
智能采集平台
智能采集平台(智能统计解决爬虫过多时,信息无人查看的尴尬)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 91 次浏览 • 2022-04-11 04:10
智能采集平台支持打通所有采集源和数据传输途径,完美解决多账号和多渠道同时访问多采集请求不通畅的问题,支持urlgzip压缩和最高512k/s,海量源站服务器访问速度更快。智能统计解决爬虫过多时,信息无人查看的尴尬。系统采用全网自动分词,实时统计解析结果,避免因为统计信息繁多导致的信息泄露。双向绑定https,杜绝爬虫导流暴力破解流量的可能性。
建议使用外挂采集器,
海量数据采集,推荐麦客、nessus、采蝶网,这些都是采集器有一定规模的,
数据同采(采集器-数据同采网,采数据网)可以完美解决采集问题,
采集魔方采集是目前市面上最优秀的数据采集器了,搭配市面上最流行的vpn,
采集魔方采集魔方采集器,
建议使用coupongeneratorcoupongenerator上有各种各样的vpn工具
很多大型的b2c、b2b网站都有多app,可以借助平台开发出好多的app来爬取app的数据。虽然这个方法被一些人运用过,但我还是推荐采集魔方这个工具来对接这些平台,服务器也可以选择香港的服务器,网站内地或者其他地区的数据基本上都可以爬取过来。做了6年电商,很多互联网和电商人把精力都放在网站竞价上,不缺人流量,以及不缺转化率。
以前也听过采集魔方这个工具,我也用过,效果都差不多,价格也差不多。所以我推荐采集魔方,免费用是首选,产品质量稳定,不会出现问题。另外也没必要自己搭建这样的服务器。 查看全部
智能采集平台(智能统计解决爬虫过多时,信息无人查看的尴尬)
智能采集平台支持打通所有采集源和数据传输途径,完美解决多账号和多渠道同时访问多采集请求不通畅的问题,支持urlgzip压缩和最高512k/s,海量源站服务器访问速度更快。智能统计解决爬虫过多时,信息无人查看的尴尬。系统采用全网自动分词,实时统计解析结果,避免因为统计信息繁多导致的信息泄露。双向绑定https,杜绝爬虫导流暴力破解流量的可能性。
建议使用外挂采集器,
海量数据采集,推荐麦客、nessus、采蝶网,这些都是采集器有一定规模的,
数据同采(采集器-数据同采网,采数据网)可以完美解决采集问题,
采集魔方采集是目前市面上最优秀的数据采集器了,搭配市面上最流行的vpn,
采集魔方采集魔方采集器,
建议使用coupongeneratorcoupongenerator上有各种各样的vpn工具
很多大型的b2c、b2b网站都有多app,可以借助平台开发出好多的app来爬取app的数据。虽然这个方法被一些人运用过,但我还是推荐采集魔方这个工具来对接这些平台,服务器也可以选择香港的服务器,网站内地或者其他地区的数据基本上都可以爬取过来。做了6年电商,很多互联网和电商人把精力都放在网站竞价上,不缺人流量,以及不缺转化率。
以前也听过采集魔方这个工具,我也用过,效果都差不多,价格也差不多。所以我推荐采集魔方,免费用是首选,产品质量稳定,不会出现问题。另外也没必要自己搭建这样的服务器。
智能采集平台(泛微信息采集智能机器人——千里聆,通过RPA+AI两大系统引擎能力 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 176 次浏览 • 2022-04-10 09:03
)
泛微信息采集智能机器人——千里灵,通过RPA+AI两大系统引擎能力,构建了采集精细化综合信息采集智能机器人平台;打造了丰富的专项项目场景应用,满足组织中各个角色和部门的信息采集需求。
随着数字化转型的推进,各行各业的大量线下场景转移到线上,推动了各类数据的爆发式生产,进一步加速了海量数字资产的形成,如招投标数据、政策数据、和有竞争力的产品数据。, 舆论数据等
在信息海洋中,如何高效高效地获取数据?发现业务缺陷和改进空间,制定优化改进措施,推动业务循环向前,达到降本增效的效果?
整理常用信息采集需求场景
组织中各个角色和部门的工作,需要大量的价值数据来支撑,需要定期监控各类网站的更新。通过关键词的设置和智能算法,过滤掉有价值的信息。
1、招标信息采集
营销和销售人员经常面临寻找线索的困难,而手动查找关键客户信息既费时又费力。如何快速找到有效线索?
2、政策法规信息采集
国家产业政策瞬息万变,安排专人搜集资料费时费力;如何快速了解相关政策,从而通过宏观政策调整企业决策?
3、商品价格信息采集
当企业无法判断供应商所报产品价格的真伪时,机器人能否自动抓取网上同类产品的价格信息,作为采购审批的参考?
4、 竞争对手信息采集
竞争无处不在。新产品发布、战略联盟、广告投放、客户签约等动态信息如何即时获知并有效跟踪和决策?
5、企业舆论采集
在互联网时代自媒体,一条负面信息,可能会让企业陷入舆论危机。如何有效地从众多信息流中自动捕捉公司舆情,并有效监控和应对?
千里灵-资讯采集智能机器人解决方案
互联网数字资产是一个巨大的信息资源矿。RPA 可以帮助组织和自动化采集数据,AI 可以为您提取有价值的数据。
通过RPA+AI两大系统引擎能力,盘微千里灵构建了集“挖矿”+“炼化”于一体的信息采集智能机器人平台;并打造了丰富的特殊场景应用,满足各类机构在组织角色和部门信息采集所需。
可以7*24小时自动完成访问目标网站、抓取网页数据、接收邮件内容、填写上报数据等任务。
实时获取所需的有效信息数据,并及时推送到手机,以免错过任何重要信息,不再需要花费时间和精力在信息海洋中寻找信息。
一、千里岭的目标
针对组织内市场部、销售部、采购部、研发部、人事部等部门的需求,提供特殊信息采集解决方案。
成为您的7*24小时资讯采集数字化员工,帮助您了解:
· 某种原材料商品的最低采购价格信息;· 有与您的业务相匹配的投标信息;· 政府出台新政策扶持您的行业;· 您的主要供应商发生股东变更等;· 竞争对手刚刚发布了新产品和活动等等...
让您的工作决策更高效、更精准,让您的组织运行更智能、更灵敏!
二、千里灵平台架构
千里灵前端具备适配各种网页、手机APP、桌面软件和API实现自动化运行的能力;
中端实现覆盖大量应用场景,可直接选择;
后台配备强大的机器人设计器和执行器,确保实现不同的采集需求。每个职位和部门都可以根据需要灵活配置部门级解决方案。
三、千里灵技术优势
盘微千里灵平台的四大核心优势帮助组织快速获取有价值的数据:
指令库:提供丰富且可扩展的指令,满足不同业务场景不断变化的需求
Designer:提供可视化设计器,拖放选择指令,完成机器人的定义和组装
机器人:组装好的机器人按工作场景分类管理,可共享复用,减少维护
· Actuator:提供足够灵活的运行规则,保证机器人不间断调度按照规则执行。
价值
千里聆听,深度网络采集信息,智能分析提取有效数据,快速连接各类业务系统,及时推送信息,7*24小时无人值守无人值守。
查看全部
智能采集平台(泛微信息采集智能机器人——千里聆,通过RPA+AI两大系统引擎能力
)
泛微信息采集智能机器人——千里灵,通过RPA+AI两大系统引擎能力,构建了采集精细化综合信息采集智能机器人平台;打造了丰富的专项项目场景应用,满足组织中各个角色和部门的信息采集需求。
随着数字化转型的推进,各行各业的大量线下场景转移到线上,推动了各类数据的爆发式生产,进一步加速了海量数字资产的形成,如招投标数据、政策数据、和有竞争力的产品数据。, 舆论数据等
在信息海洋中,如何高效高效地获取数据?发现业务缺陷和改进空间,制定优化改进措施,推动业务循环向前,达到降本增效的效果?
整理常用信息采集需求场景
组织中各个角色和部门的工作,需要大量的价值数据来支撑,需要定期监控各类网站的更新。通过关键词的设置和智能算法,过滤掉有价值的信息。
1、招标信息采集
营销和销售人员经常面临寻找线索的困难,而手动查找关键客户信息既费时又费力。如何快速找到有效线索?
2、政策法规信息采集
国家产业政策瞬息万变,安排专人搜集资料费时费力;如何快速了解相关政策,从而通过宏观政策调整企业决策?
3、商品价格信息采集
当企业无法判断供应商所报产品价格的真伪时,机器人能否自动抓取网上同类产品的价格信息,作为采购审批的参考?
4、 竞争对手信息采集
竞争无处不在。新产品发布、战略联盟、广告投放、客户签约等动态信息如何即时获知并有效跟踪和决策?
5、企业舆论采集
在互联网时代自媒体,一条负面信息,可能会让企业陷入舆论危机。如何有效地从众多信息流中自动捕捉公司舆情,并有效监控和应对?
千里灵-资讯采集智能机器人解决方案
互联网数字资产是一个巨大的信息资源矿。RPA 可以帮助组织和自动化采集数据,AI 可以为您提取有价值的数据。
通过RPA+AI两大系统引擎能力,盘微千里灵构建了集“挖矿”+“炼化”于一体的信息采集智能机器人平台;并打造了丰富的特殊场景应用,满足各类机构在组织角色和部门信息采集所需。
可以7*24小时自动完成访问目标网站、抓取网页数据、接收邮件内容、填写上报数据等任务。
实时获取所需的有效信息数据,并及时推送到手机,以免错过任何重要信息,不再需要花费时间和精力在信息海洋中寻找信息。
一、千里岭的目标
针对组织内市场部、销售部、采购部、研发部、人事部等部门的需求,提供特殊信息采集解决方案。
成为您的7*24小时资讯采集数字化员工,帮助您了解:
· 某种原材料商品的最低采购价格信息;· 有与您的业务相匹配的投标信息;· 政府出台新政策扶持您的行业;· 您的主要供应商发生股东变更等;· 竞争对手刚刚发布了新产品和活动等等...
让您的工作决策更高效、更精准,让您的组织运行更智能、更灵敏!
二、千里灵平台架构
千里灵前端具备适配各种网页、手机APP、桌面软件和API实现自动化运行的能力;
中端实现覆盖大量应用场景,可直接选择;
后台配备强大的机器人设计器和执行器,确保实现不同的采集需求。每个职位和部门都可以根据需要灵活配置部门级解决方案。
三、千里灵技术优势
盘微千里灵平台的四大核心优势帮助组织快速获取有价值的数据:
指令库:提供丰富且可扩展的指令,满足不同业务场景不断变化的需求
Designer:提供可视化设计器,拖放选择指令,完成机器人的定义和组装
机器人:组装好的机器人按工作场景分类管理,可共享复用,减少维护
· Actuator:提供足够灵活的运行规则,保证机器人不间断调度按照规则执行。
价值
千里聆听,深度网络采集信息,智能分析提取有效数据,快速连接各类业务系统,及时推送信息,7*24小时无人值守无人值守。
智能采集平台(智能采集平台的目的是基于人工服务进行规范化管理)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2022-04-02 09:02
智能采集平台的目的是实现多用户、多角色、多操作员管理,通过数据的实时采集,统计分析客户相关的数据,
特征码
就像qq,百度,美团,没有各自独立的团队和服务器。基于java的在线客服系统,最初是基于人工服务进行规范化管理,购物平台最早是基于统计的规范管理,你问的应该是数据采集,数据存储,进而可以分析,对这些应该都有现成的系统。目前也有运营机构是自行开发的。
主要问题是采集问题、服务器问题、数据统计分析问题。数据来源,有针对性的进行采集是关键。另外,数据的标准化问题是个大问题。
一定需要数据采集、数据统计分析等系统服务吗?关键的是服务器,低成本的做法是买小型机或云主机来进行服务。
finebi要求实时数据采集。
对于分公司来说没必要,应该找成熟的erp,比如金蝶,用友,只需要建立分公司数据上的上下游关系,例如客户经理可以下达客户的咨询与服务,有效处理好后转交给相关的团队进行进一步的处理。像我们这边,有一个大数据标准化的服务供给方案。此外分公司一般就是个展厅,可以找个商业智能bi软件(上图右边那种就行)。关键是一个文本格式的数据怎么对应到客户画像,风险,线索,访问路径...。 查看全部
智能采集平台(智能采集平台的目的是基于人工服务进行规范化管理)
智能采集平台的目的是实现多用户、多角色、多操作员管理,通过数据的实时采集,统计分析客户相关的数据,
特征码
就像qq,百度,美团,没有各自独立的团队和服务器。基于java的在线客服系统,最初是基于人工服务进行规范化管理,购物平台最早是基于统计的规范管理,你问的应该是数据采集,数据存储,进而可以分析,对这些应该都有现成的系统。目前也有运营机构是自行开发的。
主要问题是采集问题、服务器问题、数据统计分析问题。数据来源,有针对性的进行采集是关键。另外,数据的标准化问题是个大问题。
一定需要数据采集、数据统计分析等系统服务吗?关键的是服务器,低成本的做法是买小型机或云主机来进行服务。
finebi要求实时数据采集。
对于分公司来说没必要,应该找成熟的erp,比如金蝶,用友,只需要建立分公司数据上的上下游关系,例如客户经理可以下达客户的咨询与服务,有效处理好后转交给相关的团队进行进一步的处理。像我们这边,有一个大数据标准化的服务供给方案。此外分公司一般就是个展厅,可以找个商业智能bi软件(上图右边那种就行)。关键是一个文本格式的数据怎么对应到客户画像,风险,线索,访问路径...。
智能采集平台(智能采集平台如何实现自动化作图规范后工作计划表)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 117 次浏览 • 2022-04-01 11:05
智能采集平台如何实现自动化作图规范后工作计划表如下
1、新建采集管理规范
2、设置项目内容和项目相关字段
3、建立本周需要作图规范列表
4、新建3个空列表
5、复制上一步骤1和2所建立的标准需要采集的数据
6、利用python记录本周的作图时间
7、利用python产生调试信息
8、执行python,定位到一个节点print前面的循环代码print后面的循环代码(以周为单位)print“e”按调试提示不断循环,
9、print完成信息记录后,利用matplotlib画一条曲线python原图frompilimportimageimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimeimportnumpyasnpplt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei']plt.rcparams['axes.unicode_minus']=falseimage_raw=image.open('temp.jpg')image_complete=image.open('temp.jpg')#raw为原图plt.imshow(image_raw)plt.show()以上代码主要对图片进行操作,显示的效果如下可以看到,三个月前的文件是压缩后保存的,现在已经恢复为原始图片了。
程序运行结果本教程为随机选取一个月的作图数据,总体上实现了在10分钟之内对图片集进行操作,从整个样本集返回一个产品清单信息。实现该程序需要jupyterjupyternotebook环境。有意者可以关注我公众号“神笔牛购”获取帮助。希望我写的东西对你有帮助。 查看全部
智能采集平台(智能采集平台如何实现自动化作图规范后工作计划表)
智能采集平台如何实现自动化作图规范后工作计划表如下
1、新建采集管理规范
2、设置项目内容和项目相关字段
3、建立本周需要作图规范列表
4、新建3个空列表
5、复制上一步骤1和2所建立的标准需要采集的数据
6、利用python记录本周的作图时间
7、利用python产生调试信息
8、执行python,定位到一个节点print前面的循环代码print后面的循环代码(以周为单位)print“e”按调试提示不断循环,
9、print完成信息记录后,利用matplotlib画一条曲线python原图frompilimportimageimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimeimportnumpyasnpplt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei']plt.rcparams['axes.unicode_minus']=falseimage_raw=image.open('temp.jpg')image_complete=image.open('temp.jpg')#raw为原图plt.imshow(image_raw)plt.show()以上代码主要对图片进行操作,显示的效果如下可以看到,三个月前的文件是压缩后保存的,现在已经恢复为原始图片了。
程序运行结果本教程为随机选取一个月的作图数据,总体上实现了在10分钟之内对图片集进行操作,从整个样本集返回一个产品清单信息。实现该程序需要jupyterjupyternotebook环境。有意者可以关注我公众号“神笔牛购”获取帮助。希望我写的东西对你有帮助。
智能采集平台(本发明专利技术智能化网络信息采集系统及采集方法(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2022-04-01 00:24
本发明专利技术公开了一种智能网络信息采集系统及采集方法,包括网络服务器、任务管理器、任务分发器和信息采集器、网络服务器连接网页数据提取器,网页数据提取器连接任务管理器,任务管理器连接任务分发器,任务分发器连接信息采集器;网络服务器用于根据web协议获取网页中的图片和文字数据;网页数据提取器用于提取网页中的图片和文字数据。智能网信息采集
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
一种智能网络信息采集系统及采集方法
该专利技术涉及
,具体是一种智能网络信息采集系统和采集方法。
技术介绍
在网络信息爆炸的时代,信息量变得异常庞大,在铺天盖地的信息海洋中寻找有价值的信息变得越来越困难。因此,为了解决这个问题,已经使用了很多机器学习方法。方法,例如可以根据用户请求进行预测的页面排名方法等,但是即使使用非常复杂的排名算法,如果没有设置主题索引,即使是最好的信息爬虫也可能无法检索到页。有效信息。为了提供更准确、更高效的搜索服务,信息采集系统通常通过多个服务器节点从主要的网站采集获取所需的信息。但是,出于安全原因,许多采集 @网站 服务器开始限制同一终端的每日访问量,并对一天或一段时间内访问量超过设定访问限制的终端实施IP封锁“惩罚”。由于现有信息采集系统的任务分配机制缺乏灵活性,造成系统资源的浪费,降低了信息采集的效率。
技术实现思路
该专利技术的目的是提供一种智能网络信息采集系统和采集方法,具有灵活的任务分配机制,减少硬件和网络资源,提高页面更新效率等优点。为实现上述目的,本专利技术提供以下技术方案:智能网络信息采集系统,包括网络服务器、任务管理器、任务分发器和信息采集器,网络服务器和网页数据提取器连接,网页数据提取器连接任务管理器,任务管理器连接任务分发器,任务分发器连接信息采集器;网络服务器用于根据web协议获取网页中的图片和文字数据;网页数据提取器用于提取网页中的图片和文字数据;任务管理器用于管理数据库,存储网页中的图片和文字数据,保存网页使用规则;任务分配器用于分配采集收到的任务并反馈任务的完成情况,任务分配器在设定的缓冲期内提供对常用网页信息采集器的访问频率判断以及选择当前最适合执行信息采集工作采集器的信息采集器,以及目前最适合访问目标的常用网站网站 并将message采集的任务分配给当前最容易访问的目标网站的message采集器;消息采集器用于接收采集的任务,并将采集的任务添加到任务分配器,信息采集器用于访问和下载信息采集任务的目标网站 分配给它。
优选地,在获取网页中的图文数据的过程中,网络服务器通过HTTP、FTP、Gopher和BBS中的至少一种或多种网络协议获取网页的数据。优选地,信息采集器用于下载目标网站的规则,并根据规则对网络信息执行采集,上传采集@的结果> 到数据库。优选地,任务分配器用于对信息采集器的采集的结果进行分析处理,然后进行数据统计得到统计结果,并将统计结构上传至数据库。一种智能网信息采集方法,包括以下步骤: S1:根据web协议获取网页中的数据,提取网页中的元素数据,并将提取的元数据存储在数据库中;S2:网页数据提取器对中英文网页和文本进行区分和处理。如果超文本网页编码采用GB2312标准,则为中文网页,否则为英文网页。判断,提取文本,过滤获取的HTML源文件,去除其中的标签控制字符。提取文本信息,移除脚本,解析HTML时,如果遇到Script开始标签,则搜索Script结束标签,搜索成功后在结束标签后继续解析;根据预先建立的特殊字符表,找出网页数据中的特殊字符并对特殊字符进行处理,过滤网页数据字符,存储网页文本:将文本存储在网页中,并在分隔的文本之间添加分隔符,标签分为分隔标签和普通标签。当两个文本之间有普通标签时,两个文本是连续文本;过滤网页数据后,统一网页数据的字符格式;S3:任务管理器对网页数据提取器提取的网页中的图片和文字数据进行管理,并设置网页的使用规则;S4:任务调度器根据接收到的信息执行数据库中存储的数据。根据判断采集器采集目标信息进行判断获取相应信息,在任务管理器中将采集的信息赋值给目标网页,访问并下载目标网页 。
优选地,S2中要移除的脚本可以是默认脚本作为文本提取出来,然后判断该文本是否为脚本代码,如果是脚本则不采集。与现有技术相比,本专利技术的有益效果如下: 1、专利技术的智能网络信息采集系统可以参考信息采集当前任务分配和服务器的完成状态,根据常用网页的访问量进行任务分配工作,从而提高信息的效率采集,只存储常用网页的数据,大大节省了硬件和网络资源,而且保存的页面由于页面少,更新也很快。, 有利于人们的使用。2、这项专利技术可以准确提取网页数据的文本信息,并且可以去除脚本和过滤掉网页数据字符,保证提取文本的准确性。英文网页并可以采取相应措施避免网页数据被错误处理。附图说明图。图1是专利技术体系示意图;无花果。图2是专利技术的流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然,所描述的实施例只是专利技术的一部分实施例,并非全部的例子。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。实施例1 一种智能网络信息采集系统,包括网络服务器、任务管理器、任务分配器和信息采集器,网络服务器连接网页数据提取器,网页数据提取器与任务管理器相连,任务管理器与任务调度器相连,任务调度器与信息采集器相连;网络服务器用于根据web协议获取网页中的图文数据,网络服务器用于获取网页中的图文数据。在文本数据处理过程中,通过HTTP、FTP、Gopher、BBS中的至少一种或多种网络协议获取网页数据;网页数据提取器用于提取网页中的图片和文字数据;任务管理器用于管理数据库,存储网页中的图片和文本数据,保存网页的使用规则。任务分配器用于 采集
智能网信息采集系统可以参考信息采集服务器当前的任务分配和完成情况,根据常用网页的访问量进行任务分配,提高效率信息采集,并且只存储常用网页的数据,大大节省了硬件和网络资源,而且保存的页面由于数量少,更新速度也很快,有利于人们的使用。一种智能网络信息采集方法,包括以下步骤: S1:根据web协议获取网页中的数据,提取网页中的元素数据,并将提取的元数据存入数据库。S2:网页
【技术保护点】
1.一种智能网络信息采集系统,包括网络服务器、任务管理器、网页数据提取器、任务分发器和信息采集器,其特征在于:网络服务器连接网页数据提取器,网页数据提取器连接任务管理器,任务管理器连接任务分发器,任务分发器连接信息采集器;/n网络服务器用来根据网络协议获取网页中的图片和文字数据;/n网页数据提取器,用于提取网页中的图片和文字数据;/n任务管理器用于管理数据库和存储网页中的图片和文本数据。文本数据,保存网页的使用规则;/n任务分配器用于分配采集收到的任务并反馈任务的完成情况,任务分配器在设置判断和选择访问次数中设置信息采集器在信息采集器、信息采集器、信息采集、信息采集器的缓冲期内经常使用的网页>目前最适合常用的网站可访问目标网站,并将信息采集任务分配给当前最易访问目标网站的信息采集器 ; /n 信息采集器用于接收采集任务并将采集的任务添加到任务分配者,信息采集器 用于信息采集任务分配给它的目标网站访问和下载。/n
【技术特点总结】
1.一种智能网络信息采集系统,包括网络服务器、任务管理器、网页数据提取器、任务分发器和信息采集器,其特征在于:网络服务器连接网页数据提取器,网页数据提取器连接任务管理器,任务管理器连接任务分发器,任务分发器连接信息采集器;
网络服务器用于根据web协议获取网页中的图片和文字数据;
网页数据提取器用于提取网页中的图片和文字数据;
任务管理器用于管理数据库,存储网页中的图片和文字数据,保存网页的使用规则;
任务分配器用于分配采集收到的任务并反馈任务的完成情况,任务分配器判断采集器内常用网页信息的访问量设置缓冲期。并在信息采集器中选择当前最适合执行信息采集的工作的信息采集器,在常用网站中选择当前最适合的目标网站 @网站,并将信息采集的任务分配给当前最容易访问的目标网站的信息采集器;
信息采集器用于接收采集任务并将采集的任务添加到任务分配者中,信息采集器用于比较分配给它的信息< @采集任务目标网站访问和下载。
2.根据权利要求1所述的一种智能网络信息采集系统,其特征在于:网络服务器在获取网页中的图文数据的过程中,至少通过HTTP、一个或FTP、Gopher和BBS之间更多的网络协议来获取网页数据。
<p>3.根据权利要求1所述的智能网信息采集系统,其特征在于:所述信息采集器用于下载目标网站的规则,并执行 查看全部
智能采集平台(本发明专利技术智能化网络信息采集系统及采集方法(组图))
本发明专利技术公开了一种智能网络信息采集系统及采集方法,包括网络服务器、任务管理器、任务分发器和信息采集器、网络服务器连接网页数据提取器,网页数据提取器连接任务管理器,任务管理器连接任务分发器,任务分发器连接信息采集器;网络服务器用于根据web协议获取网页中的图片和文字数据;网页数据提取器用于提取网页中的图片和文字数据。智能网信息采集
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
一种智能网络信息采集系统及采集方法
该专利技术涉及
,具体是一种智能网络信息采集系统和采集方法。
技术介绍
在网络信息爆炸的时代,信息量变得异常庞大,在铺天盖地的信息海洋中寻找有价值的信息变得越来越困难。因此,为了解决这个问题,已经使用了很多机器学习方法。方法,例如可以根据用户请求进行预测的页面排名方法等,但是即使使用非常复杂的排名算法,如果没有设置主题索引,即使是最好的信息爬虫也可能无法检索到页。有效信息。为了提供更准确、更高效的搜索服务,信息采集系统通常通过多个服务器节点从主要的网站采集获取所需的信息。但是,出于安全原因,许多采集 @网站 服务器开始限制同一终端的每日访问量,并对一天或一段时间内访问量超过设定访问限制的终端实施IP封锁“惩罚”。由于现有信息采集系统的任务分配机制缺乏灵活性,造成系统资源的浪费,降低了信息采集的效率。
技术实现思路
该专利技术的目的是提供一种智能网络信息采集系统和采集方法,具有灵活的任务分配机制,减少硬件和网络资源,提高页面更新效率等优点。为实现上述目的,本专利技术提供以下技术方案:智能网络信息采集系统,包括网络服务器、任务管理器、任务分发器和信息采集器,网络服务器和网页数据提取器连接,网页数据提取器连接任务管理器,任务管理器连接任务分发器,任务分发器连接信息采集器;网络服务器用于根据web协议获取网页中的图片和文字数据;网页数据提取器用于提取网页中的图片和文字数据;任务管理器用于管理数据库,存储网页中的图片和文字数据,保存网页使用规则;任务分配器用于分配采集收到的任务并反馈任务的完成情况,任务分配器在设定的缓冲期内提供对常用网页信息采集器的访问频率判断以及选择当前最适合执行信息采集工作采集器的信息采集器,以及目前最适合访问目标的常用网站网站 并将message采集的任务分配给当前最容易访问的目标网站的message采集器;消息采集器用于接收采集的任务,并将采集的任务添加到任务分配器,信息采集器用于访问和下载信息采集任务的目标网站 分配给它。
优选地,在获取网页中的图文数据的过程中,网络服务器通过HTTP、FTP、Gopher和BBS中的至少一种或多种网络协议获取网页的数据。优选地,信息采集器用于下载目标网站的规则,并根据规则对网络信息执行采集,上传采集@的结果> 到数据库。优选地,任务分配器用于对信息采集器的采集的结果进行分析处理,然后进行数据统计得到统计结果,并将统计结构上传至数据库。一种智能网信息采集方法,包括以下步骤: S1:根据web协议获取网页中的数据,提取网页中的元素数据,并将提取的元数据存储在数据库中;S2:网页数据提取器对中英文网页和文本进行区分和处理。如果超文本网页编码采用GB2312标准,则为中文网页,否则为英文网页。判断,提取文本,过滤获取的HTML源文件,去除其中的标签控制字符。提取文本信息,移除脚本,解析HTML时,如果遇到Script开始标签,则搜索Script结束标签,搜索成功后在结束标签后继续解析;根据预先建立的特殊字符表,找出网页数据中的特殊字符并对特殊字符进行处理,过滤网页数据字符,存储网页文本:将文本存储在网页中,并在分隔的文本之间添加分隔符,标签分为分隔标签和普通标签。当两个文本之间有普通标签时,两个文本是连续文本;过滤网页数据后,统一网页数据的字符格式;S3:任务管理器对网页数据提取器提取的网页中的图片和文字数据进行管理,并设置网页的使用规则;S4:任务调度器根据接收到的信息执行数据库中存储的数据。根据判断采集器采集目标信息进行判断获取相应信息,在任务管理器中将采集的信息赋值给目标网页,访问并下载目标网页 。
优选地,S2中要移除的脚本可以是默认脚本作为文本提取出来,然后判断该文本是否为脚本代码,如果是脚本则不采集。与现有技术相比,本专利技术的有益效果如下: 1、专利技术的智能网络信息采集系统可以参考信息采集当前任务分配和服务器的完成状态,根据常用网页的访问量进行任务分配工作,从而提高信息的效率采集,只存储常用网页的数据,大大节省了硬件和网络资源,而且保存的页面由于页面少,更新也很快。, 有利于人们的使用。2、这项专利技术可以准确提取网页数据的文本信息,并且可以去除脚本和过滤掉网页数据字符,保证提取文本的准确性。英文网页并可以采取相应措施避免网页数据被错误处理。附图说明图。图1是专利技术体系示意图;无花果。图2是专利技术的流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然,所描述的实施例只是专利技术的一部分实施例,并非全部的例子。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。实施例1 一种智能网络信息采集系统,包括网络服务器、任务管理器、任务分配器和信息采集器,网络服务器连接网页数据提取器,网页数据提取器与任务管理器相连,任务管理器与任务调度器相连,任务调度器与信息采集器相连;网络服务器用于根据web协议获取网页中的图文数据,网络服务器用于获取网页中的图文数据。在文本数据处理过程中,通过HTTP、FTP、Gopher、BBS中的至少一种或多种网络协议获取网页数据;网页数据提取器用于提取网页中的图片和文字数据;任务管理器用于管理数据库,存储网页中的图片和文本数据,保存网页的使用规则。任务分配器用于 采集
智能网信息采集系统可以参考信息采集服务器当前的任务分配和完成情况,根据常用网页的访问量进行任务分配,提高效率信息采集,并且只存储常用网页的数据,大大节省了硬件和网络资源,而且保存的页面由于数量少,更新速度也很快,有利于人们的使用。一种智能网络信息采集方法,包括以下步骤: S1:根据web协议获取网页中的数据,提取网页中的元素数据,并将提取的元数据存入数据库。S2:网页
【技术保护点】
1.一种智能网络信息采集系统,包括网络服务器、任务管理器、网页数据提取器、任务分发器和信息采集器,其特征在于:网络服务器连接网页数据提取器,网页数据提取器连接任务管理器,任务管理器连接任务分发器,任务分发器连接信息采集器;/n网络服务器用来根据网络协议获取网页中的图片和文字数据;/n网页数据提取器,用于提取网页中的图片和文字数据;/n任务管理器用于管理数据库和存储网页中的图片和文本数据。文本数据,保存网页的使用规则;/n任务分配器用于分配采集收到的任务并反馈任务的完成情况,任务分配器在设置判断和选择访问次数中设置信息采集器在信息采集器、信息采集器、信息采集、信息采集器的缓冲期内经常使用的网页>目前最适合常用的网站可访问目标网站,并将信息采集任务分配给当前最易访问目标网站的信息采集器 ; /n 信息采集器用于接收采集任务并将采集的任务添加到任务分配者,信息采集器 用于信息采集任务分配给它的目标网站访问和下载。/n
【技术特点总结】
1.一种智能网络信息采集系统,包括网络服务器、任务管理器、网页数据提取器、任务分发器和信息采集器,其特征在于:网络服务器连接网页数据提取器,网页数据提取器连接任务管理器,任务管理器连接任务分发器,任务分发器连接信息采集器;
网络服务器用于根据web协议获取网页中的图片和文字数据;
网页数据提取器用于提取网页中的图片和文字数据;
任务管理器用于管理数据库,存储网页中的图片和文字数据,保存网页的使用规则;
任务分配器用于分配采集收到的任务并反馈任务的完成情况,任务分配器判断采集器内常用网页信息的访问量设置缓冲期。并在信息采集器中选择当前最适合执行信息采集的工作的信息采集器,在常用网站中选择当前最适合的目标网站 @网站,并将信息采集的任务分配给当前最容易访问的目标网站的信息采集器;
信息采集器用于接收采集任务并将采集的任务添加到任务分配者中,信息采集器用于比较分配给它的信息< @采集任务目标网站访问和下载。
2.根据权利要求1所述的一种智能网络信息采集系统,其特征在于:网络服务器在获取网页中的图文数据的过程中,至少通过HTTP、一个或FTP、Gopher和BBS之间更多的网络协议来获取网页数据。
<p>3.根据权利要求1所述的智能网信息采集系统,其特征在于:所述信息采集器用于下载目标网站的规则,并执行
智能采集平台(科大讯飞和有米科技一起做了智能采集平台)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 141 次浏览 • 2022-03-30 11:02
智能采集平台主要功能有:
1、同城主动推送,
2、即时自动发布即使已经有智能采集平台,如果不会用人工发布,也是白搭,一定需要自己提供简单的发布代码。但是目前市面上的智能采集平台,又不能做到便捷、安全、高效的发布信息。发布信息和写软文都不是简单的事,所以即使付费购买了采集平台,用起来也不会很方便。
现在科大讯飞和有米科技一起做了科大讯飞智能采集平台,
1、自定义预览
2、图片上传、下载
3、文字匹配、重复匹配
4、颜色匹配、字体匹配
5、批量上传、下载图片和全网文字
6、批量配置时间
7、批量搜索主动发布信息。第一,图片上传。自己上传图片和上传其他网站的图片,肯定效果是不一样的。如果不上传,可能是你需要其他人,来帮你上传,才可以完成全网发布信息。毕竟现在网站技术、图片质量什么的,都达不到所有网站一键复制的基本要求。第二,可以提供整套的解决方案,比如发布规则、上传方式、批量下载等等,这些都可以用简单的代码去定制,而且不用写文章,上传图片直接使用工具就可以完成,全程只需要看一眼就完成了,都是技术问题,这个是可以代替人工完成的。
第三,批量下载,并不是可以批量上传和批量下载,只需要使用简单的命令就可以。而且很多资源大文件也是可以自动下载的,随便上传几个文件,几分钟之内就能下载完成,这样就能在第一时间占领主动权,迅速占领市场,完成销售。第四,找写手做简单的微信文章,可以根据适合自己的需求来确定,比如最小成本、要求的字数、标题内容,会选择几个作者,怎么做才能让自己的文章更多人阅读等等,都需要自己一一去规划一下。
只有这样才可以保证最大限度占领市场,实现销售。第五,如果有用户在发布这篇文章的时候,看到你有上传图片或者内容过于干,想要删除,必须要有人来删除,否则算违规。这个时候你就可以让负责接单的工作人员,进行处理,即使有效果,是不可以卸载这个客户的。第六,高质量信息的收集。所以如果你的需求是,高质量信息收集和发布。
使用科大讯飞智能采集,有很多方案可以设置,比如不上传图片,不上传文字,不上传颜色,只是上传用户自己的文字内容。可以没有量化的需求,但是必须有大量的需求,比如你提供电话号码,你就提供上百个电话,你提供某一类东西,比如卖电子书,你就提供1000本电子书。科大讯飞的智能采集系统,对收集到的文字,或者图片,做成文字合成等方式,一一匹配、转化,然后再自动发布信息。第七,如果你想获取全网的好评,自己的网站,可以自己采集,然后一个一个提交,没问题。 查看全部
智能采集平台(科大讯飞和有米科技一起做了智能采集平台)
智能采集平台主要功能有:
1、同城主动推送,
2、即时自动发布即使已经有智能采集平台,如果不会用人工发布,也是白搭,一定需要自己提供简单的发布代码。但是目前市面上的智能采集平台,又不能做到便捷、安全、高效的发布信息。发布信息和写软文都不是简单的事,所以即使付费购买了采集平台,用起来也不会很方便。
现在科大讯飞和有米科技一起做了科大讯飞智能采集平台,
1、自定义预览
2、图片上传、下载
3、文字匹配、重复匹配
4、颜色匹配、字体匹配
5、批量上传、下载图片和全网文字
6、批量配置时间
7、批量搜索主动发布信息。第一,图片上传。自己上传图片和上传其他网站的图片,肯定效果是不一样的。如果不上传,可能是你需要其他人,来帮你上传,才可以完成全网发布信息。毕竟现在网站技术、图片质量什么的,都达不到所有网站一键复制的基本要求。第二,可以提供整套的解决方案,比如发布规则、上传方式、批量下载等等,这些都可以用简单的代码去定制,而且不用写文章,上传图片直接使用工具就可以完成,全程只需要看一眼就完成了,都是技术问题,这个是可以代替人工完成的。
第三,批量下载,并不是可以批量上传和批量下载,只需要使用简单的命令就可以。而且很多资源大文件也是可以自动下载的,随便上传几个文件,几分钟之内就能下载完成,这样就能在第一时间占领主动权,迅速占领市场,完成销售。第四,找写手做简单的微信文章,可以根据适合自己的需求来确定,比如最小成本、要求的字数、标题内容,会选择几个作者,怎么做才能让自己的文章更多人阅读等等,都需要自己一一去规划一下。
只有这样才可以保证最大限度占领市场,实现销售。第五,如果有用户在发布这篇文章的时候,看到你有上传图片或者内容过于干,想要删除,必须要有人来删除,否则算违规。这个时候你就可以让负责接单的工作人员,进行处理,即使有效果,是不可以卸载这个客户的。第六,高质量信息的收集。所以如果你的需求是,高质量信息收集和发布。
使用科大讯飞智能采集,有很多方案可以设置,比如不上传图片,不上传文字,不上传颜色,只是上传用户自己的文字内容。可以没有量化的需求,但是必须有大量的需求,比如你提供电话号码,你就提供上百个电话,你提供某一类东西,比如卖电子书,你就提供1000本电子书。科大讯飞的智能采集系统,对收集到的文字,或者图片,做成文字合成等方式,一一匹配、转化,然后再自动发布信息。第七,如果你想获取全网的好评,自己的网站,可以自己采集,然后一个一个提交,没问题。
智能采集平台(网站采集器,是实用简单的网页资源,站长费心)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 115 次浏览 • 2022-03-25 08:09
网站采集器,是一款实用简单的网络资源下载工具。站长可以监控一个或多个网页的所有资源,并将其下载到自己的数据库中。站长可以自定义下载的资源。内容,包括图片、文字等资源,也可以一次性下载整个网页的所有内容,方便填写自己的网站内容,网站采集器@ > 运行速度非常快,几分钟就可以扫描整个网页,可以大大提高网站采集工作的效率。
站长可以同时使用网站采集器采集多个网站数据。站长还可以随时导入导出任务,任务还可以设置密码,让站长采集任务的详细信息不会泄露,非常实用。网站采集器使用底层HTTP方式采集data,快速稳定,站长可以创建多个任务,同时使用多个线程采集多个网站数据。
网站采集器具有采集暂停/拨号转IP、采集暂停/拨号转IP等多种防采集功能在特殊标记等情况下,让网站避免被目标网站限制采集。网站采集器HIA支持多种内容提取方式,可以根据站长要求对采集到的内容进行处理,无论是HTML还是图片。
站长做网站一定要注意,一定要坚持发布文章。通过网站采集器在前期输出更多的优质内容,对于提高网站的权重也是很有帮助的。后期如果是采集别人的文章,必须在网站权重更高后处理,这样搜索引擎就会默认采集@的内容> 为用户带来更好的收益 只有体验本地化的体验,网站的文章才会在很多内容中展现出来。
在网站采集器的网站的排名优化中,长尾词的优化占了相当大的比重。网站的主打词虽然能获得大量流量,但优化难度特别大。相比较而言,长尾关键词竞争较少,上级也很容易,而网站采集器的长尾词带来的与主词相比, 网站 的转化率无法区分。在这种情况下,网站长尾词的工作需要我们站长操心,也值得我们费心。
首先,对网站采集器的长尾关键词的挖掘和关键词的扩展,长尾词的特征是从名字上看是长尾,同时字数比较多,但是竞争比较小,关键词怎么扩容呢?这个可以通过网站采集器采集搜索引擎下拉框关键词展开,也可以做一些同理心,想想如果你是用户,你会如何搜索?然后过滤我们扩展的长尾词以选择与我们的 网站 匹配的 关键词。
第二个是网站采集器的网站的内容页。我们都知道网站的首页的权重最高,所以我们用最高的权重来优化更有竞争力的主题词,那么我们的长尾关键词应该在哪里优化呢?这是我们的内容页面。具体的优化细节,我们需要在相关的标题描述中加入长尾关键词。网站采集器优质优质原创文章对我们优化长尾词很有帮助,所以我们要尽量网站采集器转到采集优质原创文章,同时注意文章中的锚文本不要出现太多,且不影响用户的体验和阅读。返回搜狐,查看更多 查看全部
智能采集平台(网站采集器,是实用简单的网页资源,站长费心)
网站采集器,是一款实用简单的网络资源下载工具。站长可以监控一个或多个网页的所有资源,并将其下载到自己的数据库中。站长可以自定义下载的资源。内容,包括图片、文字等资源,也可以一次性下载整个网页的所有内容,方便填写自己的网站内容,网站采集器@ > 运行速度非常快,几分钟就可以扫描整个网页,可以大大提高网站采集工作的效率。

