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云栖社区> 博客列表> 正文 专访MongoDB官方大中华区首席架构师唐建法:MongoDB将会领导数据处理新趋势 —— 一个操作型的数据平台
(yq.aliyun.com)
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@云栖精选
2016-10-10 07:37 / 0个评论
要不要再学学下面的文章?
1
Hive SQL如何找出连续日期数据之间的较大波动
(ixyzero.com)
本文介绍了在 Hive SQL 中如何识别连续日期数据的显著波动,适用于异常检测。使用窗口函数 `LAG` 和 `LEAD` 提取前后日期数据,通过对比当天与昨日、近几日的均值或分位数来判定异常。文中提供了查询示例,通过阈值设定(如倍数增加或p90分位数)识别异常值,帮助分析用户行为或数据波动,为风控和数据监控提供技术支持。
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@技术头条
2024-11-02 16:52
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1
新一代实验分析引擎:驱动履约平台的数据决策
(tech.meituan.com)
本文介绍了美团履约技术平台的新一代实验分析引擎,该引擎对核心实验框架进行了标准化,并融合了众多先进解决方案,有效解决小样本挑战。同时,提供了多样化的溢出效应应对策略,并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法,以规避统计误差。希望对大家有所帮助或启发。
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@技术头条
2024-11-02 16:18
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1
OpenTelemetry 实践指南:历史、架构与基本概念
(crossoverjie.top)
本文介绍了OpenTelemetry的历史、架构和基本概念。OpenTelemetry是一个用于统一日志、指标和链路追踪的开源项目,旨在简化可观测性技术栈的复杂性。文章详细介绍了OpenTelemetry的三个核心组件:客户端、OTel Collector和数据存储。通过标准化协议,OpenTelemetry实现了与多种后端系统的兼容,为开发者提供了一种灵活且可扩展的可观测性解决方案。
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@技术头条
2024-08-06 08:05
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1
美团大规模KV存储挑战与架构实践
(tech.meituan.com)
KV 存储作为美团一项重要的在线存储服务,承载了在线服务每天万亿级的请求量,并且保持着 99.995% 的服务可用性。在 DataFunSummit 2023 数据基础架构峰会上,我们分享了《美团大规模 KV 存储挑战与架构实践》,本文为演讲内容的整理。文章主要分为四个部分:第一部分介绍了美团 KV 存储发展历程;第二部分分享了内存 KV Squirrel 挑战和架构实践;第三部分阐述了持久化 KV Cellar 挑战和架构实践;最后一部分介绍了未来的发展规划。希望这些内容对大家有所帮助或启发。
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@技术头条
2024-03-21 22:53
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1
防止数据泄露的高效策略-翻译整理
(ixyzero.com)
简单来说,就是数据安全左移,在每一个阶段都做卡点和检测,提高入侵/获取敏感数据的成本,减少后续阶段的日志告警量,提高告警检测准确率,利用自动化工具/平台提高响应的速度和效率。
未授权不可访问;有账号凭证要检测是否正常(常用设备、常用网络、常见时间、常见操作行为、……);有账号也仅知其所需最小权限;梳理出的高权限账号的敏感操作进行重点关注。
数据尽量不落地,大部分操作在线即可完成,系统埋点要全面和准确;对于数据下载和外发格外关注,下载设备的DLP的健康状态和策略的有效性需要及时检查。
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@技术头条
2024-03-12 22:56
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1
基于接口数据变异的App健壮性测试实践
(tech.meituan.com)
本文主要介绍了对网络返回数据进行变异的客户端健壮性测试实践经验。文章第一部分介绍客户端健壮性测试的基本概念;第二部分分享了基于接口返回数据变异的App健壮性测试方案设计的思路;第三部分主要解读了变异数据的构造和异常检测方案设计;第四部分介绍了精简变异数据的探索方案。
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@技术头条
2024-03-12 22:45
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1
分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践
(tech.meituan.com)
美团履约平台技术部在因果推断领域持续的探索和实践中,自研了一系列分布式的工具。本文重点介绍了分布式因果树算法的实现,并系统地阐述如何设计实现一种分布式因果树算法,以及因果效应评估方面qini_curve/qini_score的不足与应对技巧。希望能为从事因果推断相关工作的同学们提供一些启发或帮助。
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@技术头条
2024-03-12 22:39
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个人数据安全不完全指南
(thiscute.world)
这里介绍的并不是什么能一蹴而就获得超高安全性的傻瓜式方案,它需要你需要你有一定的技术背景跟时间投入,是一个长期的学习、实践与方案迭代的过程。另外如果你错误地使用了本文中介绍的工具或方案,可能反而会降低你的数据安全性,由此产生的任何损失与风险皆由你自己承担。
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@技术头条
2024-03-12 22:32
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1
NoSQL 从 0 到1(MongoDB and InfluxDB)
(paper.seebug.org)
NoSQL(NOT ONLY SQL),它和我们常见的sql注入很像。
它的危害有:
1、绕过身份验证或保护机制。
2、提取或编辑数据。
3、导致拒绝服务。
4、在服务器上执行代码。
其实注入的本质都是一样的,只是语法有些不一样。
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@技术头条
2024-03-12 22:30
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1
简要说明 HTTPS 是如何保证数据安全
(www.addesp.com)
本文简要介绍HTTPS协议是如何保证数据在传输过程中的安全的。
由于是以介绍为主,所以不会涉及细节,而且肯定会有一些错误。如果想要详细了解可自行查阅资料。
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@技术头条
2023-11-06 23:31
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