回答:谢谢邀请！数据分析师通常分成两种，一种是应用级数据分析师，另一种是研发级数据分析师，区别就在于是否具备算法设计及实现的能力。应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具，把业务模型映射到数据分析工具上，从而得到数据分析的结果。数据分析工具比较多，比如Excel就是一个传统的数据分析工具，另外还有Minitab、LINGO、JMP等，要想全面掌握这些工具的使用需要具备一定的数学基础和统计学基础。通常...
txgcwm
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回答:数据分析是干什么的？在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。数据分析有什么用?从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训那数据分析是什么的？数据分析大体上分3步：1：获...
B0B0
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...总数已达数十亿。面对如此海量的数据，在日常运维（如故障诊断、成本分析、性能优化等场景）过程中，传统的统计图表难以有效直观地展示如此庞大的数据。因此，优秀的监控数据可视化产品就呼之欲出，它既要数据准确、...
...数量不断增多，IT运维压力也成比例增大。各种软、硬件故障而造成的业务中断，成为稳定性影响的重要因素之一。本文详细解读阿里如何实现硬件故障预测、服务器自动下线、服务自愈以及集群的自平衡重建，真正在影响业务...
摘要： 阿里巴巴千亿交易背后，如何尽量避免发布故障？在面对实际运维过程中遇到的问题该如何解决？阿里巴巴运维技术专家少荃，给我们带来了解决方案和思路。 导读：阿里巴巴千亿交易背后，如何尽量避免发布故障？...
导读：阿里巴巴千亿交易背后，如何尽量避免发布故障？在面对实际运维过程中遇到的问题该如何解决？近日，在GOPS大会上，阿里巴巴运维技术专家少荃，给我们带来了解决方案和思路。 作者：陆叶平（花名少荃），阿里...
...践的时候，我一直在思考如何更好的发现 TiDB 整个系统的故障。最开始，我们参考的就是 Chaos Engineering 里面的方式，观察系统的稳定状态，注入一个错误，然后看 metrics 上面有啥异常，这样等实际环境中出现类似的 metrics，我们...
...景主要包括以下两个领域：可用性保障：异常指标检测、故障智能诊断、故障预测、故障自动修复等；成本优化：容量规划、资源利用率提升、性能优化等。接下来介绍下携程在这两个领域下的部分典型场景，以及相关算法简介...
上周四即6月14日，Amazon位于美国东部的数据中心出现故障，并影响了AWS多项云服务以及基于之上的Heroku、Quora等知名网站。16日，Amaozn公布了事故分析。事故是由公共电网故障引起，并引发了一系列连锁故障。: 事情的起因是电...
...录关键执行点、程序执行错误时的现场信息等。系统出现故障时，运维人员一般先查看错误日志，定位故障原因。当业务流量小、逻辑复杂度低时，应用出现故障时错误日志一般较少，运维人员一般能够根据错误日志迅速定位到...
...任何企业或合作伙伴均可以简单方便的接入阿里巴巴智能故障管理平台，通过对接入数据的训练学习实时提供异常检测、关联分析、根因定位的能力，使原有的IT管理模型瞬间实现低成本的智能化升级，为IT同行们更便捷的提升...
...业务的收益和成本。目前已有运维方法的主要难点是突发故障的发现、止损、修复和规避，也是我们要解决的关键问题。这些难点导致我们运维人有很多痛点。我相信在座的各位都看到过这幅图，我们运维人是全年365天7×24小时...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
刘明
李文鹏
苏丹
zhigoo