站长可以同时使用网站采集器采集多个网站数据。站长还可以随时导入导出任务,任务还可以设置密码,让站长采集任务的详细信息不会泄露,非常实用。网站采集器使用底层HTTP方式采集data,快速稳定,站长可以创建多个任务,同时使用多个线程采集多个网站数据。

网站采集器具有采集暂停/拨号转IP、采集暂停/拨号转IP等多种防采集功能在特殊标记等情况下,让网站避免被目标网站限制采集。网站采集器HIA支持多种内容提取方式,可以根据站长要求对采集到的内容进行处理,无论是HTML还是图片。

站长做网站一定要注意,一定要坚持发布文章。通过网站采集器在前期输出更多的优质内容,对于提高网站的权重也是很有帮助的。后期如果是采集别人的文章,必须在网站权重更高后处理,这样搜索引擎就会默认采集@的内容> 为用户带来更好的收益 只有体验本地化的体验,网站的文章才会在很多内容中展现出来。

在网站采集器的网站的排名优化中,长尾词的优化占了相当大的比重。网站的主打词虽然能获得大量流量,但优化难度特别大。相比较而言,长尾关键词竞争较少,上级也很容易,而网站采集器的长尾词带来的与主词相比, 网站 的转化率无法区分。在这种情况下,网站长尾词的工作需要我们站长操心,也值得我们费心。


首先,对网站采集器的长尾关键词的挖掘和关键词的扩展,长尾词的特征是从名字上看是长尾,同时字数比较多,但是竞争比较小,关键词怎么扩容呢?这个可以通过网站采集器采集搜索引擎下拉框关键词展开,也可以做一些同理心,想想如果你是用户,你会如何搜索?然后过滤我们扩展的长尾词以选择与我们的 网站 匹配的 关键词。

第二个是网站采集器的网站的内容页。我们都知道网站的首页的权重最高,所以我们用最高的权重来优化更有竞争力的主题词,那么我们的长尾关键词应该在哪里优化呢?这是我们的内容页面。具体的优化细节,我们需要在相关的标题描述中加入长尾关键词。网站采集器优质优质原创文章对我们优化长尾词很有帮助,所以我们要尽量网站采集器转到采集优质原创文章,同时注意文章中的锚文本不要出现太多,且不影响用户的体验和阅读。返回搜狐,查看更多
智能采集平台(赶集网数据采集中心正式上线,获取数据也有更多选择)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2022-03-13 07:06
智能采集平台正式上线,平台采用xml或html构造采集数据,支持主流服务器,后台可查看最新数据,支持任意抓取任意数据,功能强大,语言模块丰富,采集规则易订。后台的数据增量采集、去重、采集测试功能更是强大。赶集网数据采集中心正式上线!这个赶集网的小程序正式上线,获取数据也有更多的选择!赶集网数据采集中心正式上线!请戳数据采集中心官网!。
cv2v2云采集就很好,可以试试。
采集天眼、开源采集器、他采集、模拟登录、quark采集器、阿里巴巴采集器、天天采集、逐浪
请问,
数据采集推荐四个供参考
浏览器爬虫软件可以大面积采集
app采集器可以试试aso100旗下的estool微信公众号数据采集可以试试【爱采集】一个专注于app数据采集的平台还有微信公众号数据采集器也是可以尝试下的
找采集宝,可以批量采集苹果appstore的数据,这款采集器需要安卓机,但是数据都是采集来的。
推荐一个比较小众的采集器,微信公众号数据采集,采集效率很高,可以自己编辑采集规则,有自动更新,适合专业采集数据的人。做活动的时候,应该比开发工具好用一些。
据我所知,目前除了采集软件外,还没有真正好用的采集器,数据有效性不好保证,排名好的只能说是噱头。因为搜索引擎都会有数据被经过蜘蛛抓取整理再放到网站上的判定机制,所以相对于普通抓取的网站,如果直接用抓包工具抓取一些小网站或者开发工具抓取到的数据,给人的体验是不好的。数据在刚刚采集下来的时候,都会有个,是否更新的判定,如果在这一过程中数据有可能被被网站所转走,都需要用户自己去手动更新。
因此有时候要用网站来验证一下该网站是否可用。前些日子搜索引擎撤回网站数据,很多人用积分采集,才得以挽回。最近比较流行爬取公众号的微信群数据,又有不少人会用裂变的形式,下载微信群邀请码,然后在公众号上输入激活码激活后,再去取,导致很多信息丢失,所以还是不建议采集过多这种私人化的群。现在的问题是,假如你要用采集器采集微信的数据的话,因为微信已经开始对有赞、凡客、京东、腾讯、乐淘、京东等较大网站进行反爬取了,所以现在有这方面的需求的话,直接就抓取不了了。 查看全部
智能采集平台(赶集网数据采集中心正式上线,获取数据也有更多选择)
智能采集平台正式上线,平台采用xml或html构造采集数据,支持主流服务器,后台可查看最新数据,支持任意抓取任意数据,功能强大,语言模块丰富,采集规则易订。后台的数据增量采集、去重、采集测试功能更是强大。赶集网数据采集中心正式上线!这个赶集网的小程序正式上线,获取数据也有更多的选择!赶集网数据采集中心正式上线!请戳数据采集中心官网!。
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请问,
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推荐一个比较小众的采集器,微信公众号数据采集,采集效率很高,可以自己编辑采集规则,有自动更新,适合专业采集数据的人。做活动的时候,应该比开发工具好用一些。
据我所知,目前除了采集软件外,还没有真正好用的采集器,数据有效性不好保证,排名好的只能说是噱头。因为搜索引擎都会有数据被经过蜘蛛抓取整理再放到网站上的判定机制,所以相对于普通抓取的网站,如果直接用抓包工具抓取一些小网站或者开发工具抓取到的数据,给人的体验是不好的。数据在刚刚采集下来的时候,都会有个,是否更新的判定,如果在这一过程中数据有可能被被网站所转走,都需要用户自己去手动更新。
因此有时候要用网站来验证一下该网站是否可用。前些日子搜索引擎撤回网站数据,很多人用积分采集,才得以挽回。最近比较流行爬取公众号的微信群数据,又有不少人会用裂变的形式,下载微信群邀请码,然后在公众号上输入激活码激活后,再去取,导致很多信息丢失,所以还是不建议采集过多这种私人化的群。现在的问题是,假如你要用采集器采集微信的数据的话,因为微信已经开始对有赞、凡客、京东、腾讯、乐淘、京东等较大网站进行反爬取了,所以现在有这方面的需求的话,直接就抓取不了了。
智能采集平台(OPPO实时计算平台架构实践(一):开源+自研相结合)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 154 次浏览 • 2022-03-11 20:13
导读:今天分享的内容是OPPO实时计算平台架构的实践。它将围绕以下四个内容展开:
01
背景介绍
首先介绍一下OPPO大数据所涵盖的业务范围以及大数据平台的概况。
1.OPPO大数据业务范围
说到OPPO,大家应该都不陌生了。它是中国三大智能手机制造商之一。智能手机的设计、制造和销售是OPPO非常重要的一环,用户群体也非常庞大。目前,ColorOS(OPPO定制的系统)月活跃用户超过3亿。依托手机,衍生出很多商业服务。主要类别包括用户服务、商店和游戏、内容产品和智能服务。我们的大数据几乎服务于所有这些业务。其中,典型的服务对象包括软件商店、浏览器、商城(OPPO电商业务)。目前电商业务主要以手机、数码产品、物联网产品的销售为主。
2. 大数据计算(开源+自研相结合)
大数据平台存储的数据量已超过600P,日增量数据量超过万亿条,日增量数据量达数PB。这是我们大数据平台的能力矩阵,列出了一些主要的。我们主要采用开源+自研相结合的方式来构建我们的大数据计算系统。开源包括Flink、Spark、Trino、Yarn等系统和组件。在这些开源系统和组件的基础上,我们构建了自主研发的数据接入、实时计算、离线计算、交互分析系统和数据质量等系统。
02
平台架构
1. 实时平台架构
OPPO 实时计算平台是基于 Flink 构建的。计算引擎为 Flink,目前支持 SQL 和 JAR 开发操作。架构图的最上层是面向数据开发者的交互式开发页面,包括SQL开发IDE、JAR作业开发IDE、作业监控管理工具等。下一层是 Data API 和 Open Api。该层处理各种业务逻辑。Data API 主要处理与我们平台中各种作业相关的逻辑。Open API 是一组暴露我们计算服务的接口,主要是为公司服务的。其他平台,让他们可以基于我们的计算能力快速构建一些自己的产品。再往下是 Job GateWay。Job GateWay 执行与作业编译、在线和离线等相关的操作。通过 Job GateWay,作业提交到 Yarn 集群或 K8s 集群运行。另一个模块是Backend模块,主要处理在线作业监控逻辑。架构上的服务将与左侧的 MetaData 模块进行交互,该模块存储了我们所有作业的元数据信息。图中右侧的智能监控是一个贯穿所有模块的外部服务,所有模块的监控数据进入监控系统。智能监控提供指标或日志查询和监控功能。图中右侧的智能监控是一个贯穿所有模块的外部服务,所有模块的监控数据进入监控系统。智能监控提供指标或日志查询和监控功能。图中右侧的智能监控是一个贯穿所有模块的外部服务,所有模块的监控数据进入监控系统。智能监控提供指标或日志查询和监控功能。
从整个系统层面进行设计,从以下几个方面构建整个系统:
这是实时计算平台的基本情况。
2. 实时开发过程
模块如何在工作生命周期中协同工作?
这就是系统中的各个模块在作业的整个生命周期中如何协作。
3. SQL IDE
以上是 SQL IDE 的截图。可以看到图的左侧显示了作业元数据信息,包括作业可以使用的库、表等。中间是SQL开发窗口,可以编写SQL,格式化SQL,提供SQL自动补全。右侧是作业参数编辑窗口和作业版本管理窗口。底部是 SQL 调试的结果反馈窗口。当前显示的作业是调试成功状态。目前平台上3000+的作业,80%以上都是用SQL开发的。
4. 发展阶段
一个工作有自己的生命周期,同一个平台也有自己的发展阶段。让我们看看我们现在所处的阶段。
首先,我根据可用性、易用性、易用性和使用意愿定义了平台的四个不同阶段:
对应我们的计算平台,在我们提供了SQL作业和JAR作业以及一些基础的监控报告之后,已经可以使用了。另外,提供了比较完善的运维工具,监控告警也比较好用。一个好用的系统,我认为,应该提供作业诊断、调优建议,以及更完善的操作工具。在他想用的阶段,业务基本可以无视一切。他正常提交作业后,系统会帮他维护。工作生命周期完成后,将运行业务报告发送给业务人员,这是最先进的。阶段。按照之前定义的评价标准,我认为我们的平台应该处于从好用到好用的过渡阶段。
5. 作业诊断
① 诊断目标
作业诊断目标可以将作业的运行状态实时反馈给业务。整个作业运行过程中有很多监控指标,每个指标都有不同的含义。如果只展示监控指标,业务可能无法理解,所以我们需要将相关指标实时、可读,业务可读的格式。提供反馈的方式。另外,当作业运行过程中出现问题时,应给出作业调优建议,作业诊断就是为了实现这两个目标。通过监控采集作业生命周期中产生的各种指标和日志信息来实现、构建诊断系统和分析的基本路径。
② 诊断分析
首先,我们分析工作生命周期中的指标和状态,了解从工作发展到工作终止的生命周期中会产生什么样的信息。不同的阶段有不同的信息。在作业开发阶段,会出现语法错误、参数错误等一些提示。在作业调试阶段,权限检查失败,环境检查失败。这样的信息可以提供给用户。在作业提交阶段,有资源检查异常、参数检查异常等。现在,所有三个阶段都直接向 IDE 提供信息,以便向作业开发人员提供反馈。在job运行阶段,会出现source异常、sink异常、序列化和反序列化异常、数据延迟、OOM异常、checkpoint异常、数据倾斜和其他信息。作业诊断主要关注作业运行和作业终止两个阶段。该工作将因各种原因终止。这时候因为job没有监控信息,所以需要分析一些终止的日志信息。
③ 诊断过程
作业诊断的一般结构如上图所示。从 IDE 提交的作业很容易提交到计算集群通过 Job GateWay 运行。这里直接提交到 Yarn 集群。该工作有两个角色:JM 和 TM。每个 JM 都有自己的度量系统,并向外界公开一个 REST API,TM 也是类似的。作业的指标通过作业节点自身的监控系统上报给智能监控平台进行存储和处理。另一个是日志信息。我们在每个 Yarn 节点上部署 LogAgent,它将节点上的日志采集聚合到智能监控平台进行存储,并提供检索服务。
此外,智能监控平台还可以配置各种度量触发策略。以作业重启指标为例,我们在平台上配置作业重启告警和回调策略,注册回调接口。如果发生作业重启,它会形成一个警报并回调我们注册的接口通知给我们的作业诊断模块。
诊断模块收到回调后,会首先尝试通过MetaData提供的REST接口获取作业信息。获取作业信息后,会通过JM REST接口获取作业异常信息。因为重启可能是内部重启,也就是在自身重启策略范围内的重启,实际上并没有挂掉。这时候就可以通过JM的REST接口获取准确的异常信息了。有了准确的异常信息,可以通过分析得到作业重启的原因,然后将分析结果和异常信息写入DB和ES。DB主要存储分析结果,ES存储异常的具体信息。,便于后续跟进。
因为这个诊断有可能是不准确的,我们可以通过再次分析ES中的日志信息来修正诊断结果。如果现阶段无法从JM REST获取到异常信息,则很有可能该作业实际上已经被挂起。这时候LogAgent之前上报的日志就派上用场了。此时,可以通过监控平台提供的日志检索来检索日志。拿出来,分析一下log,最后得到一个结果,把分析的结果和具体的log保存下来。
这是工作诊断的一般流程。
④ 诊断结果
诊断结果出来后,平台可以在页面上展示部分诊断结果和调优建议。此外,您还可以通过日志查询查看具体的作业日志信息。
目前可以做到,大致就是图中的结果,显示任务的当前状态,比如当前使用了多少核,是什么状态,最近重启过,原因重启是内存溢出。然后给出内存溢出的调优建议,建议适当调整TM的内存。
6. 链路监控
从数据访问系统OBUS,数据经过初步处理后写入kafka,然后Flink接收kafka数据进行处理。核心链路的流量很大,很重要。我们做了一个核心链路延迟监控。延迟可以分为几个阶段。第一阶段是在 OBUS 内处理服务数据的延迟。OBUS已经处理了发送kafka的延迟。一般来说,kafka处理完后是同步发送的,但是有可能是这个地方发生了失败再发起发送,在重试的过程中会有很大的延迟。另一个是Kafka已经收到消息,Flink有足够的计算能力产生延迟。三个延迟加在一起就是整个链路的延迟。
首先OBUS接收到数据时会记录一个接收到的时间,记为server_time,OBUS在数据处理结束时会记录一个时间parse_time,然后发送给kafka。kafka本身不需要记录时间,kafka是存储消息的。写入时将记录存储的时间时间戳。最后,Flink在这个阶段接收消息的时候,有一个process_time,这样就可以得到四次。分析清楚后,下一步就是执行。我们优化了 flink KafkaSource 模块中的代码。在这里,我们将接收到的信息进行计算,并将计算结果作为自定义指标报告给监控平台,您可以将其存储起来。
最后,我遇到了这样的链路监控情况。除了图表,我们还可以配置一些告警策略进行监控。当链路出现延迟时,我可以及时报警,方便我们准确定位和定位问题。快速恢复。
7. 实时 SLA
在链路监控的基础上,进一步保证了实时的作业SLA准时率。
业务准入进来了,除了想看每个工作的运行情况,他还想看一份整体的运行报告。为此,我们做了实时的准时保证报告。前期准备工作需要去采集业务对不同job延迟的容忍度,结合这个指标采集,结合链路延迟的延迟数据采集上面我们做的监控,我们可以很容易的在某一个准点的时间得到工作,大局可以上报。如果准时率不是100%,可以找出准时工作,再结合工作诊断,甚至可以快速找出导致准时的工作原因是什么.
03
应用实践
1. 实时数据仓库
实时计算的一个典型应用场景是实时数据仓库。实时数仓比对的核心逻辑是数据拆分、数据清洗和数据聚合。数据源从应用端嵌入,业务同步数据,MySQL数据,Oracle数据,数据写入Kafka。数据仓库团队编写SQL通过实时平台访问Kafka数据,并对数据进行拆分。图层ODS数据,根据整个平台的表格做一些关联和清洗,得到DWD图层数据。再往下,对DWD数据做一些汇总和聚合操作,得到一些业务真正想要的数据。
目前,实时数仓已在公司内部全面推广。几乎所有业务访问数据都经过实时数仓,很少有业务去Kafka接收原创访问数据。
2. 实时大屏
实时大屏在电商推广活动中占有非常重要的地位。比如618、双十一等活动,刚过半夜,各大电商就已经开始发布战报。为什么他们可以这么快发送?? 在很大程度上,它也得益于实时计算的强大计算能力。在类似的活动中,OPPO也做了自己的大屏。这里的大屏幕实际上是相似的。一般的计算无非就是GMV、PV、UV,以及订单量等等都是一些指标。
电子商务的核心数据一般都写在 MySQL 等 DB 中。如何将数据导入我们的一个计算平台进行计算,是一个需要解决的问题。
比较经典的链接之一是数据在 MySQL 中。通过Canal等工具,将数据写入Kafka。Flink 从 Kafka 拉取数据进行计算,并将计算结果输出到 DB 上报。
这个环节的好处是整个解决方案用到的组件,比如Canal和Kafka,已经开发运行多年,非常成熟。其次,基于这些成熟的组件,一般公司都开发了一些比较完善的监控报警器。另外,如果 MySQL 数据导出后,下游计算不止一次,Kafka 消息可以被消费多次进行计算,因此它的扩展性会相对更好。
但它也有一些明显的缺点。我们可以看到,这里的一个数据至少可以通过Canal和Kafka计算到计算层。链接还是很长的。较长的链接相对难以保证。需要保证每个节点都正常。如果某一点有问题,则无法生成数据。另外,这个环节主要支持增量场景。在电商推广的过程中,主要是增量计算,所以问题不大。
还有一个比较新的环节,Flink CDC。Flink CDC 是社区去年才支持的能力。从图中可以看出,这个链接很短。Flink 可以直接提取 MySQL Binlog,然后进行分析计算。它最大的优点是链路短,涉及的元件少,所以理论上稳定性会更高,数据延迟会更低。此链接同时支持完整和增量。但是有一个明显的缺点,就是比较新,还没有形成比较完整的解决方案。比如我们要聚合一些复杂的链接数据,就没有那么简单了。
在做大屏之前,我们也对这两个环节做了一些验证,最终选择了第一个经典环节。主要原因是我们的数据量不是很大,各方面的延迟都是可以接受的。也比较成熟,各个环节的连接和监控都比较完善,实际运行效果还是比较好的。
04
规划
OPPO实时计算平台背后的演进有两个方向,一是库湖一体化建设,二是云原生支持。
1. 沧湖综合建设
从目前业界的实践经验来看,数仓与湖的一体化不仅可以节省大量的存储资源,还可以简化大数据系统的架构。上面我们也看到,目前系统下的数据仓库建设整个链条很长,中间要流过几次Kafka和Flink,而且由于数据链长,存储资源的浪费也很严重。
我们选择Iceberg进行仓湖一体化建设。典型的应用场景是准实时数据仓库。准实时数据仓库不需要数据传输,可以通过很短的链接提供现有数据仓库的能力。但这受到技术限制。它可能只能达到近乎实时的效果。目前已经开通了kafka到lceberg的链接,现在部分数据已经通过这种方式进入存储了。另外,CDC到lceberg的链接也已经打开,数据也已经存入storage。lceberg 将这个 block 读到 Flink 之后,还在进行中。这块完成后,我们基本可以在此基础上搭建我们的准实时数仓了。
2. 云原生
另一个发展方向是支持云原生,实现弹性伸缩,充分利用云资源。目前,计算资源主要由 Yarn 管理。接下来,我们将支持 K8s 调度。公司有很多大型的K8s集群,上面运行着很多在线服务。那时,Flink 任务可以与这些服务混合使用。资源得到充分利用。
05
精彩问答
Q:Kafka表字段元数据是如何管理的?
A:元数据管理分为两种版本架构:
第一种方法是将数据写入MySQL表中进行独立管理。这种方法的缺点是实时元数据只能实时使用,不能与离线结合。
第二种方法是使用 FlinkHive Catalog 进行管理。在这个阶段,元数据管理是两种方法的结合。原有业务继续在MySQL中管理,新业务使用HMS管理。
Q:如何在kafka表中添加新字段?
A:由于数据格式有很多种,比如avro、json格式,所以不同格式的数据类型的操作方法是不一样的。如果在页面上编辑表格为json格式的处理方式,然后在写入数据时添加相应的字段。是的,需要的时候使用json格式的序列化或者反序列化。由于该表被编辑,所有涉及该表的作业都需要重新发布才能生效。
Q:你们公司是怎么做MySQL for Kafka join 分库分表的?
A:维度表使用单表,很少使用分库分表。如果想做,能不能先把分库分表做一个union,再加入维表?
Q:K8s 如何做云原生?
A:K8s处于实现阶段,在研究阶段发现了一个问题。Yarn 支持 Perjob 模式提交 JAR 和 SQL 作业,但 K8s 不支持 Perjob 模式提交 SQL 作业。因此,我们将 K8s 的 Application 模式改造为支持类似于 Yarn 的 perjob 模式提交 SQL 作业。 查看全部
智能采集平台(OPPO实时计算平台架构实践(一):开源+自研相结合)
导读:今天分享的内容是OPPO实时计算平台架构的实践。它将围绕以下四个内容展开:
01
背景介绍
首先介绍一下OPPO大数据所涵盖的业务范围以及大数据平台的概况。
1.OPPO大数据业务范围
说到OPPO,大家应该都不陌生了。它是中国三大智能手机制造商之一。智能手机的设计、制造和销售是OPPO非常重要的一环,用户群体也非常庞大。目前,ColorOS(OPPO定制的系统)月活跃用户超过3亿。依托手机,衍生出很多商业服务。主要类别包括用户服务、商店和游戏、内容产品和智能服务。我们的大数据几乎服务于所有这些业务。其中,典型的服务对象包括软件商店、浏览器、商城(OPPO电商业务)。目前电商业务主要以手机、数码产品、物联网产品的销售为主。
2. 大数据计算(开源+自研相结合)
大数据平台存储的数据量已超过600P,日增量数据量超过万亿条,日增量数据量达数PB。这是我们大数据平台的能力矩阵,列出了一些主要的。我们主要采用开源+自研相结合的方式来构建我们的大数据计算系统。开源包括Flink、Spark、Trino、Yarn等系统和组件。在这些开源系统和组件的基础上,我们构建了自主研发的数据接入、实时计算、离线计算、交互分析系统和数据质量等系统。
02
平台架构
1. 实时平台架构
OPPO 实时计算平台是基于 Flink 构建的。计算引擎为 Flink,目前支持 SQL 和 JAR 开发操作。架构图的最上层是面向数据开发者的交互式开发页面,包括SQL开发IDE、JAR作业开发IDE、作业监控管理工具等。下一层是 Data API 和 Open Api。该层处理各种业务逻辑。Data API 主要处理与我们平台中各种作业相关的逻辑。Open API 是一组暴露我们计算服务的接口,主要是为公司服务的。其他平台,让他们可以基于我们的计算能力快速构建一些自己的产品。再往下是 Job GateWay。Job GateWay 执行与作业编译、在线和离线等相关的操作。通过 Job GateWay,作业提交到 Yarn 集群或 K8s 集群运行。另一个模块是Backend模块,主要处理在线作业监控逻辑。架构上的服务将与左侧的 MetaData 模块进行交互,该模块存储了我们所有作业的元数据信息。图中右侧的智能监控是一个贯穿所有模块的外部服务,所有模块的监控数据进入监控系统。智能监控提供指标或日志查询和监控功能。图中右侧的智能监控是一个贯穿所有模块的外部服务,所有模块的监控数据进入监控系统。智能监控提供指标或日志查询和监控功能。图中右侧的智能监控是一个贯穿所有模块的外部服务,所有模块的监控数据进入监控系统。智能监控提供指标或日志查询和监控功能。
从整个系统层面进行设计,从以下几个方面构建整个系统:
这是实时计算平台的基本情况。
2. 实时开发过程
模块如何在工作生命周期中协同工作?
这就是系统中的各个模块在作业的整个生命周期中如何协作。
3. SQL IDE
以上是 SQL IDE 的截图。可以看到图的左侧显示了作业元数据信息,包括作业可以使用的库、表等。中间是SQL开发窗口,可以编写SQL,格式化SQL,提供SQL自动补全。右侧是作业参数编辑窗口和作业版本管理窗口。底部是 SQL 调试的结果反馈窗口。当前显示的作业是调试成功状态。目前平台上3000+的作业,80%以上都是用SQL开发的。
4. 发展阶段
一个工作有自己的生命周期,同一个平台也有自己的发展阶段。让我们看看我们现在所处的阶段。
首先,我根据可用性、易用性、易用性和使用意愿定义了平台的四个不同阶段:
对应我们的计算平台,在我们提供了SQL作业和JAR作业以及一些基础的监控报告之后,已经可以使用了。另外,提供了比较完善的运维工具,监控告警也比较好用。一个好用的系统,我认为,应该提供作业诊断、调优建议,以及更完善的操作工具。在他想用的阶段,业务基本可以无视一切。他正常提交作业后,系统会帮他维护。工作生命周期完成后,将运行业务报告发送给业务人员,这是最先进的。阶段。按照之前定义的评价标准,我认为我们的平台应该处于从好用到好用的过渡阶段。
5. 作业诊断
① 诊断目标
作业诊断目标可以将作业的运行状态实时反馈给业务。整个作业运行过程中有很多监控指标,每个指标都有不同的含义。如果只展示监控指标,业务可能无法理解,所以我们需要将相关指标实时、可读,业务可读的格式。提供反馈的方式。另外,当作业运行过程中出现问题时,应给出作业调优建议,作业诊断就是为了实现这两个目标。通过监控采集作业生命周期中产生的各种指标和日志信息来实现、构建诊断系统和分析的基本路径。
② 诊断分析
首先,我们分析工作生命周期中的指标和状态,了解从工作发展到工作终止的生命周期中会产生什么样的信息。不同的阶段有不同的信息。在作业开发阶段,会出现语法错误、参数错误等一些提示。在作业调试阶段,权限检查失败,环境检查失败。这样的信息可以提供给用户。在作业提交阶段,有资源检查异常、参数检查异常等。现在,所有三个阶段都直接向 IDE 提供信息,以便向作业开发人员提供反馈。在job运行阶段,会出现source异常、sink异常、序列化和反序列化异常、数据延迟、OOM异常、checkpoint异常、数据倾斜和其他信息。作业诊断主要关注作业运行和作业终止两个阶段。该工作将因各种原因终止。这时候因为job没有监控信息,所以需要分析一些终止的日志信息。
③ 诊断过程
作业诊断的一般结构如上图所示。从 IDE 提交的作业很容易提交到计算集群通过 Job GateWay 运行。这里直接提交到 Yarn 集群。该工作有两个角色:JM 和 TM。每个 JM 都有自己的度量系统,并向外界公开一个 REST API,TM 也是类似的。作业的指标通过作业节点自身的监控系统上报给智能监控平台进行存储和处理。另一个是日志信息。我们在每个 Yarn 节点上部署 LogAgent,它将节点上的日志采集聚合到智能监控平台进行存储,并提供检索服务。
此外,智能监控平台还可以配置各种度量触发策略。以作业重启指标为例,我们在平台上配置作业重启告警和回调策略,注册回调接口。如果发生作业重启,它会形成一个警报并回调我们注册的接口通知给我们的作业诊断模块。
诊断模块收到回调后,会首先尝试通过MetaData提供的REST接口获取作业信息。获取作业信息后,会通过JM REST接口获取作业异常信息。因为重启可能是内部重启,也就是在自身重启策略范围内的重启,实际上并没有挂掉。这时候就可以通过JM的REST接口获取准确的异常信息了。有了准确的异常信息,可以通过分析得到作业重启的原因,然后将分析结果和异常信息写入DB和ES。DB主要存储分析结果,ES存储异常的具体信息。,便于后续跟进。
因为这个诊断有可能是不准确的,我们可以通过再次分析ES中的日志信息来修正诊断结果。如果现阶段无法从JM REST获取到异常信息,则很有可能该作业实际上已经被挂起。这时候LogAgent之前上报的日志就派上用场了。此时,可以通过监控平台提供的日志检索来检索日志。拿出来,分析一下log,最后得到一个结果,把分析的结果和具体的log保存下来。
这是工作诊断的一般流程。
④ 诊断结果
诊断结果出来后,平台可以在页面上展示部分诊断结果和调优建议。此外,您还可以通过日志查询查看具体的作业日志信息。
目前可以做到,大致就是图中的结果,显示任务的当前状态,比如当前使用了多少核,是什么状态,最近重启过,原因重启是内存溢出。然后给出内存溢出的调优建议,建议适当调整TM的内存。
6. 链路监控
从数据访问系统OBUS,数据经过初步处理后写入kafka,然后Flink接收kafka数据进行处理。核心链路的流量很大,很重要。我们做了一个核心链路延迟监控。延迟可以分为几个阶段。第一阶段是在 OBUS 内处理服务数据的延迟。OBUS已经处理了发送kafka的延迟。一般来说,kafka处理完后是同步发送的,但是有可能是这个地方发生了失败再发起发送,在重试的过程中会有很大的延迟。另一个是Kafka已经收到消息,Flink有足够的计算能力产生延迟。三个延迟加在一起就是整个链路的延迟。
首先OBUS接收到数据时会记录一个接收到的时间,记为server_time,OBUS在数据处理结束时会记录一个时间parse_time,然后发送给kafka。kafka本身不需要记录时间,kafka是存储消息的。写入时将记录存储的时间时间戳。最后,Flink在这个阶段接收消息的时候,有一个process_time,这样就可以得到四次。分析清楚后,下一步就是执行。我们优化了 flink KafkaSource 模块中的代码。在这里,我们将接收到的信息进行计算,并将计算结果作为自定义指标报告给监控平台,您可以将其存储起来。
最后,我遇到了这样的链路监控情况。除了图表,我们还可以配置一些告警策略进行监控。当链路出现延迟时,我可以及时报警,方便我们准确定位和定位问题。快速恢复。
7. 实时 SLA
在链路监控的基础上,进一步保证了实时的作业SLA准时率。
业务准入进来了,除了想看每个工作的运行情况,他还想看一份整体的运行报告。为此,我们做了实时的准时保证报告。前期准备工作需要去采集业务对不同job延迟的容忍度,结合这个指标采集,结合链路延迟的延迟数据采集上面我们做的监控,我们可以很容易的在某一个准点的时间得到工作,大局可以上报。如果准时率不是100%,可以找出准时工作,再结合工作诊断,甚至可以快速找出导致准时的工作原因是什么.
03
应用实践
1. 实时数据仓库
实时计算的一个典型应用场景是实时数据仓库。实时数仓比对的核心逻辑是数据拆分、数据清洗和数据聚合。数据源从应用端嵌入,业务同步数据,MySQL数据,Oracle数据,数据写入Kafka。数据仓库团队编写SQL通过实时平台访问Kafka数据,并对数据进行拆分。图层ODS数据,根据整个平台的表格做一些关联和清洗,得到DWD图层数据。再往下,对DWD数据做一些汇总和聚合操作,得到一些业务真正想要的数据。
目前,实时数仓已在公司内部全面推广。几乎所有业务访问数据都经过实时数仓,很少有业务去Kafka接收原创访问数据。
2. 实时大屏
实时大屏在电商推广活动中占有非常重要的地位。比如618、双十一等活动,刚过半夜,各大电商就已经开始发布战报。为什么他们可以这么快发送?? 在很大程度上,它也得益于实时计算的强大计算能力。在类似的活动中,OPPO也做了自己的大屏。这里的大屏幕实际上是相似的。一般的计算无非就是GMV、PV、UV,以及订单量等等都是一些指标。
电子商务的核心数据一般都写在 MySQL 等 DB 中。如何将数据导入我们的一个计算平台进行计算,是一个需要解决的问题。
比较经典的链接之一是数据在 MySQL 中。通过Canal等工具,将数据写入Kafka。Flink 从 Kafka 拉取数据进行计算,并将计算结果输出到 DB 上报。
这个环节的好处是整个解决方案用到的组件,比如Canal和Kafka,已经开发运行多年,非常成熟。其次,基于这些成熟的组件,一般公司都开发了一些比较完善的监控报警器。另外,如果 MySQL 数据导出后,下游计算不止一次,Kafka 消息可以被消费多次进行计算,因此它的扩展性会相对更好。
但它也有一些明显的缺点。我们可以看到,这里的一个数据至少可以通过Canal和Kafka计算到计算层。链接还是很长的。较长的链接相对难以保证。需要保证每个节点都正常。如果某一点有问题,则无法生成数据。另外,这个环节主要支持增量场景。在电商推广的过程中,主要是增量计算,所以问题不大。
还有一个比较新的环节,Flink CDC。Flink CDC 是社区去年才支持的能力。从图中可以看出,这个链接很短。Flink 可以直接提取 MySQL Binlog,然后进行分析计算。它最大的优点是链路短,涉及的元件少,所以理论上稳定性会更高,数据延迟会更低。此链接同时支持完整和增量。但是有一个明显的缺点,就是比较新,还没有形成比较完整的解决方案。比如我们要聚合一些复杂的链接数据,就没有那么简单了。
在做大屏之前,我们也对这两个环节做了一些验证,最终选择了第一个经典环节。主要原因是我们的数据量不是很大,各方面的延迟都是可以接受的。也比较成熟,各个环节的连接和监控都比较完善,实际运行效果还是比较好的。
04
规划
OPPO实时计算平台背后的演进有两个方向,一是库湖一体化建设,二是云原生支持。
1. 沧湖综合建设
从目前业界的实践经验来看,数仓与湖的一体化不仅可以节省大量的存储资源,还可以简化大数据系统的架构。上面我们也看到,目前系统下的数据仓库建设整个链条很长,中间要流过几次Kafka和Flink,而且由于数据链长,存储资源的浪费也很严重。
我们选择Iceberg进行仓湖一体化建设。典型的应用场景是准实时数据仓库。准实时数据仓库不需要数据传输,可以通过很短的链接提供现有数据仓库的能力。但这受到技术限制。它可能只能达到近乎实时的效果。目前已经开通了kafka到lceberg的链接,现在部分数据已经通过这种方式进入存储了。另外,CDC到lceberg的链接也已经打开,数据也已经存入storage。lceberg 将这个 block 读到 Flink 之后,还在进行中。这块完成后,我们基本可以在此基础上搭建我们的准实时数仓了。
2. 云原生
另一个发展方向是支持云原生,实现弹性伸缩,充分利用云资源。目前,计算资源主要由 Yarn 管理。接下来,我们将支持 K8s 调度。公司有很多大型的K8s集群,上面运行着很多在线服务。那时,Flink 任务可以与这些服务混合使用。资源得到充分利用。
05
精彩问答
Q:Kafka表字段元数据是如何管理的?
A:元数据管理分为两种版本架构:
第一种方法是将数据写入MySQL表中进行独立管理。这种方法的缺点是实时元数据只能实时使用,不能与离线结合。
第二种方法是使用 FlinkHive Catalog 进行管理。在这个阶段,元数据管理是两种方法的结合。原有业务继续在MySQL中管理,新业务使用HMS管理。
Q:如何在kafka表中添加新字段?
A:由于数据格式有很多种,比如avro、json格式,所以不同格式的数据类型的操作方法是不一样的。如果在页面上编辑表格为json格式的处理方式,然后在写入数据时添加相应的字段。是的,需要的时候使用json格式的序列化或者反序列化。由于该表被编辑,所有涉及该表的作业都需要重新发布才能生效。
Q:你们公司是怎么做MySQL for Kafka join 分库分表的?
A:维度表使用单表,很少使用分库分表。如果想做,能不能先把分库分表做一个union,再加入维表?
Q:K8s 如何做云原生?
A:K8s处于实现阶段,在研究阶段发现了一个问题。Yarn 支持 Perjob 模式提交 JAR 和 SQL 作业,但 K8s 不支持 Perjob 模式提交 SQL 作业。因此,我们将 K8s 的 Application 模式改造为支持类似于 Yarn 的 perjob 模式提交 SQL 作业。
智能采集平台(千里聆--信息采集智能机器人解决方案:循环驱动业务前行)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 184 次浏览 • 2022-02-27 02:22
随着数字化转型的推进,各行各业的大量线下场景转移到线上,推动了各类数据的爆发式生产,进一步加速了海量数字资产的形成,如招投标数据、政策数据、和有竞争力的产品数据。, 舆论数据等
在信息的海洋中,如何高效高效地获取数据?发现业务缺陷和改进空间,制定优化改进措施,带动业务循环往前,达到降本增效的效果?
整理常用信息采集需求场景
组织中各个角色和部门的工作,需要大量的价值数据来支撑,需要定期监控各类网站的更新。通过关键词的设置和智能算法,过滤掉有价值的信息。
1、招标信息采集
营销和销售人员经常面临寻找线索的困难,手动查找关键客户信息既费时又费力。如何快速找到有效线索?
2、政策法规信息采集
国家产业政策瞬息万变,安排专人搜集资料费时费力。如何通过宏观政策快速了解相关政策,调整企业决策?
3、商品价格信息采集
当企业无法判断供应商报价产品的真假价格时,机器人能否自动抓取互联网上同类产品的价格信息,作为采购审批的参考?
4、 竞争对手信息采集
竞争无处不在。新产品发布、战略联盟、广告投放和客户签约等动态信息如何即时获知、有效跟踪并做出决策?
5、企业舆论采集
在互联网时代自媒体,一条负面信息,可能会让企业陷入舆论危机。如何有效地从众多信息流中自动捕捉公司舆情,有效监控和应对?
千里灵-资讯采集智能机器人解决方案:
互联网数字资产是一个巨大的信息资源矿。RPA 可以帮助组织和自动化采集数据,AI 可以为您提取有价值的数据。
通过RPA+AI两大系统引擎能力,泛微千里灵构建了集“挖矿”+“炼油”于一体的信息采集智能机器人平台;并打造了丰富的特殊场景应用,满足各类组织角色和部门信息采集所需。
可以7*24小时自动完成访问目标网站、抓取网页数据、接收邮件内容、填写上报数据等任务。
实时获取所需的有效信息数据,并及时推送到手机,以免错过任何重要信息,不再需要花费时间和精力在信息海洋中寻找信息。
一、千里目标
针对组织内市场部、销售部、采购部、研发部、人事部等部门的需求,提供特殊信息采集解决方案。
成为您的7*24小时资讯采集数字化员工,帮助您了解:
· 某种原材料商品的最低采购价格信息;
· 有与您单位业务相匹配的投标信息;
· 政府出台新政策扶持您的行业;
· 主要供应商股东变更等;
· 竞争对手刚刚发布了新产品、活动等...
让您的工作决策更高效、更准确,让您的组织运行更智能、更灵敏!
二、千里灵平台架构
千里灵前端具备适配各种网页、手机APP、桌面软件和API实现自动化运行的能力;
中端实现覆盖大量应用场景,可直接选择;
后台配备强大的机器人设计器和执行器,确保实现不同的采集需求。每个职位和部门都可以根据需要灵活配置部门级解决方案。
三、千里灵技术优势
盘微千里灵平台的四大核心优势帮助组织快速获取有价值的数据:
指令库:提供丰富且可扩展的指令,满足不同业务场景不断变化的需求
Designer:提供可视化设计器,拖放选择指令,完成机器人的定义和组装
机器人:组装好的机器人按工作场景分类管理,可共享复用,减少维护
· Actuator:提供足够灵活的运行规则,保证机器人不间断调度按照规则执行。
价值:
千里聆听,深度网络采集信息,智能分析提取有效数据,快速连接各类业务系统,及时推送信息,7*24小时无人值守无人值守。
标签:人工智能机器人泛微 查看全部
智能采集平台(千里聆--信息采集智能机器人解决方案:循环驱动业务前行)
随着数字化转型的推进,各行各业的大量线下场景转移到线上,推动了各类数据的爆发式生产,进一步加速了海量数字资产的形成,如招投标数据、政策数据、和有竞争力的产品数据。, 舆论数据等
在信息的海洋中,如何高效高效地获取数据?发现业务缺陷和改进空间,制定优化改进措施,带动业务循环往前,达到降本增效的效果?
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随着数字化转型的推进,各行各业的大量线下场景已经转移到线上,从而推动了各类数据的爆发式生产,进一步加速了海量数字资产的形成,如招投标数据、政策数据、竞品数据、舆情数据等
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3、产品价格信息采集
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智能采集平台(在校大学生尤其适合怎么写寒暑假作业?写作业攻略)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2022-02-17 19:04
智能采集平台:
1)ip定向抓取:省份、城市、行业、性别。更智能。
2)账号定向抓取:以知名实体店为例,更智能。
3)多种定向方式:与知名的实体店联合锁定、与大店联合锁定、与线下门店联合锁定。更智能。
4)定向维度:省份、城市、行业、性别。更智能。
5)订单管理:支持在线付款、货款支付、银行托管、离线付款、签收、确认。定向维度越高,竞争力越大。
6)月调查平台:数据更全。
7)收藏夹、简历、无线游戏商店平台。更智能。
8)资讯平台。更智能。
9)实时关注:省份、城市、行业、性别。智能更实用。
1
0)
我做的就是互联网的
有很多呀,只要选择适合自己的。比如在校大学生就有以下方面:1.寒暑假作业点评(在校大学生尤其适合:该怎么写寒暑假作业?写作业攻略)2.寒暑假考试成绩分析(在校大学生尤其适合:学习笔记怎么记?如何整理笔记?如何复习?如何防止丢三落四?学习笔记很大的一块用途是评价自己学习的程度,利用笔记对自己掌握知识情况进行预测,可以提前准备。
)3.寒暑假作业批改(有很多孩子喜欢把作业复印下来,让家长帮忙批改,或者用家长电脑帮忙批改,这个很不好。首先这点要批判;其次批改环节如果出现的问题很多很复杂,打乱自己的进度,不仅影响自己学习还不利于孩子思考;再次学生的自制力很差,边吃零食边批改作业,会影响食欲,极易厌学。学生的注意力常常被零食吸引,到了学习的时间又没耐心完成作业,这时候就可能在某本书上花费一整天,结果成绩不好)4.寒暑假作业速记(这是笔记记录必备)5.寒暑假作业搜集整理(尤其是对于寒暑假拼班的同学,或者明年就要考试了的同学)6.寒暑假作业帮助别人7.寒暑假学习经验分享(必须有呀,我一直都在分享经验,和自己在初三到高三期间的经验)8.特长辅导(一般参加校大赛的学生,才有资格参加实际项目)9.寒暑假学习计划9.复习资料10.补充资料(尤其是英语,这些年高考单词的难度都提升很大,而且会考到往年的题)。 查看全部
智能采集平台(在校大学生尤其适合怎么写寒暑假作业?写作业攻略)
智能采集平台:
1)ip定向抓取:省份、城市、行业、性别。更智能。
2)账号定向抓取:以知名实体店为例,更智能。
3)多种定向方式:与知名的实体店联合锁定、与大店联合锁定、与线下门店联合锁定。更智能。
4)定向维度:省份、城市、行业、性别。更智能。
5)订单管理:支持在线付款、货款支付、银行托管、离线付款、签收、确认。定向维度越高,竞争力越大。
6)月调查平台:数据更全。
7)收藏夹、简历、无线游戏商店平台。更智能。
8)资讯平台。更智能。
9)实时关注:省份、城市、行业、性别。智能更实用。
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我做的就是互联网的
有很多呀,只要选择适合自己的。比如在校大学生就有以下方面:1.寒暑假作业点评(在校大学生尤其适合:该怎么写寒暑假作业?写作业攻略)2.寒暑假考试成绩分析(在校大学生尤其适合:学习笔记怎么记?如何整理笔记?如何复习?如何防止丢三落四?学习笔记很大的一块用途是评价自己学习的程度,利用笔记对自己掌握知识情况进行预测,可以提前准备。
)3.寒暑假作业批改(有很多孩子喜欢把作业复印下来,让家长帮忙批改,或者用家长电脑帮忙批改,这个很不好。首先这点要批判;其次批改环节如果出现的问题很多很复杂,打乱自己的进度,不仅影响自己学习还不利于孩子思考;再次学生的自制力很差,边吃零食边批改作业,会影响食欲,极易厌学。学生的注意力常常被零食吸引,到了学习的时间又没耐心完成作业,这时候就可能在某本书上花费一整天,结果成绩不好)4.寒暑假作业速记(这是笔记记录必备)5.寒暑假作业搜集整理(尤其是对于寒暑假拼班的同学,或者明年就要考试了的同学)6.寒暑假作业帮助别人7.寒暑假学习经验分享(必须有呀,我一直都在分享经验,和自己在初三到高三期间的经验)8.特长辅导(一般参加校大赛的学生,才有资格参加实际项目)9.寒暑假学习计划9.复习资料10.补充资料(尤其是英语,这些年高考单词的难度都提升很大,而且会考到往年的题)。
智能采集平台(优采云采集器软件如何构建行业垂直搜索引擎?(一)(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 121 次浏览 • 2022-02-09 13:05
优采云采集器软件是新一代采集软件,可视化窗口和鼠标操作全过程,用户无需关心网页源代码,不需要编写采集规则,无需使用正则表达式技术,全程智能辅助是采集软件行业的换代产品。它也是一个通用的采集软件,可以应用于各个行业,满足各种采集需求。是复杂采集需求的必备软件,也是采集软件新手的首选。
优采云采集器软件的设计目标之一是作为一个通用的垂直搜索引擎,结合熊猫的分词索引搜索引擎,用户可以轻松构建自己的行业垂直搜索引擎,如作为招聘人才、房地产、购物、医疗、二手、分类信息、商业、交友、论坛、博客、新闻、经验、知识、软件等。在这个过程中,用户不需要非常专业的技术基础打造自己的垂直搜索行业引擎。
优采云采集器 强大而全面的功能是复杂采集 需求的必备。除了旧版采集工具软件的功能外,独特的功能还包括:
面向对象采集。采集 对象的子项的内容可以分散在几个不同的页面中,页面可以通过多个链接到达,数据之间可以有复杂的逻辑关系。
采集 用于复杂的结构化对象。支持使用多个数据库表联合存储采集结果。
文字和回复一起采集,新闻和评论一起采集,企业信息和企业多产品系列一起采集等采集@的结果>由多个表联合存储,采集之后的数据可以直接作为网站的后台数据库。
分页内容自动智能合并。熊猫系统具有强大的自动分析判断能力,在各种情况下智能完成分页内容的自动合并操作,无需用户过多干预。
采集 的每个页面都可以定义多个模板。系统会自动使用最匹配的模板。在传统的采集工具中,由于无法有效解决多模板问题,很难完成采集的结果。
仿浏览器动态cookie对话框。在很多场合,网站使用cookie对话功能对敏感数据进行加密,防止数据被批量下载。在这种情况下,需要使用优采云采集器软件的动态cookie对话功能。.
图像和文本混洗对象的合并采集。对于混合在文本内容中的非文本内容(如图片、动画、视频、音乐、文件等),熊猫也会智能处理,自动将非文本对象下载到本地或指定的远程服务器,并正确执行结果。处理,使得采集的结果的图文混合对象可以保持原为采集之前的状态,以便用户直接使用采集的结果。
优化 采集 结果。优采云采集器软件使用了类似浏览器的解析技术,采集结果是从网页的视觉内容上进行匹配,而不是在源代码中使用正则表达式技术网页为通用匹配,所以采集结果非常精炼,不会收录任何无关的网页源内容。
全智能辅助操作。软件尽可能为用户自动实现自动设置操作,只将一些必要的操作留给用户。同时,帮助内容随着用户的操作动态显示。
采集工具软件其他常用功能(模拟登录、伪原创、自动运行、多数据库引擎支持、自动发布、FTP同步上传、网页代码自动识别、图片文件下载、支持采集 @> 过滤选择、多线程、多任务等的结果)。
该软件还推出了全功能免费版,仅限制许可证总数采集,但用户可以通过各种渠道(如使用反馈、友情链接、辅助软件)轻松扩展许可证总数促销等)。可以轻松获得无限数量的许可证。 查看全部
智能采集平台(优采云采集器软件如何构建行业垂直搜索引擎?(一)(图))
优采云采集器软件是新一代采集软件,可视化窗口和鼠标操作全过程,用户无需关心网页源代码,不需要编写采集规则,无需使用正则表达式技术,全程智能辅助是采集软件行业的换代产品。它也是一个通用的采集软件,可以应用于各个行业,满足各种采集需求。是复杂采集需求的必备软件,也是采集软件新手的首选。
优采云采集器软件的设计目标之一是作为一个通用的垂直搜索引擎,结合熊猫的分词索引搜索引擎,用户可以轻松构建自己的行业垂直搜索引擎,如作为招聘人才、房地产、购物、医疗、二手、分类信息、商业、交友、论坛、博客、新闻、经验、知识、软件等。在这个过程中,用户不需要非常专业的技术基础打造自己的垂直搜索行业引擎。
优采云采集器 强大而全面的功能是复杂采集 需求的必备。除了旧版采集工具软件的功能外,独特的功能还包括:
面向对象采集。采集 对象的子项的内容可以分散在几个不同的页面中,页面可以通过多个链接到达,数据之间可以有复杂的逻辑关系。
采集 用于复杂的结构化对象。支持使用多个数据库表联合存储采集结果。
文字和回复一起采集,新闻和评论一起采集,企业信息和企业多产品系列一起采集等采集@的结果>由多个表联合存储,采集之后的数据可以直接作为网站的后台数据库。
分页内容自动智能合并。熊猫系统具有强大的自动分析判断能力,在各种情况下智能完成分页内容的自动合并操作,无需用户过多干预。
采集 的每个页面都可以定义多个模板。系统会自动使用最匹配的模板。在传统的采集工具中,由于无法有效解决多模板问题,很难完成采集的结果。
仿浏览器动态cookie对话框。在很多场合,网站使用cookie对话功能对敏感数据进行加密,防止数据被批量下载。在这种情况下,需要使用优采云采集器软件的动态cookie对话功能。.
图像和文本混洗对象的合并采集。对于混合在文本内容中的非文本内容(如图片、动画、视频、音乐、文件等),熊猫也会智能处理,自动将非文本对象下载到本地或指定的远程服务器,并正确执行结果。处理,使得采集的结果的图文混合对象可以保持原为采集之前的状态,以便用户直接使用采集的结果。
优化 采集 结果。优采云采集器软件使用了类似浏览器的解析技术,采集结果是从网页的视觉内容上进行匹配,而不是在源代码中使用正则表达式技术网页为通用匹配,所以采集结果非常精炼,不会收录任何无关的网页源内容。
全智能辅助操作。软件尽可能为用户自动实现自动设置操作,只将一些必要的操作留给用户。同时,帮助内容随着用户的操作动态显示。
采集工具软件其他常用功能(模拟登录、伪原创、自动运行、多数据库引擎支持、自动发布、FTP同步上传、网页代码自动识别、图片文件下载、支持采集 @> 过滤选择、多线程、多任务等的结果)。
该软件还推出了全功能免费版,仅限制许可证总数采集,但用户可以通过各种渠道(如使用反馈、友情链接、辅助软件)轻松扩展许可证总数促销等)。可以轻松获得无限数量的许可证。
智能采集平台(智能营销如何操作?如何做一个切实可行的营销计划?)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 133 次浏览 • 2022-02-05 06:03
一、智能营销如何运作?
智能营销如何通过正确组合数据、内容和自动化来帮助您发送更个性化的消息,现在是时候将您的预算放在最前沿了。我们知道这起初可能很困难,因此我们需要创建一个列表并使用它来开始您的智能营销之旅。步骤 1:创建客户数据库。使用简单的格式,可以清楚地了解客户数据的位置和存储位置。EasyEDM邮件营销系统可以自定义联系人列表中客户的用户数据信息,然后导入到列表中。使用 Excel 电子表格创建客户数据信息,或使用 CRM 系统或自行定制。第 2 步:询问客户他们想要什么。如果不知道客户想要什么,直接把产品信息发给客户,结果可想而知。反而,了解每个客户想要什么,并将最有价值的信息发送给他或她。例如,您可以向客户发送调查问卷或测验等。您还需要保存每个客户提交的问卷,并对问卷进行分析和分类,以便您可以完成您的客户数据库,并知道要向谁发送哪些个性化的消息。第三步:确定正确的数据。数据是邮件营销中最有价值的元素,数据的正确性可以决定一个智能营销的效果。第四步:创建消息内容。邮件内容应保持简洁,确保您设计的邮件内容为合格的 HTML 格式邮件。如果内容是 RSS 或 XML 自动生成的内容,您可以实施实时内容自动化策略。第 5 步:从现在开始挑战自己使用智能营销来制定实用的营销计划,执行每一次营销,至少包括个性化。智能营销应该成为您日常营销的一部分。智能营销需要时间和精力,但我们知道它值得做好。个性化的关键是客户参与,客户参与将增加您或您公司的收入。
智能营销如何通过正确组合数据、内容和自动化来帮助您发送更个性化的消息,现在是时候将您的预算放在最前沿了。我们知道这起初可能很困难,因此我们需要创建一个列表并使用它来开始您的智能营销之旅。
步骤 1:创建客户数据库。使用简单的格式,可以清楚地了解客户数据的位置和存储位置。EasyEDM邮件营销系统可以自定义联系人列表中客户的用户数据信息,然后导入到列表中。使用 Excel 电子表格创建客户数据信息,或使用 CRM 系统或自行定制。
第 2 步:询问客户他们想要什么。如果不知道客户想要什么,直接把产品信息发给客户,结果可想而知。相反,要知道每个客户想要什么,并将最有价值的信息发送给他或她。例如,您可以向客户发送调查或测验等。还需要保存每个客户提交的信息……如何智能营销它,通过数据、内容和自动化的正确组合,可以帮助您发送更个性化的消息,现在是时候把你的预算放在最前沿了。我们知道这起初可能很困难,因此我们需要创建一个列表并使用它来开始您的智能营销之旅。
步骤 1:创建客户数据库。使用简单的格式,可以清楚地了解客户数据的位置和存储位置。EasyEDM邮件营销系统可以自定义联系人列表中客户的用户数据信息,然后导入到列表中。使用 Excel 电子表格创建客户数据信息,或使用 CRM 系统或自行定制。
第 2 步:询问客户他们想要什么。如果不知道客户想要什么,直接把产品信息发给客户,结果可想而知。相反,要知道每个客户想要什么,并将最有价值的信息发送给他或她。例如,您可以向客户发送调查问卷或测验等。您还需要保存每个客户提交的问卷,并对问卷进行分析和分类,以便您可以完成您的客户数据库,并知道要向谁发送哪些个性化的消息。
第三步:确定正确的数据。数据是邮件营销中最有价值的元素,数据的正确性可以决定一个智能营销的效果。
第四步:创建消息内容。邮件内容应保持简洁,确保您设计的邮件内容为合格的 HTML 格式邮件。如果内容是 RSS 或 XML 自动生成的内容,您可以实施实时内容自动化策略。
第 5 步:挑战自己,从现在开始使用智能营销制定切实可行的营销计划,执行每一个数字营销活动,至少包括个性化。智能营销应该成为您日常数字营销的一部分。聪明的营销需要时间和精力,但了解它是值得的。个性化的关键是客户参与,这将增加您自己或公司的收入。
二、 是什么?
软件一共包括45种软件,300多个功能,大大小小的,大致分为两个板块:采集和营销
智能营销电脑是郑州鹰眼自主研发的系统,可实现大数据信息采集、各类营销等多种功能。内存占用低,运行速度快,体积小,支持阿里云平台,使用云服务器保证软件的安全性和稳定性。目前系统主要是定制的Windows10系统。领先于应用排行榜的竞争和同类应用中排名第一的应用。
也就是说,它可以帮助公司采集在行业指定地点指定客户资源。下面我们来看看企业宝营销软件。
大数据是郑州鹰眼大数据自主研发的系统,可实现大数据信息采集、各种营销等功能。内存占用低,运行速度快,体积小,支持阿里云平台,使用云服务器保证软件的安全性和稳定性。目前系统主要是定制的Windows10系统。领先于应用排行榜的竞争和同类应用中排名第一的应用。
三、什么是智能营销?什么是智能营销?
智能营销是通过人们的创造性、创新性和创造性,将先进的计算机、网络、物联网等科学技术融合应用到当代领域的新思维、新观念、新方法、新工具中的一种创新营销新理念。智慧。
() 高效的App全渠道统计技术,安装,快速追踪App渠道安装来源,广泛应用于、、、等场景。 查看全部
智能采集平台(智能营销如何操作?如何做一个切实可行的营销计划?)
一、智能营销如何运作?

