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如何用阿里云HiTSDB时序数据库实现百万级海量数据点秒级读写

2017云栖大会·上海峰会上,阿里云发布了面向物联网场景的HiTSDB时序数据库,可支持每秒1000万时序数据点写入;具备PB级别的数据存储能力,提供高效压缩算法,整体存储成本降低90%;提供时序数据插值计算,降精度计算,时间纬度聚合计算,空间纬度聚合计算的能力。 HiTSDB的能力脱胎于阿里巴巴多年的实践,面对集群规模拥有独特的分析计算能力,本文将从电商视角对HiTSDB进行深度剖析。 阿里巴巴拥有着全球最大的电商交易平台,2016双十一单日成交额突破了1207亿。而这个庞大的业务规模的背后是由上千个应用服务,几万台服务器,每天上亿的服务调用来支撑的。如此大规模的应用监控需要全局监控服务APM(ApplicationPerformance Monitoring)来完成,通过采集各个服务和机器的运行数据和业务指标进行数据跟踪监控,就可以全局的掌握业务和服务运行情况,帮助进行故障诊断和业务评估。 阿里的全局监控服务叫做Ali360,通过Ali360可以进行全局的业务和服务监控。Ali360技术挑战题在于集群规模。最初面临的规模就是几百个应用,几万台的机器规模,要对每一台机器进行QPS等相...

【玩转数据系列十三】机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分

机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分 背景 如果你是做互联网金融的,那么一定听说过评分卡。评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法,评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法,而是一种通用的建模框架,将原始数据通过分箱后进行特征工程变换,继而应用于线性模型进行建模的一种方法。 评分卡建模理论常被用于各种信用评估领域,比如信用卡风险评估、贷款发放等业务。另外,在其它领域评分卡常被用来作为分数评估,比如常见的客服质量打分、芝麻信用分打分等等。在本文中,我们将通过一个案例为大家讲解如何通过PAI平台的金融板块组件,搭建出一套评分卡建模方案。 本实验案例可在机器学习PAI平台使用,包含整个实验流程和数据: 数据集介绍 这是一份国外某机构开源的数据集,数据的内容包括每个用户的一些性别、教育、婚姻、年龄等属性,同时也包含用户过去一段时间的信用卡

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