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矩表动态分组技术解密:参数驱动下的多维数据智能呈现

引言 "有没有遇到过这种情况?销售总监刚让你做一张行按「地区」、列按「支付方式」的销售报表,市场部又需要行按「产品类别」、列按「月份」查看数据。你只能无奈地再开发一张?或者,老板临时想将列的维度从「支付方式」切换成「月份」进行分析,你却只能回答:'等我重新调整矩表结构,下午给您'?" "其实,你只需要一张会'自动变身'的智能报表就够了。" 其核心价值在于:仅凭一张报表,通过参数驱动,即可实现行、列分组维度的自由组合与切换,彻底告别重复开发,效率提升可达80%以上。 这就像为数据搭建乐高模型。行分析参数是你的左手,想按「地区」分组,就把「地区」这块底座积木安上;想换「产品类别」,左手换块积木就行。列分析参数是你的右手,要按「支付方式」展示,就把「支付方式」这块侧边积木插上;想切「月份」,右手换块积木即可。报表引擎(矩表)会立刻接收到双手的指令,自动把选中的行、列积木拼在一起,呈现出对应的分组数据。就像换不同的乐高零件,拼出来的造型(数据呈现)立刻不一样,但不用拆了重搭 ------ 矩表会自动帮你拼好新样子。 理论千遍,不如实战一回。接下来,我们以两个高频场景为例,手把手带你走完实现步骤...

Karmada v1.15 版本发布!多模板工作负载资源感知能力增强

本文分享自华为云社区《 Karmada v1.15 版本发布!多模板工作负载资源感知能力增强》,作者:云容器大未来。 Karmada 是开放的多云多集群容器编排引擎,旨在帮助用户在多云环境下部署和运维业务应用。凭借兼容 Kubernetes 原生 API 的能力, Karmada可以平滑迁移单集群工作负载,并且仍可保持与 Kubernetes 周边生态工具链协同。 Karmada v1.15版本现已发布,本版本包含下列新增特性: ● 多模板工作负载的资源精确感知 ● 集群级故障迁移功能增强 ● 结构化日志 ● Karmada 控制器和调度器性能显著提升 新特性概览 多模板工作负载的资源精确感知 Karmada 利用资源解释器获取工作负载的副本数和资源请求,并据此计算工作负载所需资源总量,从而实现资源感知调度,联邦配额管理等高阶能力。这种机制在传统的单模板工作负载中表现良好。然而,许多AI大数据应用的工作负载 CRD(如 FlinkDeployments,PyTorchJob 和 RayJob 等)包含多个 Pod 模板或组件,每个组件都有独特的资源需求。由于资源解释器仅能处理单个模板的...

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