智能营销如何通过正确组合数据、内容和自动化来帮助您发送更个性化的消息,现在是时候将您的预算放在最前沿了。我们知道这起初可能很困难,因此我们需要创建一个列表并使用它来开始您的智能营销之旅。步骤 1:创建客户数据库。使用简单的格式,可以清楚地了解客户数据的位置和存储位置。EasyEDM邮件营销系统可以自定义联系人列表中客户的用户数据信息,然后导入到列表中。使用 Excel 电子表格创建客户数据信息,或使用 CRM 系统或自行定制。第 2 步:询问客户他们想要什么。如果不知道客户想要什么,直接把产品信息发给客户,结果可想而知。反而,了解每个客户想要什么,并将最有价值的信息发送给他或她。例如,您可以向客户发送调查问卷或测验等。您还需要保存每个客户提交的问卷,并对问卷进行分析和分类,以便您可以完成您的客户数据库,并知道要向谁发送哪些个性化的消息。第三步:确定正确的数据。数据是邮件营销中最有价值的元素,数据的正确性可以决定一个智能营销的效果。第四步:创建消息内容。邮件内容应保持简洁,确保您设计的邮件内容为合格的 HTML 格式邮件。如果内容是 RSS 或 XML 自动生成的内容,您可以实施实时内容自动化策略。第 5 步:从现在开始挑战自己使用智能营销来制定实用的营销计划,执行每一次营销,至少包括个性化。智能营销应该成为您日常营销的一部分。智能营销需要时间和精力,但我们知道它值得做好。个性化的关键是客户参与,客户参与将增加您或您公司的收入。
智能营销如何通过正确组合数据、内容和自动化来帮助您发送更个性化的消息,现在是时候将您的预算放在最前沿了。我们知道这起初可能很困难,因此我们需要创建一个列表并使用它来开始您的智能营销之旅。
步骤 1:创建客户数据库。使用简单的格式,可以清楚地了解客户数据的位置和存储位置。EasyEDM邮件营销系统可以自定义联系人列表中客户的用户数据信息,然后导入到列表中。使用 Excel 电子表格创建客户数据信息,或使用 CRM 系统或自行定制。
第 2 步:询问客户他们想要什么。如果不知道客户想要什么,直接把产品信息发给客户,结果可想而知。相反,要知道每个客户想要什么,并将最有价值的信息发送给他或她。例如,您可以向客户发送调查或测验等。还需要保存每个客户提交的信息……如何智能营销它,通过数据、内容和自动化的正确组合,可以帮助您发送更个性化的消息,现在是时候把你的预算放在最前沿了。我们知道这起初可能很困难,因此我们需要创建一个列表并使用它来开始您的智能营销之旅。
步骤 1:创建客户数据库。使用简单的格式,可以清楚地了解客户数据的位置和存储位置。EasyEDM邮件营销系统可以自定义联系人列表中客户的用户数据信息,然后导入到列表中。使用 Excel 电子表格创建客户数据信息,或使用 CRM 系统或自行定制。
第 2 步:询问客户他们想要什么。如果不知道客户想要什么,直接把产品信息发给客户,结果可想而知。相反,要知道每个客户想要什么,并将最有价值的信息发送给他或她。例如,您可以向客户发送调查问卷或测验等。您还需要保存每个客户提交的问卷,并对问卷进行分析和分类,以便您可以完成您的客户数据库,并知道要向谁发送哪些个性化的消息。
第三步:确定正确的数据。数据是邮件营销中最有价值的元素,数据的正确性可以决定一个智能营销的效果。
第四步:创建消息内容。邮件内容应保持简洁,确保您设计的邮件内容为合格的 HTML 格式邮件。如果内容是 RSS 或 XML 自动生成的内容,您可以实施实时内容自动化策略。
第 5 步:挑战自己,从现在开始使用智能营销制定切实可行的营销计划,执行每一个数字营销活动,至少包括个性化。智能营销应该成为您日常数字营销的一部分。聪明的营销需要时间和精力,但了解它是值得的。个性化的关键是客户参与,这将增加您自己或公司的收入。
二、 是什么?

软件一共包括45种软件,300多个功能,大大小小的,大致分为两个板块:采集和营销
智能营销电脑是郑州鹰眼自主研发的系统,可实现大数据信息采集、各类营销等多种功能。内存占用低,运行速度快,体积小,支持阿里云平台,使用云服务器保证软件的安全性和稳定性。目前系统主要是定制的Windows10系统。领先于应用排行榜的竞争和同类应用中排名第一的应用。
也就是说,它可以帮助公司采集在行业指定地点指定客户资源。下面我们来看看企业宝营销软件。
大数据是郑州鹰眼大数据自主研发的系统,可实现大数据信息采集、各种营销等功能。内存占用低,运行速度快,体积小,支持阿里云平台,使用云服务器保证软件的安全性和稳定性。目前系统主要是定制的Windows10系统。领先于应用排行榜的竞争和同类应用中排名第一的应用。
三、什么是智能营销?什么是智能营销?

智能营销是通过人们的创造性、创新性和创造性,将先进的计算机、网络、物联网等科学技术融合应用到当代领域的新思维、新观念、新方法、新工具中的一种创新营销新理念。智慧。
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智能采集平台(智能采集平台,可以帮助信息采集员和网站运营者:快速、方便、便宜!)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 413 次浏览 • 2022-02-05 00:01
智能采集平台,可以帮助信息采集员和网站运营从业者:快速、方便、便宜!原因有二:一、客户不需要实时更新网站的信息二、信息不需要从服务器申请,
有必要,因为现在很多的需求都是基于互联网的。
先说结论:没有。提问前,要先定义需求。先说技术解决方案。传统方案要求:会点linux,会写php,会点shell。这些可以都学,交给工厂,有问题问厂家,问自己做的项目负责人,问运维。传统方案的优点是便宜。但是要一个熟悉web的工厂才可以搞。仅仅依靠运维,优化开发进程,那是个大工程。方案三:wordpress。
这个是我长年在用的方案。因为我们大多数人都是非计算机专业的,公司也就两三个人,公司要求不高,也没有太多的技术要求。长期以来也已经是家喻户晓的东西了。因为wordpress这个模板,我可以把网站模板换换样子,就可以改其他网站。像我们几个做展会的网站,我不喜欢用wordpress做,仅仅因为我们要做的是实时汇报系统,这里面要做的事情太多了。
还有一个优点,就是速度快,有专门的压缩服务器,其实早就很慢了。但是我觉得还是快。我还有一个需求是,能够根据数据格式的变化,自动做更新。当然如果采集的格式比较简单,或者是重复的不多的,用这个方案也没问题。另外,云服务器的成本比自己买也便宜一些。这里说说我个人的看法。用一个虚拟主机,每个月开销,也就不超过几百块钱,你要求的功能一般都能实现。
比如你要自动更新,那你就用在线服务器就行。我在国外工作时,用虚拟主机,只有出国出差的时候,才用自己买的,因为国内太贵了。但是回国之后,你还是要按照要求,安装和配置各种服务器的东西。这样不少时间就浪费在安装和配置服务器了。其他时间是花在整理和编写各种工具上。数据如果多,可以云端集中存储,让程序猿写好程序,运行在云端的服务器上,这样节省了很多的网络连接的开销。
有效的解决了安装和调试的问题。并且不同的客户要求,可以自定义开发部署服务器程序。我曾经安装过一个关于儿童画的开源项目,每个省份单独一个项目,安装和集中安装,几千块钱。但是有一定的规模之后,还是自己买一个云服务器存储数据,用git自动生成merge文件,这样后期的维护会方便很多。当然,如果只是简单的做个数据的过滤,做个聚合筛选,就可以选择无需云服务器。
我其实特别看好云服务器,因为没有中心部署的好处是,服务器系统免受中心故障的影响,安全,稳定,能快速定位问题。而一旦中心出现问题,也不用愁怎么快速排除。要是几个省或者几十个省的服务器部署,技术栈要求就非。 查看全部
智能采集平台(智能采集平台,可以帮助信息采集员和网站运营者:快速、方便、便宜!)
智能采集平台,可以帮助信息采集员和网站运营从业者:快速、方便、便宜!原因有二:一、客户不需要实时更新网站的信息二、信息不需要从服务器申请,
有必要,因为现在很多的需求都是基于互联网的。
先说结论:没有。提问前,要先定义需求。先说技术解决方案。传统方案要求:会点linux,会写php,会点shell。这些可以都学,交给工厂,有问题问厂家,问自己做的项目负责人,问运维。传统方案的优点是便宜。但是要一个熟悉web的工厂才可以搞。仅仅依靠运维,优化开发进程,那是个大工程。方案三:wordpress。
这个是我长年在用的方案。因为我们大多数人都是非计算机专业的,公司也就两三个人,公司要求不高,也没有太多的技术要求。长期以来也已经是家喻户晓的东西了。因为wordpress这个模板,我可以把网站模板换换样子,就可以改其他网站。像我们几个做展会的网站,我不喜欢用wordpress做,仅仅因为我们要做的是实时汇报系统,这里面要做的事情太多了。
还有一个优点,就是速度快,有专门的压缩服务器,其实早就很慢了。但是我觉得还是快。我还有一个需求是,能够根据数据格式的变化,自动做更新。当然如果采集的格式比较简单,或者是重复的不多的,用这个方案也没问题。另外,云服务器的成本比自己买也便宜一些。这里说说我个人的看法。用一个虚拟主机,每个月开销,也就不超过几百块钱,你要求的功能一般都能实现。
比如你要自动更新,那你就用在线服务器就行。我在国外工作时,用虚拟主机,只有出国出差的时候,才用自己买的,因为国内太贵了。但是回国之后,你还是要按照要求,安装和配置各种服务器的东西。这样不少时间就浪费在安装和配置服务器了。其他时间是花在整理和编写各种工具上。数据如果多,可以云端集中存储,让程序猿写好程序,运行在云端的服务器上,这样节省了很多的网络连接的开销。
有效的解决了安装和调试的问题。并且不同的客户要求,可以自定义开发部署服务器程序。我曾经安装过一个关于儿童画的开源项目,每个省份单独一个项目,安装和集中安装,几千块钱。但是有一定的规模之后,还是自己买一个云服务器存储数据,用git自动生成merge文件,这样后期的维护会方便很多。当然,如果只是简单的做个数据的过滤,做个聚合筛选,就可以选择无需云服务器。
我其实特别看好云服务器,因为没有中心部署的好处是,服务器系统免受中心故障的影响,安全,稳定,能快速定位问题。而一旦中心出现问题,也不用愁怎么快速排除。要是几个省或者几十个省的服务器部署,技术栈要求就非。
智能采集平台(智能采集平台的职责包括四个方面:采集数据、标注)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 130 次浏览 • 2022-02-04 09:09
智能采集平台的职责包括四个方面:采集数据、标注数据、维护数据、数据分析。首先,采集是数据分析的起点,采集的数据越多,分析的结果就越精准,如果仅仅在几个数据源上反复采集数据,将占用大量的采集时间和成本。因此,数据的抓取是数据分析的第一步。其次,标注是数据分析的第二步,统计标注并依据统计结果对数据源进行检索。
对采集的数据进行定量的统计分析,找出关联性强的数据,从而有针对性地进行业务分析,最终提高业务效率。最后,维护是数据分析的最后一步,为数据分析处理留下时间和空间。数据的维护可包括数据挖掘结果的标注及结果的存储。例如利用数据采集平台的标注平台自动标注采集到的数据点,另外有一些特殊标注,例如按照时间、生日、信件号、手机号、身份证号等进行的标注,采集平台会提供业务专用标注。
采集结果标注标注需要给同事提供统一平台。比如日期及时间类型,线路及相关标识。规范的标注采集流程采集点采集要大一点,随着小批量的数据量越来越大,采集点之间的关联越来越紧密,结构化标注越来越成为必须。各种不同的标注方式:高频标注、分类标注、中间标注等。对统计标注进行处理需要熟悉业务,提高采集到数据的准确性。
针对特殊标注进行标注时,需要细致化处理,标注和统计结果要匹配合理。采集点的选择是根据业务需求来选择的,应根据数据集的规模来选择,还要考虑数据集中的标注主题种类及覆盖率。数据集中包含的标记主题对应的数据有可能是独立的,又可能是共同的,为简化检索,可以选择独立的标记或者共同的标记来进行检索。比如学生信息共有8593条,则可以根据学生的id数来进行标注数据,或者根据籍贯进行标注数据,在标注的时候就需要参考学生的信息情况。
需要提醒大家注意的是,同一个标记集中的标记对应同一标记主题,对于不同的主题需要在数据库表中设定各自的标记主题或者赋予合理的标记主题。例如,通过标记学生的籍贯的方式,能够很好地匹配学生所属的省份、市区、县等信息。在进行采集点的标注时,可根据大量数据中存在的规律性信息,可以通过相似检索的方式对采集到的数据进行聚类分析。
数据分析对采集到的数据进行数据分析,包括特征的提取及标注的分析。数据分析通常应考虑主观与客观结合,经过特征归纳,把具有共性的关键主题抽取出来。标注分析需要考虑四个因素:数据集中标注主题的统计情况、采集点的统计情况、特征词的抽取情况、标注内容的分组情况。在做特征抽取时,需要通过关键词抽取的方式,将特征转换为内嵌在数据集中的特征表格。用于分析。 查看全部
智能采集平台(智能采集平台的职责包括四个方面:采集数据、标注)
智能采集平台的职责包括四个方面:采集数据、标注数据、维护数据、数据分析。首先,采集是数据分析的起点,采集的数据越多,分析的结果就越精准,如果仅仅在几个数据源上反复采集数据,将占用大量的采集时间和成本。因此,数据的抓取是数据分析的第一步。其次,标注是数据分析的第二步,统计标注并依据统计结果对数据源进行检索。
对采集的数据进行定量的统计分析,找出关联性强的数据,从而有针对性地进行业务分析,最终提高业务效率。最后,维护是数据分析的最后一步,为数据分析处理留下时间和空间。数据的维护可包括数据挖掘结果的标注及结果的存储。例如利用数据采集平台的标注平台自动标注采集到的数据点,另外有一些特殊标注,例如按照时间、生日、信件号、手机号、身份证号等进行的标注,采集平台会提供业务专用标注。
采集结果标注标注需要给同事提供统一平台。比如日期及时间类型,线路及相关标识。规范的标注采集流程采集点采集要大一点,随着小批量的数据量越来越大,采集点之间的关联越来越紧密,结构化标注越来越成为必须。各种不同的标注方式:高频标注、分类标注、中间标注等。对统计标注进行处理需要熟悉业务,提高采集到数据的准确性。
针对特殊标注进行标注时,需要细致化处理,标注和统计结果要匹配合理。采集点的选择是根据业务需求来选择的,应根据数据集的规模来选择,还要考虑数据集中的标注主题种类及覆盖率。数据集中包含的标记主题对应的数据有可能是独立的,又可能是共同的,为简化检索,可以选择独立的标记或者共同的标记来进行检索。比如学生信息共有8593条,则可以根据学生的id数来进行标注数据,或者根据籍贯进行标注数据,在标注的时候就需要参考学生的信息情况。
需要提醒大家注意的是,同一个标记集中的标记对应同一标记主题,对于不同的主题需要在数据库表中设定各自的标记主题或者赋予合理的标记主题。例如,通过标记学生的籍贯的方式,能够很好地匹配学生所属的省份、市区、县等信息。在进行采集点的标注时,可根据大量数据中存在的规律性信息,可以通过相似检索的方式对采集到的数据进行聚类分析。
数据分析对采集到的数据进行数据分析,包括特征的提取及标注的分析。数据分析通常应考虑主观与客观结合,经过特征归纳,把具有共性的关键主题抽取出来。标注分析需要考虑四个因素:数据集中标注主题的统计情况、采集点的统计情况、特征词的抽取情况、标注内容的分组情况。在做特征抽取时,需要通过关键词抽取的方式,将特征转换为内嵌在数据集中的特征表格。用于分析。
智能采集平台( 阿里智能设计实验室:用AI做设计,做的事情很简单)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 159 次浏览 • 2022-02-03 11:01
阿里智能设计实验室:用AI做设计,做的事情很简单)
@阿里巴巴UED:在今年UCAN大会开幕上,阿里巴巴集团UED委员会主席杨光发布的智能设计平台——鲁班出自乐城团队。该平台旨在通过人工智能算法和大量数据来训练机器学习。经过一段时间的研究,这个平台从去年的“双十一”开始就已经在阿里巴巴大规模投入使用,其设计水平现在已经非常接近专业设计师的效果。会上,乐成介绍了阿里巴巴智能设计实验室的整个实践过程。
人工智能设计
我们的团队现在叫人工智能设计实验室,我们做的很简单,就是用AI来设计。人工智能这个概念现在太火了,有一个数据可以证明它有多火:去年人工智能领域的创业公司开得比肯德基还快。不可否认,这里肯定有泡沫成分,还有很多概念炒作。我们先抛开豪言,拆解这件事。
我们现在说的人工智能通过算法、数据和强大的计算能力来改善服务场景,这是人工智能的四大要素。我们团队今天做的就是用算法、数据、计算、场景去解决业务领域的事情,让这个事情看起来更可靠,更容易实现。
为什么我们的团队想要这样做?这不是来自YY的想法,而是在广泛的业务场景中发现的机会。以广告横幅为例。我们将其归类为“大量低质量且易于使用”的设计。这种设计需要设计师一天时间来制作,而上线只需要一天时间。而且是重复的,只是换个词,很适合用机器来代替。
今年UCAN的主题是新设计x新商业。新业务中非常大的概念是通过新技术和互联网手段完成人、物、场的重构。人是消费者,商品是商品的服务。,场景是连接人和商品的手段。新时代,我们需要寻找新的设计方式。
我们团队的使命是构建基于算法数据和前端业务需求的业务设计大脑。这个大脑可以理解设计,服务商业产品,做出合理的设计。
商业设计大脑面临的三个挑战
在我们开始做事之前,我们遇到了三个更严峻的挑战。
第一个挑战是缺乏标记数据。今天所有的人工智能都是基于大量的结构化标注数据,设计甚至还没有完成在线数据,更不用说标准化和结构化的数据。
第二个挑战是设计的不确定性。设计是一个非常不确定的东西。比如今天让机器设计一个高端的banner广告,就会被圈起来。
第三个挑战,没有先例可循。过去一年在全行业做了,发现没有现成的技术或框架可供参考。比如AlphaGo发表围棋AI论文后,世界围棋AI可以按照这种方法达到高级水平。在过去的一年里,我们都经历了自己的探索。我们今年给人工智能定义的定义是,我们做的是可控的视觉生成。可控是指根据业务需求和业务需求进行智能控制。它从头开始解决视力问题。
受控视觉生成过程
这是机器人从第一版到最新版的演变。2016年9月,勉强完成一张图的拼接,一点美感都没有。第二个是去年圣诞节前做的广告。看起来更精致了一点,整个设计还是很简单的。第三张图是两个月前的进展。基本上可以根据这个产品输入主体的氛围,找到最适合的背景氛围。整个设计细节和结构看起来更稳定。
我们现在可能已经学习了数百种常见的设计技术,并且每天都在学习。这就是我们目前的设计能力和设计效果。青云评价为P4,也就是助理设计师。我们今年的目标是实现P5,还有很长的路要走。
机器如何学习设计
让我详细解释一下这台机器背后的学习设计逻辑。
如果要让机器学习来设计,首先要让机器明白什么是感知设计。以这样一个很常见的广告为例。在机器的眼里,有一堆像素。如果今天用机器来理解像素的设计,那么设计的可控性就很弱了。因此,在早期的技术方案选择中,并未采用像素级制作,而是采用了元素级制作。
四个组成部分:设计框架、元素中心、演员、评估网络
形式一,设计框架。以这则广告为例。首先,通过人工标注,让机器了解这个设计的元素,比如产品主体、花朵背景、面具等。在上层,我们通过设计的经验和知识来定义一些设计技巧和风格。技术是指为什么这些元素可以以这种方式形成。这些知识在设计头脑中是机器不知道的,所以会有一个技术层用于输入。最上层是风格,当这些元素形成时,从审美或视觉的角度来看是什么感觉。让机器知道它是由什么制成的,为什么要这样制成,以及制成后会是什么样子。这个过程将设计问题转化为数据问题,
下一步是准备设计的原创文件,例如一系列花和设计方法,用于输入到深度学习系列网络。这个网络有一个很大的特点:它具有一定的记忆功能。因为设计是一个复杂的过程,一个设计往往需要几十个步骤才能完成。
经过这层神经网络的学习,我们就会得到一个设计框架。从技术上理解,它是由一堆空间特征和视觉特征组成的模型。从设计师的角度来看,相当于在做一套设计之前,设计师脑海中的一般框架印象。比如今天接到一个任务,做一个花的样式,想一想设计会怎么做,然后从一个堆文件中提取特征模型。
构图二,元素中心。因为我们是在做元素级的生成,所以我们必须准备一个元素库。我们将通过采集一些版权画廊并制作我们自己的设计元素来输入元素分类器。这个分类器会将这些元素分成背景、主题、装饰等各种类型,同时也会完成图片库的提取。
组成三、动作装置。接下来是设计的具体流程。比如今天我们接到一个设计任务,要为这样的一件衣服设计一个花式广告。这时会有一个搬运工,负责将之前准备好的基材放入设计框架中。这个过程与下围棋非常相似,棋盘在左边,棋子在右边。动子就是把元素放在棋盘上,这是整个动子的生成原理。
它与设计师的实际设计过程非常相似。比如设计师想做一朵花的时候,他会在软件中不断的调整每一个位置、每一个像素、每一个角度。同时,整个过程也是一个强化学习的过程,通过不断的试错,agent会变得更加智能。
表格四,评估网络。设计完成后,我们要从设计的角度来告诉机器人是好是坏。我们有一个设计评估网络,最终的效果是给任何完成的设计打分。其技术原理是,我们手动输入大量历史上的一些设计图的分数,从这里训练一个评分模型。同时,专家也会人工干预打分,完成双向反馈。
该框架不仅适用于横幅广告。Banner广告是我们找到的第一个也是最适合的业务场景。我们将其定义为一种通用设计智能,理论上可以设计所有数字内容。只要图像是由元素或像素组成的,理论上是可以做到的。
预览我们的最新实践。前两张图是机器完成的服装搭配。根据用户输入的服装产品,生成类似杂志的搭配效果图。此外,我们还在训练机器完成页面模块的设计,比如大量的营销活动页面,我们现在正在训练机器完成复杂的排版设计。
正在克服的三个挑战
目前,我们已经完成了框架的搭建和数据的自学习成长。接下来我们下定决心要攻克的三个问题,也是让机器更强大的关键突破点。
首先,使机器能够自主生成元素。我们现在的元素都是设计师提供的,一方面是为了保证版权,另一方面是为了保证质量足够。我们希望能够做到。当一台机器被要求制作一朵花时,它可以自己生成它。这也是计算机视觉生成中非常热门的话题。
二是提高认知认识。目前机器对语义理解的不是很好,只能根据需求或任务生成结果,不理解关系。接下来我们需要做的是,当用户输入“酷夏”的文案时,机器人能够理解“酷”这个词是什么意思,并明白这张照片代表“酷夏”的概念,有一个图片和文字之间有一定的关系。
最后一个,设计的迁移。比如今天通过大量专家数据训练数百种常规数据技术后,就可以完成主流的设计需求。当这些技术相似时,可以完成风格转移。我们会进一步探索AI,不再按需求完成使命,而是通过自我学习和进化,新的东西会出来。
AI+设计拥抱新时代
今天,人工智能设计真的来了。它没有任何意志就来了,它离我们很近。当新的浪潮袭来时,我们应该学习的是拥抱它,而不是转身骂它不可靠。
视觉设计的四个层次
最基本的就是复制和扩展。给你点东西,根据它展开,显然这一定是机器取代的第一个工作。并且到目前为止已经完成了一半以上,证明这是一个无法回避的问题。
第二层,场景表达。今天你给它一些东西,它可以理解,它可以表达对。比如今天的情人节,这些品牌都能找到合适的设计方式来表达情人节的温暖。这种手绘方式会稍微困难一些,也就是我们前面提到的语义层。
第三层,创意洞察。它可以带来一些启发性的东西。在天猫品牌中,往往会出现猫头鹰与品牌创意的结合。这是一台机器做不到的,或者说我这辈子都没想到它会做。
最后一层,创造趋势。这通常是设计大师所做的。它可以定义明年和未来几年的设计趋势,这是一种更高的设计能力。比如今年的“3月8日”女王节,天猫就采用了全新的设计手法,以这种轻盈的质感和细腻的方式来表达产品。它可以代表一种新的趋势和未来,一种新的手段,而这必须由人来做。
回到今天机器和人类之间的差异和比较,如果我们今天在人与机器之间进行设计战,机器最擅长数据、计算和学习。在数据方面,可以完成庞大的素材库,训练增长率,不断完成闭环。它的学习速度非常快,一个晚上就可以完成数十万次学习和培训课程。人类设计师的特点,首先在情感层面,我们理解同理心,表达情感,这是机器很难做到的。另外两层,创意和创造,设计师可以创造新的东西,做构图迁移,构图创意,审美趋势。如果真有人机大战,设计师应该还是回到创造的层面,
拥抱这个人工智能时代,我们有什么新的工作方式吗?例如,今天一位客户要求您进行设计。过去,他一对一给他一个成品,一对一完成一个设计任务。借助设计人工智能,可以将设计工具输入到机器中,并教导机器执行和生成。这样,您不仅可以为一个客户提供服务,还可以为成千上万的客户提供服务。
人工智能设计是一个不可阻挡的时代和未来。但它才刚刚到来,我们才刚刚迈出了第一步。我们还有很多时间,希望和我们的设计同事一起努力,继续做好这件事。
优社现已邀请“鲁班智能设计平台”负责人乐成到优社做在线公开课。有任何问题可以随时反馈给主编@3year2classchengyuan。
也可以看看乐成之前的搭档“特赞”。大家可以看看:双11期间,有1.7亿条横幅,全部来自阿里的“鲁班”AI设计系统
[关于优康]
UCAN是阿里巴巴专注于用户体验设计的年度设计盛会。4月27日-28日,由阿里巴巴用户体验设计委员会主办的UCAN2017用户体验设计论坛在阿里巴巴西溪园区举行。今年的主题是“新设计×新商业”。围绕“无界、融合、超远、成长”的理念,重新定义新商业环境下用户体验的转化和价值,不断拓展设计领域和设计理念,以科技、能量产生新的化学反应和业务。. 查看全部
智能采集平台(
阿里智能设计实验室:用AI做设计,做的事情很简单)

