先上效果图: 修改pytest-html报告,分三部分. pytest执行目录新建conftest.py文件 import pytest from py._xmlgen import html from datetime import datetime """ Summary部分在此设置 """ @pytest.mark.optionalhook def pytest_html_results_summary(prefix, summary, p

1.使用svg实现组态画面和动态数据展示 通过js的定时器调用webservice方法获取数据后更新节点数据 /// <summary>启动定时刷新</summary> function Start() { InitSvgElement(); this.timer = setInterval("GetTagValues()", 1000); } /// <summary>启动定时刷新</summary> function Stop() {

一.inotify简介 inotify是Linux内核的一个功能,它能监控文件系统的变化,比如删除.读.写和卸载等操作.它监控到这些事件的发生后会默认往标准输出打印事件信息.要使用inotify,Linux内核版本必须是大于2.6.13,在这之前的内核都没有这个功能.我们可以利用inotify去监控我们要监控的资源,当资源发生变化时,我们扑捉它的事件,从而触发同步数据等操作. 二.inotify软件介绍 inotify是内核的一个功能,众所周知内核的功能我们必须要配合工具才能使用,通常情况下用户

在众多的工业控制系统领域常常会实时采集现场的温度.压力.扭矩等数据,这些数据对于监控人员进行现场态势感知.进行未来趋势预测具有重大指导价值.工程控制人员如果只是阅读海量的数据报表,对于现场整个态势的掌控会十分困难,因此往往希望借助一些图表进行展示,其中趋势图是常用的实时数据展示方式之一.目前实现趋势图.曲线图的工具很多也很成熟,一些是通过CS模式开发的,需要在工程控制人员操作的计算机上安装相应软件,这种方式有其特有的优势,但是有时也有不方便的地方.于是一些基于BS模式的展现方式就自然而然的被广泛

导读:传统ETL方案让企业难以承受数据集成之重,基于Kafka Connect构建的新型实时数据集成平台被寄予厚望. 在4月21日的Kafka Beijing Meetup第四场活动上,DataPipeline CTO陈肃分享了DataPipeline是如何基于Kafka Connect框架构建实时数据集成平台的应用实践.以下内容是基于现场录音整理的文字,供大家参考. 什么是数据集成?最简单的应用场景就是:一个数据源,一个数据目的地,数据目的地可以一个数据仓库,把关系型数据库的数据同步到数据仓库

本文主要是我在刚开始学习 SignalR 的技术总结,网上找的学习方法和例子大多只是翻译了官方给的一个例子,并没有给出其他一些经典情况的示例,所以才有了本文总结,我在实现推送简单的数据后,就想到了如何去推送复杂的数据,以及推送一个实时的图表数据,文本为我原创,转载请注明出处:Richard.Hu,先上一堆乱七八糟的说明先: SignalR的官方地址是: https://www.asp.net/signalr 网上给出例子是一个聊天的例子,官网地址是:https://docs.microsoft.

sersync+rsync实时数据同步 1.相关背景介绍 前面有关文章配置实现了rsync增量同步以及配置为定时同步,但是在实际生产环境中需要实时的监控数据从而进行同步(不间断同步),可以采取inotify-tools+rsync或者rsync+sersync进行实时同步. 以上两种方法的区别是: rsync+Inotify-tools (1):Inotify-tools只能记录下被监听的目录发生了变化(包括增加.删除.修改),并没有把具体是哪个文件或者哪个目录发生了变化记录下来: (2):rs

实时数据推送 在Web或移动项目中,服务器向客户端实时推送消息是一种常见的业务需求. 实现方式 Polling:轮询(俗称“拉”),即定期重新请求数据. Long-Polling:长轮询,是 Polling 技术的改进,即在保持住一个请求,在这个请求内不断发送数据. WebSocket Polling:是 Long-Polling 技术的改进,即通过HTTP协议握手建立连接后直接进行双向TCP通讯. 应用场景: 聊天室 股票价格变化.K线图 消息提醒 WebSocket Polling 简单点说

文 | 陈肃 DataPipeline  CTO 随着企业应用复杂性的上升和微服务架构的流行,数据正变得越来越以应用为中心. 服务之间仅在必要时以接口或者消息队列方式进行数据交互,从而避免了构建单一数据库集群来支撑不断增长的业务需要.以应用为中心的数据持久化架构,在带来可伸缩性好处的同时,也给数据的融合计算带来了障碍. 由于数据散落在不同的数据库.消息队列.文件系统中,计算平台如果直接访问这些数据,会遇到可访问性和数据传输延迟等问题.在一些场景下,计算平台直接访问应用系统数据库会对系统吞吐造成显

Rsync(remote sync)远程同步工具,通过rsync可以实现对远程服务器数据的增量备份通过,但rsync自身也有缺陷,同步数据时,rsync采用核心算法对远程服务器的目标文件进行对比,只进行差异同步.我们可以想象一下,如果服务器的文件数量达到了百万甚至千万量级,那么文件对比是非常耗时的,而且发生变化的往往是其中很少的一部分,这是非常低效的方式.inotify的出现,可以缓解rsync不足之处,取长补短. 第一部分:inotify+rsync实时数据同步Inotify 是一种强大的.细

