,而不是等待冗长的批处理过程,接着手动梳理结果以修复错误,数据科学家能够应用自动异常检测功能来监视ETL过程。这些应用程序能够自动发觉并修复错误,从而缩短从数据中获得准确见解所需的时刻。要了解更多信息,请下载白皮书"为啥自动ETL监控确保数据质量",了解怎么使用AI异常检测来更有效地监控ETL性能。

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