@阿里巴巴UED:在今年UCAN大会开幕上,阿里巴巴集团UED委员会主席杨光发布的智能设计平台——鲁班出自乐城团队。该平台旨在通过人工智能算法和大量数据来训练机器学习。经过一段时间的研究,这个平台从去年的“双十一”开始就已经在阿里巴巴大规模投入使用,其设计水平现在已经非常接近专业设计师的效果。会上,乐成介绍了阿里巴巴智能设计实验室的整个实践过程。

人工智能设计
我们的团队现在叫人工智能设计实验室,我们做的很简单,就是用AI来设计。人工智能这个概念现在太火了,有一个数据可以证明它有多火:去年人工智能领域的创业公司开得比肯德基还快。不可否认,这里肯定有泡沫成分,还有很多概念炒作。我们先抛开豪言,拆解这件事。
我们现在说的人工智能通过算法、数据和强大的计算能力来改善服务场景,这是人工智能的四大要素。我们团队今天做的就是用算法、数据、计算、场景去解决业务领域的事情,让这个事情看起来更可靠,更容易实现。

为什么我们的团队想要这样做?这不是来自YY的想法,而是在广泛的业务场景中发现的机会。以广告横幅为例。我们将其归类为“大量低质量且易于使用”的设计。这种设计需要设计师一天时间来制作,而上线只需要一天时间。而且是重复的,只是换个词,很适合用机器来代替。
今年UCAN的主题是新设计x新商业。新业务中非常大的概念是通过新技术和互联网手段完成人、物、场的重构。人是消费者,商品是商品的服务。,场景是连接人和商品的手段。新时代,我们需要寻找新的设计方式。
我们团队的使命是构建基于算法数据和前端业务需求的业务设计大脑。这个大脑可以理解设计,服务商业产品,做出合理的设计。
商业设计大脑面临的三个挑战
在我们开始做事之前,我们遇到了三个更严峻的挑战。
第一个挑战是缺乏标记数据。今天所有的人工智能都是基于大量的结构化标注数据,设计甚至还没有完成在线数据,更不用说标准化和结构化的数据。
第二个挑战是设计的不确定性。设计是一个非常不确定的东西。比如今天让机器设计一个高端的banner广告,就会被圈起来。
第三个挑战,没有先例可循。过去一年在全行业做了,发现没有现成的技术或框架可供参考。比如AlphaGo发表围棋AI论文后,世界围棋AI可以按照这种方法达到高级水平。在过去的一年里,我们都经历了自己的探索。我们今年给人工智能定义的定义是,我们做的是可控的视觉生成。可控是指根据业务需求和业务需求进行智能控制。它从头开始解决视力问题。
受控视觉生成过程
这是机器人从第一版到最新版的演变。2016年9月,勉强完成一张图的拼接,一点美感都没有。第二个是去年圣诞节前做的广告。看起来更精致了一点,整个设计还是很简单的。第三张图是两个月前的进展。基本上可以根据这个产品输入主体的氛围,找到最适合的背景氛围。整个设计细节和结构看起来更稳定。

我们现在可能已经学习了数百种常见的设计技术,并且每天都在学习。这就是我们目前的设计能力和设计效果。青云评价为P4,也就是助理设计师。我们今年的目标是实现P5,还有很长的路要走。
机器如何学习设计
让我详细解释一下这台机器背后的学习设计逻辑。
如果要让机器学习来设计,首先要让机器明白什么是感知设计。以这样一个很常见的广告为例。在机器的眼里,有一堆像素。如果今天用机器来理解像素的设计,那么设计的可控性就很弱了。因此,在早期的技术方案选择中,并未采用像素级制作,而是采用了元素级制作。

四个组成部分:设计框架、元素中心、演员、评估网络
形式一,设计框架。以这则广告为例。首先,通过人工标注,让机器了解这个设计的元素,比如产品主体、花朵背景、面具等。在上层,我们通过设计的经验和知识来定义一些设计技巧和风格。技术是指为什么这些元素可以以这种方式形成。这些知识在设计头脑中是机器不知道的,所以会有一个技术层用于输入。最上层是风格,当这些元素形成时,从审美或视觉的角度来看是什么感觉。让机器知道它是由什么制成的,为什么要这样制成,以及制成后会是什么样子。这个过程将设计问题转化为数据问题,
下一步是准备设计的原创文件,例如一系列花和设计方法,用于输入到深度学习系列网络。这个网络有一个很大的特点:它具有一定的记忆功能。因为设计是一个复杂的过程,一个设计往往需要几十个步骤才能完成。
经过这层神经网络的学习,我们就会得到一个设计框架。从技术上理解,它是由一堆空间特征和视觉特征组成的模型。从设计师的角度来看,相当于在做一套设计之前,设计师脑海中的一般框架印象。比如今天接到一个任务,做一个花的样式,想一想设计会怎么做,然后从一个堆文件中提取特征模型。

构图二,元素中心。因为我们是在做元素级的生成,所以我们必须准备一个元素库。我们将通过采集一些版权画廊并制作我们自己的设计元素来输入元素分类器。这个分类器会将这些元素分成背景、主题、装饰等各种类型,同时也会完成图片库的提取。

组成三、动作装置。接下来是设计的具体流程。比如今天我们接到一个设计任务,要为这样的一件衣服设计一个花式广告。这时会有一个搬运工,负责将之前准备好的基材放入设计框架中。这个过程与下围棋非常相似,棋盘在左边,棋子在右边。动子就是把元素放在棋盘上,这是整个动子的生成原理。
它与设计师的实际设计过程非常相似。比如设计师想做一朵花的时候,他会在软件中不断的调整每一个位置、每一个像素、每一个角度。同时,整个过程也是一个强化学习的过程,通过不断的试错,agent会变得更加智能。

表格四,评估网络。设计完成后,我们要从设计的角度来告诉机器人是好是坏。我们有一个设计评估网络,最终的效果是给任何完成的设计打分。其技术原理是,我们手动输入大量历史上的一些设计图的分数,从这里训练一个评分模型。同时,专家也会人工干预打分,完成双向反馈。

该框架不仅适用于横幅广告。Banner广告是我们找到的第一个也是最适合的业务场景。我们将其定义为一种通用设计智能,理论上可以设计所有数字内容。只要图像是由元素或像素组成的,理论上是可以做到的。
预览我们的最新实践。前两张图是机器完成的服装搭配。根据用户输入的服装产品,生成类似杂志的搭配效果图。此外,我们还在训练机器完成页面模块的设计,比如大量的营销活动页面,我们现在正在训练机器完成复杂的排版设计。

正在克服的三个挑战
目前,我们已经完成了框架的搭建和数据的自学习成长。接下来我们下定决心要攻克的三个问题,也是让机器更强大的关键突破点。
首先,使机器能够自主生成元素。我们现在的元素都是设计师提供的,一方面是为了保证版权,另一方面是为了保证质量足够。我们希望能够做到。当一台机器被要求制作一朵花时,它可以自己生成它。这也是计算机视觉生成中非常热门的话题。
二是提高认知认识。目前机器对语义理解的不是很好,只能根据需求或任务生成结果,不理解关系。接下来我们需要做的是,当用户输入“酷夏”的文案时,机器人能够理解“酷”这个词是什么意思,并明白这张照片代表“酷夏”的概念,有一个图片和文字之间有一定的关系。
最后一个,设计的迁移。比如今天通过大量专家数据训练数百种常规数据技术后,就可以完成主流的设计需求。当这些技术相似时,可以完成风格转移。我们会进一步探索AI,不再按需求完成使命,而是通过自我学习和进化,新的东西会出来。
AI+设计拥抱新时代
今天,人工智能设计真的来了。它没有任何意志就来了,它离我们很近。当新的浪潮袭来时,我们应该学习的是拥抱它,而不是转身骂它不可靠。
视觉设计的四个层次

最基本的就是复制和扩展。给你点东西,根据它展开,显然这一定是机器取代的第一个工作。并且到目前为止已经完成了一半以上,证明这是一个无法回避的问题。

第二层,场景表达。今天你给它一些东西,它可以理解,它可以表达对。比如今天的情人节,这些品牌都能找到合适的设计方式来表达情人节的温暖。这种手绘方式会稍微困难一些,也就是我们前面提到的语义层。

第三层,创意洞察。它可以带来一些启发性的东西。在天猫品牌中,往往会出现猫头鹰与品牌创意的结合。这是一台机器做不到的,或者说我这辈子都没想到它会做。

最后一层,创造趋势。这通常是设计大师所做的。它可以定义明年和未来几年的设计趋势,这是一种更高的设计能力。比如今年的“3月8日”女王节,天猫就采用了全新的设计手法,以这种轻盈的质感和细腻的方式来表达产品。它可以代表一种新的趋势和未来,一种新的手段,而这必须由人来做。

回到今天机器和人类之间的差异和比较,如果我们今天在人与机器之间进行设计战,机器最擅长数据、计算和学习。在数据方面,可以完成庞大的素材库,训练增长率,不断完成闭环。它的学习速度非常快,一个晚上就可以完成数十万次学习和培训课程。人类设计师的特点,首先在情感层面,我们理解同理心,表达情感,这是机器很难做到的。另外两层,创意和创造,设计师可以创造新的东西,做构图迁移,构图创意,审美趋势。如果真有人机大战,设计师应该还是回到创造的层面,

