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阿里云Elasticsearch 智能化运维实践

背景   Elasticsearch作为一个开箱即用的搜索引擎,其丰富的功能和极低的使用门槛吸引着越来越多的公司和用户选择它作为搜索和数据分析的工具。用户在运维Elasticsearch集群时往往会遇到很多难题,具体来说有下面列举的几点: 使用方式往往比较粗糙,默认的设置并不适合每一个集群和业务,非精细化的设计将会极大的增加集群隐患; 集群出现问题,无法及时定位原因、寻找解决方案,低效的沟通或者解决问题的方式可能会使得问题变得愈发严重; ES提供的监控指标繁杂,指标多,意义不明确,需要一定的专业知识才可以理解,缺乏全局视角; 此外,集群潜在的异常无法发现,更不能及时规避风险。   随着越来越多的用户选择使用阿里云ES服务来支持搜索和分析业务,上述这些问题越发明显,用户和实例数量的快速增长,让我们没有太多的精力去逐一对接所有用户的问题,这无形中

数据科学家的自我修养 | 哪些技能是必不可少的?

市场上对数据科学家的要求特别多:需要掌握机器学习、计算机科学、统计学、数学、数据可视化,深度学习等知识。要想全部掌握这些方面的知识,科学家需要学习数十种语言、框架和技术。那么,为此数据科学家应该如何合理地分配时间,该掌握哪些技能呢? 在本文中,我对求职网站进行搜索,找出对数据科学家的技能要求。我分别分析了通常的数据科学技能和特定语言以及工具。我具体搜索了2018年10月10日LinkedIn、Indeed、SimplyHired、Monster、以及AngelList这些求职网站。以下图表显示了在每个网站中发布了多少数据分析师工作。 我分析了许多工作列表和调查,想列出当中最常见的技能要求。“管理”这类词没有包含在内,因为许多求职发布中都会包含这个词。 全部搜索都是针对美国地区,关键词中带有“数据科学家”的职位发布,并使用精确匹配搜索减少了结果数量。但是,这种方法确保结果与数据科学家职位相关,并且影响所有搜索项。 AngelList中提供的是招聘数据科学家的公司数量,而不是职位数量。我将AngelList排除在这两种分析之外,因为它的搜索算法是OR的逻辑搜索,而且无法将其修改为AND。如...

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