Oracle实时数据抽取项目问题总结 项目背景介绍 项目主要是将Oracle.MySQL.SQLServer.Db2等其他数据库的实时变更数据同步到其他异构数据库中.本篇文章主要是讨论oracle的实时采集,通过Logminer捕获归档日志,然后将提取后的数据推送到Kafka中. 项目使用的技术框架 使用的核心框架:https://github.com/debezium/debezium 用于捕获归档日志,然后推送到kafka中. Debezium框架是基于Kafka Connect实现的,分为

目       录 1.      概述... 2 2.      平台演示... 2 3.      云端控制策略和应用过程... 2 3.1           云端控制策略... 2 3.2           控制应用过程... 3 4.      实时日志... 7  1.   概述 这次升级主要提升云端控制的安全策略,不管公有云部署或是私有云部署,通信链路.通信机制和数据交互等方面必须保障安全性,工业生产安全无小事,如果由于软件系统造成生产事故,那么再高级的软件系统也是白搭,这是有别

  摘要:对于 PostgreSQL 的实时数据采集, 业界经常遇到了包括:对源库性能/存储影响较大, 采集性能受限, 时间回退重新同步不支持, 数据类型较复杂等等问题.Tapdata 在解决 PostgreSQL 增量复制问题过程中,获得了一些不错的经验和思考,本文将分享 Tapdata 自研的 TAP-CDC-CACHE,和其他几种市面常见的解决方案的优势和特性. 前言 TAPDATA 的数据复制产品里, 提供了对于 PostgreSQL 的实时数据采集功能, 在客户落地使用时, 遇到了包括

  摘要:随着教育信息化的推进,智慧校园建设兴起,但在实施过程中面临数据孤岛.应用繁多.数据再利用等方面挑战,而 Tapdata 的实时数据中台解决方案,能够高效地解决智慧校园实施中的基础数据问题.   教育行业信息化工作已经实施多年,南京秦淮区教委在这方面走在前列,并进行了大量尝试.   2018年4月教育部颁布了<教育信息化2.0行动计划>,随着AI人工智能,大数据,移动互联网兴起,在之前教育信息化实施的基础上,秦淮教委根据南京市创建智慧校园的要求,率先进行智慧教育的尝试,释放教育系统的生

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  摘要:本文将选取市面上一些流计算框架包括 Flink .Spark .Hazelcast,从场景需求出发,在核心功能.资源与性能.用户体验.框架完整性.维护性等方面展开分析和测评,剖析实时数据框架的特色.   前面的两篇文章(实时数据引擎系列文章一 和 实时数据引擎系列文章二)讲到了数据集成 CDC 的一些背景和问题, 在说流引擎之前, 我们先拿市面上的一些流计算框架做一些分析和评测, 实时数据框架的选手很多, 每家都有自己的特色, 这篇文章会按照我们的场景需求, 从以下几个方面去做一些探索

作者介绍:TJ,唐建法,Tapdata 钛铂数据 CTO,MongoDB中文社区主席,原MongoDB大中华区首席架构师,极客时间MongoDB视频课程讲师. "怎样可以来搭建一个数据中台?" 身处数据处理行业,经常被客户问到这样的问题. 数据中台到底是什么,是产品.技术还是一个架构--,在关于数据中台的概念铺天盖地的时候,我们来聊一聊数据中台的架构,技术上实现,以及如何在企业落地,实实在在解决问题. 一.现代企业数据架构及痛点– 数据孤岛:低效率和利用困难的根源– 应用瓶颈:传统方案

Vertica增加一个数据存储的目录 操作语法为: ADD_LOCATION ( 'path' , [ 'node' , 'usage', 'location_label' ] ) 各节点添加目录,并赋予正确的权限 vsql命令行下添加对应的目录 查询验证 1. 各节点添加目录,并赋予正确的权限 比如新增/verticadata2挂节点,需求为在/verticadata2挂节点下新增目录vertica,用于Vertica的数据目录. 各节点执行 mkdir -p /verticadata2/ve

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今天没有延续上一篇讲的内容,穿插一段小插曲,WebSocket 实时数据通讯同步的问题,今天我们并不是很纯粹地讲 WebSocket 相关知识,我们通过 WebGL 3D 拓扑图来呈现一个有趣的 Demo.接下来我们就看看这个实时数据通讯是一个什么样的套路. 我们先来聊聊这次 Demo 的思路吧,首先我要有一个 3D 的拓扑图组件,在上面创建几个节点,然后通过拉力布局(ForceLayout)将这些节点自动布局,但是有一定,需要在不同的网页窗口下,对应节点的位置是一样的,简单地说就是不同网页窗口

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