拥抱这个人工智能时代,我们有什么新的工作方式吗?例如,今天一位客户要求您进行设计。过去,他一对一给他一个成品,一对一完成一个设计任务。借助设计人工智能,可以将设计工具输入到机器中,并教导机器执行和生成。这样,您不仅可以为一个客户提供服务,还可以为成千上万的客户提供服务。
人工智能设计是一个不可阻挡的时代和未来。但它才刚刚到来,我们才刚刚迈出了第一步。我们还有很多时间,希望和我们的设计同事一起努力,继续做好这件事。
优社现已邀请“鲁班智能设计平台”负责人乐成到优社做在线公开课。有任何问题可以随时反馈给主编@3year2classchengyuan。
也可以看看乐成之前的搭档“特赞”。大家可以看看:双11期间,有1.7亿条横幅,全部来自阿里的“鲁班”AI设计系统
[关于优康]
UCAN是阿里巴巴专注于用户体验设计的年度设计盛会。4月27日-28日,由阿里巴巴用户体验设计委员会主办的UCAN2017用户体验设计论坛在阿里巴巴西溪园区举行。今年的主题是“新设计×新商业”。围绕“无界、融合、超远、成长”的理念,重新定义新商业环境下用户体验的转化和价值,不断拓展设计领域和设计理念,以科技、能量产生新的化学反应和业务。.
智能采集平台(奇点云自研的一站式大数据智能服务平台——基于hadoop的核心模块)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2022-01-30 21:17
在这个“数据就是资产”的时代,大数据技术和体量都取得了前所未有的进步。如果企业能够有效利用数据,从数据中赚钱,这必将成为企业数字化转型升级的有力武器。
奇点云自主研发的一站式大数据智能服务平台——DataSimba,旨在提供数据采集、数据处理、数据治理、数据规范、数据资产、数据服务等全链路产品+技术。+方法论服务,构建业务应用大数据智能平台。其主要核心模块包括数据开发套件、数据治理套件、数据服务引擎、数据智能和数据安全。
1、数据采集
数据采集作为数据中心的第一环,不仅需要“采集”,还需要合理“存储”。DataSimba Data采集开发了两套采集工具,一套是批处理采集DataX,一套是实时采集DataS。
DataX是一款批量离线采集工具,基本支持市面上所有的关系型DB、NoSQL等数据库。
DataS是一款实时在线采集工具,支持实时读取关系型数据库的操作日志,如MySQL的binlog,以及实时读取网页内嵌的服务日志。
2、数据开发
数据开发套件作为产品的核心模块,以hadoop开源生态系统中的Hive、Spark、Flink、Impala为计算引擎,以Hdfs、Hbase、kudu为分布式存储,进行数据开发、数据分析、数据挖掘、算法工程师提供了一套可视化的开发界面。开发者可以在开发包上进行一站式开发,包括可视化数据同步配置、创建各种开发任务(包括实时任务和离线任务)、数据建模、调度配置、运维监控等,极大地提高了开发效率。改善发展。人员发展效率。同时开发包采集实时采集数据表元信息、表级、字段级血缘关系,
3、数据治理
数据治理套件主要围绕已开发的数据进行一系列的数据质量监控、数据规范定义、数据元素信息展示。一方面,提供多种规则模板,监控各环节任务产生的数据质量,每天定时生成数据质量检查报告,让数据开发人员了解数据质量,纠正脏数据及时;元数据管理,形成全球数据地图,分析数据亲缘关系、数据影响,为数据开发和维护提供支持;最后,还帮助开发者制定了一系列数据标准,对名称、指标、维度进行设计规范,统一口径,消除二义。然后利用数理统计等大数据技术,机器学习、深度挖掘等大数据技术构建企业的标签体系,将原创数据加工成企业可以阅读、理解的标签体系,应用于不同的业务场合,帮助企业解决痛点并改善业务。价值。
4、数据服务
数据服务引擎打通了应用端与数据之间的通道,使数据与业务紧密结合,加速数据业务的进程。传统的数据仓库通常会从现有的 N 个维度中随机选择几个维度来对大量数据进行聚合操作。结果集的返回速度非常慢。OLAP引擎可以支持海量数据的多维查询,秒级返回结果,大大提高了传统数据仓库在报表数据展示上耗费大量人力物力,开发的界面很难维护。数据API通过可视化方式快速生成界面,并建立界面元信息。
5、数据安全
数据安全可以帮助企业建立数据安全体系。数据安全在数据访问、数据流转、数据运维等几个关键环节增加了身份认证和权限访问控制,通过网络加密传输,数据高可靠存储,敏感数据脱敏,日志审计,事件溯源,高-风险操作拦截等功能,确保企业数据的稳定性和安全性。
6、数据模型
好的数据模型是高内聚低耦合的设计,能够满足未来业务发展的可扩展性。当然不能过度设计,考虑到可扩展性就足够了。
数据模型设计是一套结合对业务深刻理解的方法论,将业务高度抽象成多维数据模型结构。模型的数量和复杂性与业务密切相关。对于细分,可以设计为流量数据模型、集合数据模型、附加数据模型、交易数据模型等。
7、商业模式
如前文所述,业务创新智能以节省成本和提高效率为重点,通过整合全球数据和算法技术,将业务经验与数据智能相结合,提高运营决策效率,例如智能选品模型;用于提高业务的经济价值,例如智能折扣模型;后端部门的成本降低,例如智能调度模型。
DataSimba作为企业级一站式大数据智能服务平台,随着业务场景不断升级迭代,已在商业综合体、时尚、医药、酒类等领域投入使用,实现企业数据化运营,帮助企业真正盘活数据资产,创造更多商业价值!
来自“ITPUB博客”,链接:如需转载,请注明出处,否则追究法律责任。 查看全部
智能采集平台(奇点云自研的一站式大数据智能服务平台——基于hadoop的核心模块)
在这个“数据就是资产”的时代,大数据技术和体量都取得了前所未有的进步。如果企业能够有效利用数据,从数据中赚钱,这必将成为企业数字化转型升级的有力武器。
奇点云自主研发的一站式大数据智能服务平台——DataSimba,旨在提供数据采集、数据处理、数据治理、数据规范、数据资产、数据服务等全链路产品+技术。+方法论服务,构建业务应用大数据智能平台。其主要核心模块包括数据开发套件、数据治理套件、数据服务引擎、数据智能和数据安全。
1、数据采集
数据采集作为数据中心的第一环,不仅需要“采集”,还需要合理“存储”。DataSimba Data采集开发了两套采集工具,一套是批处理采集DataX,一套是实时采集DataS。
DataX是一款批量离线采集工具,基本支持市面上所有的关系型DB、NoSQL等数据库。
DataS是一款实时在线采集工具,支持实时读取关系型数据库的操作日志,如MySQL的binlog,以及实时读取网页内嵌的服务日志。
2、数据开发
数据开发套件作为产品的核心模块,以hadoop开源生态系统中的Hive、Spark、Flink、Impala为计算引擎,以Hdfs、Hbase、kudu为分布式存储,进行数据开发、数据分析、数据挖掘、算法工程师提供了一套可视化的开发界面。开发者可以在开发包上进行一站式开发,包括可视化数据同步配置、创建各种开发任务(包括实时任务和离线任务)、数据建模、调度配置、运维监控等,极大地提高了开发效率。改善发展。人员发展效率。同时开发包采集实时采集数据表元信息、表级、字段级血缘关系,
3、数据治理
数据治理套件主要围绕已开发的数据进行一系列的数据质量监控、数据规范定义、数据元素信息展示。一方面,提供多种规则模板,监控各环节任务产生的数据质量,每天定时生成数据质量检查报告,让数据开发人员了解数据质量,纠正脏数据及时;元数据管理,形成全球数据地图,分析数据亲缘关系、数据影响,为数据开发和维护提供支持;最后,还帮助开发者制定了一系列数据标准,对名称、指标、维度进行设计规范,统一口径,消除二义。然后利用数理统计等大数据技术,机器学习、深度挖掘等大数据技术构建企业的标签体系,将原创数据加工成企业可以阅读、理解的标签体系,应用于不同的业务场合,帮助企业解决痛点并改善业务。价值。
4、数据服务
数据服务引擎打通了应用端与数据之间的通道,使数据与业务紧密结合,加速数据业务的进程。传统的数据仓库通常会从现有的 N 个维度中随机选择几个维度来对大量数据进行聚合操作。结果集的返回速度非常慢。OLAP引擎可以支持海量数据的多维查询,秒级返回结果,大大提高了传统数据仓库在报表数据展示上耗费大量人力物力,开发的界面很难维护。数据API通过可视化方式快速生成界面,并建立界面元信息。
5、数据安全
数据安全可以帮助企业建立数据安全体系。数据安全在数据访问、数据流转、数据运维等几个关键环节增加了身份认证和权限访问控制,通过网络加密传输,数据高可靠存储,敏感数据脱敏,日志审计,事件溯源,高-风险操作拦截等功能,确保企业数据的稳定性和安全性。
6、数据模型
好的数据模型是高内聚低耦合的设计,能够满足未来业务发展的可扩展性。当然不能过度设计,考虑到可扩展性就足够了。
数据模型设计是一套结合对业务深刻理解的方法论,将业务高度抽象成多维数据模型结构。模型的数量和复杂性与业务密切相关。对于细分,可以设计为流量数据模型、集合数据模型、附加数据模型、交易数据模型等。
7、商业模式
如前文所述,业务创新智能以节省成本和提高效率为重点,通过整合全球数据和算法技术,将业务经验与数据智能相结合,提高运营决策效率,例如智能选品模型;用于提高业务的经济价值,例如智能折扣模型;后端部门的成本降低,例如智能调度模型。
DataSimba作为企业级一站式大数据智能服务平台,随着业务场景不断升级迭代,已在商业综合体、时尚、医药、酒类等领域投入使用,实现企业数据化运营,帮助企业真正盘活数据资产,创造更多商业价值!
来自“ITPUB博客”,链接:如需转载,请注明出处,否则追究法律责任。
智能采集平台(企业实施商务智能项目时,数据采集和集成是通常遇到的问题)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-01-20 17:01
数据采集商业智能架构中的平台总结数据采集和集成是企业实施商业智能项目时经常遇到的问题。在商业智能系统架构中增加一层数据采集平台,作为核心业务应用复合系统架构中的重要补充源,解决企业快速从外部源获取数据的问题,保证企业的完整性数据资产和充足的信息有效性,实现商业智能,支持企业决策关键词data采集;商业智能;系统架构图分类号TP39文档识别码文章No. 1674-6708 (2012) 73-0218-02 商业智能 (BI) 是一种企业管理流程,它使用现代信息技术,如数据仓库 (DW)、数据挖掘 (DM)、在线分析处理 (OLAP) 和决策支持系统 (DSS)。采集、整理、分析过程中产生的大量结构化和非结构化业务数据和信息,以辅助企业决策,采取有效的战术行动,优化业务流程,全面提升企业的整体绩效。工具、方法和技术。借助商业智能,企业可以在市场瞬息万变、竞争日趋激烈的巨大商业环境下,保持高效运营、正确决策和快速反应,复杂的组织结构和企业规模的快速扩张,从而实现商业智能在企业中的落地。在项目过程中,数据采集和集成是经常遇到的问题。由于实施过程一般是分阶段、梯度进行的,企业BI总是要面对业务流程随着市场环境的趋势而不断变化的现状,系统架构总是处于不断扩展的过程中。
随着企业内部信息化的历史变迁,从部门级应用,到各公司独立应用,再到企业集成应用,企业使用不同厂家、不同版本的各种管理软件。如果说这种系统的应用广度已经让人头疼,更让人头疼的是集团企业各种信息系统的集成。比如从数据集成到应用系统集成,再到集团企业面临的人员集成、信息集成、流程集成、应用平台集成等,涉及的方面越来越多,集成的重点也在转移。从技术到业务系统。. 同时,行业市场的激烈竞争迫使企业在逐步整合和集中应用系统的过程中同时进行大规模的全企业数据整合,BI作为企业战略的重要支撑。那么企业BI就要率先解决数据驱动的根本问题,即解决数据获取、转换和集成的问题。目前,全球各大软件厂商提供的商业智能解决方案均使用商业应用的运营关系数据库作为商业智能数据仓库或市场的ETL数据源。该解决方案旨在将业务流程和运营与业务分析相结合。与查询分开,应用程序组合以合理的结构发挥自己的作用。因此,市场上的大多数BI产品只对数据仓库、市场或OLAP进行单向提取和表示操作,即“只读”操作。表示层不提供大而频繁的数据写入操作。想象一下,一旦BI产品有了数据写入处理,BI的产品定位和架构边界就会变得模糊,而在实际应用中,在匹配业务需求的方案时难免会出现定位混乱。表示层不提供大而频繁的数据写入操作。想象一下,一旦BI产品有了数据写入处理,BI的产品定位和架构边界就会变得模糊,而在实际应用中,在匹配业务需求的方案时难免会出现定位混乱。表示层不提供大而频繁的数据写入操作。想象一下,一旦BI产品有了数据写入处理,BI的产品定位和架构边界就会变得模糊,而在实际应用中,在匹配业务需求的方案时难免会出现定位混乱。
虽然市面上有少数BI产品具备“回写、转储”功能,访问权限可控,但还是要慎重考虑数据仓库或OLAP多维分析的数据更新频率和工作量启用该功能时重建立方体。事实上,此类BI产品的“写处理”能力非常有限,一般只处理单表中的metric-type或memo-type字段更新,不具备工作流、规则引擎等基本流程控制功能。作者提出在商业智能架构中增加一层数据采集平台,作为核心业务应用组合架构中的重要补充来源,从而解决企业快速获取非系统数据源或将外部数据源导入系统的问题。为保证企业数据资产的完整性和信息的充分有效性,实现商业智能支持企业决策的要求。数据采集情况复杂,方法很多。比较常见的情况是业务应用系统跨越多个数据库,结构化、半结构化和非结构化数据源,以及源文件的手动输入和导入。简单的采集方式可以是网页人工录入数据、扫描条码、自动定时数据提取、修正或补充记录过程等,最终为数据存储或数据分析提供基础内容。可以看出,无论是什么情况,数据采集都包括数据源的采集、识别、选择和存储,这是一个从目标处理到完成输入输出的复杂过程。4.1Data采集平台架构商业智能数据采集平台包括业务数据、协同数据、公共资源、公司各级下属单位或部门数据的数据处理采集 。
Data采集主要通过data采集适配器、网页在线数据上报、客户端数据上报、后台批量数据导入等方式,快速从生产数据库、文件系统中传输数据采集 转数据,存储在采集 数据库和文件系统中,尽量减少对生产数据库的影响。数据采集平台要求数据准确一致,格式符合BI分析。因此,设计了数据报告和审查的业务流程。系统层次及流程设计如下: 审批层:具体填报人员在线或通过网站填报。在客户端填充方法中,数据录入填报系统(系统自动将数据标记为状态并写入已提交)。填充层:每个分支结构的reviewer会对系统中的数据进行review(系统中只显示需要review的数据),如果数据符合要求则通过review(系统将flag改为review),否则将被退回(系统会将flag更改为review)。提交)。ETL层:系统通过ETL工具自动将数据写入公司总部采集平台的数据库。ETL流程需要根据业务需求进行专门设计。各下属单位数据存储:各下属单位有自己的数据库,用于存储网上申报系统数据。总部数据中心:总部采集平台数据库,存储各下属单位的数据。(审计后数据)。数据采集平台为数据集成和集成应用提供数据基础。数据采集涵盖了整个医药企业应用系统的业务数据。采集数据主要为主数据管理和商业智能系统提供数据源。通过data采集平台,可以将公司商业智能分析所需的各种商业分析题目的维度和事实导入到数仓的ODS数据区。4.2个数据采集平台的四种采集模式数据采集 查看全部
智能采集平台(企业实施商务智能项目时,数据采集和集成是通常遇到的问题)
数据采集商业智能架构中的平台总结数据采集和集成是企业实施商业智能项目时经常遇到的问题。在商业智能系统架构中增加一层数据采集平台,作为核心业务应用复合系统架构中的重要补充源,解决企业快速从外部源获取数据的问题,保证企业的完整性数据资产和充足的信息有效性,实现商业智能,支持企业决策关键词data采集;商业智能;系统架构图分类号TP39文档识别码文章No. 1674-6708 (2012) 73-0218-02 商业智能 (BI) 是一种企业管理流程,它使用现代信息技术,如数据仓库 (DW)、数据挖掘 (DM)、在线分析处理 (OLAP) 和决策支持系统 (DSS)。采集、整理、分析过程中产生的大量结构化和非结构化业务数据和信息,以辅助企业决策,采取有效的战术行动,优化业务流程,全面提升企业的整体绩效。工具、方法和技术。借助商业智能,企业可以在市场瞬息万变、竞争日趋激烈的巨大商业环境下,保持高效运营、正确决策和快速反应,复杂的组织结构和企业规模的快速扩张,从而实现商业智能在企业中的落地。在项目过程中,数据采集和集成是经常遇到的问题。由于实施过程一般是分阶段、梯度进行的,企业BI总是要面对业务流程随着市场环境的趋势而不断变化的现状,系统架构总是处于不断扩展的过程中。
随着企业内部信息化的历史变迁,从部门级应用,到各公司独立应用,再到企业集成应用,企业使用不同厂家、不同版本的各种管理软件。如果说这种系统的应用广度已经让人头疼,更让人头疼的是集团企业各种信息系统的集成。比如从数据集成到应用系统集成,再到集团企业面临的人员集成、信息集成、流程集成、应用平台集成等,涉及的方面越来越多,集成的重点也在转移。从技术到业务系统。. 同时,行业市场的激烈竞争迫使企业在逐步整合和集中应用系统的过程中同时进行大规模的全企业数据整合,BI作为企业战略的重要支撑。那么企业BI就要率先解决数据驱动的根本问题,即解决数据获取、转换和集成的问题。目前,全球各大软件厂商提供的商业智能解决方案均使用商业应用的运营关系数据库作为商业智能数据仓库或市场的ETL数据源。该解决方案旨在将业务流程和运营与业务分析相结合。与查询分开,应用程序组合以合理的结构发挥自己的作用。因此,市场上的大多数BI产品只对数据仓库、市场或OLAP进行单向提取和表示操作,即“只读”操作。表示层不提供大而频繁的数据写入操作。想象一下,一旦BI产品有了数据写入处理,BI的产品定位和架构边界就会变得模糊,而在实际应用中,在匹配业务需求的方案时难免会出现定位混乱。表示层不提供大而频繁的数据写入操作。想象一下,一旦BI产品有了数据写入处理,BI的产品定位和架构边界就会变得模糊,而在实际应用中,在匹配业务需求的方案时难免会出现定位混乱。表示层不提供大而频繁的数据写入操作。想象一下,一旦BI产品有了数据写入处理,BI的产品定位和架构边界就会变得模糊,而在实际应用中,在匹配业务需求的方案时难免会出现定位混乱。
虽然市面上有少数BI产品具备“回写、转储”功能,访问权限可控,但还是要慎重考虑数据仓库或OLAP多维分析的数据更新频率和工作量启用该功能时重建立方体。事实上,此类BI产品的“写处理”能力非常有限,一般只处理单表中的metric-type或memo-type字段更新,不具备工作流、规则引擎等基本流程控制功能。作者提出在商业智能架构中增加一层数据采集平台,作为核心业务应用组合架构中的重要补充来源,从而解决企业快速获取非系统数据源或将外部数据源导入系统的问题。为保证企业数据资产的完整性和信息的充分有效性,实现商业智能支持企业决策的要求。数据采集情况复杂,方法很多。比较常见的情况是业务应用系统跨越多个数据库,结构化、半结构化和非结构化数据源,以及源文件的手动输入和导入。简单的采集方式可以是网页人工录入数据、扫描条码、自动定时数据提取、修正或补充记录过程等,最终为数据存储或数据分析提供基础内容。可以看出,无论是什么情况,数据采集都包括数据源的采集、识别、选择和存储,这是一个从目标处理到完成输入输出的复杂过程。4.1Data采集平台架构商业智能数据采集平台包括业务数据、协同数据、公共资源、公司各级下属单位或部门数据的数据处理采集 。
Data采集主要通过data采集适配器、网页在线数据上报、客户端数据上报、后台批量数据导入等方式,快速从生产数据库、文件系统中传输数据采集 转数据,存储在采集 数据库和文件系统中,尽量减少对生产数据库的影响。数据采集平台要求数据准确一致,格式符合BI分析。因此,设计了数据报告和审查的业务流程。系统层次及流程设计如下: 审批层:具体填报人员在线或通过网站填报。在客户端填充方法中,数据录入填报系统(系统自动将数据标记为状态并写入已提交)。填充层:每个分支结构的reviewer会对系统中的数据进行review(系统中只显示需要review的数据),如果数据符合要求则通过review(系统将flag改为review),否则将被退回(系统会将flag更改为review)。提交)。ETL层:系统通过ETL工具自动将数据写入公司总部采集平台的数据库。ETL流程需要根据业务需求进行专门设计。各下属单位数据存储:各下属单位有自己的数据库,用于存储网上申报系统数据。总部数据中心:总部采集平台数据库,存储各下属单位的数据。(审计后数据)。数据采集平台为数据集成和集成应用提供数据基础。数据采集涵盖了整个医药企业应用系统的业务数据。采集数据主要为主数据管理和商业智能系统提供数据源。通过data采集平台,可以将公司商业智能分析所需的各种商业分析题目的维度和事实导入到数仓的ODS数据区。4.2个数据采集平台的四种采集模式数据采集
智能采集平台(智能采集平台该怎么用,爱采小宝采集器去做快消)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 105 次浏览 • 2022-01-18 22:04
智能采集平台该怎么用啊,从事快消行业必须要了解的一个产品和工具。想一下做一个精准的客户营销,联系产品代理价格的销售。不仅是普通的客户,就连现在的行业大佬,政府领导,区域代理,行业协会都要用智能采集系统,从不同公司采集自己公司的产品,产品的销售渠道自动匹配,自动生成二维码,销售,利润统计,数据管理等,客户的核心竞争力就是看货源,看产品资源,找到一个好的采集平台是一个非常重要的软件,为什么这么说呢,因为,这个产品的落地了,就可以规避很多不必要的麻烦,小产品会更受欢迎一些。
针对采集工具,市面上有小蚁采集器,百度采集器,中国采集器,pp,迅雷,采集兔,乐采,采小宝,爱采淘采集器,知亿采集器,采慧采集器,维尔采集器,马蜂窝,人行,瑞表电商这些都是不错的采集软件。如果单说这个采集工具去做快消行业的话,我用的最多的还是百度采集器,里面有很多其他平台的采集,当然爱采小宝采集器去做快消行业的人可能不多,当然可以找到很多潜在的客户。
智能采集平台并不仅仅是采集一些平台的产品信息,还可以采集上架产品信息,一些稀有产品信息,市场信息信息,结合爱采小宝采集器能迅速找到目标客户。如果你有什么需要我可以帮你做推广,如果你不知道上哪里去找采集工具,就关注我。 查看全部
智能采集平台(智能采集平台该怎么用,爱采小宝采集器去做快消)
智能采集平台该怎么用啊,从事快消行业必须要了解的一个产品和工具。想一下做一个精准的客户营销,联系产品代理价格的销售。不仅是普通的客户,就连现在的行业大佬,政府领导,区域代理,行业协会都要用智能采集系统,从不同公司采集自己公司的产品,产品的销售渠道自动匹配,自动生成二维码,销售,利润统计,数据管理等,客户的核心竞争力就是看货源,看产品资源,找到一个好的采集平台是一个非常重要的软件,为什么这么说呢,因为,这个产品的落地了,就可以规避很多不必要的麻烦,小产品会更受欢迎一些。
针对采集工具,市面上有小蚁采集器,百度采集器,中国采集器,pp,迅雷,采集兔,乐采,采小宝,爱采淘采集器,知亿采集器,采慧采集器,维尔采集器,马蜂窝,人行,瑞表电商这些都是不错的采集软件。如果单说这个采集工具去做快消行业的话,我用的最多的还是百度采集器,里面有很多其他平台的采集,当然爱采小宝采集器去做快消行业的人可能不多,当然可以找到很多潜在的客户。
智能采集平台并不仅仅是采集一些平台的产品信息,还可以采集上架产品信息,一些稀有产品信息,市场信息信息,结合爱采小宝采集器能迅速找到目标客户。如果你有什么需要我可以帮你做推广,如果你不知道上哪里去找采集工具,就关注我。
智能采集平台(智能统计解决爬虫过多时,信息无人查看的尴尬)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 91 次浏览 • 2022-04-11 04:10
智能采集平台支持打通所有采集源和数据传输途径,完美解决多账号和多渠道同时访问多采集请求不通畅的问题,支持urlgzip压缩和最高512k/s,海量源站服务器访问速度更快。智能统计解决爬虫过多时,信息无人查看的尴尬。系统采用全网自动分词,实时统计解析结果,避免因为统计信息繁多导致的信息泄露。双向绑定https,杜绝爬虫导流暴力破解流量的可能性。
建议使用外挂采集器,
海量数据采集,推荐麦客、nessus、采蝶网,这些都是采集器有一定规模的,
数据同采(采集器-数据同采网,采数据网)可以完美解决采集问题,
采集魔方采集是目前市面上最优秀的数据采集器了,搭配市面上最流行的vpn,
采集魔方采集魔方采集器,
建议使用coupongeneratorcoupongenerator上有各种各样的vpn工具
很多大型的b2c、b2b网站都有多app,可以借助平台开发出好多的app来爬取app的数据。虽然这个方法被一些人运用过,但我还是推荐采集魔方这个工具来对接这些平台,服务器也可以选择香港的服务器,网站内地或者其他地区的数据基本上都可以爬取过来。做了6年电商,很多互联网和电商人把精力都放在网站竞价上,不缺人流量,以及不缺转化率。
以前也听过采集魔方这个工具,我也用过,效果都差不多,价格也差不多。所以我推荐采集魔方,免费用是首选,产品质量稳定,不会出现问题。另外也没必要自己搭建这样的服务器。 查看全部
智能采集平台(智能统计解决爬虫过多时,信息无人查看的尴尬)
智能采集平台支持打通所有采集源和数据传输途径,完美解决多账号和多渠道同时访问多采集请求不通畅的问题,支持urlgzip压缩和最高512k/s,海量源站服务器访问速度更快。智能统计解决爬虫过多时,信息无人查看的尴尬。系统采用全网自动分词,实时统计解析结果,避免因为统计信息繁多导致的信息泄露。双向绑定https,杜绝爬虫导流暴力破解流量的可能性。
建议使用外挂采集器,
海量数据采集,推荐麦客、nessus、采蝶网,这些都是采集器有一定规模的,
数据同采(采集器-数据同采网,采数据网)可以完美解决采集问题,
采集魔方采集是目前市面上最优秀的数据采集器了,搭配市面上最流行的vpn,
采集魔方采集魔方采集器,
建议使用coupongeneratorcoupongenerator上有各种各样的vpn工具
很多大型的b2c、b2b网站都有多app,可以借助平台开发出好多的app来爬取app的数据。虽然这个方法被一些人运用过,但我还是推荐采集魔方这个工具来对接这些平台,服务器也可以选择香港的服务器,网站内地或者其他地区的数据基本上都可以爬取过来。做了6年电商,很多互联网和电商人把精力都放在网站竞价上,不缺人流量,以及不缺转化率。
以前也听过采集魔方这个工具,我也用过,效果都差不多,价格也差不多。所以我推荐采集魔方,免费用是首选,产品质量稳定,不会出现问题。另外也没必要自己搭建这样的服务器。
智能采集平台(泛微信息采集智能机器人——千里聆,通过RPA+AI两大系统引擎能力 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 176 次浏览 • 2022-04-10 09:03
)
泛微信息采集智能机器人——千里灵,通过RPA+AI两大系统引擎能力,构建了采集精细化综合信息采集智能机器人平台;打造了丰富的专项项目场景应用,满足组织中各个角色和部门的信息采集需求。
随着数字化转型的推进,各行各业的大量线下场景转移到线上,推动了各类数据的爆发式生产,进一步加速了海量数字资产的形成,如招投标数据、政策数据、和有竞争力的产品数据。, 舆论数据等
在信息海洋中,如何高效高效地获取数据?发现业务缺陷和改进空间,制定优化改进措施,推动业务循环向前,达到降本增效的效果?
整理常用信息采集需求场景
组织中各个角色和部门的工作,需要大量的价值数据来支撑,需要定期监控各类网站的更新。通过关键词的设置和智能算法,过滤掉有价值的信息。
1、招标信息采集
营销和销售人员经常面临寻找线索的困难,而手动查找关键客户信息既费时又费力。如何快速找到有效线索?
2、政策法规信息采集
国家产业政策瞬息万变,安排专人搜集资料费时费力;如何快速了解相关政策,从而通过宏观政策调整企业决策?
3、商品价格信息采集
当企业无法判断供应商所报产品价格的真伪时,机器人能否自动抓取网上同类产品的价格信息,作为采购审批的参考?
4、 竞争对手信息采集
竞争无处不在。新产品发布、战略联盟、广告投放、客户签约等动态信息如何即时获知并有效跟踪和决策?
5、企业舆论采集
在互联网时代自媒体,一条负面信息,可能会让企业陷入舆论危机。如何有效地从众多信息流中自动捕捉公司舆情,并有效监控和应对?
千里灵-资讯采集智能机器人解决方案
互联网数字资产是一个巨大的信息资源矿。RPA 可以帮助组织和自动化采集数据,AI 可以为您提取有价值的数据。
通过RPA+AI两大系统引擎能力,盘微千里灵构建了集“挖矿”+“炼化”于一体的信息采集智能机器人平台;并打造了丰富的特殊场景应用,满足各类机构在组织角色和部门信息采集所需。
可以7*24小时自动完成访问目标网站、抓取网页数据、接收邮件内容、填写上报数据等任务。
实时获取所需的有效信息数据,并及时推送到手机,以免错过任何重要信息,不再需要花费时间和精力在信息海洋中寻找信息。
一、千里岭的目标
针对组织内市场部、销售部、采购部、研发部、人事部等部门的需求,提供特殊信息采集解决方案。
成为您的7*24小时资讯采集数字化员工,帮助您了解:
· 某种原材料商品的最低采购价格信息;· 有与您的业务相匹配的投标信息;· 政府出台新政策扶持您的行业;· 您的主要供应商发生股东变更等;· 竞争对手刚刚发布了新产品和活动等等...
让您的工作决策更高效、更精准,让您的组织运行更智能、更灵敏!
二、千里灵平台架构
千里灵前端具备适配各种网页、手机APP、桌面软件和API实现自动化运行的能力;
中端实现覆盖大量应用场景,可直接选择;
后台配备强大的机器人设计器和执行器,确保实现不同的采集需求。每个职位和部门都可以根据需要灵活配置部门级解决方案。
三、千里灵技术优势
盘微千里灵平台的四大核心优势帮助组织快速获取有价值的数据:
指令库:提供丰富且可扩展的指令,满足不同业务场景不断变化的需求
Designer:提供可视化设计器,拖放选择指令,完成机器人的定义和组装
机器人:组装好的机器人按工作场景分类管理,可共享复用,减少维护
· Actuator:提供足够灵活的运行规则,保证机器人不间断调度按照规则执行。
价值
千里聆听,深度网络采集信息,智能分析提取有效数据,快速连接各类业务系统,及时推送信息,7*24小时无人值守无人值守。
查看全部
智能采集平台(泛微信息采集智能机器人——千里聆,通过RPA+AI两大系统引擎能力
)
泛微信息采集智能机器人——千里灵,通过RPA+AI两大系统引擎能力,构建了采集精细化综合信息采集智能机器人平台;打造了丰富的专项项目场景应用,满足组织中各个角色和部门的信息采集需求。
随着数字化转型的推进,各行各业的大量线下场景转移到线上,推动了各类数据的爆发式生产,进一步加速了海量数字资产的形成,如招投标数据、政策数据、和有竞争力的产品数据。, 舆论数据等
在信息海洋中,如何高效高效地获取数据?发现业务缺陷和改进空间,制定优化改进措施,推动业务循环向前,达到降本增效的效果?
整理常用信息采集需求场景
组织中各个角色和部门的工作,需要大量的价值数据来支撑,需要定期监控各类网站的更新。通过关键词的设置和智能算法,过滤掉有价值的信息。
1、招标信息采集
营销和销售人员经常面临寻找线索的困难,而手动查找关键客户信息既费时又费力。如何快速找到有效线索?
2、政策法规信息采集
国家产业政策瞬息万变,安排专人搜集资料费时费力;如何快速了解相关政策,从而通过宏观政策调整企业决策?
3、商品价格信息采集
当企业无法判断供应商所报产品价格的真伪时,机器人能否自动抓取网上同类产品的价格信息,作为采购审批的参考?
4、 竞争对手信息采集
竞争无处不在。新产品发布、战略联盟、广告投放、客户签约等动态信息如何即时获知并有效跟踪和决策?
5、企业舆论采集
在互联网时代自媒体,一条负面信息,可能会让企业陷入舆论危机。如何有效地从众多信息流中自动捕捉公司舆情,并有效监控和应对?
千里灵-资讯采集智能机器人解决方案
互联网数字资产是一个巨大的信息资源矿。RPA 可以帮助组织和自动化采集数据,AI 可以为您提取有价值的数据。
通过RPA+AI两大系统引擎能力,盘微千里灵构建了集“挖矿”+“炼化”于一体的信息采集智能机器人平台;并打造了丰富的特殊场景应用,满足各类机构在组织角色和部门信息采集所需。
可以7*24小时自动完成访问目标网站、抓取网页数据、接收邮件内容、填写上报数据等任务。
实时获取所需的有效信息数据,并及时推送到手机,以免错过任何重要信息,不再需要花费时间和精力在信息海洋中寻找信息。
一、千里岭的目标
针对组织内市场部、销售部、采购部、研发部、人事部等部门的需求,提供特殊信息采集解决方案。
成为您的7*24小时资讯采集数字化员工,帮助您了解:
· 某种原材料商品的最低采购价格信息;· 有与您的业务相匹配的投标信息;· 政府出台新政策扶持您的行业;· 您的主要供应商发生股东变更等;· 竞争对手刚刚发布了新产品和活动等等...
让您的工作决策更高效、更精准,让您的组织运行更智能、更灵敏!
二、千里灵平台架构
千里灵前端具备适配各种网页、手机APP、桌面软件和API实现自动化运行的能力;
中端实现覆盖大量应用场景,可直接选择;
后台配备强大的机器人设计器和执行器,确保实现不同的采集需求。每个职位和部门都可以根据需要灵活配置部门级解决方案。
三、千里灵技术优势
盘微千里灵平台的四大核心优势帮助组织快速获取有价值的数据:
指令库:提供丰富且可扩展的指令,满足不同业务场景不断变化的需求
Designer:提供可视化设计器,拖放选择指令,完成机器人的定义和组装
机器人:组装好的机器人按工作场景分类管理,可共享复用,减少维护
· Actuator:提供足够灵活的运行规则,保证机器人不间断调度按照规则执行。
价值
千里聆听,深度网络采集信息,智能分析提取有效数据,快速连接各类业务系统,及时推送信息,7*24小时无人值守无人值守。
智能采集平台(智能采集平台的目的是基于人工服务进行规范化管理)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2022-04-02 09:02
智能采集平台的目的是实现多用户、多角色、多操作员管理,通过数据的实时采集,统计分析客户相关的数据,
特征码
就像qq,百度,美团,没有各自独立的团队和服务器。基于java的在线客服系统,最初是基于人工服务进行规范化管理,购物平台最早是基于统计的规范管理,你问的应该是数据采集,数据存储,进而可以分析,对这些应该都有现成的系统。目前也有运营机构是自行开发的。
主要问题是采集问题、服务器问题、数据统计分析问题。数据来源,有针对性的进行采集是关键。另外,数据的标准化问题是个大问题。
一定需要数据采集、数据统计分析等系统服务吗?关键的是服务器,低成本的做法是买小型机或云主机来进行服务。
finebi要求实时数据采集。
对于分公司来说没必要,应该找成熟的erp,比如金蝶,用友,只需要建立分公司数据上的上下游关系,例如客户经理可以下达客户的咨询与服务,有效处理好后转交给相关的团队进行进一步的处理。像我们这边,有一个大数据标准化的服务供给方案。此外分公司一般就是个展厅,可以找个商业智能bi软件(上图右边那种就行)。关键是一个文本格式的数据怎么对应到客户画像,风险,线索,访问路径...。 查看全部
智能采集平台(智能采集平台的目的是基于人工服务进行规范化管理)
智能采集平台的目的是实现多用户、多角色、多操作员管理,通过数据的实时采集,统计分析客户相关的数据,
特征码
就像qq,百度,美团,没有各自独立的团队和服务器。基于java的在线客服系统,最初是基于人工服务进行规范化管理,购物平台最早是基于统计的规范管理,你问的应该是数据采集,数据存储,进而可以分析,对这些应该都有现成的系统。目前也有运营机构是自行开发的。
主要问题是采集问题、服务器问题、数据统计分析问题。数据来源,有针对性的进行采集是关键。另外,数据的标准化问题是个大问题。
一定需要数据采集、数据统计分析等系统服务吗?关键的是服务器,低成本的做法是买小型机或云主机来进行服务。
finebi要求实时数据采集。
对于分公司来说没必要,应该找成熟的erp,比如金蝶,用友,只需要建立分公司数据上的上下游关系,例如客户经理可以下达客户的咨询与服务,有效处理好后转交给相关的团队进行进一步的处理。像我们这边,有一个大数据标准化的服务供给方案。此外分公司一般就是个展厅,可以找个商业智能bi软件(上图右边那种就行)。关键是一个文本格式的数据怎么对应到客户画像,风险,线索,访问路径...。
智能采集平台(智能采集平台如何实现自动化作图规范后工作计划表)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 117 次浏览 • 2022-04-01 11:05
智能采集平台如何实现自动化作图规范后工作计划表如下
1、新建采集管理规范
2、设置项目内容和项目相关字段
3、建立本周需要作图规范列表
4、新建3个空列表
5、复制上一步骤1和2所建立的标准需要采集的数据
6、利用python记录本周的作图时间
7、利用python产生调试信息
8、执行python,定位到一个节点print前面的循环代码print后面的循环代码(以周为单位)print“e”按调试提示不断循环,
9、print完成信息记录后,利用matplotlib画一条曲线python原图frompilimportimageimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimeimportnumpyasnpplt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei']plt.rcparams['axes.unicode_minus']=falseimage_raw=image.open('temp.jpg')image_complete=image.open('temp.jpg')#raw为原图plt.imshow(image_raw)plt.show()以上代码主要对图片进行操作,显示的效果如下可以看到,三个月前的文件是压缩后保存的,现在已经恢复为原始图片了。
程序运行结果本教程为随机选取一个月的作图数据,总体上实现了在10分钟之内对图片集进行操作,从整个样本集返回一个产品清单信息。实现该程序需要jupyterjupyternotebook环境。有意者可以关注我公众号“神笔牛购”获取帮助。希望我写的东西对你有帮助。 查看全部
智能采集平台(智能采集平台如何实现自动化作图规范后工作计划表)
智能采集平台如何实现自动化作图规范后工作计划表如下
1、新建采集管理规范
2、设置项目内容和项目相关字段
3、建立本周需要作图规范列表
4、新建3个空列表
5、复制上一步骤1和2所建立的标准需要采集的数据
6、利用python记录本周的作图时间
7、利用python产生调试信息
8、执行python,定位到一个节点print前面的循环代码print后面的循环代码(以周为单位)print“e”按调试提示不断循环,
9、print完成信息记录后,利用matplotlib画一条曲线python原图frompilimportimageimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimeimportnumpyasnpplt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei']plt.rcparams['axes.unicode_minus']=falseimage_raw=image.open('temp.jpg')image_complete=image.open('temp.jpg')#raw为原图plt.imshow(image_raw)plt.show()以上代码主要对图片进行操作,显示的效果如下可以看到,三个月前的文件是压缩后保存的,现在已经恢复为原始图片了。
程序运行结果本教程为随机选取一个月的作图数据,总体上实现了在10分钟之内对图片集进行操作,从整个样本集返回一个产品清单信息。实现该程序需要jupyterjupyternotebook环境。有意者可以关注我公众号“神笔牛购”获取帮助。希望我写的东西对你有帮助。
智能采集平台(本发明专利技术智能化网络信息采集系统及采集方法(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2022-04-01 00:24
本发明专利技术公开了一种智能网络信息采集系统及采集方法,包括网络服务器、任务管理器、任务分发器和信息采集器、网络服务器连接网页数据提取器,网页数据提取器连接任务管理器,任务管理器连接任务分发器,任务分发器连接信息采集器;网络服务器用于根据web协议获取网页中的图片和文字数据;网页数据提取器用于提取网页中的图片和文字数据。智能网信息采集
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
一种智能网络信息采集系统及采集方法
该专利技术涉及
,具体是一种智能网络信息采集系统和采集方法。
技术介绍
在网络信息爆炸的时代,信息量变得异常庞大,在铺天盖地的信息海洋中寻找有价值的信息变得越来越困难。因此,为了解决这个问题,已经使用了很多机器学习方法。方法,例如可以根据用户请求进行预测的页面排名方法等,但是即使使用非常复杂的排名算法,如果没有设置主题索引,即使是最好的信息爬虫也可能无法检索到页。有效信息。为了提供更准确、更高效的搜索服务,信息采集系统通常通过多个服务器节点从主要的网站采集获取所需的信息。但是,出于安全原因,许多采集 @网站 服务器开始限制同一终端的每日访问量,并对一天或一段时间内访问量超过设定访问限制的终端实施IP封锁“惩罚”。由于现有信息采集系统的任务分配机制缺乏灵活性,造成系统资源的浪费,降低了信息采集的效率。
技术实现思路
该专利技术的目的是提供一种智能网络信息采集系统和采集方法,具有灵活的任务分配机制,减少硬件和网络资源,提高页面更新效率等优点。为实现上述目的,本专利技术提供以下技术方案:智能网络信息采集系统,包括网络服务器、任务管理器、任务分发器和信息采集器,网络服务器和网页数据提取器连接,网页数据提取器连接任务管理器,任务管理器连接任务分发器,任务分发器连接信息采集器;网络服务器用于根据web协议获取网页中的图片和文字数据;网页数据提取器用于提取网页中的图片和文字数据;任务管理器用于管理数据库,存储网页中的图片和文字数据,保存网页使用规则;任务分配器用于分配采集收到的任务并反馈任务的完成情况,任务分配器在设定的缓冲期内提供对常用网页信息采集器的访问频率判断以及选择当前最适合执行信息采集工作采集器的信息采集器,以及目前最适合访问目标的常用网站网站 并将message采集的任务分配给当前最容易访问的目标网站的message采集器;消息采集器用于接收采集的任务,并将采集的任务添加到任务分配器,信息采集器用于访问和下载信息采集任务的目标网站 分配给它。
优选地,在获取网页中的图文数据的过程中,网络服务器通过HTTP、FTP、Gopher和BBS中的至少一种或多种网络协议获取网页的数据。优选地,信息采集器用于下载目标网站的规则,并根据规则对网络信息执行采集,上传采集@的结果> 到数据库。优选地,任务分配器用于对信息采集器的采集的结果进行分析处理,然后进行数据统计得到统计结果,并将统计结构上传至数据库。一种智能网信息采集方法,包括以下步骤: S1:根据web协议获取网页中的数据,提取网页中的元素数据,并将提取的元数据存储在数据库中;S2:网页数据提取器对中英文网页和文本进行区分和处理。如果超文本网页编码采用GB2312标准,则为中文网页,否则为英文网页。判断,提取文本,过滤获取的HTML源文件,去除其中的标签控制字符。提取文本信息,移除脚本,解析HTML时,如果遇到Script开始标签,则搜索Script结束标签,搜索成功后在结束标签后继续解析;根据预先建立的特殊字符表,找出网页数据中的特殊字符并对特殊字符进行处理,过滤网页数据字符,存储网页文本:将文本存储在网页中,并在分隔的文本之间添加分隔符,标签分为分隔标签和普通标签。当两个文本之间有普通标签时,两个文本是连续文本;过滤网页数据后,统一网页数据的字符格式;S3:任务管理器对网页数据提取器提取的网页中的图片和文字数据进行管理,并设置网页的使用规则;S4:任务调度器根据接收到的信息执行数据库中存储的数据。根据判断采集器采集目标信息进行判断获取相应信息,在任务管理器中将采集的信息赋值给目标网页,访问并下载目标网页 。
优选地,S2中要移除的脚本可以是默认脚本作为文本提取出来,然后判断该文本是否为脚本代码,如果是脚本则不采集。与现有技术相比,本专利技术的有益效果如下: 1、专利技术的智能网络信息采集系统可以参考信息采集当前任务分配和服务器的完成状态,根据常用网页的访问量进行任务分配工作,从而提高信息的效率采集,只存储常用网页的数据,大大节省了硬件和网络资源,而且保存的页面由于页面少,更新也很快。, 有利于人们的使用。2、这项专利技术可以准确提取网页数据的文本信息,并且可以去除脚本和过滤掉网页数据字符,保证提取文本的准确性。英文网页并可以采取相应措施避免网页数据被错误处理。附图说明图。图1是专利技术体系示意图;无花果。图2是专利技术的流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然,所描述的实施例只是专利技术的一部分实施例,并非全部的例子。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。实施例1 一种智能网络信息采集系统,包括网络服务器、任务管理器、任务分配器和信息采集器,网络服务器连接网页数据提取器,网页数据提取器与任务管理器相连,任务管理器与任务调度器相连,任务调度器与信息采集器相连;网络服务器用于根据web协议获取网页中的图文数据,网络服务器用于获取网页中的图文数据。在文本数据处理过程中,通过HTTP、FTP、Gopher、BBS中的至少一种或多种网络协议获取网页数据;网页数据提取器用于提取网页中的图片和文字数据;任务管理器用于管理数据库,存储网页中的图片和文本数据,保存网页的使用规则。任务分配器用于 采集
智能网信息采集系统可以参考信息采集服务器当前的任务分配和完成情况,根据常用网页的访问量进行任务分配,提高效率信息采集,并且只存储常用网页的数据,大大节省了硬件和网络资源,而且保存的页面由于数量少,更新速度也很快,有利于人们的使用。一种智能网络信息采集方法,包括以下步骤: S1:根据web协议获取网页中的数据,提取网页中的元素数据,并将提取的元数据存入数据库。S2:网页
【技术保护点】
1.一种智能网络信息采集系统,包括网络服务器、任务管理器、网页数据提取器、任务分发器和信息采集器,其特征在于:网络服务器连接网页数据提取器,网页数据提取器连接任务管理器,任务管理器连接任务分发器,任务分发器连接信息采集器;/n网络服务器用来根据网络协议获取网页中的图片和文字数据;/n网页数据提取器,用于提取网页中的图片和文字数据;/n任务管理器用于管理数据库和存储网页中的图片和文本数据。文本数据,保存网页的使用规则;/n任务分配器用于分配采集收到的任务并反馈任务的完成情况,任务分配器在设置判断和选择访问次数中设置信息采集器在信息采集器、信息采集器、信息采集、信息采集器的缓冲期内经常使用的网页>目前最适合常用的网站可访问目标网站,并将信息采集任务分配给当前最易访问目标网站的信息采集器 ; /n 信息采集器用于接收采集任务并将采集的任务添加到任务分配者,信息采集器 用于信息采集任务分配给它的目标网站访问和下载。/n
【技术特点总结】
1.一种智能网络信息采集系统,包括网络服务器、任务管理器、网页数据提取器、任务分发器和信息采集器,其特征在于:网络服务器连接网页数据提取器,网页数据提取器连接任务管理器,任务管理器连接任务分发器,任务分发器连接信息采集器;
网络服务器用于根据web协议获取网页中的图片和文字数据;
网页数据提取器用于提取网页中的图片和文字数据;
任务管理器用于管理数据库,存储网页中的图片和文字数据,保存网页的使用规则;
任务分配器用于分配采集收到的任务并反馈任务的完成情况,任务分配器判断采集器内常用网页信息的访问量设置缓冲期。并在信息采集器中选择当前最适合执行信息采集的工作的信息采集器,在常用网站中选择当前最适合的目标网站 @网站,并将信息采集的任务分配给当前最容易访问的目标网站的信息采集器;
信息采集器用于接收采集任务并将采集的任务添加到任务分配者中,信息采集器用于比较分配给它的信息< @采集任务目标网站访问和下载。
2.根据权利要求1所述的一种智能网络信息采集系统,其特征在于:网络服务器在获取网页中的图文数据的过程中,至少通过HTTP、一个或FTP、Gopher和BBS之间更多的网络协议来获取网页数据。
<p>3.根据权利要求1所述的智能网信息采集系统,其特征在于:所述信息采集器用于下载目标网站的规则,并执行 查看全部
智能采集平台(本发明专利技术智能化网络信息采集系统及采集方法(组图))
本发明专利技术公开了一种智能网络信息采集系统及采集方法,包括网络服务器、任务管理器、任务分发器和信息采集器、网络服务器连接网页数据提取器,网页数据提取器连接任务管理器,任务管理器连接任务分发器,任务分发器连接信息采集器;网络服务器用于根据web协议获取网页中的图片和文字数据;网页数据提取器用于提取网页中的图片和文字数据。智能网信息采集
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
一种智能网络信息采集系统及采集方法
该专利技术涉及
,具体是一种智能网络信息采集系统和采集方法。
技术介绍
在网络信息爆炸的时代,信息量变得异常庞大,在铺天盖地的信息海洋中寻找有价值的信息变得越来越困难。因此,为了解决这个问题,已经使用了很多机器学习方法。方法,例如可以根据用户请求进行预测的页面排名方法等,但是即使使用非常复杂的排名算法,如果没有设置主题索引,即使是最好的信息爬虫也可能无法检索到页。有效信息。为了提供更准确、更高效的搜索服务,信息采集系统通常通过多个服务器节点从主要的网站采集获取所需的信息。但是,出于安全原因,许多采集 @网站 服务器开始限制同一终端的每日访问量,并对一天或一段时间内访问量超过设定访问限制的终端实施IP封锁“惩罚”。由于现有信息采集系统的任务分配机制缺乏灵活性,造成系统资源的浪费,降低了信息采集的效率。
技术实现思路
该专利技术的目的是提供一种智能网络信息采集系统和采集方法,具有灵活的任务分配机制,减少硬件和网络资源,提高页面更新效率等优点。为实现上述目的,本专利技术提供以下技术方案:智能网络信息采集系统,包括网络服务器、任务管理器、任务分发器和信息采集器,网络服务器和网页数据提取器连接,网页数据提取器连接任务管理器,任务管理器连接任务分发器,任务分发器连接信息采集器;网络服务器用于根据web协议获取网页中的图片和文字数据;网页数据提取器用于提取网页中的图片和文字数据;任务管理器用于管理数据库,存储网页中的图片和文字数据,保存网页使用规则;任务分配器用于分配采集收到的任务并反馈任务的完成情况,任务分配器在设定的缓冲期内提供对常用网页信息采集器的访问频率判断以及选择当前最适合执行信息采集工作采集器的信息采集器,以及目前最适合访问目标的常用网站网站 并将message采集的任务分配给当前最容易访问的目标网站的message采集器;消息采集器用于接收采集的任务,并将采集的任务添加到任务分配器,信息采集器用于访问和下载信息采集任务的目标网站 分配给它。
优选地,在获取网页中的图文数据的过程中,网络服务器通过HTTP、FTP、Gopher和BBS中的至少一种或多种网络协议获取网页的数据。优选地,信息采集器用于下载目标网站的规则,并根据规则对网络信息执行采集,上传采集@的结果> 到数据库。优选地,任务分配器用于对信息采集器的采集的结果进行分析处理,然后进行数据统计得到统计结果,并将统计结构上传至数据库。一种智能网信息采集方法,包括以下步骤: S1:根据web协议获取网页中的数据,提取网页中的元素数据,并将提取的元数据存储在数据库中;S2:网页数据提取器对中英文网页和文本进行区分和处理。如果超文本网页编码采用GB2312标准,则为中文网页,否则为英文网页。判断,提取文本,过滤获取的HTML源文件,去除其中的标签控制字符。提取文本信息,移除脚本,解析HTML时,如果遇到Script开始标签,则搜索Script结束标签,搜索成功后在结束标签后继续解析;根据预先建立的特殊字符表,找出网页数据中的特殊字符并对特殊字符进行处理,过滤网页数据字符,存储网页文本:将文本存储在网页中,并在分隔的文本之间添加分隔符,标签分为分隔标签和普通标签。当两个文本之间有普通标签时,两个文本是连续文本;过滤网页数据后,统一网页数据的字符格式;S3:任务管理器对网页数据提取器提取的网页中的图片和文字数据进行管理,并设置网页的使用规则;S4:任务调度器根据接收到的信息执行数据库中存储的数据。根据判断采集器采集目标信息进行判断获取相应信息,在任务管理器中将采集的信息赋值给目标网页,访问并下载目标网页 。
优选地,S2中要移除的脚本可以是默认脚本作为文本提取出来,然后判断该文本是否为脚本代码,如果是脚本则不采集。与现有技术相比,本专利技术的有益效果如下: 1、专利技术的智能网络信息采集系统可以参考信息采集当前任务分配和服务器的完成状态,根据常用网页的访问量进行任务分配工作,从而提高信息的效率采集,只存储常用网页的数据,大大节省了硬件和网络资源,而且保存的页面由于页面少,更新也很快。, 有利于人们的使用。2、这项专利技术可以准确提取网页数据的文本信息,并且可以去除脚本和过滤掉网页数据字符,保证提取文本的准确性。英文网页并可以采取相应措施避免网页数据被错误处理。附图说明图。图1是专利技术体系示意图;无花果。图2是专利技术的流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然,所描述的实施例只是专利技术的一部分实施例,并非全部的例子。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。实施例1 一种智能网络信息采集系统,包括网络服务器、任务管理器、任务分配器和信息采集器,网络服务器连接网页数据提取器,网页数据提取器与任务管理器相连,任务管理器与任务调度器相连,任务调度器与信息采集器相连;网络服务器用于根据web协议获取网页中的图文数据,网络服务器用于获取网页中的图文数据。在文本数据处理过程中,通过HTTP、FTP、Gopher、BBS中的至少一种或多种网络协议获取网页数据;网页数据提取器用于提取网页中的图片和文字数据;任务管理器用于管理数据库,存储网页中的图片和文本数据,保存网页的使用规则。任务分配器用于 采集
智能网信息采集系统可以参考信息采集服务器当前的任务分配和完成情况,根据常用网页的访问量进行任务分配,提高效率信息采集,并且只存储常用网页的数据,大大节省了硬件和网络资源,而且保存的页面由于数量少,更新速度也很快,有利于人们的使用。一种智能网络信息采集方法,包括以下步骤: S1:根据web协议获取网页中的数据,提取网页中的元素数据,并将提取的元数据存入数据库。S2:网页
【技术保护点】
1.一种智能网络信息采集系统,包括网络服务器、任务管理器、网页数据提取器、任务分发器和信息采集器,其特征在于:网络服务器连接网页数据提取器,网页数据提取器连接任务管理器,任务管理器连接任务分发器,任务分发器连接信息采集器;/n网络服务器用来根据网络协议获取网页中的图片和文字数据;/n网页数据提取器,用于提取网页中的图片和文字数据;/n任务管理器用于管理数据库和存储网页中的图片和文本数据。文本数据,保存网页的使用规则;/n任务分配器用于分配采集收到的任务并反馈任务的完成情况,任务分配器在设置判断和选择访问次数中设置信息采集器在信息采集器、信息采集器、信息采集、信息采集器的缓冲期内经常使用的网页>目前最适合常用的网站可访问目标网站,并将信息采集任务分配给当前最易访问目标网站的信息采集器 ; /n 信息采集器用于接收采集任务并将采集的任务添加到任务分配者,信息采集器 用于信息采集任务分配给它的目标网站访问和下载。/n
【技术特点总结】
1.一种智能网络信息采集系统,包括网络服务器、任务管理器、网页数据提取器、任务分发器和信息采集器,其特征在于:网络服务器连接网页数据提取器,网页数据提取器连接任务管理器,任务管理器连接任务分发器,任务分发器连接信息采集器;
网络服务器用于根据web协议获取网页中的图片和文字数据;
网页数据提取器用于提取网页中的图片和文字数据;
任务管理器用于管理数据库,存储网页中的图片和文字数据,保存网页的使用规则;
任务分配器用于分配采集收到的任务并反馈任务的完成情况,任务分配器判断采集器内常用网页信息的访问量设置缓冲期。并在信息采集器中选择当前最适合执行信息采集的工作的信息采集器,在常用网站中选择当前最适合的目标网站 @网站,并将信息采集的任务分配给当前最容易访问的目标网站的信息采集器;
信息采集器用于接收采集任务并将采集的任务添加到任务分配者中,信息采集器用于比较分配给它的信息< @采集任务目标网站访问和下载。
2.根据权利要求1所述的一种智能网络信息采集系统,其特征在于:网络服务器在获取网页中的图文数据的过程中,至少通过HTTP、一个或FTP、Gopher和BBS之间更多的网络协议来获取网页数据。
<p>3.根据权利要求1所述的智能网信息采集系统,其特征在于:所述信息采集器用于下载目标网站的规则,并执行
智能采集平台(科大讯飞和有米科技一起做了智能采集平台)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 141 次浏览 • 2022-03-30 11:02
智能采集平台主要功能有:
1、同城主动推送,
2、即时自动发布即使已经有智能采集平台,如果不会用人工发布,也是白搭,一定需要自己提供简单的发布代码。但是目前市面上的智能采集平台,又不能做到便捷、安全、高效的发布信息。发布信息和写软文都不是简单的事,所以即使付费购买了采集平台,用起来也不会很方便。
现在科大讯飞和有米科技一起做了科大讯飞智能采集平台,
1、自定义预览
2、图片上传、下载
3、文字匹配、重复匹配
4、颜色匹配、字体匹配
5、批量上传、下载图片和全网文字
6、批量配置时间
7、批量搜索主动发布信息。第一,图片上传。自己上传图片和上传其他网站的图片,肯定效果是不一样的。如果不上传,可能是你需要其他人,来帮你上传,才可以完成全网发布信息。毕竟现在网站技术、图片质量什么的,都达不到所有网站一键复制的基本要求。第二,可以提供整套的解决方案,比如发布规则、上传方式、批量下载等等,这些都可以用简单的代码去定制,而且不用写文章,上传图片直接使用工具就可以完成,全程只需要看一眼就完成了,都是技术问题,这个是可以代替人工完成的。
第三,批量下载,并不是可以批量上传和批量下载,只需要使用简单的命令就可以。而且很多资源大文件也是可以自动下载的,随便上传几个文件,几分钟之内就能下载完成,这样就能在第一时间占领主动权,迅速占领市场,完成销售。第四,找写手做简单的微信文章,可以根据适合自己的需求来确定,比如最小成本、要求的字数、标题内容,会选择几个作者,怎么做才能让自己的文章更多人阅读等等,都需要自己一一去规划一下。
只有这样才可以保证最大限度占领市场,实现销售。第五,如果有用户在发布这篇文章的时候,看到你有上传图片或者内容过于干,想要删除,必须要有人来删除,否则算违规。这个时候你就可以让负责接单的工作人员,进行处理,即使有效果,是不可以卸载这个客户的。第六,高质量信息的收集。所以如果你的需求是,高质量信息收集和发布。
使用科大讯飞智能采集,有很多方案可以设置,比如不上传图片,不上传文字,不上传颜色,只是上传用户自己的文字内容。可以没有量化的需求,但是必须有大量的需求,比如你提供电话号码,你就提供上百个电话,你提供某一类东西,比如卖电子书,你就提供1000本电子书。科大讯飞的智能采集系统,对收集到的文字,或者图片,做成文字合成等方式,一一匹配、转化,然后再自动发布信息。第七,如果你想获取全网的好评,自己的网站,可以自己采集,然后一个一个提交,没问题。 查看全部
智能采集平台(科大讯飞和有米科技一起做了智能采集平台)
智能采集平台主要功能有:
1、同城主动推送,
2、即时自动发布即使已经有智能采集平台,如果不会用人工发布,也是白搭,一定需要自己提供简单的发布代码。但是目前市面上的智能采集平台,又不能做到便捷、安全、高效的发布信息。发布信息和写软文都不是简单的事,所以即使付费购买了采集平台,用起来也不会很方便。
现在科大讯飞和有米科技一起做了科大讯飞智能采集平台,
1、自定义预览
2、图片上传、下载
3、文字匹配、重复匹配
4、颜色匹配、字体匹配
5、批量上传、下载图片和全网文字
6、批量配置时间
7、批量搜索主动发布信息。第一,图片上传。自己上传图片和上传其他网站的图片,肯定效果是不一样的。如果不上传,可能是你需要其他人,来帮你上传,才可以完成全网发布信息。毕竟现在网站技术、图片质量什么的,都达不到所有网站一键复制的基本要求。第二,可以提供整套的解决方案,比如发布规则、上传方式、批量下载等等,这些都可以用简单的代码去定制,而且不用写文章,上传图片直接使用工具就可以完成,全程只需要看一眼就完成了,都是技术问题,这个是可以代替人工完成的。
第三,批量下载,并不是可以批量上传和批量下载,只需要使用简单的命令就可以。而且很多资源大文件也是可以自动下载的,随便上传几个文件,几分钟之内就能下载完成,这样就能在第一时间占领主动权,迅速占领市场,完成销售。第四,找写手做简单的微信文章,可以根据适合自己的需求来确定,比如最小成本、要求的字数、标题内容,会选择几个作者,怎么做才能让自己的文章更多人阅读等等,都需要自己一一去规划一下。
只有这样才可以保证最大限度占领市场,实现销售。第五,如果有用户在发布这篇文章的时候,看到你有上传图片或者内容过于干,想要删除,必须要有人来删除,否则算违规。这个时候你就可以让负责接单的工作人员,进行处理,即使有效果,是不可以卸载这个客户的。第六,高质量信息的收集。所以如果你的需求是,高质量信息收集和发布。
使用科大讯飞智能采集,有很多方案可以设置,比如不上传图片,不上传文字,不上传颜色,只是上传用户自己的文字内容。可以没有量化的需求,但是必须有大量的需求,比如你提供电话号码,你就提供上百个电话,你提供某一类东西,比如卖电子书,你就提供1000本电子书。科大讯飞的智能采集系统,对收集到的文字,或者图片,做成文字合成等方式,一一匹配、转化,然后再自动发布信息。第七,如果你想获取全网的好评,自己的网站,可以自己采集,然后一个一个提交,没问题。
智能采集平台(网站采集器,是实用简单的网页资源,站长费心)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 115 次浏览 • 2022-03-25 08:09
网站采集器,是一款实用简单的网络资源下载工具。站长可以监控一个或多个网页的所有资源,并将其下载到自己的数据库中。站长可以自定义下载的资源。内容,包括图片、文字等资源,也可以一次性下载整个网页的所有内容,方便填写自己的网站内容,网站采集器@ > 运行速度非常快,几分钟就可以扫描整个网页,可以大大提高网站采集工作的效率。
站长可以同时使用网站采集器采集多个网站数据。站长还可以随时导入导出任务,任务还可以设置密码,让站长采集任务的详细信息不会泄露,非常实用。网站采集器使用底层HTTP方式采集data,快速稳定,站长可以创建多个任务,同时使用多个线程采集多个网站数据。
网站采集器具有采集暂停/拨号转IP、采集暂停/拨号转IP等多种防采集功能在特殊标记等情况下,让网站避免被目标网站限制采集。网站采集器HIA支持多种内容提取方式,可以根据站长要求对采集到的内容进行处理,无论是HTML还是图片。
站长做网站一定要注意,一定要坚持发布文章。通过网站采集器在前期输出更多的优质内容,对于提高网站的权重也是很有帮助的。后期如果是采集别人的文章,必须在网站权重更高后处理,这样搜索引擎就会默认采集@的内容> 为用户带来更好的收益 只有体验本地化的体验,网站的文章才会在很多内容中展现出来。
在网站采集器的网站的排名优化中,长尾词的优化占了相当大的比重。网站的主打词虽然能获得大量流量,但优化难度特别大。相比较而言,长尾关键词竞争较少,上级也很容易,而网站采集器的长尾词带来的与主词相比, 网站 的转化率无法区分。在这种情况下,网站长尾词的工作需要我们站长操心,也值得我们费心。
首先,对网站采集器的长尾关键词的挖掘和关键词的扩展,长尾词的特征是从名字上看是长尾,同时字数比较多,但是竞争比较小,关键词怎么扩容呢?这个可以通过网站采集器采集搜索引擎下拉框关键词展开,也可以做一些同理心,想想如果你是用户,你会如何搜索?然后过滤我们扩展的长尾词以选择与我们的 网站 匹配的 关键词。
第二个是网站采集器的网站的内容页。我们都知道网站的首页的权重最高,所以我们用最高的权重来优化更有竞争力的主题词,那么我们的长尾关键词应该在哪里优化呢?这是我们的内容页面。具体的优化细节,我们需要在相关的标题描述中加入长尾关键词。网站采集器优质优质原创文章对我们优化长尾词很有帮助,所以我们要尽量网站采集器转到采集优质原创文章,同时注意文章中的锚文本不要出现太多,且不影响用户的体验和阅读。返回搜狐,查看更多 查看全部
智能采集平台(网站采集器,是实用简单的网页资源,站长费心)
网站采集器,是一款实用简单的网络资源下载工具。站长可以监控一个或多个网页的所有资源,并将其下载到自己的数据库中。站长可以自定义下载的资源。内容,包括图片、文字等资源,也可以一次性下载整个网页的所有内容,方便填写自己的网站内容,网站采集器@ > 运行速度非常快,几分钟就可以扫描整个网页,可以大大提高网站采集工作的效率。

站长可以同时使用网站采集器采集多个网站数据。站长还可以随时导入导出任务,任务还可以设置密码,让站长采集任务的详细信息不会泄露,非常实用。网站采集器使用底层HTTP方式采集data,快速稳定,站长可以创建多个任务,同时使用多个线程采集多个网站数据。

网站采集器具有采集暂停/拨号转IP、采集暂停/拨号转IP等多种防采集功能在特殊标记等情况下,让网站避免被目标网站限制采集。网站采集器HIA支持多种内容提取方式,可以根据站长要求对采集到的内容进行处理,无论是HTML还是图片。

站长做网站一定要注意,一定要坚持发布文章。通过网站采集器在前期输出更多的优质内容,对于提高网站的权重也是很有帮助的。后期如果是采集别人的文章,必须在网站权重更高后处理,这样搜索引擎就会默认采集@的内容> 为用户带来更好的收益 只有体验本地化的体验,网站的文章才会在很多内容中展现出来。

在网站采集器的网站的排名优化中,长尾词的优化占了相当大的比重。网站的主打词虽然能获得大量流量,但优化难度特别大。相比较而言,长尾关键词竞争较少,上级也很容易,而网站采集器的长尾词带来的与主词相比, 网站 的转化率无法区分。在这种情况下,网站长尾词的工作需要我们站长操心,也值得我们费心。


首先,对网站采集器的长尾关键词的挖掘和关键词的扩展,长尾词的特征是从名字上看是长尾,同时字数比较多,但是竞争比较小,关键词怎么扩容呢?这个可以通过网站采集器采集搜索引擎下拉框关键词展开,也可以做一些同理心,想想如果你是用户,你会如何搜索?然后过滤我们扩展的长尾词以选择与我们的 网站 匹配的 关键词。

