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XL-LightHouse 通用型流式大数据统计平台

概述 XL-LightHouse是针对互联网领域繁杂的数据统计需求而开发的一套集成了数据写入、数据运算、数据存储和数据可视化等一系列功能,支持大数据量,支持高并发的【通用型流式大数据统计平台】。 XL-LightHouse目前已基本涵盖了常见的流式数据统计场景,包括count、sum、max、min、avg、bitcount、topN/lastN等多种运算,支持多维度计算,支持分钟级、小时级、天级多个时间粒度的统计,支持自定义统计周期的配置。 XL-LightHouse内置丰富的转化类函数、支持表达式解析,可以满足各种复杂的条件筛选和逻辑判断。 XL-LightHouse是一套功能完备的流式大数据统计领域的数据治理解决方案,它提供了比较友好和完善的可视化查询功能,并对外提供API查询接口,此外还包括数据指标管理、权限管理、统计限流等多种功能。 XL-LightHouse支持时序性数据的存储和查询。 背景 以互联网行业来说,在移动互联网发展比较成熟的现在,流量见顶,红利消失,企业竞争日趋惨烈,获取新增用户的成本日益增高。很多企业开始意识到不能一味的通过补贴、价格战、广告投放这种简单粗暴的...

IBM 安全报告:2023 年数据泄露成本再创新高

IBM Security 最新发布的一份2023 年数据泄露成本报告显示,2023 年全球数据泄露的平均成本达到 445 万美元,创下该报告的历史新高,相较过去3年增长了15%。其中检测和升级成本在同一时期跃升了 42%,是数据泄露成本中最高的部分。“这表明数据泄露调查正在向更复杂的方向转变”。 2023 年数据泄露成本报告基于对2022 年 3 月至 2023 年 3 月期间全球 553 个组织所经历的真实数据泄露的深入分析。提供了一些威胁见解,以及升级网络安全和最大程度减少损失的实用建议。 企业在计划如何处理日益增加的成本和频率的数据泄露方面存在分歧。研究发现,虽然 95% 的研究组织经历过不止一次的数据泄露事件,但被泄露的组织更有可能将事件成本转嫁给消费者 (57%),而不是增加安全投资 (51%)。 报告中的一些主要发现包括: 人工智能和自动化对研究组织的违规识别和遏制速度影响最大。与未部署这些技术的组织相比,广泛使用人工智能和自动化的组织的数据泄露生命周期缩短了 108 天(分别为 214 天和 322 天),且平均节省 176 万美元的成本。 一些组织认为,在勒索软件攻击...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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