文 | 水手 在2017年1月20日Gartner发布的<China Summary Translation: 'Survey Analysis: Customers Rate Their BI and Analytics Platform Experience, 2016'>报告中显示,商业智能和分析(BI&A)仍然是CIO的技术投资重点,也是中国CIO们实现业务成果的最重要的技术手段,然而大多数中国CIO在选择BI&A平台时,却将目光锁定在传统的报表平台上,并且把技术功能作…
文 | 帆软数据应用研究院 船长 2017年2月16日,Gartner发布了2017年BI商业智能和分析平台魔力象限报告,笔者这里进行一些解读,帮助大家更好了解市场状况和趋势. 一.几家欢笑几家愁 和往年一样,Gartner的报告发布以后,处于高位者欣喜万分奔走相告,大肆宣传,恨不得买下所有广告位:而处于低位或未上榜者,则黯然神伤,甚至有些恨Gartner,把竞争差距如此清晰的反馈给读者. 好了言归正传,附上Gartner 2016和2017年魔力象限图以及对比图和对照表(浅色圆点是2016年位…
ELK+Filebeat+Kafka+ZooKeeper 构建海量日志分析平台 参考:http://www.tuicool.com/articles/R77fieA 我在做ELK日志平台开始之初选择为ELK+Redis直接构建,在采集nginx日志时一切正常,当我采集我司业务报文日志类后,logstash会报大量的redis connect timeout.换成redis cluster后也是同样的情况后,就考虑对消息中间件进行替换重新选型,经过各种刷文档,决定选用kafka来替换redis.根…
在快速发展的今天,商业智能BI已经不同于传统的商业智能BI,商业智能BI已经逐渐转变为自助和业务主导的模式,自助BI分析平台应运而生,自助BI分析平台逐渐成为许多企业的选择. 自助式BI分析平台与传统商业智能BI有何不同?传统的BI侧重于数据平台的建设,提供报表服务,以IT为主,多集中在公司的IT部门,以数据分析为主,以业务分析为主,面向没有IT背景的业务分析师.与传统的BI分析平台相比,自助式BI分析平台更加灵活.易于使用,并在一定程度上摆脱了对IT部门的严重依赖. 与传统BI相比,自助BI分…
    谈到企业级自助分析平台,大家自然会想到Tableau,在Garnter最新的BI平台魔力象限中,是这么描述Tableau的. "Tableau is a Leader in this Magic Quadrant. It offers a visual-based exploration experience that enables business users to access, prepare, analyze and present findings in their data…
ELK+redis搭建nginx日志分析平台发表于 2015-08-19   |   分类于 Linux/Unix   |  ELK简介ELKStack即Elasticsearch + Logstash + Kibana.日志监控和分析在保障业务稳定运行时,起到了很重要的作用.比如对nginx日志的监控分析,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录,所以可以通过读取日志文件来分析:redis的list结构正好可以作为队列使用,用来存储logstash传输的日志数据.然后…
elk+redis 搭建nginx日志分析平台 logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢?首先,架构方面,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录.其次,需要有个队列,redis的list结构正好可以作为队列使用.然后分析使用elasticsearch就可以进行分析和查询了. 我们需要的是一个分布式的,日志收集和分析系统.logstash有agent和indexer两个角色.对于agent角色,放在单独的web机器上面,…
这个是最新的elk+redis搭建日志分析平台,今年时间是2015年9月11日. Elk分别为 elasticsearch,logstash, kibana 官网为:https://www.elastic.co/products Elasticsearch: https://www.elastic.co/downloads/elasticsearchhttps://download.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.7.…
一.序言 随着TDW的发展,公司在大数据离线分析方面已经具备了行业领先的能力.但是,很多应用场景往往要求在数秒内完成对几亿.几十亿甚至几百上千亿的数据分析,从而达到不影响用户体验的目的.如何能够及时有效的获取分析结果提高工作效率,这是许多分析人员在面对大数据所不得不面临的问题.要满足这样的需求,可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群,或者采用一些内存计算平台,或者采用HDD的架构,但是这些都无疑需要比较高的软硬件成本.海量数据的今天,堆机器不是每个业务都愿意去做的. 实时检索分析平台…