第二个是网站采集器的网站的内容页。我们都知道网站的首页的权重最高,所以我们用最高的权重来优化更有竞争力的主题词,那么我们的长尾关键词应该在哪里优化呢?这是我们的内容页面。具体的优化细节,我们需要在相关的标题描述中加入长尾关键词。网站采集器优质优质原创文章对我们优化长尾词很有帮助,所以我们要尽量网站采集器转到采集优质原创文章,同时注意文章中的锚文本不要出现太多,且不影响用户的体验和阅读。返回搜狐,查看更多
智能采集平台(赶集网数据采集中心正式上线,获取数据也有更多选择)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2022-03-13 07:06
智能采集平台正式上线,平台采用xml或html构造采集数据,支持主流服务器,后台可查看最新数据,支持任意抓取任意数据,功能强大,语言模块丰富,采集规则易订。后台的数据增量采集、去重、采集测试功能更是强大。赶集网数据采集中心正式上线!这个赶集网的小程序正式上线,获取数据也有更多的选择!赶集网数据采集中心正式上线!请戳数据采集中心官网!。
cv2v2云采集就很好,可以试试。
采集天眼、开源采集器、他采集、模拟登录、quark采集器、阿里巴巴采集器、天天采集、逐浪
请问,
数据采集推荐四个供参考
浏览器爬虫软件可以大面积采集
app采集器可以试试aso100旗下的estool微信公众号数据采集可以试试【爱采集】一个专注于app数据采集的平台还有微信公众号数据采集器也是可以尝试下的
找采集宝,可以批量采集苹果appstore的数据,这款采集器需要安卓机,但是数据都是采集来的。
推荐一个比较小众的采集器,微信公众号数据采集,采集效率很高,可以自己编辑采集规则,有自动更新,适合专业采集数据的人。做活动的时候,应该比开发工具好用一些。
据我所知,目前除了采集软件外,还没有真正好用的采集器,数据有效性不好保证,排名好的只能说是噱头。因为搜索引擎都会有数据被经过蜘蛛抓取整理再放到网站上的判定机制,所以相对于普通抓取的网站,如果直接用抓包工具抓取一些小网站或者开发工具抓取到的数据,给人的体验是不好的。数据在刚刚采集下来的时候,都会有个,是否更新的判定,如果在这一过程中数据有可能被被网站所转走,都需要用户自己去手动更新。
因此有时候要用网站来验证一下该网站是否可用。前些日子搜索引擎撤回网站数据,很多人用积分采集,才得以挽回。最近比较流行爬取公众号的微信群数据,又有不少人会用裂变的形式,下载微信群邀请码,然后在公众号上输入激活码激活后,再去取,导致很多信息丢失,所以还是不建议采集过多这种私人化的群。现在的问题是,假如你要用采集器采集微信的数据的话,因为微信已经开始对有赞、凡客、京东、腾讯、乐淘、京东等较大网站进行反爬取了,所以现在有这方面的需求的话,直接就抓取不了了。 查看全部
智能采集平台(赶集网数据采集中心正式上线,获取数据也有更多选择)
智能采集平台正式上线,平台采用xml或html构造采集数据,支持主流服务器,后台可查看最新数据,支持任意抓取任意数据,功能强大,语言模块丰富,采集规则易订。后台的数据增量采集、去重、采集测试功能更是强大。赶集网数据采集中心正式上线!这个赶集网的小程序正式上线,获取数据也有更多的选择!赶集网数据采集中心正式上线!请戳数据采集中心官网!。
cv2v2云采集就很好,可以试试。
采集天眼、开源采集器、他采集、模拟登录、quark采集器、阿里巴巴采集器、天天采集、逐浪
请问,
数据采集推荐四个供参考
浏览器爬虫软件可以大面积采集
app采集器可以试试aso100旗下的estool微信公众号数据采集可以试试【爱采集】一个专注于app数据采集的平台还有微信公众号数据采集器也是可以尝试下的
找采集宝,可以批量采集苹果appstore的数据,这款采集器需要安卓机,但是数据都是采集来的。
推荐一个比较小众的采集器,微信公众号数据采集,采集效率很高,可以自己编辑采集规则,有自动更新,适合专业采集数据的人。做活动的时候,应该比开发工具好用一些。
据我所知,目前除了采集软件外,还没有真正好用的采集器,数据有效性不好保证,排名好的只能说是噱头。因为搜索引擎都会有数据被经过蜘蛛抓取整理再放到网站上的判定机制,所以相对于普通抓取的网站,如果直接用抓包工具抓取一些小网站或者开发工具抓取到的数据,给人的体验是不好的。数据在刚刚采集下来的时候,都会有个,是否更新的判定,如果在这一过程中数据有可能被被网站所转走,都需要用户自己去手动更新。
因此有时候要用网站来验证一下该网站是否可用。前些日子搜索引擎撤回网站数据,很多人用积分采集,才得以挽回。最近比较流行爬取公众号的微信群数据,又有不少人会用裂变的形式,下载微信群邀请码,然后在公众号上输入激活码激活后,再去取,导致很多信息丢失,所以还是不建议采集过多这种私人化的群。现在的问题是,假如你要用采集器采集微信的数据的话,因为微信已经开始对有赞、凡客、京东、腾讯、乐淘、京东等较大网站进行反爬取了,所以现在有这方面的需求的话,直接就抓取不了了。
智能采集平台(OPPO实时计算平台架构实践(一):开源+自研相结合)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 154 次浏览 • 2022-03-11 20:13
导读:今天分享的内容是OPPO实时计算平台架构的实践。它将围绕以下四个内容展开:
01
背景介绍
首先介绍一下OPPO大数据所涵盖的业务范围以及大数据平台的概况。
1.OPPO大数据业务范围
说到OPPO,大家应该都不陌生了。它是中国三大智能手机制造商之一。智能手机的设计、制造和销售是OPPO非常重要的一环,用户群体也非常庞大。目前,ColorOS(OPPO定制的系统)月活跃用户超过3亿。依托手机,衍生出很多商业服务。主要类别包括用户服务、商店和游戏、内容产品和智能服务。我们的大数据几乎服务于所有这些业务。其中,典型的服务对象包括软件商店、浏览器、商城(OPPO电商业务)。目前电商业务主要以手机、数码产品、物联网产品的销售为主。
2. 大数据计算(开源+自研相结合)
大数据平台存储的数据量已超过600P,日增量数据量超过万亿条,日增量数据量达数PB。这是我们大数据平台的能力矩阵,列出了一些主要的。我们主要采用开源+自研相结合的方式来构建我们的大数据计算系统。开源包括Flink、Spark、Trino、Yarn等系统和组件。在这些开源系统和组件的基础上,我们构建了自主研发的数据接入、实时计算、离线计算、交互分析系统和数据质量等系统。
02
平台架构
1. 实时平台架构
OPPO 实时计算平台是基于 Flink 构建的。计算引擎为 Flink,目前支持 SQL 和 JAR 开发操作。架构图的最上层是面向数据开发者的交互式开发页面,包括SQL开发IDE、JAR作业开发IDE、作业监控管理工具等。下一层是 Data API 和 Open Api。该层处理各种业务逻辑。Data API 主要处理与我们平台中各种作业相关的逻辑。Open API 是一组暴露我们计算服务的接口,主要是为公司服务的。其他平台,让他们可以基于我们的计算能力快速构建一些自己的产品。再往下是 Job GateWay。Job GateWay 执行与作业编译、在线和离线等相关的操作。通过 Job GateWay,作业提交到 Yarn 集群或 K8s 集群运行。另一个模块是Backend模块,主要处理在线作业监控逻辑。架构上的服务将与左侧的 MetaData 模块进行交互,该模块存储了我们所有作业的元数据信息。图中右侧的智能监控是一个贯穿所有模块的外部服务,所有模块的监控数据进入监控系统。智能监控提供指标或日志查询和监控功能。图中右侧的智能监控是一个贯穿所有模块的外部服务,所有模块的监控数据进入监控系统。智能监控提供指标或日志查询和监控功能。图中右侧的智能监控是一个贯穿所有模块的外部服务,所有模块的监控数据进入监控系统。智能监控提供指标或日志查询和监控功能。
从整个系统层面进行设计,从以下几个方面构建整个系统:
这是实时计算平台的基本情况。
2. 实时开发过程
模块如何在工作生命周期中协同工作?
这就是系统中的各个模块在作业的整个生命周期中如何协作。
3. SQL IDE
以上是 SQL IDE 的截图。可以看到图的左侧显示了作业元数据信息,包括作业可以使用的库、表等。中间是SQL开发窗口,可以编写SQL,格式化SQL,提供SQL自动补全。右侧是作业参数编辑窗口和作业版本管理窗口。底部是 SQL 调试的结果反馈窗口。当前显示的作业是调试成功状态。目前平台上3000+的作业,80%以上都是用SQL开发的。
4. 发展阶段
一个工作有自己的生命周期,同一个平台也有自己的发展阶段。让我们看看我们现在所处的阶段。
首先,我根据可用性、易用性、易用性和使用意愿定义了平台的四个不同阶段:
对应我们的计算平台,在我们提供了SQL作业和JAR作业以及一些基础的监控报告之后,已经可以使用了。另外,提供了比较完善的运维工具,监控告警也比较好用。一个好用的系统,我认为,应该提供作业诊断、调优建议,以及更完善的操作工具。在他想用的阶段,业务基本可以无视一切。他正常提交作业后,系统会帮他维护。工作生命周期完成后,将运行业务报告发送给业务人员,这是最先进的。阶段。按照之前定义的评价标准,我认为我们的平台应该处于从好用到好用的过渡阶段。
5. 作业诊断
① 诊断目标
作业诊断目标可以将作业的运行状态实时反馈给业务。整个作业运行过程中有很多监控指标,每个指标都有不同的含义。如果只展示监控指标,业务可能无法理解,所以我们需要将相关指标实时、可读,业务可读的格式。提供反馈的方式。另外,当作业运行过程中出现问题时,应给出作业调优建议,作业诊断就是为了实现这两个目标。通过监控采集作业生命周期中产生的各种指标和日志信息来实现、构建诊断系统和分析的基本路径。
② 诊断分析
首先,我们分析工作生命周期中的指标和状态,了解从工作发展到工作终止的生命周期中会产生什么样的信息。不同的阶段有不同的信息。在作业开发阶段,会出现语法错误、参数错误等一些提示。在作业调试阶段,权限检查失败,环境检查失败。这样的信息可以提供给用户。在作业提交阶段,有资源检查异常、参数检查异常等。现在,所有三个阶段都直接向 IDE 提供信息,以便向作业开发人员提供反馈。在job运行阶段,会出现source异常、sink异常、序列化和反序列化异常、数据延迟、OOM异常、checkpoint异常、数据倾斜和其他信息。作业诊断主要关注作业运行和作业终止两个阶段。该工作将因各种原因终止。这时候因为job没有监控信息,所以需要分析一些终止的日志信息。
③ 诊断过程
作业诊断的一般结构如上图所示。从 IDE 提交的作业很容易提交到计算集群通过 Job GateWay 运行。这里直接提交到 Yarn 集群。该工作有两个角色:JM 和 TM。每个 JM 都有自己的度量系统,并向外界公开一个 REST API,TM 也是类似的。作业的指标通过作业节点自身的监控系统上报给智能监控平台进行存储和处理。另一个是日志信息。我们在每个 Yarn 节点上部署 LogAgent,它将节点上的日志采集聚合到智能监控平台进行存储,并提供检索服务。
此外,智能监控平台还可以配置各种度量触发策略。以作业重启指标为例,我们在平台上配置作业重启告警和回调策略,注册回调接口。如果发生作业重启,它会形成一个警报并回调我们注册的接口通知给我们的作业诊断模块。
诊断模块收到回调后,会首先尝试通过MetaData提供的REST接口获取作业信息。获取作业信息后,会通过JM REST接口获取作业异常信息。因为重启可能是内部重启,也就是在自身重启策略范围内的重启,实际上并没有挂掉。这时候就可以通过JM的REST接口获取准确的异常信息了。有了准确的异常信息,可以通过分析得到作业重启的原因,然后将分析结果和异常信息写入DB和ES。DB主要存储分析结果,ES存储异常的具体信息。,便于后续跟进。
因为这个诊断有可能是不准确的,我们可以通过再次分析ES中的日志信息来修正诊断结果。如果现阶段无法从JM REST获取到异常信息,则很有可能该作业实际上已经被挂起。这时候LogAgent之前上报的日志就派上用场了。此时,可以通过监控平台提供的日志检索来检索日志。拿出来,分析一下log,最后得到一个结果,把分析的结果和具体的log保存下来。
这是工作诊断的一般流程。
④ 诊断结果
诊断结果出来后,平台可以在页面上展示部分诊断结果和调优建议。此外,您还可以通过日志查询查看具体的作业日志信息。
目前可以做到,大致就是图中的结果,显示任务的当前状态,比如当前使用了多少核,是什么状态,最近重启过,原因重启是内存溢出。然后给出内存溢出的调优建议,建议适当调整TM的内存。
6. 链路监控
从数据访问系统OBUS,数据经过初步处理后写入kafka,然后Flink接收kafka数据进行处理。核心链路的流量很大,很重要。我们做了一个核心链路延迟监控。延迟可以分为几个阶段。第一阶段是在 OBUS 内处理服务数据的延迟。OBUS已经处理了发送kafka的延迟。一般来说,kafka处理完后是同步发送的,但是有可能是这个地方发生了失败再发起发送,在重试的过程中会有很大的延迟。另一个是Kafka已经收到消息,Flink有足够的计算能力产生延迟。三个延迟加在一起就是整个链路的延迟。
首先OBUS接收到数据时会记录一个接收到的时间,记为server_time,OBUS在数据处理结束时会记录一个时间parse_time,然后发送给kafka。kafka本身不需要记录时间,kafka是存储消息的。写入时将记录存储的时间时间戳。最后,Flink在这个阶段接收消息的时候,有一个process_time,这样就可以得到四次。分析清楚后,下一步就是执行。我们优化了 flink KafkaSource 模块中的代码。在这里,我们将接收到的信息进行计算,并将计算结果作为自定义指标报告给监控平台,您可以将其存储起来。
最后,我遇到了这样的链路监控情况。除了图表,我们还可以配置一些告警策略进行监控。当链路出现延迟时,我可以及时报警,方便我们准确定位和定位问题。快速恢复。
7. 实时 SLA
在链路监控的基础上,进一步保证了实时的作业SLA准时率。
业务准入进来了,除了想看每个工作的运行情况,他还想看一份整体的运行报告。为此,我们做了实时的准时保证报告。前期准备工作需要去采集业务对不同job延迟的容忍度,结合这个指标采集,结合链路延迟的延迟数据采集上面我们做的监控,我们可以很容易的在某一个准点的时间得到工作,大局可以上报。如果准时率不是100%,可以找出准时工作,再结合工作诊断,甚至可以快速找出导致准时的工作原因是什么.
03
应用实践
1. 实时数据仓库
实时计算的一个典型应用场景是实时数据仓库。实时数仓比对的核心逻辑是数据拆分、数据清洗和数据聚合。数据源从应用端嵌入,业务同步数据,MySQL数据,Oracle数据,数据写入Kafka。数据仓库团队编写SQL通过实时平台访问Kafka数据,并对数据进行拆分。图层ODS数据,根据整个平台的表格做一些关联和清洗,得到DWD图层数据。再往下,对DWD数据做一些汇总和聚合操作,得到一些业务真正想要的数据。
目前,实时数仓已在公司内部全面推广。几乎所有业务访问数据都经过实时数仓,很少有业务去Kafka接收原创访问数据。
2. 实时大屏
实时大屏在电商推广活动中占有非常重要的地位。比如618、双十一等活动,刚过半夜,各大电商就已经开始发布战报。为什么他们可以这么快发送?? 在很大程度上,它也得益于实时计算的强大计算能力。在类似的活动中,OPPO也做了自己的大屏。这里的大屏幕实际上是相似的。一般的计算无非就是GMV、PV、UV,以及订单量等等都是一些指标。
电子商务的核心数据一般都写在 MySQL 等 DB 中。如何将数据导入我们的一个计算平台进行计算,是一个需要解决的问题。
比较经典的链接之一是数据在 MySQL 中。通过Canal等工具,将数据写入Kafka。Flink 从 Kafka 拉取数据进行计算,并将计算结果输出到 DB 上报。
这个环节的好处是整个解决方案用到的组件,比如Canal和Kafka,已经开发运行多年,非常成熟。其次,基于这些成熟的组件,一般公司都开发了一些比较完善的监控报警器。另外,如果 MySQL 数据导出后,下游计算不止一次,Kafka 消息可以被消费多次进行计算,因此它的扩展性会相对更好。
但它也有一些明显的缺点。我们可以看到,这里的一个数据至少可以通过Canal和Kafka计算到计算层。链接还是很长的。较长的链接相对难以保证。需要保证每个节点都正常。如果某一点有问题,则无法生成数据。另外,这个环节主要支持增量场景。在电商推广的过程中,主要是增量计算,所以问题不大。
还有一个比较新的环节,Flink CDC。Flink CDC 是社区去年才支持的能力。从图中可以看出,这个链接很短。Flink 可以直接提取 MySQL Binlog,然后进行分析计算。它最大的优点是链路短,涉及的元件少,所以理论上稳定性会更高,数据延迟会更低。此链接同时支持完整和增量。但是有一个明显的缺点,就是比较新,还没有形成比较完整的解决方案。比如我们要聚合一些复杂的链接数据,就没有那么简单了。
在做大屏之前,我们也对这两个环节做了一些验证,最终选择了第一个经典环节。主要原因是我们的数据量不是很大,各方面的延迟都是可以接受的。也比较成熟,各个环节的连接和监控都比较完善,实际运行效果还是比较好的。
04
规划
OPPO实时计算平台背后的演进有两个方向,一是库湖一体化建设,二是云原生支持。
1. 沧湖综合建设
从目前业界的实践经验来看,数仓与湖的一体化不仅可以节省大量的存储资源,还可以简化大数据系统的架构。上面我们也看到,目前系统下的数据仓库建设整个链条很长,中间要流过几次Kafka和Flink,而且由于数据链长,存储资源的浪费也很严重。
我们选择Iceberg进行仓湖一体化建设。典型的应用场景是准实时数据仓库。准实时数据仓库不需要数据传输,可以通过很短的链接提供现有数据仓库的能力。但这受到技术限制。它可能只能达到近乎实时的效果。目前已经开通了kafka到lceberg的链接,现在部分数据已经通过这种方式进入存储了。另外,CDC到lceberg的链接也已经打开,数据也已经存入storage。lceberg 将这个 block 读到 Flink 之后,还在进行中。这块完成后,我们基本可以在此基础上搭建我们的准实时数仓了。
2. 云原生
另一个发展方向是支持云原生,实现弹性伸缩,充分利用云资源。目前,计算资源主要由 Yarn 管理。接下来,我们将支持 K8s 调度。公司有很多大型的K8s集群,上面运行着很多在线服务。那时,Flink 任务可以与这些服务混合使用。资源得到充分利用。
05
精彩问答
Q:Kafka表字段元数据是如何管理的?
A:元数据管理分为两种版本架构:
第一种方法是将数据写入MySQL表中进行独立管理。这种方法的缺点是实时元数据只能实时使用,不能与离线结合。
第二种方法是使用 FlinkHive Catalog 进行管理。在这个阶段,元数据管理是两种方法的结合。原有业务继续在MySQL中管理,新业务使用HMS管理。
Q:如何在kafka表中添加新字段?
A:由于数据格式有很多种,比如avro、json格式,所以不同格式的数据类型的操作方法是不一样的。如果在页面上编辑表格为json格式的处理方式,然后在写入数据时添加相应的字段。是的,需要的时候使用json格式的序列化或者反序列化。由于该表被编辑,所有涉及该表的作业都需要重新发布才能生效。
Q:你们公司是怎么做MySQL for Kafka join 分库分表的?
A:维度表使用单表,很少使用分库分表。如果想做,能不能先把分库分表做一个union,再加入维表?
Q:K8s 如何做云原生?
A:K8s处于实现阶段,在研究阶段发现了一个问题。Yarn 支持 Perjob 模式提交 JAR 和 SQL 作业,但 K8s 不支持 Perjob 模式提交 SQL 作业。因此,我们将 K8s 的 Application 模式改造为支持类似于 Yarn 的 perjob 模式提交 SQL 作业。 查看全部
智能采集平台(OPPO实时计算平台架构实践(一):开源+自研相结合)
导读:今天分享的内容是OPPO实时计算平台架构的实践。它将围绕以下四个内容展开:
01
背景介绍
首先介绍一下OPPO大数据所涵盖的业务范围以及大数据平台的概况。
1.OPPO大数据业务范围
说到OPPO,大家应该都不陌生了。它是中国三大智能手机制造商之一。智能手机的设计、制造和销售是OPPO非常重要的一环,用户群体也非常庞大。目前,ColorOS(OPPO定制的系统)月活跃用户超过3亿。依托手机,衍生出很多商业服务。主要类别包括用户服务、商店和游戏、内容产品和智能服务。我们的大数据几乎服务于所有这些业务。其中,典型的服务对象包括软件商店、浏览器、商城(OPPO电商业务)。目前电商业务主要以手机、数码产品、物联网产品的销售为主。
2. 大数据计算(开源+自研相结合)
大数据平台存储的数据量已超过600P,日增量数据量超过万亿条,日增量数据量达数PB。这是我们大数据平台的能力矩阵,列出了一些主要的。我们主要采用开源+自研相结合的方式来构建我们的大数据计算系统。开源包括Flink、Spark、Trino、Yarn等系统和组件。在这些开源系统和组件的基础上,我们构建了自主研发的数据接入、实时计算、离线计算、交互分析系统和数据质量等系统。
02
平台架构
1. 实时平台架构
OPPO 实时计算平台是基于 Flink 构建的。计算引擎为 Flink,目前支持 SQL 和 JAR 开发操作。架构图的最上层是面向数据开发者的交互式开发页面,包括SQL开发IDE、JAR作业开发IDE、作业监控管理工具等。下一层是 Data API 和 Open Api。该层处理各种业务逻辑。Data API 主要处理与我们平台中各种作业相关的逻辑。Open API 是一组暴露我们计算服务的接口,主要是为公司服务的。其他平台,让他们可以基于我们的计算能力快速构建一些自己的产品。再往下是 Job GateWay。Job GateWay 执行与作业编译、在线和离线等相关的操作。通过 Job GateWay,作业提交到 Yarn 集群或 K8s 集群运行。另一个模块是Backend模块,主要处理在线作业监控逻辑。架构上的服务将与左侧的 MetaData 模块进行交互,该模块存储了我们所有作业的元数据信息。图中右侧的智能监控是一个贯穿所有模块的外部服务,所有模块的监控数据进入监控系统。智能监控提供指标或日志查询和监控功能。图中右侧的智能监控是一个贯穿所有模块的外部服务,所有模块的监控数据进入监控系统。智能监控提供指标或日志查询和监控功能。图中右侧的智能监控是一个贯穿所有模块的外部服务,所有模块的监控数据进入监控系统。智能监控提供指标或日志查询和监控功能。
从整个系统层面进行设计,从以下几个方面构建整个系统:
这是实时计算平台的基本情况。
2. 实时开发过程
模块如何在工作生命周期中协同工作?
这就是系统中的各个模块在作业的整个生命周期中如何协作。
3. SQL IDE
以上是 SQL IDE 的截图。可以看到图的左侧显示了作业元数据信息,包括作业可以使用的库、表等。中间是SQL开发窗口,可以编写SQL,格式化SQL,提供SQL自动补全。右侧是作业参数编辑窗口和作业版本管理窗口。底部是 SQL 调试的结果反馈窗口。当前显示的作业是调试成功状态。目前平台上3000+的作业,80%以上都是用SQL开发的。
4. 发展阶段
一个工作有自己的生命周期,同一个平台也有自己的发展阶段。让我们看看我们现在所处的阶段。
首先,我根据可用性、易用性、易用性和使用意愿定义了平台的四个不同阶段:
对应我们的计算平台,在我们提供了SQL作业和JAR作业以及一些基础的监控报告之后,已经可以使用了。另外,提供了比较完善的运维工具,监控告警也比较好用。一个好用的系统,我认为,应该提供作业诊断、调优建议,以及更完善的操作工具。在他想用的阶段,业务基本可以无视一切。他正常提交作业后,系统会帮他维护。工作生命周期完成后,将运行业务报告发送给业务人员,这是最先进的。阶段。按照之前定义的评价标准,我认为我们的平台应该处于从好用到好用的过渡阶段。
5. 作业诊断
① 诊断目标
作业诊断目标可以将作业的运行状态实时反馈给业务。整个作业运行过程中有很多监控指标,每个指标都有不同的含义。如果只展示监控指标,业务可能无法理解,所以我们需要将相关指标实时、可读,业务可读的格式。提供反馈的方式。另外,当作业运行过程中出现问题时,应给出作业调优建议,作业诊断就是为了实现这两个目标。通过监控采集作业生命周期中产生的各种指标和日志信息来实现、构建诊断系统和分析的基本路径。
② 诊断分析
首先,我们分析工作生命周期中的指标和状态,了解从工作发展到工作终止的生命周期中会产生什么样的信息。不同的阶段有不同的信息。在作业开发阶段,会出现语法错误、参数错误等一些提示。在作业调试阶段,权限检查失败,环境检查失败。这样的信息可以提供给用户。在作业提交阶段,有资源检查异常、参数检查异常等。现在,所有三个阶段都直接向 IDE 提供信息,以便向作业开发人员提供反馈。在job运行阶段,会出现source异常、sink异常、序列化和反序列化异常、数据延迟、OOM异常、checkpoint异常、数据倾斜和其他信息。作业诊断主要关注作业运行和作业终止两个阶段。该工作将因各种原因终止。这时候因为job没有监控信息,所以需要分析一些终止的日志信息。
③ 诊断过程
作业诊断的一般结构如上图所示。从 IDE 提交的作业很容易提交到计算集群通过 Job GateWay 运行。这里直接提交到 Yarn 集群。该工作有两个角色:JM 和 TM。每个 JM 都有自己的度量系统,并向外界公开一个 REST API,TM 也是类似的。作业的指标通过作业节点自身的监控系统上报给智能监控平台进行存储和处理。另一个是日志信息。我们在每个 Yarn 节点上部署 LogAgent,它将节点上的日志采集聚合到智能监控平台进行存储,并提供检索服务。
此外,智能监控平台还可以配置各种度量触发策略。以作业重启指标为例,我们在平台上配置作业重启告警和回调策略,注册回调接口。如果发生作业重启,它会形成一个警报并回调我们注册的接口通知给我们的作业诊断模块。
诊断模块收到回调后,会首先尝试通过MetaData提供的REST接口获取作业信息。获取作业信息后,会通过JM REST接口获取作业异常信息。因为重启可能是内部重启,也就是在自身重启策略范围内的重启,实际上并没有挂掉。这时候就可以通过JM的REST接口获取准确的异常信息了。有了准确的异常信息,可以通过分析得到作业重启的原因,然后将分析结果和异常信息写入DB和ES。DB主要存储分析结果,ES存储异常的具体信息。,便于后续跟进。
因为这个诊断有可能是不准确的,我们可以通过再次分析ES中的日志信息来修正诊断结果。如果现阶段无法从JM REST获取到异常信息,则很有可能该作业实际上已经被挂起。这时候LogAgent之前上报的日志就派上用场了。此时,可以通过监控平台提供的日志检索来检索日志。拿出来,分析一下log,最后得到一个结果,把分析的结果和具体的log保存下来。
这是工作诊断的一般流程。
④ 诊断结果
诊断结果出来后,平台可以在页面上展示部分诊断结果和调优建议。此外,您还可以通过日志查询查看具体的作业日志信息。
目前可以做到,大致就是图中的结果,显示任务的当前状态,比如当前使用了多少核,是什么状态,最近重启过,原因重启是内存溢出。然后给出内存溢出的调优建议,建议适当调整TM的内存。
6. 链路监控
从数据访问系统OBUS,数据经过初步处理后写入kafka,然后Flink接收kafka数据进行处理。核心链路的流量很大,很重要。我们做了一个核心链路延迟监控。延迟可以分为几个阶段。第一阶段是在 OBUS 内处理服务数据的延迟。OBUS已经处理了发送kafka的延迟。一般来说,kafka处理完后是同步发送的,但是有可能是这个地方发生了失败再发起发送,在重试的过程中会有很大的延迟。另一个是Kafka已经收到消息,Flink有足够的计算能力产生延迟。三个延迟加在一起就是整个链路的延迟。
首先OBUS接收到数据时会记录一个接收到的时间,记为server_time,OBUS在数据处理结束时会记录一个时间parse_time,然后发送给kafka。kafka本身不需要记录时间,kafka是存储消息的。写入时将记录存储的时间时间戳。最后,Flink在这个阶段接收消息的时候,有一个process_time,这样就可以得到四次。分析清楚后,下一步就是执行。我们优化了 flink KafkaSource 模块中的代码。在这里,我们将接收到的信息进行计算,并将计算结果作为自定义指标报告给监控平台,您可以将其存储起来。
最后,我遇到了这样的链路监控情况。除了图表,我们还可以配置一些告警策略进行监控。当链路出现延迟时,我可以及时报警,方便我们准确定位和定位问题。快速恢复。
7. 实时 SLA
在链路监控的基础上,进一步保证了实时的作业SLA准时率。
业务准入进来了,除了想看每个工作的运行情况,他还想看一份整体的运行报告。为此,我们做了实时的准时保证报告。前期准备工作需要去采集业务对不同job延迟的容忍度,结合这个指标采集,结合链路延迟的延迟数据采集上面我们做的监控,我们可以很容易的在某一个准点的时间得到工作,大局可以上报。如果准时率不是100%,可以找出准时工作,再结合工作诊断,甚至可以快速找出导致准时的工作原因是什么.
03
应用实践
1. 实时数据仓库
实时计算的一个典型应用场景是实时数据仓库。实时数仓比对的核心逻辑是数据拆分、数据清洗和数据聚合。数据源从应用端嵌入,业务同步数据,MySQL数据,Oracle数据,数据写入Kafka。数据仓库团队编写SQL通过实时平台访问Kafka数据,并对数据进行拆分。图层ODS数据,根据整个平台的表格做一些关联和清洗,得到DWD图层数据。再往下,对DWD数据做一些汇总和聚合操作,得到一些业务真正想要的数据。
目前,实时数仓已在公司内部全面推广。几乎所有业务访问数据都经过实时数仓,很少有业务去Kafka接收原创访问数据。
2. 实时大屏
实时大屏在电商推广活动中占有非常重要的地位。比如618、双十一等活动,刚过半夜,各大电商就已经开始发布战报。为什么他们可以这么快发送?? 在很大程度上,它也得益于实时计算的强大计算能力。在类似的活动中,OPPO也做了自己的大屏。这里的大屏幕实际上是相似的。一般的计算无非就是GMV、PV、UV,以及订单量等等都是一些指标。
电子商务的核心数据一般都写在 MySQL 等 DB 中。如何将数据导入我们的一个计算平台进行计算,是一个需要解决的问题。
比较经典的链接之一是数据在 MySQL 中。通过Canal等工具,将数据写入Kafka。Flink 从 Kafka 拉取数据进行计算,并将计算结果输出到 DB 上报。
这个环节的好处是整个解决方案用到的组件,比如Canal和Kafka,已经开发运行多年,非常成熟。其次,基于这些成熟的组件,一般公司都开发了一些比较完善的监控报警器。另外,如果 MySQL 数据导出后,下游计算不止一次,Kafka 消息可以被消费多次进行计算,因此它的扩展性会相对更好。
但它也有一些明显的缺点。我们可以看到,这里的一个数据至少可以通过Canal和Kafka计算到计算层。链接还是很长的。较长的链接相对难以保证。需要保证每个节点都正常。如果某一点有问题,则无法生成数据。另外,这个环节主要支持增量场景。在电商推广的过程中,主要是增量计算,所以问题不大。
还有一个比较新的环节,Flink CDC。Flink CDC 是社区去年才支持的能力。从图中可以看出,这个链接很短。Flink 可以直接提取 MySQL Binlog,然后进行分析计算。它最大的优点是链路短,涉及的元件少,所以理论上稳定性会更高,数据延迟会更低。此链接同时支持完整和增量。但是有一个明显的缺点,就是比较新,还没有形成比较完整的解决方案。比如我们要聚合一些复杂的链接数据,就没有那么简单了。
在做大屏之前,我们也对这两个环节做了一些验证,最终选择了第一个经典环节。主要原因是我们的数据量不是很大,各方面的延迟都是可以接受的。也比较成熟,各个环节的连接和监控都比较完善,实际运行效果还是比较好的。
04
规划
OPPO实时计算平台背后的演进有两个方向,一是库湖一体化建设,二是云原生支持。
1. 沧湖综合建设
从目前业界的实践经验来看,数仓与湖的一体化不仅可以节省大量的存储资源,还可以简化大数据系统的架构。上面我们也看到,目前系统下的数据仓库建设整个链条很长,中间要流过几次Kafka和Flink,而且由于数据链长,存储资源的浪费也很严重。
我们选择Iceberg进行仓湖一体化建设。典型的应用场景是准实时数据仓库。准实时数据仓库不需要数据传输,可以通过很短的链接提供现有数据仓库的能力。但这受到技术限制。它可能只能达到近乎实时的效果。目前已经开通了kafka到lceberg的链接,现在部分数据已经通过这种方式进入存储了。另外,CDC到lceberg的链接也已经打开,数据也已经存入storage。lceberg 将这个 block 读到 Flink 之后,还在进行中。这块完成后,我们基本可以在此基础上搭建我们的准实时数仓了。
2. 云原生
另一个发展方向是支持云原生,实现弹性伸缩,充分利用云资源。目前,计算资源主要由 Yarn 管理。接下来,我们将支持 K8s 调度。公司有很多大型的K8s集群,上面运行着很多在线服务。那时,Flink 任务可以与这些服务混合使用。资源得到充分利用。
05
精彩问答
Q:Kafka表字段元数据是如何管理的?
A:元数据管理分为两种版本架构:
第一种方法是将数据写入MySQL表中进行独立管理。这种方法的缺点是实时元数据只能实时使用,不能与离线结合。
第二种方法是使用 FlinkHive Catalog 进行管理。在这个阶段,元数据管理是两种方法的结合。原有业务继续在MySQL中管理,新业务使用HMS管理。
Q:如何在kafka表中添加新字段?
A:由于数据格式有很多种,比如avro、json格式,所以不同格式的数据类型的操作方法是不一样的。如果在页面上编辑表格为json格式的处理方式,然后在写入数据时添加相应的字段。是的,需要的时候使用json格式的序列化或者反序列化。由于该表被编辑,所有涉及该表的作业都需要重新发布才能生效。
Q:你们公司是怎么做MySQL for Kafka join 分库分表的?
A:维度表使用单表,很少使用分库分表。如果想做,能不能先把分库分表做一个union,再加入维表?
Q:K8s 如何做云原生?
A:K8s处于实现阶段,在研究阶段发现了一个问题。Yarn 支持 Perjob 模式提交 JAR 和 SQL 作业,但 K8s 不支持 Perjob 模式提交 SQL 作业。因此,我们将 K8s 的 Application 模式改造为支持类似于 Yarn 的 perjob 模式提交 SQL 作业。
智能采集平台(千里聆--信息采集智能机器人解决方案:循环驱动业务前行)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 184 次浏览 • 2022-02-27 02:22
随着数字化转型的推进,各行各业的大量线下场景转移到线上,推动了各类数据的爆发式生产,进一步加速了海量数字资产的形成,如招投标数据、政策数据、和有竞争力的产品数据。, 舆论数据等
在信息的海洋中,如何高效高效地获取数据?发现业务缺陷和改进空间,制定优化改进措施,带动业务循环往前,达到降本增效的效果?
整理常用信息采集需求场景
组织中各个角色和部门的工作,需要大量的价值数据来支撑,需要定期监控各类网站的更新。通过关键词的设置和智能算法,过滤掉有价值的信息。
1、招标信息采集
营销和销售人员经常面临寻找线索的困难,手动查找关键客户信息既费时又费力。如何快速找到有效线索?
2、政策法规信息采集
国家产业政策瞬息万变,安排专人搜集资料费时费力。如何通过宏观政策快速了解相关政策,调整企业决策?
3、商品价格信息采集
当企业无法判断供应商报价产品的真假价格时,机器人能否自动抓取互联网上同类产品的价格信息,作为采购审批的参考?
4、 竞争对手信息采集
竞争无处不在。新产品发布、战略联盟、广告投放和客户签约等动态信息如何即时获知、有效跟踪并做出决策?
5、企业舆论采集
在互联网时代自媒体,一条负面信息,可能会让企业陷入舆论危机。如何有效地从众多信息流中自动捕捉公司舆情,有效监控和应对?
千里灵-资讯采集智能机器人解决方案:
互联网数字资产是一个巨大的信息资源矿。RPA 可以帮助组织和自动化采集数据,AI 可以为您提取有价值的数据。
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可以7*24小时自动完成访问目标网站、抓取网页数据、接收邮件内容、填写上报数据等任务。
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· 某种原材料商品的最低采购价格信息;
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二、千里灵平台架构
千里灵前端具备适配各种网页、手机APP、桌面软件和API实现自动化运行的能力;
中端实现覆盖大量应用场景,可直接选择;
后台配备强大的机器人设计器和执行器,确保实现不同的采集需求。每个职位和部门都可以根据需要灵活配置部门级解决方案。
三、千里灵技术优势
盘微千里灵平台的四大核心优势帮助组织快速获取有价值的数据:
指令库:提供丰富且可扩展的指令,满足不同业务场景不断变化的需求
Designer:提供可视化设计器,拖放选择指令,完成机器人的定义和组装
机器人:组装好的机器人按工作场景分类管理,可共享复用,减少维护
· Actuator:提供足够灵活的运行规则,保证机器人不间断调度按照规则执行。
价值:
千里聆听,深度网络采集信息,智能分析提取有效数据,快速连接各类业务系统,及时推送信息,7*24小时无人值守无人值守。
标签:人工智能机器人泛微 查看全部
智能采集平台(千里聆--信息采集智能机器人解决方案:循环驱动业务前行)
随着数字化转型的推进,各行各业的大量线下场景转移到线上,推动了各类数据的爆发式生产,进一步加速了海量数字资产的形成,如招投标数据、政策数据、和有竞争力的产品数据。, 舆论数据等
在信息的海洋中,如何高效高效地获取数据?发现业务缺陷和改进空间,制定优化改进措施,带动业务循环往前,达到降本增效的效果?
整理常用信息采集需求场景
组织中各个角色和部门的工作,需要大量的价值数据来支撑,需要定期监控各类网站的更新。通过关键词的设置和智能算法,过滤掉有价值的信息。
1、招标信息采集
营销和销售人员经常面临寻找线索的困难,手动查找关键客户信息既费时又费力。如何快速找到有效线索?
2、政策法规信息采集
国家产业政策瞬息万变,安排专人搜集资料费时费力。如何通过宏观政策快速了解相关政策,调整企业决策?
3、商品价格信息采集
当企业无法判断供应商报价产品的真假价格时,机器人能否自动抓取互联网上同类产品的价格信息,作为采购审批的参考?
4、 竞争对手信息采集
竞争无处不在。新产品发布、战略联盟、广告投放和客户签约等动态信息如何即时获知、有效跟踪并做出决策?
5、企业舆论采集
在互联网时代自媒体,一条负面信息,可能会让企业陷入舆论危机。如何有效地从众多信息流中自动捕捉公司舆情,有效监控和应对?
千里灵-资讯采集智能机器人解决方案:
互联网数字资产是一个巨大的信息资源矿。RPA 可以帮助组织和自动化采集数据,AI 可以为您提取有价值的数据。
通过RPA+AI两大系统引擎能力,泛微千里灵构建了集“挖矿”+“炼油”于一体的信息采集智能机器人平台;并打造了丰富的特殊场景应用,满足各类组织角色和部门信息采集所需。
可以7*24小时自动完成访问目标网站、抓取网页数据、接收邮件内容、填写上报数据等任务。
实时获取所需的有效信息数据,并及时推送到手机,以免错过任何重要信息,不再需要花费时间和精力在信息海洋中寻找信息。
一、千里目标
针对组织内市场部、销售部、采购部、研发部、人事部等部门的需求,提供特殊信息采集解决方案。
成为您的7*24小时资讯采集数字化员工,帮助您了解:
· 某种原材料商品的最低采购价格信息;
· 有与您单位业务相匹配的投标信息;
· 政府出台新政策扶持您的行业;
· 主要供应商股东变更等;
· 竞争对手刚刚发布了新产品、活动等...
让您的工作决策更高效、更准确,让您的组织运行更智能、更灵敏!
二、千里灵平台架构
千里灵前端具备适配各种网页、手机APP、桌面软件和API实现自动化运行的能力;
中端实现覆盖大量应用场景,可直接选择;
后台配备强大的机器人设计器和执行器,确保实现不同的采集需求。每个职位和部门都可以根据需要灵活配置部门级解决方案。
三、千里灵技术优势
盘微千里灵平台的四大核心优势帮助组织快速获取有价值的数据:
指令库:提供丰富且可扩展的指令,满足不同业务场景不断变化的需求
Designer:提供可视化设计器,拖放选择指令,完成机器人的定义和组装
机器人:组装好的机器人按工作场景分类管理,可共享复用,减少维护
· Actuator:提供足够灵活的运行规则,保证机器人不间断调度按照规则执行。
价值:
千里聆听,深度网络采集信息,智能分析提取有效数据,快速连接各类业务系统,及时推送信息,7*24小时无人值守无人值守。
标签:人工智能机器人泛微
智能采集平台(千里聆--信息采集智能机器人解决方案:循环驱动业务前行 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 143 次浏览 • 2022-02-25 12:10
)
随着数字化转型的推进,各行各业的大量线下场景已经转移到线上,从而推动了各类数据的爆发式生产,进一步加速了海量数字资产的形成,如招投标数据、政策数据、竞品数据、舆情数据等
在信息的海洋中,如何高效高效地获取数据?发现业务缺陷和改进空间,制定优化改进措施,带动业务循环往前,达到降本增效的效果?
整理常用信息采集需求场景
在组织中各个角色和部门的工作中,需要大量的价值数据来支撑,需要定期监控各种类型的网站更新。通过关键词的设置和智能算法,过滤掉有价值的信息。
1、招标信息采集
营销和销售人员经常面临寻找线索的困难,手动查找关键客户信息费时费力。如何快速找到有效线索?
2、政策法规信息采集
国家产业政策瞬息万变,安排专人搜集资料费时费力;如何快速了解相关政策,从而通过宏观政策调整企业决策?
3、产品价格信息采集
当企业无法判断供应商所报产品价格的真伪时,企业能否通过机器人自动抓取互联网上同类产品的价格信息,作为采购审批的参考?
4、 竞争对手信息采集
竞争无处不在。新产品发布、战略联盟、广告投放、朋友和公司的客户签约等动态信息如何即时获知、有效跟踪并做出决策?
5、企业舆论采集
在互联网时代自媒体,一条负面信息,可能会让企业陷入舆论危机。如何有效地从众多信息流中自动捕捉公司舆情并有效监控和应对?
千里灵-信息采集智能机器人解决方案:
互联网数字资产是一个巨大的信息资源矿。 RPA 可以帮助组织和自动化采集 数据,AI 可以为您提取有价值的数据。
盘微千里灵通过RPA+AI两大系统引擎能力,打造了集“挖矿”+“炼油”于一体的信息采集智能机器人平台;并打造了丰富的特殊场景应用,满足组织信息采集各个角色和部门的需求
能够模拟7*24小时自动完成访问目标网站、抓取网页数据、接收邮件内容、填报数据等工作
实时获取所需的有效信息数据,并及时推送到手机,让您不错过任何重要信息,也无需花费时间和精力在手机中查找信息信息的海洋。
一、千里岭的目标
针对组织内市场部、销售部、采购部、研发部、人事部等部门的需求提供特殊信息采集解决方案。
成为你的24/7工作信息采集数字化员工,帮助你随时随地了解:
· 某种原材料商品的最低采购价格信息;
· 有与您的业务相匹配的出价信息;
· 政府出台新政策支持您的行业;
· 你的主要供应商变更股东等;
· 竞争对手刚刚发布了新产品、活动等...
让您的工作决策更高效、更准确,让您的组织运行更智能、更灵敏!
二、千里灵平台架构
千里灵前端具备适配各种网页、手机APP、桌面软件和API实现自动化运行的能力;
中端实现覆盖大量应用场景,可直接选择;
后台配备强大的机器人设计器和执行器,确保实现不同的采集要求。每个职位和部门都可以根据需要灵活配置部门级解决方案。
三、千里灵的技术优势
泛微千里灵平台的四大核心优势帮助组织快速获取有价值的数据:
·指令库:提供丰富且可扩展的指令,满足不同业务场景不断变化的需求
·设计器:提供可视化设计器,拖放选择指令,完成机器人的定义和组装
·机器人:组装好的机器人按工作场景分类管理,可共享重复使用,减少维护
· Actuator:提供足够灵活的运行规则,保证机器人不间断调度按照规则执行。
应用价值:
学以千里,深入全网采集信息,智能分析提取有效数据,快速对接各业务系统,及时推送信息,7*24小时无人值守无需人工操作。
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智能采集平台(千里聆--信息采集智能机器人解决方案:循环驱动业务前行
)
随着数字化转型的推进,各行各业的大量线下场景已经转移到线上,从而推动了各类数据的爆发式生产,进一步加速了海量数字资产的形成,如招投标数据、政策数据、竞品数据、舆情数据等
在信息的海洋中,如何高效高效地获取数据?发现业务缺陷和改进空间,制定优化改进措施,带动业务循环往前,达到降本增效的效果?
整理常用信息采集需求场景
在组织中各个角色和部门的工作中,需要大量的价值数据来支撑,需要定期监控各种类型的网站更新。通过关键词的设置和智能算法,过滤掉有价值的信息。
1、招标信息采集
营销和销售人员经常面临寻找线索的困难,手动查找关键客户信息费时费力。如何快速找到有效线索?
2、政策法规信息采集
国家产业政策瞬息万变,安排专人搜集资料费时费力;如何快速了解相关政策,从而通过宏观政策调整企业决策?
3、产品价格信息采集
当企业无法判断供应商所报产品价格的真伪时,企业能否通过机器人自动抓取互联网上同类产品的价格信息,作为采购审批的参考?
4、 竞争对手信息采集
竞争无处不在。新产品发布、战略联盟、广告投放、朋友和公司的客户签约等动态信息如何即时获知、有效跟踪并做出决策?
5、企业舆论采集
在互联网时代自媒体,一条负面信息,可能会让企业陷入舆论危机。如何有效地从众多信息流中自动捕捉公司舆情并有效监控和应对?
千里灵-信息采集智能机器人解决方案:
互联网数字资产是一个巨大的信息资源矿。 RPA 可以帮助组织和自动化采集 数据,AI 可以为您提取有价值的数据。
盘微千里灵通过RPA+AI两大系统引擎能力,打造了集“挖矿”+“炼油”于一体的信息采集智能机器人平台;并打造了丰富的特殊场景应用,满足组织信息采集各个角色和部门的需求
能够模拟7*24小时自动完成访问目标网站、抓取网页数据、接收邮件内容、填报数据等工作
实时获取所需的有效信息数据,并及时推送到手机,让您不错过任何重要信息,也无需花费时间和精力在手机中查找信息信息的海洋。
一、千里岭的目标
针对组织内市场部、销售部、采购部、研发部、人事部等部门的需求提供特殊信息采集解决方案。
成为你的24/7工作信息采集数字化员工,帮助你随时随地了解:
· 某种原材料商品的最低采购价格信息;
· 有与您的业务相匹配的出价信息;
· 政府出台新政策支持您的行业;
· 你的主要供应商变更股东等;
· 竞争对手刚刚发布了新产品、活动等...
让您的工作决策更高效、更准确,让您的组织运行更智能、更灵敏!
二、千里灵平台架构
千里灵前端具备适配各种网页、手机APP、桌面软件和API实现自动化运行的能力;
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后台配备强大的机器人设计器和执行器,确保实现不同的采集要求。每个职位和部门都可以根据需要灵活配置部门级解决方案。
三、千里灵的技术优势
泛微千里灵平台的四大核心优势帮助组织快速获取有价值的数据:
·指令库:提供丰富且可扩展的指令,满足不同业务场景不断变化的需求
·设计器:提供可视化设计器,拖放选择指令,完成机器人的定义和组装
·机器人:组装好的机器人按工作场景分类管理,可共享重复使用,减少维护
· Actuator:提供足够灵活的运行规则,保证机器人不间断调度按照规则执行。
应用价值:
学以千里,深入全网采集信息,智能分析提取有效数据,快速对接各业务系统,及时推送信息,7*24小时无人值守无需人工操作。
智能采集平台(在校大学生尤其适合怎么写寒暑假作业?写作业攻略)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2022-02-17 19:04
智能采集平台:
1)ip定向抓取:省份、城市、行业、性别。更智能。
2)账号定向抓取:以知名实体店为例,更智能。
3)多种定向方式:与知名的实体店联合锁定、与大店联合锁定、与线下门店联合锁定。更智能。
4)定向维度:省份、城市、行业、性别。更智能。
5)订单管理:支持在线付款、货款支付、银行托管、离线付款、签收、确认。定向维度越高,竞争力越大。
6)月调查平台:数据更全。
7)收藏夹、简历、无线游戏商店平台。更智能。
8)资讯平台。更智能。
9)实时关注:省份、城市、行业、性别。智能更实用。
1
0)
我做的就是互联网的
有很多呀,只要选择适合自己的。比如在校大学生就有以下方面:1.寒暑假作业点评(在校大学生尤其适合:该怎么写寒暑假作业?写作业攻略)2.寒暑假考试成绩分析(在校大学生尤其适合:学习笔记怎么记?如何整理笔记?如何复习?如何防止丢三落四?学习笔记很大的一块用途是评价自己学习的程度,利用笔记对自己掌握知识情况进行预测,可以提前准备。
)3.寒暑假作业批改(有很多孩子喜欢把作业复印下来,让家长帮忙批改,或者用家长电脑帮忙批改,这个很不好。首先这点要批判;其次批改环节如果出现的问题很多很复杂,打乱自己的进度,不仅影响自己学习还不利于孩子思考;再次学生的自制力很差,边吃零食边批改作业,会影响食欲,极易厌学。学生的注意力常常被零食吸引,到了学习的时间又没耐心完成作业,这时候就可能在某本书上花费一整天,结果成绩不好)4.寒暑假作业速记(这是笔记记录必备)5.寒暑假作业搜集整理(尤其是对于寒暑假拼班的同学,或者明年就要考试了的同学)6.寒暑假作业帮助别人7.寒暑假学习经验分享(必须有呀,我一直都在分享经验,和自己在初三到高三期间的经验)8.特长辅导(一般参加校大赛的学生,才有资格参加实际项目)9.寒暑假学习计划9.复习资料10.补充资料(尤其是英语,这些年高考单词的难度都提升很大,而且会考到往年的题)。 查看全部
智能采集平台(在校大学生尤其适合怎么写寒暑假作业?写作业攻略)
智能采集平台:
1)ip定向抓取:省份、城市、行业、性别。更智能。
2)账号定向抓取:以知名实体店为例,更智能。
3)多种定向方式:与知名的实体店联合锁定、与大店联合锁定、与线下门店联合锁定。更智能。
4)定向维度:省份、城市、行业、性别。更智能。
5)订单管理:支持在线付款、货款支付、银行托管、离线付款、签收、确认。定向维度越高,竞争力越大。
6)月调查平台:数据更全。
7)收藏夹、简历、无线游戏商店平台。更智能。
8)资讯平台。更智能。
9)实时关注:省份、城市、行业、性别。智能更实用。
1
0)
我做的就是互联网的
有很多呀,只要选择适合自己的。比如在校大学生就有以下方面:1.寒暑假作业点评(在校大学生尤其适合:该怎么写寒暑假作业?写作业攻略)2.寒暑假考试成绩分析(在校大学生尤其适合:学习笔记怎么记?如何整理笔记?如何复习?如何防止丢三落四?学习笔记很大的一块用途是评价自己学习的程度,利用笔记对自己掌握知识情况进行预测,可以提前准备。
)3.寒暑假作业批改(有很多孩子喜欢把作业复印下来,让家长帮忙批改,或者用家长电脑帮忙批改,这个很不好。首先这点要批判;其次批改环节如果出现的问题很多很复杂,打乱自己的进度,不仅影响自己学习还不利于孩子思考;再次学生的自制力很差,边吃零食边批改作业,会影响食欲,极易厌学。学生的注意力常常被零食吸引,到了学习的时间又没耐心完成作业,这时候就可能在某本书上花费一整天,结果成绩不好)4.寒暑假作业速记(这是笔记记录必备)5.寒暑假作业搜集整理(尤其是对于寒暑假拼班的同学,或者明年就要考试了的同学)6.寒暑假作业帮助别人7.寒暑假学习经验分享(必须有呀,我一直都在分享经验,和自己在初三到高三期间的经验)8.特长辅导(一般参加校大赛的学生,才有资格参加实际项目)9.寒暑假学习计划9.复习资料10.补充资料(尤其是英语,这些年高考单词的难度都提升很大,而且会考到往年的题)。
智能采集平台(优采云采集器软件如何构建行业垂直搜索引擎?(一)(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 121 次浏览 • 2022-02-09 13:05
优采云采集器软件是新一代采集软件,可视化窗口和鼠标操作全过程,用户无需关心网页源代码,不需要编写采集规则,无需使用正则表达式技术,全程智能辅助是采集软件行业的换代产品。它也是一个通用的采集软件,可以应用于各个行业,满足各种采集需求。是复杂采集需求的必备软件,也是采集软件新手的首选。
优采云采集器软件的设计目标之一是作为一个通用的垂直搜索引擎,结合熊猫的分词索引搜索引擎,用户可以轻松构建自己的行业垂直搜索引擎,如作为招聘人才、房地产、购物、医疗、二手、分类信息、商业、交友、论坛、博客、新闻、经验、知识、软件等。在这个过程中,用户不需要非常专业的技术基础打造自己的垂直搜索行业引擎。
优采云采集器 强大而全面的功能是复杂采集 需求的必备。除了旧版采集工具软件的功能外,独特的功能还包括:
面向对象采集。采集 对象的子项的内容可以分散在几个不同的页面中,页面可以通过多个链接到达,数据之间可以有复杂的逻辑关系。
采集 用于复杂的结构化对象。支持使用多个数据库表联合存储采集结果。
文字和回复一起采集,新闻和评论一起采集,企业信息和企业多产品系列一起采集等采集@的结果>由多个表联合存储,采集之后的数据可以直接作为网站的后台数据库。
分页内容自动智能合并。熊猫系统具有强大的自动分析判断能力,在各种情况下智能完成分页内容的自动合并操作,无需用户过多干预。
采集 的每个页面都可以定义多个模板。系统会自动使用最匹配的模板。在传统的采集工具中,由于无法有效解决多模板问题,很难完成采集的结果。
仿浏览器动态cookie对话框。在很多场合,网站使用cookie对话功能对敏感数据进行加密,防止数据被批量下载。在这种情况下,需要使用优采云采集器软件的动态cookie对话功能。.
图像和文本混洗对象的合并采集。对于混合在文本内容中的非文本内容(如图片、动画、视频、音乐、文件等),熊猫也会智能处理,自动将非文本对象下载到本地或指定的远程服务器,并正确执行结果。处理,使得采集的结果的图文混合对象可以保持原为采集之前的状态,以便用户直接使用采集的结果。
优化 采集 结果。优采云采集器软件使用了类似浏览器的解析技术,采集结果是从网页的视觉内容上进行匹配,而不是在源代码中使用正则表达式技术网页为通用匹配,所以采集结果非常精炼,不会收录任何无关的网页源内容。
全智能辅助操作。软件尽可能为用户自动实现自动设置操作,只将一些必要的操作留给用户。同时,帮助内容随着用户的操作动态显示。
采集工具软件其他常用功能(模拟登录、伪原创、自动运行、多数据库引擎支持、自动发布、FTP同步上传、网页代码自动识别、图片文件下载、支持采集 @> 过滤选择、多线程、多任务等的结果)。
该软件还推出了全功能免费版,仅限制许可证总数采集,但用户可以通过各种渠道(如使用反馈、友情链接、辅助软件)轻松扩展许可证总数促销等)。可以轻松获得无限数量的许可证。 查看全部
智能采集平台(优采云采集器软件如何构建行业垂直搜索引擎?(一)(图))
优采云采集器软件是新一代采集软件,可视化窗口和鼠标操作全过程,用户无需关心网页源代码,不需要编写采集规则,无需使用正则表达式技术,全程智能辅助是采集软件行业的换代产品。它也是一个通用的采集软件,可以应用于各个行业,满足各种采集需求。是复杂采集需求的必备软件,也是采集软件新手的首选。
优采云采集器软件的设计目标之一是作为一个通用的垂直搜索引擎,结合熊猫的分词索引搜索引擎,用户可以轻松构建自己的行业垂直搜索引擎,如作为招聘人才、房地产、购物、医疗、二手、分类信息、商业、交友、论坛、博客、新闻、经验、知识、软件等。在这个过程中,用户不需要非常专业的技术基础打造自己的垂直搜索行业引擎。
优采云采集器 强大而全面的功能是复杂采集 需求的必备。除了旧版采集工具软件的功能外,独特的功能还包括:
面向对象采集。采集 对象的子项的内容可以分散在几个不同的页面中,页面可以通过多个链接到达,数据之间可以有复杂的逻辑关系。
采集 用于复杂的结构化对象。支持使用多个数据库表联合存储采集结果。
文字和回复一起采集,新闻和评论一起采集,企业信息和企业多产品系列一起采集等采集@的结果>由多个表联合存储,采集之后的数据可以直接作为网站的后台数据库。
分页内容自动智能合并。熊猫系统具有强大的自动分析判断能力,在各种情况下智能完成分页内容的自动合并操作,无需用户过多干预。
采集 的每个页面都可以定义多个模板。系统会自动使用最匹配的模板。在传统的采集工具中,由于无法有效解决多模板问题,很难完成采集的结果。
仿浏览器动态cookie对话框。在很多场合,网站使用cookie对话功能对敏感数据进行加密,防止数据被批量下载。在这种情况下,需要使用优采云采集器软件的动态cookie对话功能。.
图像和文本混洗对象的合并采集。对于混合在文本内容中的非文本内容(如图片、动画、视频、音乐、文件等),熊猫也会智能处理,自动将非文本对象下载到本地或指定的远程服务器,并正确执行结果。处理,使得采集的结果的图文混合对象可以保持原为采集之前的状态,以便用户直接使用采集的结果。
优化 采集 结果。优采云采集器软件使用了类似浏览器的解析技术,采集结果是从网页的视觉内容上进行匹配,而不是在源代码中使用正则表达式技术网页为通用匹配,所以采集结果非常精炼,不会收录任何无关的网页源内容。
全智能辅助操作。软件尽可能为用户自动实现自动设置操作,只将一些必要的操作留给用户。同时,帮助内容随着用户的操作动态显示。
采集工具软件其他常用功能(模拟登录、伪原创、自动运行、多数据库引擎支持、自动发布、FTP同步上传、网页代码自动识别、图片文件下载、支持采集 @> 过滤选择、多线程、多任务等的结果)。
该软件还推出了全功能免费版,仅限制许可证总数采集,但用户可以通过各种渠道(如使用反馈、友情链接、辅助软件)轻松扩展许可证总数促销等)。可以轻松获得无限数量的许可证。
智能采集平台(智能营销如何操作?如何做一个切实可行的营销计划?)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 133 次浏览 • 2022-02-05 06:03
一、智能营销如何运作?
智能营销如何通过正确组合数据、内容和自动化来帮助您发送更个性化的消息,现在是时候将您的预算放在最前沿了。我们知道这起初可能很困难,因此我们需要创建一个列表并使用它来开始您的智能营销之旅。步骤 1:创建客户数据库。使用简单的格式,可以清楚地了解客户数据的位置和存储位置。EasyEDM邮件营销系统可以自定义联系人列表中客户的用户数据信息,然后导入到列表中。使用 Excel 电子表格创建客户数据信息,或使用 CRM 系统或自行定制。第 2 步:询问客户他们想要什么。如果不知道客户想要什么,直接把产品信息发给客户,结果可想而知。反而,了解每个客户想要什么,并将最有价值的信息发送给他或她。例如,您可以向客户发送调查问卷或测验等。您还需要保存每个客户提交的问卷,并对问卷进行分析和分类,以便您可以完成您的客户数据库,并知道要向谁发送哪些个性化的消息。第三步:确定正确的数据。数据是邮件营销中最有价值的元素,数据的正确性可以决定一个智能营销的效果。第四步:创建消息内容。邮件内容应保持简洁,确保您设计的邮件内容为合格的 HTML 格式邮件。如果内容是 RSS 或 XML 自动生成的内容,您可以实施实时内容自动化策略。第 5 步:从现在开始挑战自己使用智能营销来制定实用的营销计划,执行每一次营销,至少包括个性化。智能营销应该成为您日常营销的一部分。智能营销需要时间和精力,但我们知道它值得做好。个性化的关键是客户参与,客户参与将增加您或您公司的收入。
智能营销如何通过正确组合数据、内容和自动化来帮助您发送更个性化的消息,现在是时候将您的预算放在最前沿了。我们知道这起初可能很困难,因此我们需要创建一个列表并使用它来开始您的智能营销之旅。
步骤 1:创建客户数据库。使用简单的格式,可以清楚地了解客户数据的位置和存储位置。EasyEDM邮件营销系统可以自定义联系人列表中客户的用户数据信息,然后导入到列表中。使用 Excel 电子表格创建客户数据信息,或使用 CRM 系统或自行定制。
第 2 步:询问客户他们想要什么。如果不知道客户想要什么,直接把产品信息发给客户,结果可想而知。相反,要知道每个客户想要什么,并将最有价值的信息发送给他或她。例如,您可以向客户发送调查或测验等。还需要保存每个客户提交的信息……如何智能营销它,通过数据、内容和自动化的正确组合,可以帮助您发送更个性化的消息,现在是时候把你的预算放在最前沿了。我们知道这起初可能很困难,因此我们需要创建一个列表并使用它来开始您的智能营销之旅。
步骤 1:创建客户数据库。使用简单的格式,可以清楚地了解客户数据的位置和存储位置。EasyEDM邮件营销系统可以自定义联系人列表中客户的用户数据信息,然后导入到列表中。使用 Excel 电子表格创建客户数据信息,或使用 CRM 系统或自行定制。
第 2 步:询问客户他们想要什么。如果不知道客户想要什么,直接把产品信息发给客户,结果可想而知。相反,要知道每个客户想要什么,并将最有价值的信息发送给他或她。例如,您可以向客户发送调查问卷或测验等。您还需要保存每个客户提交的问卷,并对问卷进行分析和分类,以便您可以完成您的客户数据库,并知道要向谁发送哪些个性化的消息。
第三步:确定正确的数据。数据是邮件营销中最有价值的元素,数据的正确性可以决定一个智能营销的效果。
第四步:创建消息内容。邮件内容应保持简洁,确保您设计的邮件内容为合格的 HTML 格式邮件。如果内容是 RSS 或 XML 自动生成的内容,您可以实施实时内容自动化策略。
第 5 步:挑战自己,从现在开始使用智能营销制定切实可行的营销计划,执行每一个数字营销活动,至少包括个性化。智能营销应该成为您日常数字营销的一部分。聪明的营销需要时间和精力,但了解它是值得的。个性化的关键是客户参与,这将增加您自己或公司的收入。
二、 是什么?
软件一共包括45种软件,300多个功能,大大小小的,大致分为两个板块:采集和营销
智能营销电脑是郑州鹰眼自主研发的系统,可实现大数据信息采集、各类营销等多种功能。内存占用低,运行速度快,体积小,支持阿里云平台,使用云服务器保证软件的安全性和稳定性。目前系统主要是定制的Windows10系统。领先于应用排行榜的竞争和同类应用中排名第一的应用。
也就是说,它可以帮助公司采集在行业指定地点指定客户资源。下面我们来看看企业宝营销软件。
大数据是郑州鹰眼大数据自主研发的系统,可实现大数据信息采集、各种营销等功能。内存占用低,运行速度快,体积小,支持阿里云平台,使用云服务器保证软件的安全性和稳定性。目前系统主要是定制的Windows10系统。领先于应用排行榜的竞争和同类应用中排名第一的应用。
三、什么是智能营销?什么是智能营销?
智能营销是通过人们的创造性、创新性和创造性,将先进的计算机、网络、物联网等科学技术融合应用到当代领域的新思维、新观念、新方法、新工具中的一种创新营销新理念。智慧。
() 高效的App全渠道统计技术,安装,快速追踪App渠道安装来源,广泛应用于、、、等场景。 查看全部
智能采集平台(智能营销如何操作?如何做一个切实可行的营销计划?)
一、智能营销如何运作?

智能营销如何通过正确组合数据、内容和自动化来帮助您发送更个性化的消息,现在是时候将您的预算放在最前沿了。我们知道这起初可能很困难,因此我们需要创建一个列表并使用它来开始您的智能营销之旅。步骤 1:创建客户数据库。使用简单的格式,可以清楚地了解客户数据的位置和存储位置。EasyEDM邮件营销系统可以自定义联系人列表中客户的用户数据信息,然后导入到列表中。使用 Excel 电子表格创建客户数据信息,或使用 CRM 系统或自行定制。第 2 步:询问客户他们想要什么。如果不知道客户想要什么,直接把产品信息发给客户,结果可想而知。反而,了解每个客户想要什么,并将最有价值的信息发送给他或她。例如,您可以向客户发送调查问卷或测验等。您还需要保存每个客户提交的问卷,并对问卷进行分析和分类,以便您可以完成您的客户数据库,并知道要向谁发送哪些个性化的消息。第三步:确定正确的数据。数据是邮件营销中最有价值的元素,数据的正确性可以决定一个智能营销的效果。第四步:创建消息内容。邮件内容应保持简洁,确保您设计的邮件内容为合格的 HTML 格式邮件。如果内容是 RSS 或 XML 自动生成的内容,您可以实施实时内容自动化策略。第 5 步:从现在开始挑战自己使用智能营销来制定实用的营销计划,执行每一次营销,至少包括个性化。智能营销应该成为您日常营销的一部分。智能营销需要时间和精力,但我们知道它值得做好。个性化的关键是客户参与,客户参与将增加您或您公司的收入。
智能营销如何通过正确组合数据、内容和自动化来帮助您发送更个性化的消息,现在是时候将您的预算放在最前沿了。我们知道这起初可能很困难,因此我们需要创建一个列表并使用它来开始您的智能营销之旅。
步骤 1:创建客户数据库。使用简单的格式,可以清楚地了解客户数据的位置和存储位置。EasyEDM邮件营销系统可以自定义联系人列表中客户的用户数据信息,然后导入到列表中。使用 Excel 电子表格创建客户数据信息,或使用 CRM 系统或自行定制。
第 2 步:询问客户他们想要什么。如果不知道客户想要什么,直接把产品信息发给客户,结果可想而知。相反,要知道每个客户想要什么,并将最有价值的信息发送给他或她。例如,您可以向客户发送调查或测验等。还需要保存每个客户提交的信息……如何智能营销它,通过数据、内容和自动化的正确组合,可以帮助您发送更个性化的消息,现在是时候把你的预算放在最前沿了。我们知道这起初可能很困难,因此我们需要创建一个列表并使用它来开始您的智能营销之旅。
步骤 1:创建客户数据库。使用简单的格式,可以清楚地了解客户数据的位置和存储位置。EasyEDM邮件营销系统可以自定义联系人列表中客户的用户数据信息,然后导入到列表中。使用 Excel 电子表格创建客户数据信息,或使用 CRM 系统或自行定制。
第 2 步:询问客户他们想要什么。如果不知道客户想要什么,直接把产品信息发给客户,结果可想而知。相反,要知道每个客户想要什么,并将最有价值的信息发送给他或她。例如,您可以向客户发送调查问卷或测验等。您还需要保存每个客户提交的问卷,并对问卷进行分析和分类,以便您可以完成您的客户数据库,并知道要向谁发送哪些个性化的消息。
第三步:确定正确的数据。数据是邮件营销中最有价值的元素,数据的正确性可以决定一个智能营销的效果。
第四步:创建消息内容。邮件内容应保持简洁,确保您设计的邮件内容为合格的 HTML 格式邮件。如果内容是 RSS 或 XML 自动生成的内容,您可以实施实时内容自动化策略。
第 5 步:挑战自己,从现在开始使用智能营销制定切实可行的营销计划,执行每一个数字营销活动,至少包括个性化。智能营销应该成为您日常数字营销的一部分。聪明的营销需要时间和精力,但了解它是值得的。个性化的关键是客户参与,这将增加您自己或公司的收入。
二、 是什么?

软件一共包括45种软件,300多个功能,大大小小的,大致分为两个板块:采集和营销
智能营销电脑是郑州鹰眼自主研发的系统,可实现大数据信息采集、各类营销等多种功能。内存占用低,运行速度快,体积小,支持阿里云平台,使用云服务器保证软件的安全性和稳定性。目前系统主要是定制的Windows10系统。领先于应用排行榜的竞争和同类应用中排名第一的应用。
也就是说,它可以帮助公司采集在行业指定地点指定客户资源。下面我们来看看企业宝营销软件。
大数据是郑州鹰眼大数据自主研发的系统,可实现大数据信息采集、各种营销等功能。内存占用低,运行速度快,体积小,支持阿里云平台,使用云服务器保证软件的安全性和稳定性。目前系统主要是定制的Windows10系统。领先于应用排行榜的竞争和同类应用中排名第一的应用。
三、什么是智能营销?什么是智能营销?

智能营销是通过人们的创造性、创新性和创造性,将先进的计算机、网络、物联网等科学技术融合应用到当代领域的新思维、新观念、新方法、新工具中的一种创新营销新理念。智慧。
() 高效的App全渠道统计技术,安装,快速追踪App渠道安装来源,广泛应用于、、、等场景。
智能采集平台(智能采集平台,可以帮助信息采集员和网站运营者:快速、方便、便宜!)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 413 次浏览 • 2022-02-05 00:01
智能采集平台,可以帮助信息采集员和网站运营从业者:快速、方便、便宜!原因有二:一、客户不需要实时更新网站的信息二、信息不需要从服务器申请,
有必要,因为现在很多的需求都是基于互联网的。
先说结论:没有。提问前,要先定义需求。先说技术解决方案。传统方案要求:会点linux,会写php,会点shell。这些可以都学,交给工厂,有问题问厂家,问自己做的项目负责人,问运维。传统方案的优点是便宜。但是要一个熟悉web的工厂才可以搞。仅仅依靠运维,优化开发进程,那是个大工程。方案三:wordpress。
这个是我长年在用的方案。因为我们大多数人都是非计算机专业的,公司也就两三个人,公司要求不高,也没有太多的技术要求。长期以来也已经是家喻户晓的东西了。因为wordpress这个模板,我可以把网站模板换换样子,就可以改其他网站。像我们几个做展会的网站,我不喜欢用wordpress做,仅仅因为我们要做的是实时汇报系统,这里面要做的事情太多了。
还有一个优点,就是速度快,有专门的压缩服务器,其实早就很慢了。但是我觉得还是快。我还有一个需求是,能够根据数据格式的变化,自动做更新。当然如果采集的格式比较简单,或者是重复的不多的,用这个方案也没问题。另外,云服务器的成本比自己买也便宜一些。这里说说我个人的看法。用一个虚拟主机,每个月开销,也就不超过几百块钱,你要求的功能一般都能实现。
比如你要自动更新,那你就用在线服务器就行。我在国外工作时,用虚拟主机,只有出国出差的时候,才用自己买的,因为国内太贵了。但是回国之后,你还是要按照要求,安装和配置各种服务器的东西。这样不少时间就浪费在安装和配置服务器了。其他时间是花在整理和编写各种工具上。数据如果多,可以云端集中存储,让程序猿写好程序,运行在云端的服务器上,这样节省了很多的网络连接的开销。
有效的解决了安装和调试的问题。并且不同的客户要求,可以自定义开发部署服务器程序。我曾经安装过一个关于儿童画的开源项目,每个省份单独一个项目,安装和集中安装,几千块钱。但是有一定的规模之后,还是自己买一个云服务器存储数据,用git自动生成merge文件,这样后期的维护会方便很多。当然,如果只是简单的做个数据的过滤,做个聚合筛选,就可以选择无需云服务器。
我其实特别看好云服务器,因为没有中心部署的好处是,服务器系统免受中心故障的影响,安全,稳定,能快速定位问题。而一旦中心出现问题,也不用愁怎么快速排除。要是几个省或者几十个省的服务器部署,技术栈要求就非。 查看全部
智能采集平台(智能采集平台,可以帮助信息采集员和网站运营者:快速、方便、便宜!)
智能采集平台,可以帮助信息采集员和网站运营从业者:快速、方便、便宜!原因有二:一、客户不需要实时更新网站的信息二、信息不需要从服务器申请,
有必要,因为现在很多的需求都是基于互联网的。
先说结论:没有。提问前,要先定义需求。先说技术解决方案。传统方案要求:会点linux,会写php,会点shell。这些可以都学,交给工厂,有问题问厂家,问自己做的项目负责人,问运维。传统方案的优点是便宜。但是要一个熟悉web的工厂才可以搞。仅仅依靠运维,优化开发进程,那是个大工程。方案三:wordpress。
这个是我长年在用的方案。因为我们大多数人都是非计算机专业的,公司也就两三个人,公司要求不高,也没有太多的技术要求。长期以来也已经是家喻户晓的东西了。因为wordpress这个模板,我可以把网站模板换换样子,就可以改其他网站。像我们几个做展会的网站,我不喜欢用wordpress做,仅仅因为我们要做的是实时汇报系统,这里面要做的事情太多了。
还有一个优点,就是速度快,有专门的压缩服务器,其实早就很慢了。但是我觉得还是快。我还有一个需求是,能够根据数据格式的变化,自动做更新。当然如果采集的格式比较简单,或者是重复的不多的,用这个方案也没问题。另外,云服务器的成本比自己买也便宜一些。这里说说我个人的看法。用一个虚拟主机,每个月开销,也就不超过几百块钱,你要求的功能一般都能实现。
比如你要自动更新,那你就用在线服务器就行。我在国外工作时,用虚拟主机,只有出国出差的时候,才用自己买的,因为国内太贵了。但是回国之后,你还是要按照要求,安装和配置各种服务器的东西。这样不少时间就浪费在安装和配置服务器了。其他时间是花在整理和编写各种工具上。数据如果多,可以云端集中存储,让程序猿写好程序,运行在云端的服务器上,这样节省了很多的网络连接的开销。
有效的解决了安装和调试的问题。并且不同的客户要求,可以自定义开发部署服务器程序。我曾经安装过一个关于儿童画的开源项目,每个省份单独一个项目,安装和集中安装,几千块钱。但是有一定的规模之后,还是自己买一个云服务器存储数据,用git自动生成merge文件,这样后期的维护会方便很多。当然,如果只是简单的做个数据的过滤,做个聚合筛选,就可以选择无需云服务器。
我其实特别看好云服务器,因为没有中心部署的好处是,服务器系统免受中心故障的影响,安全,稳定,能快速定位问题。而一旦中心出现问题,也不用愁怎么快速排除。要是几个省或者几十个省的服务器部署,技术栈要求就非。
智能采集平台(智能采集平台的职责包括四个方面:采集数据、标注)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 130 次浏览 • 2022-02-04 09:09
智能采集平台的职责包括四个方面:采集数据、标注数据、维护数据、数据分析。首先,采集是数据分析的起点,采集的数据越多,分析的结果就越精准,如果仅仅在几个数据源上反复采集数据,将占用大量的采集时间和成本。因此,数据的抓取是数据分析的第一步。其次,标注是数据分析的第二步,统计标注并依据统计结果对数据源进行检索。
对采集的数据进行定量的统计分析,找出关联性强的数据,从而有针对性地进行业务分析,最终提高业务效率。最后,维护是数据分析的最后一步,为数据分析处理留下时间和空间。数据的维护可包括数据挖掘结果的标注及结果的存储。例如利用数据采集平台的标注平台自动标注采集到的数据点,另外有一些特殊标注,例如按照时间、生日、信件号、手机号、身份证号等进行的标注,采集平台会提供业务专用标注。
采集结果标注标注需要给同事提供统一平台。比如日期及时间类型,线路及相关标识。规范的标注采集流程采集点采集要大一点,随着小批量的数据量越来越大,采集点之间的关联越来越紧密,结构化标注越来越成为必须。各种不同的标注方式:高频标注、分类标注、中间标注等。对统计标注进行处理需要熟悉业务,提高采集到数据的准确性。
针对特殊标注进行标注时,需要细致化处理,标注和统计结果要匹配合理。采集点的选择是根据业务需求来选择的,应根据数据集的规模来选择,还要考虑数据集中的标注主题种类及覆盖率。数据集中包含的标记主题对应的数据有可能是独立的,又可能是共同的,为简化检索,可以选择独立的标记或者共同的标记来进行检索。比如学生信息共有8593条,则可以根据学生的id数来进行标注数据,或者根据籍贯进行标注数据,在标注的时候就需要参考学生的信息情况。
需要提醒大家注意的是,同一个标记集中的标记对应同一标记主题,对于不同的主题需要在数据库表中设定各自的标记主题或者赋予合理的标记主题。例如,通过标记学生的籍贯的方式,能够很好地匹配学生所属的省份、市区、县等信息。在进行采集点的标注时,可根据大量数据中存在的规律性信息,可以通过相似检索的方式对采集到的数据进行聚类分析。
数据分析对采集到的数据进行数据分析,包括特征的提取及标注的分析。数据分析通常应考虑主观与客观结合,经过特征归纳,把具有共性的关键主题抽取出来。标注分析需要考虑四个因素:数据集中标注主题的统计情况、采集点的统计情况、特征词的抽取情况、标注内容的分组情况。在做特征抽取时,需要通过关键词抽取的方式,将特征转换为内嵌在数据集中的特征表格。用于分析。 查看全部
智能采集平台(智能采集平台的职责包括四个方面:采集数据、标注)
智能采集平台的职责包括四个方面:采集数据、标注数据、维护数据、数据分析。首先,采集是数据分析的起点,采集的数据越多,分析的结果就越精准,如果仅仅在几个数据源上反复采集数据,将占用大量的采集时间和成本。因此,数据的抓取是数据分析的第一步。其次,标注是数据分析的第二步,统计标注并依据统计结果对数据源进行检索。
对采集的数据进行定量的统计分析,找出关联性强的数据,从而有针对性地进行业务分析,最终提高业务效率。最后,维护是数据分析的最后一步,为数据分析处理留下时间和空间。数据的维护可包括数据挖掘结果的标注及结果的存储。例如利用数据采集平台的标注平台自动标注采集到的数据点,另外有一些特殊标注,例如按照时间、生日、信件号、手机号、身份证号等进行的标注,采集平台会提供业务专用标注。
采集结果标注标注需要给同事提供统一平台。比如日期及时间类型,线路及相关标识。规范的标注采集流程采集点采集要大一点,随着小批量的数据量越来越大,采集点之间的关联越来越紧密,结构化标注越来越成为必须。各种不同的标注方式:高频标注、分类标注、中间标注等。对统计标注进行处理需要熟悉业务,提高采集到数据的准确性。
针对特殊标注进行标注时,需要细致化处理,标注和统计结果要匹配合理。采集点的选择是根据业务需求来选择的,应根据数据集的规模来选择,还要考虑数据集中的标注主题种类及覆盖率。数据集中包含的标记主题对应的数据有可能是独立的,又可能是共同的,为简化检索,可以选择独立的标记或者共同的标记来进行检索。比如学生信息共有8593条,则可以根据学生的id数来进行标注数据,或者根据籍贯进行标注数据,在标注的时候就需要参考学生的信息情况。
需要提醒大家注意的是,同一个标记集中的标记对应同一标记主题,对于不同的主题需要在数据库表中设定各自的标记主题或者赋予合理的标记主题。例如,通过标记学生的籍贯的方式,能够很好地匹配学生所属的省份、市区、县等信息。在进行采集点的标注时,可根据大量数据中存在的规律性信息,可以通过相似检索的方式对采集到的数据进行聚类分析。
数据分析对采集到的数据进行数据分析,包括特征的提取及标注的分析。数据分析通常应考虑主观与客观结合,经过特征归纳,把具有共性的关键主题抽取出来。标注分析需要考虑四个因素:数据集中标注主题的统计情况、采集点的统计情况、特征词的抽取情况、标注内容的分组情况。在做特征抽取时,需要通过关键词抽取的方式,将特征转换为内嵌在数据集中的特征表格。用于分析。
智能采集平台( 阿里智能设计实验室:用AI做设计,做的事情很简单)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 159 次浏览 • 2022-02-03 11:01
阿里智能设计实验室:用AI做设计,做的事情很简单)
@阿里巴巴UED:在今年UCAN大会开幕上,阿里巴巴集团UED委员会主席杨光发布的智能设计平台——鲁班出自乐城团队。该平台旨在通过人工智能算法和大量数据来训练机器学习。经过一段时间的研究,这个平台从去年的“双十一”开始就已经在阿里巴巴大规模投入使用,其设计水平现在已经非常接近专业设计师的效果。会上,乐成介绍了阿里巴巴智能设计实验室的整个实践过程。
人工智能设计
我们的团队现在叫人工智能设计实验室,我们做的很简单,就是用AI来设计。人工智能这个概念现在太火了,有一个数据可以证明它有多火:去年人工智能领域的创业公司开得比肯德基还快。不可否认,这里肯定有泡沫成分,还有很多概念炒作。我们先抛开豪言,拆解这件事。
我们现在说的人工智能通过算法、数据和强大的计算能力来改善服务场景,这是人工智能的四大要素。我们团队今天做的就是用算法、数据、计算、场景去解决业务领域的事情,让这个事情看起来更可靠,更容易实现。
为什么我们的团队想要这样做?这不是来自YY的想法,而是在广泛的业务场景中发现的机会。以广告横幅为例。我们将其归类为“大量低质量且易于使用”的设计。这种设计需要设计师一天时间来制作,而上线只需要一天时间。而且是重复的,只是换个词,很适合用机器来代替。
今年UCAN的主题是新设计x新商业。新业务中非常大的概念是通过新技术和互联网手段完成人、物、场的重构。人是消费者,商品是商品的服务。,场景是连接人和商品的手段。新时代,我们需要寻找新的设计方式。
我们团队的使命是构建基于算法数据和前端业务需求的业务设计大脑。这个大脑可以理解设计,服务商业产品,做出合理的设计。
商业设计大脑面临的三个挑战
在我们开始做事之前,我们遇到了三个更严峻的挑战。
第一个挑战是缺乏标记数据。今天所有的人工智能都是基于大量的结构化标注数据,设计甚至还没有完成在线数据,更不用说标准化和结构化的数据。
第二个挑战是设计的不确定性。设计是一个非常不确定的东西。比如今天让机器设计一个高端的banner广告,就会被圈起来。
第三个挑战,没有先例可循。过去一年在全行业做了,发现没有现成的技术或框架可供参考。比如AlphaGo发表围棋AI论文后,世界围棋AI可以按照这种方法达到高级水平。在过去的一年里,我们都经历了自己的探索。我们今年给人工智能定义的定义是,我们做的是可控的视觉生成。可控是指根据业务需求和业务需求进行智能控制。它从头开始解决视力问题。
受控视觉生成过程
这是机器人从第一版到最新版的演变。2016年9月,勉强完成一张图的拼接,一点美感都没有。第二个是去年圣诞节前做的广告。看起来更精致了一点,整个设计还是很简单的。第三张图是两个月前的进展。基本上可以根据这个产品输入主体的氛围,找到最适合的背景氛围。整个设计细节和结构看起来更稳定。
我们现在可能已经学习了数百种常见的设计技术,并且每天都在学习。这就是我们目前的设计能力和设计效果。青云评价为P4,也就是助理设计师。我们今年的目标是实现P5,还有很长的路要走。
机器如何学习设计
让我详细解释一下这台机器背后的学习设计逻辑。
如果要让机器学习来设计,首先要让机器明白什么是感知设计。以这样一个很常见的广告为例。在机器的眼里,有一堆像素。如果今天用机器来理解像素的设计,那么设计的可控性就很弱了。因此,在早期的技术方案选择中,并未采用像素级制作,而是采用了元素级制作。
四个组成部分:设计框架、元素中心、演员、评估网络
形式一,设计框架。以这则广告为例。首先,通过人工标注,让机器了解这个设计的元素,比如产品主体、花朵背景、面具等。在上层,我们通过设计的经验和知识来定义一些设计技巧和风格。技术是指为什么这些元素可以以这种方式形成。这些知识在设计头脑中是机器不知道的,所以会有一个技术层用于输入。最上层是风格,当这些元素形成时,从审美或视觉的角度来看是什么感觉。让机器知道它是由什么制成的,为什么要这样制成,以及制成后会是什么样子。这个过程将设计问题转化为数据问题,
下一步是准备设计的原创文件,例如一系列花和设计方法,用于输入到深度学习系列网络。这个网络有一个很大的特点:它具有一定的记忆功能。因为设计是一个复杂的过程,一个设计往往需要几十个步骤才能完成。
经过这层神经网络的学习,我们就会得到一个设计框架。从技术上理解,它是由一堆空间特征和视觉特征组成的模型。从设计师的角度来看,相当于在做一套设计之前,设计师脑海中的一般框架印象。比如今天接到一个任务,做一个花的样式,想一想设计会怎么做,然后从一个堆文件中提取特征模型。
构图二,元素中心。因为我们是在做元素级的生成,所以我们必须准备一个元素库。我们将通过采集一些版权画廊并制作我们自己的设计元素来输入元素分类器。这个分类器会将这些元素分成背景、主题、装饰等各种类型,同时也会完成图片库的提取。
组成三、动作装置。接下来是设计的具体流程。比如今天我们接到一个设计任务,要为这样的一件衣服设计一个花式广告。这时会有一个搬运工,负责将之前准备好的基材放入设计框架中。这个过程与下围棋非常相似,棋盘在左边,棋子在右边。动子就是把元素放在棋盘上,这是整个动子的生成原理。
它与设计师的实际设计过程非常相似。比如设计师想做一朵花的时候,他会在软件中不断的调整每一个位置、每一个像素、每一个角度。同时,整个过程也是一个强化学习的过程,通过不断的试错,agent会变得更加智能。
表格四,评估网络。设计完成后,我们要从设计的角度来告诉机器人是好是坏。我们有一个设计评估网络,最终的效果是给任何完成的设计打分。其技术原理是,我们手动输入大量历史上的一些设计图的分数,从这里训练一个评分模型。同时,专家也会人工干预打分,完成双向反馈。
该框架不仅适用于横幅广告。Banner广告是我们找到的第一个也是最适合的业务场景。我们将其定义为一种通用设计智能,理论上可以设计所有数字内容。只要图像是由元素或像素组成的,理论上是可以做到的。
预览我们的最新实践。前两张图是机器完成的服装搭配。根据用户输入的服装产品,生成类似杂志的搭配效果图。此外,我们还在训练机器完成页面模块的设计,比如大量的营销活动页面,我们现在正在训练机器完成复杂的排版设计。
正在克服的三个挑战
目前,我们已经完成了框架的搭建和数据的自学习成长。接下来我们下定决心要攻克的三个问题,也是让机器更强大的关键突破点。
首先,使机器能够自主生成元素。我们现在的元素都是设计师提供的,一方面是为了保证版权,另一方面是为了保证质量足够。我们希望能够做到。当一台机器被要求制作一朵花时,它可以自己生成它。这也是计算机视觉生成中非常热门的话题。
二是提高认知认识。目前机器对语义理解的不是很好,只能根据需求或任务生成结果,不理解关系。接下来我们需要做的是,当用户输入“酷夏”的文案时,机器人能够理解“酷”这个词是什么意思,并明白这张照片代表“酷夏”的概念,有一个图片和文字之间有一定的关系。
最后一个,设计的迁移。比如今天通过大量专家数据训练数百种常规数据技术后,就可以完成主流的设计需求。当这些技术相似时,可以完成风格转移。我们会进一步探索AI,不再按需求完成使命,而是通过自我学习和进化,新的东西会出来。
AI+设计拥抱新时代
今天,人工智能设计真的来了。它没有任何意志就来了,它离我们很近。当新的浪潮袭来时,我们应该学习的是拥抱它,而不是转身骂它不可靠。
视觉设计的四个层次
最基本的就是复制和扩展。给你点东西,根据它展开,显然这一定是机器取代的第一个工作。并且到目前为止已经完成了一半以上,证明这是一个无法回避的问题。
第二层,场景表达。今天你给它一些东西,它可以理解,它可以表达对。比如今天的情人节,这些品牌都能找到合适的设计方式来表达情人节的温暖。这种手绘方式会稍微困难一些,也就是我们前面提到的语义层。
第三层,创意洞察。它可以带来一些启发性的东西。在天猫品牌中,往往会出现猫头鹰与品牌创意的结合。这是一台机器做不到的,或者说我这辈子都没想到它会做。
最后一层,创造趋势。这通常是设计大师所做的。它可以定义明年和未来几年的设计趋势,这是一种更高的设计能力。比如今年的“3月8日”女王节,天猫就采用了全新的设计手法,以这种轻盈的质感和细腻的方式来表达产品。它可以代表一种新的趋势和未来,一种新的手段,而这必须由人来做。
回到今天机器和人类之间的差异和比较,如果我们今天在人与机器之间进行设计战,机器最擅长数据、计算和学习。在数据方面,可以完成庞大的素材库,训练增长率,不断完成闭环。它的学习速度非常快,一个晚上就可以完成数十万次学习和培训课程。人类设计师的特点,首先在情感层面,我们理解同理心,表达情感,这是机器很难做到的。另外两层,创意和创造,设计师可以创造新的东西,做构图迁移,构图创意,审美趋势。如果真有人机大战,设计师应该还是回到创造的层面,
拥抱这个人工智能时代,我们有什么新的工作方式吗?例如,今天一位客户要求您进行设计。过去,他一对一给他一个成品,一对一完成一个设计任务。借助设计人工智能,可以将设计工具输入到机器中,并教导机器执行和生成。这样,您不仅可以为一个客户提供服务,还可以为成千上万的客户提供服务。
人工智能设计是一个不可阻挡的时代和未来。但它才刚刚到来,我们才刚刚迈出了第一步。我们还有很多时间,希望和我们的设计同事一起努力,继续做好这件事。
优社现已邀请“鲁班智能设计平台”负责人乐成到优社做在线公开课。有任何问题可以随时反馈给主编@3year2classchengyuan。
也可以看看乐成之前的搭档“特赞”。大家可以看看:双11期间,有1.7亿条横幅,全部来自阿里的“鲁班”AI设计系统
[关于优康]
UCAN是阿里巴巴专注于用户体验设计的年度设计盛会。4月27日-28日,由阿里巴巴用户体验设计委员会主办的UCAN2017用户体验设计论坛在阿里巴巴西溪园区举行。今年的主题是“新设计×新商业”。围绕“无界、融合、超远、成长”的理念,重新定义新商业环境下用户体验的转化和价值,不断拓展设计领域和设计理念,以科技、能量产生新的化学反应和业务。. 查看全部
智能采集平台(
阿里智能设计实验室:用AI做设计,做的事情很简单)

@阿里巴巴UED:在今年UCAN大会开幕上,阿里巴巴集团UED委员会主席杨光发布的智能设计平台——鲁班出自乐城团队。该平台旨在通过人工智能算法和大量数据来训练机器学习。经过一段时间的研究,这个平台从去年的“双十一”开始就已经在阿里巴巴大规模投入使用,其设计水平现在已经非常接近专业设计师的效果。会上,乐成介绍了阿里巴巴智能设计实验室的整个实践过程。

人工智能设计
我们的团队现在叫人工智能设计实验室,我们做的很简单,就是用AI来设计。人工智能这个概念现在太火了,有一个数据可以证明它有多火:去年人工智能领域的创业公司开得比肯德基还快。不可否认,这里肯定有泡沫成分,还有很多概念炒作。我们先抛开豪言,拆解这件事。
我们现在说的人工智能通过算法、数据和强大的计算能力来改善服务场景,这是人工智能的四大要素。我们团队今天做的就是用算法、数据、计算、场景去解决业务领域的事情,让这个事情看起来更可靠,更容易实现。

为什么我们的团队想要这样做?这不是来自YY的想法,而是在广泛的业务场景中发现的机会。以广告横幅为例。我们将其归类为“大量低质量且易于使用”的设计。这种设计需要设计师一天时间来制作,而上线只需要一天时间。而且是重复的,只是换个词,很适合用机器来代替。
今年UCAN的主题是新设计x新商业。新业务中非常大的概念是通过新技术和互联网手段完成人、物、场的重构。人是消费者,商品是商品的服务。,场景是连接人和商品的手段。新时代,我们需要寻找新的设计方式。
我们团队的使命是构建基于算法数据和前端业务需求的业务设计大脑。这个大脑可以理解设计,服务商业产品,做出合理的设计。
商业设计大脑面临的三个挑战
在我们开始做事之前,我们遇到了三个更严峻的挑战。
第一个挑战是缺乏标记数据。今天所有的人工智能都是基于大量的结构化标注数据,设计甚至还没有完成在线数据,更不用说标准化和结构化的数据。
第二个挑战是设计的不确定性。设计是一个非常不确定的东西。比如今天让机器设计一个高端的banner广告,就会被圈起来。
第三个挑战,没有先例可循。过去一年在全行业做了,发现没有现成的技术或框架可供参考。比如AlphaGo发表围棋AI论文后,世界围棋AI可以按照这种方法达到高级水平。在过去的一年里,我们都经历了自己的探索。我们今年给人工智能定义的定义是,我们做的是可控的视觉生成。可控是指根据业务需求和业务需求进行智能控制。它从头开始解决视力问题。
受控视觉生成过程
这是机器人从第一版到最新版的演变。2016年9月,勉强完成一张图的拼接,一点美感都没有。第二个是去年圣诞节前做的广告。看起来更精致了一点,整个设计还是很简单的。第三张图是两个月前的进展。基本上可以根据这个产品输入主体的氛围,找到最适合的背景氛围。整个设计细节和结构看起来更稳定。

我们现在可能已经学习了数百种常见的设计技术,并且每天都在学习。这就是我们目前的设计能力和设计效果。青云评价为P4,也就是助理设计师。我们今年的目标是实现P5,还有很长的路要走。
机器如何学习设计
让我详细解释一下这台机器背后的学习设计逻辑。
如果要让机器学习来设计,首先要让机器明白什么是感知设计。以这样一个很常见的广告为例。在机器的眼里,有一堆像素。如果今天用机器来理解像素的设计,那么设计的可控性就很弱了。因此,在早期的技术方案选择中,并未采用像素级制作,而是采用了元素级制作。

四个组成部分:设计框架、元素中心、演员、评估网络
形式一,设计框架。以这则广告为例。首先,通过人工标注,让机器了解这个设计的元素,比如产品主体、花朵背景、面具等。在上层,我们通过设计的经验和知识来定义一些设计技巧和风格。技术是指为什么这些元素可以以这种方式形成。这些知识在设计头脑中是机器不知道的,所以会有一个技术层用于输入。最上层是风格,当这些元素形成时,从审美或视觉的角度来看是什么感觉。让机器知道它是由什么制成的,为什么要这样制成,以及制成后会是什么样子。这个过程将设计问题转化为数据问题,
下一步是准备设计的原创文件,例如一系列花和设计方法,用于输入到深度学习系列网络。这个网络有一个很大的特点:它具有一定的记忆功能。因为设计是一个复杂的过程,一个设计往往需要几十个步骤才能完成。
经过这层神经网络的学习,我们就会得到一个设计框架。从技术上理解,它是由一堆空间特征和视觉特征组成的模型。从设计师的角度来看,相当于在做一套设计之前,设计师脑海中的一般框架印象。比如今天接到一个任务,做一个花的样式,想一想设计会怎么做,然后从一个堆文件中提取特征模型。

构图二,元素中心。因为我们是在做元素级的生成,所以我们必须准备一个元素库。我们将通过采集一些版权画廊并制作我们自己的设计元素来输入元素分类器。这个分类器会将这些元素分成背景、主题、装饰等各种类型,同时也会完成图片库的提取。

组成三、动作装置。接下来是设计的具体流程。比如今天我们接到一个设计任务,要为这样的一件衣服设计一个花式广告。这时会有一个搬运工,负责将之前准备好的基材放入设计框架中。这个过程与下围棋非常相似,棋盘在左边,棋子在右边。动子就是把元素放在棋盘上,这是整个动子的生成原理。
它与设计师的实际设计过程非常相似。比如设计师想做一朵花的时候,他会在软件中不断的调整每一个位置、每一个像素、每一个角度。同时,整个过程也是一个强化学习的过程,通过不断的试错,agent会变得更加智能。

表格四,评估网络。设计完成后,我们要从设计的角度来告诉机器人是好是坏。我们有一个设计评估网络,最终的效果是给任何完成的设计打分。其技术原理是,我们手动输入大量历史上的一些设计图的分数,从这里训练一个评分模型。同时,专家也会人工干预打分,完成双向反馈。

该框架不仅适用于横幅广告。Banner广告是我们找到的第一个也是最适合的业务场景。我们将其定义为一种通用设计智能,理论上可以设计所有数字内容。只要图像是由元素或像素组成的,理论上是可以做到的。
预览我们的最新实践。前两张图是机器完成的服装搭配。根据用户输入的服装产品,生成类似杂志的搭配效果图。此外,我们还在训练机器完成页面模块的设计,比如大量的营销活动页面,我们现在正在训练机器完成复杂的排版设计。

正在克服的三个挑战
目前,我们已经完成了框架的搭建和数据的自学习成长。接下来我们下定决心要攻克的三个问题,也是让机器更强大的关键突破点。
首先,使机器能够自主生成元素。我们现在的元素都是设计师提供的,一方面是为了保证版权,另一方面是为了保证质量足够。我们希望能够做到。当一台机器被要求制作一朵花时,它可以自己生成它。这也是计算机视觉生成中非常热门的话题。
二是提高认知认识。目前机器对语义理解的不是很好,只能根据需求或任务生成结果,不理解关系。接下来我们需要做的是,当用户输入“酷夏”的文案时,机器人能够理解“酷”这个词是什么意思,并明白这张照片代表“酷夏”的概念,有一个图片和文字之间有一定的关系。
最后一个,设计的迁移。比如今天通过大量专家数据训练数百种常规数据技术后,就可以完成主流的设计需求。当这些技术相似时,可以完成风格转移。我们会进一步探索AI,不再按需求完成使命,而是通过自我学习和进化,新的东西会出来。
AI+设计拥抱新时代
今天,人工智能设计真的来了。它没有任何意志就来了,它离我们很近。当新的浪潮袭来时,我们应该学习的是拥抱它,而不是转身骂它不可靠。
视觉设计的四个层次

最基本的就是复制和扩展。给你点东西,根据它展开,显然这一定是机器取代的第一个工作。并且到目前为止已经完成了一半以上,证明这是一个无法回避的问题。

第二层,场景表达。今天你给它一些东西,它可以理解,它可以表达对。比如今天的情人节,这些品牌都能找到合适的设计方式来表达情人节的温暖。这种手绘方式会稍微困难一些,也就是我们前面提到的语义层。

第三层,创意洞察。它可以带来一些启发性的东西。在天猫品牌中,往往会出现猫头鹰与品牌创意的结合。这是一台机器做不到的,或者说我这辈子都没想到它会做。

最后一层,创造趋势。这通常是设计大师所做的。它可以定义明年和未来几年的设计趋势,这是一种更高的设计能力。比如今年的“3月8日”女王节,天猫就采用了全新的设计手法,以这种轻盈的质感和细腻的方式来表达产品。它可以代表一种新的趋势和未来,一种新的手段,而这必须由人来做。

回到今天机器和人类之间的差异和比较,如果我们今天在人与机器之间进行设计战,机器最擅长数据、计算和学习。在数据方面,可以完成庞大的素材库,训练增长率,不断完成闭环。它的学习速度非常快,一个晚上就可以完成数十万次学习和培训课程。人类设计师的特点,首先在情感层面,我们理解同理心,表达情感,这是机器很难做到的。另外两层,创意和创造,设计师可以创造新的东西,做构图迁移,构图创意,审美趋势。如果真有人机大战,设计师应该还是回到创造的层面,

拥抱这个人工智能时代,我们有什么新的工作方式吗?例如,今天一位客户要求您进行设计。过去,他一对一给他一个成品,一对一完成一个设计任务。借助设计人工智能,可以将设计工具输入到机器中,并教导机器执行和生成。这样,您不仅可以为一个客户提供服务,还可以为成千上万的客户提供服务。
人工智能设计是一个不可阻挡的时代和未来。但它才刚刚到来,我们才刚刚迈出了第一步。我们还有很多时间,希望和我们的设计同事一起努力,继续做好这件事。
优社现已邀请“鲁班智能设计平台”负责人乐成到优社做在线公开课。有任何问题可以随时反馈给主编@3year2classchengyuan。
也可以看看乐成之前的搭档“特赞”。大家可以看看:双11期间,有1.7亿条横幅,全部来自阿里的“鲁班”AI设计系统
[关于优康]
UCAN是阿里巴巴专注于用户体验设计的年度设计盛会。4月27日-28日,由阿里巴巴用户体验设计委员会主办的UCAN2017用户体验设计论坛在阿里巴巴西溪园区举行。今年的主题是“新设计×新商业”。围绕“无界、融合、超远、成长”的理念,重新定义新商业环境下用户体验的转化和价值,不断拓展设计领域和设计理念,以科技、能量产生新的化学反应和业务。.
智能采集平台(奇点云自研的一站式大数据智能服务平台——基于hadoop的核心模块)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2022-01-30 21:17
在这个“数据就是资产”的时代,大数据技术和体量都取得了前所未有的进步。如果企业能够有效利用数据,从数据中赚钱,这必将成为企业数字化转型升级的有力武器。
奇点云自主研发的一站式大数据智能服务平台——DataSimba,旨在提供数据采集、数据处理、数据治理、数据规范、数据资产、数据服务等全链路产品+技术。+方法论服务,构建业务应用大数据智能平台。其主要核心模块包括数据开发套件、数据治理套件、数据服务引擎、数据智能和数据安全。
1、数据采集
数据采集作为数据中心的第一环,不仅需要“采集”,还需要合理“存储”。DataSimba Data采集开发了两套采集工具,一套是批处理采集DataX,一套是实时采集DataS。
DataX是一款批量离线采集工具,基本支持市面上所有的关系型DB、NoSQL等数据库。
DataS是一款实时在线采集工具,支持实时读取关系型数据库的操作日志,如MySQL的binlog,以及实时读取网页内嵌的服务日志。
2、数据开发
数据开发套件作为产品的核心模块,以hadoop开源生态系统中的Hive、Spark、Flink、Impala为计算引擎,以Hdfs、Hbase、kudu为分布式存储,进行数据开发、数据分析、数据挖掘、算法工程师提供了一套可视化的开发界面。开发者可以在开发包上进行一站式开发,包括可视化数据同步配置、创建各种开发任务(包括实时任务和离线任务)、数据建模、调度配置、运维监控等,极大地提高了开发效率。改善发展。人员发展效率。同时开发包采集实时采集数据表元信息、表级、字段级血缘关系,
3、数据治理
数据治理套件主要围绕已开发的数据进行一系列的数据质量监控、数据规范定义、数据元素信息展示。一方面,提供多种规则模板,监控各环节任务产生的数据质量,每天定时生成数据质量检查报告,让数据开发人员了解数据质量,纠正脏数据及时;元数据管理,形成全球数据地图,分析数据亲缘关系、数据影响,为数据开发和维护提供支持;最后,还帮助开发者制定了一系列数据标准,对名称、指标、维度进行设计规范,统一口径,消除二义。然后利用数理统计等大数据技术,机器学习、深度挖掘等大数据技术构建企业的标签体系,将原创数据加工成企业可以阅读、理解的标签体系,应用于不同的业务场合,帮助企业解决痛点并改善业务。价值。
4、数据服务
数据服务引擎打通了应用端与数据之间的通道,使数据与业务紧密结合,加速数据业务的进程。传统的数据仓库通常会从现有的 N 个维度中随机选择几个维度来对大量数据进行聚合操作。结果集的返回速度非常慢。OLAP引擎可以支持海量数据的多维查询,秒级返回结果,大大提高了传统数据仓库在报表数据展示上耗费大量人力物力,开发的界面很难维护。数据API通过可视化方式快速生成界面,并建立界面元信息。
5、数据安全
数据安全可以帮助企业建立数据安全体系。数据安全在数据访问、数据流转、数据运维等几个关键环节增加了身份认证和权限访问控制,通过网络加密传输,数据高可靠存储,敏感数据脱敏,日志审计,事件溯源,高-风险操作拦截等功能,确保企业数据的稳定性和安全性。
6、数据模型
好的数据模型是高内聚低耦合的设计,能够满足未来业务发展的可扩展性。当然不能过度设计,考虑到可扩展性就足够了。
数据模型设计是一套结合对业务深刻理解的方法论,将业务高度抽象成多维数据模型结构。模型的数量和复杂性与业务密切相关。对于细分,可以设计为流量数据模型、集合数据模型、附加数据模型、交易数据模型等。
7、商业模式
如前文所述,业务创新智能以节省成本和提高效率为重点,通过整合全球数据和算法技术,将业务经验与数据智能相结合,提高运营决策效率,例如智能选品模型;用于提高业务的经济价值,例如智能折扣模型;后端部门的成本降低,例如智能调度模型。
DataSimba作为企业级一站式大数据智能服务平台,随着业务场景不断升级迭代,已在商业综合体、时尚、医药、酒类等领域投入使用,实现企业数据化运营,帮助企业真正盘活数据资产,创造更多商业价值!
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智能采集平台(奇点云自研的一站式大数据智能服务平台——基于hadoop的核心模块)
在这个“数据就是资产”的时代,大数据技术和体量都取得了前所未有的进步。如果企业能够有效利用数据,从数据中赚钱,这必将成为企业数字化转型升级的有力武器。
奇点云自主研发的一站式大数据智能服务平台——DataSimba,旨在提供数据采集、数据处理、数据治理、数据规范、数据资产、数据服务等全链路产品+技术。+方法论服务,构建业务应用大数据智能平台。其主要核心模块包括数据开发套件、数据治理套件、数据服务引擎、数据智能和数据安全。
1、数据采集
数据采集作为数据中心的第一环,不仅需要“采集”,还需要合理“存储”。DataSimba Data采集开发了两套采集工具,一套是批处理采集DataX,一套是实时采集DataS。
DataX是一款批量离线采集工具,基本支持市面上所有的关系型DB、NoSQL等数据库。
DataS是一款实时在线采集工具,支持实时读取关系型数据库的操作日志,如MySQL的binlog,以及实时读取网页内嵌的服务日志。
2、数据开发
数据开发套件作为产品的核心模块,以hadoop开源生态系统中的Hive、Spark、Flink、Impala为计算引擎,以Hdfs、Hbase、kudu为分布式存储,进行数据开发、数据分析、数据挖掘、算法工程师提供了一套可视化的开发界面。开发者可以在开发包上进行一站式开发,包括可视化数据同步配置、创建各种开发任务(包括实时任务和离线任务)、数据建模、调度配置、运维监控等,极大地提高了开发效率。改善发展。人员发展效率。同时开发包采集实时采集数据表元信息、表级、字段级血缘关系,
3、数据治理
数据治理套件主要围绕已开发的数据进行一系列的数据质量监控、数据规范定义、数据元素信息展示。一方面,提供多种规则模板,监控各环节任务产生的数据质量,每天定时生成数据质量检查报告,让数据开发人员了解数据质量,纠正脏数据及时;元数据管理,形成全球数据地图,分析数据亲缘关系、数据影响,为数据开发和维护提供支持;最后,还帮助开发者制定了一系列数据标准,对名称、指标、维度进行设计规范,统一口径,消除二义。然后利用数理统计等大数据技术,机器学习、深度挖掘等大数据技术构建企业的标签体系,将原创数据加工成企业可以阅读、理解的标签体系,应用于不同的业务场合,帮助企业解决痛点并改善业务。价值。
4、数据服务
数据服务引擎打通了应用端与数据之间的通道,使数据与业务紧密结合,加速数据业务的进程。传统的数据仓库通常会从现有的 N 个维度中随机选择几个维度来对大量数据进行聚合操作。结果集的返回速度非常慢。OLAP引擎可以支持海量数据的多维查询,秒级返回结果,大大提高了传统数据仓库在报表数据展示上耗费大量人力物力,开发的界面很难维护。数据API通过可视化方式快速生成界面,并建立界面元信息。
5、数据安全
数据安全可以帮助企业建立数据安全体系。数据安全在数据访问、数据流转、数据运维等几个关键环节增加了身份认证和权限访问控制,通过网络加密传输,数据高可靠存储,敏感数据脱敏,日志审计,事件溯源,高-风险操作拦截等功能,确保企业数据的稳定性和安全性。
6、数据模型
好的数据模型是高内聚低耦合的设计,能够满足未来业务发展的可扩展性。当然不能过度设计,考虑到可扩展性就足够了。
数据模型设计是一套结合对业务深刻理解的方法论,将业务高度抽象成多维数据模型结构。模型的数量和复杂性与业务密切相关。对于细分,可以设计为流量数据模型、集合数据模型、附加数据模型、交易数据模型等。
7、商业模式
如前文所述,业务创新智能以节省成本和提高效率为重点,通过整合全球数据和算法技术,将业务经验与数据智能相结合,提高运营决策效率,例如智能选品模型;用于提高业务的经济价值,例如智能折扣模型;后端部门的成本降低,例如智能调度模型。
DataSimba作为企业级一站式大数据智能服务平台,随着业务场景不断升级迭代,已在商业综合体、时尚、医药、酒类等领域投入使用,实现企业数据化运营,帮助企业真正盘活数据资产,创造更多商业价值!
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智能采集平台(企业实施商务智能项目时,数据采集和集成是通常遇到的问题)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-01-20 17:01
数据采集商业智能架构中的平台总结数据采集和集成是企业实施商业智能项目时经常遇到的问题。在商业智能系统架构中增加一层数据采集平台,作为核心业务应用复合系统架构中的重要补充源,解决企业快速从外部源获取数据的问题,保证企业的完整性数据资产和充足的信息有效性,实现商业智能,支持企业决策关键词data采集;商业智能;系统架构图分类号TP39文档识别码文章No. 1674-6708 (2012) 73-0218-02 商业智能 (BI) 是一种企业管理流程,它使用现代信息技术,如数据仓库 (DW)、数据挖掘 (DM)、在线分析处理 (OLAP) 和决策支持系统 (DSS)。采集、整理、分析过程中产生的大量结构化和非结构化业务数据和信息,以辅助企业决策,采取有效的战术行动,优化业务流程,全面提升企业的整体绩效。工具、方法和技术。借助商业智能,企业可以在市场瞬息万变、竞争日趋激烈的巨大商业环境下,保持高效运营、正确决策和快速反应,复杂的组织结构和企业规模的快速扩张,从而实现商业智能在企业中的落地。在项目过程中,数据采集和集成是经常遇到的问题。由于实施过程一般是分阶段、梯度进行的,企业BI总是要面对业务流程随着市场环境的趋势而不断变化的现状,系统架构总是处于不断扩展的过程中。
随着企业内部信息化的历史变迁,从部门级应用,到各公司独立应用,再到企业集成应用,企业使用不同厂家、不同版本的各种管理软件。如果说这种系统的应用广度已经让人头疼,更让人头疼的是集团企业各种信息系统的集成。比如从数据集成到应用系统集成,再到集团企业面临的人员集成、信息集成、流程集成、应用平台集成等,涉及的方面越来越多,集成的重点也在转移。从技术到业务系统。. 同时,行业市场的激烈竞争迫使企业在逐步整合和集中应用系统的过程中同时进行大规模的全企业数据整合,BI作为企业战略的重要支撑。那么企业BI就要率先解决数据驱动的根本问题,即解决数据获取、转换和集成的问题。目前,全球各大软件厂商提供的商业智能解决方案均使用商业应用的运营关系数据库作为商业智能数据仓库或市场的ETL数据源。该解决方案旨在将业务流程和运营与业务分析相结合。与查询分开,应用程序组合以合理的结构发挥自己的作用。因此,市场上的大多数BI产品只对数据仓库、市场或OLAP进行单向提取和表示操作,即“只读”操作。表示层不提供大而频繁的数据写入操作。想象一下,一旦BI产品有了数据写入处理,BI的产品定位和架构边界就会变得模糊,而在实际应用中,在匹配业务需求的方案时难免会出现定位混乱。表示层不提供大而频繁的数据写入操作。想象一下,一旦BI产品有了数据写入处理,BI的产品定位和架构边界就会变得模糊,而在实际应用中,在匹配业务需求的方案时难免会出现定位混乱。表示层不提供大而频繁的数据写入操作。想象一下,一旦BI产品有了数据写入处理,BI的产品定位和架构边界就会变得模糊,而在实际应用中,在匹配业务需求的方案时难免会出现定位混乱。
虽然市面上有少数BI产品具备“回写、转储”功能,访问权限可控,但还是要慎重考虑数据仓库或OLAP多维分析的数据更新频率和工作量启用该功能时重建立方体。事实上,此类BI产品的“写处理”能力非常有限,一般只处理单表中的metric-type或memo-type字段更新,不具备工作流、规则引擎等基本流程控制功能。作者提出在商业智能架构中增加一层数据采集平台,作为核心业务应用组合架构中的重要补充来源,从而解决企业快速获取非系统数据源或将外部数据源导入系统的问题。为保证企业数据资产的完整性和信息的充分有效性,实现商业智能支持企业决策的要求。数据采集情况复杂,方法很多。比较常见的情况是业务应用系统跨越多个数据库,结构化、半结构化和非结构化数据源,以及源文件的手动输入和导入。简单的采集方式可以是网页人工录入数据、扫描条码、自动定时数据提取、修正或补充记录过程等,最终为数据存储或数据分析提供基础内容。可以看出,无论是什么情况,数据采集都包括数据源的采集、识别、选择和存储,这是一个从目标处理到完成输入输出的复杂过程。4.1Data采集平台架构商业智能数据采集平台包括业务数据、协同数据、公共资源、公司各级下属单位或部门数据的数据处理采集 。
Data采集主要通过data采集适配器、网页在线数据上报、客户端数据上报、后台批量数据导入等方式,快速从生产数据库、文件系统中传输数据采集 转数据,存储在采集 数据库和文件系统中,尽量减少对生产数据库的影响。数据采集平台要求数据准确一致,格式符合BI分析。因此,设计了数据报告和审查的业务流程。系统层次及流程设计如下: 审批层:具体填报人员在线或通过网站填报。在客户端填充方法中,数据录入填报系统(系统自动将数据标记为状态并写入已提交)。填充层:每个分支结构的reviewer会对系统中的数据进行review(系统中只显示需要review的数据),如果数据符合要求则通过review(系统将flag改为review),否则将被退回(系统会将flag更改为review)。提交)。ETL层:系统通过ETL工具自动将数据写入公司总部采集平台的数据库。ETL流程需要根据业务需求进行专门设计。各下属单位数据存储:各下属单位有自己的数据库,用于存储网上申报系统数据。总部数据中心:总部采集平台数据库,存储各下属单位的数据。(审计后数据)。数据采集平台为数据集成和集成应用提供数据基础。数据采集涵盖了整个医药企业应用系统的业务数据。采集数据主要为主数据管理和商业智能系统提供数据源。通过data采集平台,可以将公司商业智能分析所需的各种商业分析题目的维度和事实导入到数仓的ODS数据区。4.2个数据采集平台的四种采集模式数据采集 查看全部
智能采集平台(企业实施商务智能项目时,数据采集和集成是通常遇到的问题)
数据采集商业智能架构中的平台总结数据采集和集成是企业实施商业智能项目时经常遇到的问题。在商业智能系统架构中增加一层数据采集平台,作为核心业务应用复合系统架构中的重要补充源,解决企业快速从外部源获取数据的问题,保证企业的完整性数据资产和充足的信息有效性,实现商业智能,支持企业决策关键词data采集;商业智能;系统架构图分类号TP39文档识别码文章No. 1674-6708 (2012) 73-0218-02 商业智能 (BI) 是一种企业管理流程,它使用现代信息技术,如数据仓库 (DW)、数据挖掘 (DM)、在线分析处理 (OLAP) 和决策支持系统 (DSS)。采集、整理、分析过程中产生的大量结构化和非结构化业务数据和信息,以辅助企业决策,采取有效的战术行动,优化业务流程,全面提升企业的整体绩效。工具、方法和技术。借助商业智能,企业可以在市场瞬息万变、竞争日趋激烈的巨大商业环境下,保持高效运营、正确决策和快速反应,复杂的组织结构和企业规模的快速扩张,从而实现商业智能在企业中的落地。在项目过程中,数据采集和集成是经常遇到的问题。由于实施过程一般是分阶段、梯度进行的,企业BI总是要面对业务流程随着市场环境的趋势而不断变化的现状,系统架构总是处于不断扩展的过程中。
随着企业内部信息化的历史变迁,从部门级应用,到各公司独立应用,再到企业集成应用,企业使用不同厂家、不同版本的各种管理软件。如果说这种系统的应用广度已经让人头疼,更让人头疼的是集团企业各种信息系统的集成。比如从数据集成到应用系统集成,再到集团企业面临的人员集成、信息集成、流程集成、应用平台集成等,涉及的方面越来越多,集成的重点也在转移。从技术到业务系统。. 同时,行业市场的激烈竞争迫使企业在逐步整合和集中应用系统的过程中同时进行大规模的全企业数据整合,BI作为企业战略的重要支撑。那么企业BI就要率先解决数据驱动的根本问题,即解决数据获取、转换和集成的问题。目前,全球各大软件厂商提供的商业智能解决方案均使用商业应用的运营关系数据库作为商业智能数据仓库或市场的ETL数据源。该解决方案旨在将业务流程和运营与业务分析相结合。与查询分开,应用程序组合以合理的结构发挥自己的作用。因此,市场上的大多数BI产品只对数据仓库、市场或OLAP进行单向提取和表示操作,即“只读”操作。表示层不提供大而频繁的数据写入操作。想象一下,一旦BI产品有了数据写入处理,BI的产品定位和架构边界就会变得模糊,而在实际应用中,在匹配业务需求的方案时难免会出现定位混乱。表示层不提供大而频繁的数据写入操作。想象一下,一旦BI产品有了数据写入处理,BI的产品定位和架构边界就会变得模糊,而在实际应用中,在匹配业务需求的方案时难免会出现定位混乱。表示层不提供大而频繁的数据写入操作。想象一下,一旦BI产品有了数据写入处理,BI的产品定位和架构边界就会变得模糊,而在实际应用中,在匹配业务需求的方案时难免会出现定位混乱。
虽然市面上有少数BI产品具备“回写、转储”功能,访问权限可控,但还是要慎重考虑数据仓库或OLAP多维分析的数据更新频率和工作量启用该功能时重建立方体。事实上,此类BI产品的“写处理”能力非常有限,一般只处理单表中的metric-type或memo-type字段更新,不具备工作流、规则引擎等基本流程控制功能。作者提出在商业智能架构中增加一层数据采集平台,作为核心业务应用组合架构中的重要补充来源,从而解决企业快速获取非系统数据源或将外部数据源导入系统的问题。为保证企业数据资产的完整性和信息的充分有效性,实现商业智能支持企业决策的要求。数据采集情况复杂,方法很多。比较常见的情况是业务应用系统跨越多个数据库,结构化、半结构化和非结构化数据源,以及源文件的手动输入和导入。简单的采集方式可以是网页人工录入数据、扫描条码、自动定时数据提取、修正或补充记录过程等,最终为数据存储或数据分析提供基础内容。可以看出,无论是什么情况,数据采集都包括数据源的采集、识别、选择和存储,这是一个从目标处理到完成输入输出的复杂过程。4.1Data采集平台架构商业智能数据采集平台包括业务数据、协同数据、公共资源、公司各级下属单位或部门数据的数据处理采集 。
Data采集主要通过data采集适配器、网页在线数据上报、客户端数据上报、后台批量数据导入等方式,快速从生产数据库、文件系统中传输数据采集 转数据,存储在采集 数据库和文件系统中,尽量减少对生产数据库的影响。数据采集平台要求数据准确一致,格式符合BI分析。因此,设计了数据报告和审查的业务流程。系统层次及流程设计如下: 审批层:具体填报人员在线或通过网站填报。在客户端填充方法中,数据录入填报系统(系统自动将数据标记为状态并写入已提交)。填充层:每个分支结构的reviewer会对系统中的数据进行review(系统中只显示需要review的数据),如果数据符合要求则通过review(系统将flag改为review),否则将被退回(系统会将flag更改为review)。提交)。ETL层:系统通过ETL工具自动将数据写入公司总部采集平台的数据库。ETL流程需要根据业务需求进行专门设计。各下属单位数据存储:各下属单位有自己的数据库,用于存储网上申报系统数据。总部数据中心:总部采集平台数据库,存储各下属单位的数据。(审计后数据)。数据采集平台为数据集成和集成应用提供数据基础。数据采集涵盖了整个医药企业应用系统的业务数据。采集数据主要为主数据管理和商业智能系统提供数据源。通过data采集平台,可以将公司商业智能分析所需的各种商业分析题目的维度和事实导入到数仓的ODS数据区。4.2个数据采集平台的四种采集模式数据采集
智能采集平台(智能采集平台该怎么用,爱采小宝采集器去做快消)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 105 次浏览 • 2022-01-18 22:04
智能采集平台该怎么用啊,从事快消行业必须要了解的一个产品和工具。想一下做一个精准的客户营销,联系产品代理价格的销售。不仅是普通的客户,就连现在的行业大佬,政府领导,区域代理,行业协会都要用智能采集系统,从不同公司采集自己公司的产品,产品的销售渠道自动匹配,自动生成二维码,销售,利润统计,数据管理等,客户的核心竞争力就是看货源,看产品资源,找到一个好的采集平台是一个非常重要的软件,为什么这么说呢,因为,这个产品的落地了,就可以规避很多不必要的麻烦,小产品会更受欢迎一些。
针对采集工具,市面上有小蚁采集器,百度采集器,中国采集器,pp,迅雷,采集兔,乐采,采小宝,爱采淘采集器,知亿采集器,采慧采集器,维尔采集器,马蜂窝,人行,瑞表电商这些都是不错的采集软件。如果单说这个采集工具去做快消行业的话,我用的最多的还是百度采集器,里面有很多其他平台的采集,当然爱采小宝采集器去做快消行业的人可能不多,当然可以找到很多潜在的客户。
智能采集平台并不仅仅是采集一些平台的产品信息,还可以采集上架产品信息,一些稀有产品信息,市场信息信息,结合爱采小宝采集器能迅速找到目标客户。如果你有什么需要我可以帮你做推广,如果你不知道上哪里去找采集工具,就关注我。 查看全部
智能采集平台(智能采集平台该怎么用,爱采小宝采集器去做快消)
智能采集平台该怎么用啊,从事快消行业必须要了解的一个产品和工具。想一下做一个精准的客户营销,联系产品代理价格的销售。不仅是普通的客户,就连现在的行业大佬,政府领导,区域代理,行业协会都要用智能采集系统,从不同公司采集自己公司的产品,产品的销售渠道自动匹配,自动生成二维码,销售,利润统计,数据管理等,客户的核心竞争力就是看货源,看产品资源,找到一个好的采集平台是一个非常重要的软件,为什么这么说呢,因为,这个产品的落地了,就可以规避很多不必要的麻烦,小产品会更受欢迎一些。
针对采集工具,市面上有小蚁采集器,百度采集器,中国采集器,pp,迅雷,采集兔,乐采,采小宝,爱采淘采集器,知亿采集器,采慧采集器,维尔采集器,马蜂窝,人行,瑞表电商这些都是不错的采集软件。如果单说这个采集工具去做快消行业的话,我用的最多的还是百度采集器,里面有很多其他平台的采集,当然爱采小宝采集器去做快消行业的人可能不多,当然可以找到很多潜在的客户。
智能采集平台并不仅仅是采集一些平台的产品信息,还可以采集上架产品信息,一些稀有产品信息,市场信息信息,结合爱采小宝采集器能迅速找到目标客户。如果你有什么需要我可以帮你做推广,如果你不知道上哪里去找采集工具,就关注我。