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开发过知识管理的,提供些思路,相关资料,或列程,或相关网站
gyscsdn
2003-08-25 10:53:20
开发过知识管理的,提供些思路,相关资料,或列程,或相关网站
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煜知搬砖者
2003-08-27
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知识管理,做的比较好的有微软,你可以去msdn上看看
dunktalent
2003-08-25
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http://www.predictionprobe.com/knowledge_mangement.htm
http://www.science.co.il/SoftwareCo.asp?s=know
另外我还有PDF资料,你需要的话,发消息给我
大数据平台常用组件-常见的大数据平台架构设计
思路
.pdf
⼤数据平台常⽤组件_常见的⼤数据平台架构设计
思路
近年来,随着IT技术与⼤数据、机器学习、算法⽅向的不断发展,越来越多的企业都意识到了数据存在的价值,将数据作为⾃⾝宝贵的资产 进⾏
管理
,利⽤⼤数据和机器学习能⼒去挖掘、识别、利⽤数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能⼒缺失,会导致业务层 难以直接利⽤⼤数据⼤数据,⼤数据和业务产⽣了巨⼤的鸿沟,这道鸿沟的出现导致企业在使⽤⼤数据的过程中出现数据不可知、需求难实 现、数据难共享等⼀系列问题,本⽂介绍了⼀些数据平台设计
思路
来帮助业务减少数据
开发
中的痛点和难点。 本⽂主要包括以下⼏个章节: 1. 本⽂第⼀部分介绍⼀下⼤数据基础组件和
相关
知识
。 2. 第⼆部分会介绍lambda架构和kappa架构。 3. 第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的⼀般⼤数据架构 4. 第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。 5. 第五部分介绍优秀的⼤数据架构整体设计 6. 从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些⼤数据组件结合起来打造⼀套⾼效、易⽤的数据平台来提⾼业务系统效 能,让业务
开发
不在畏惧复杂的数据
开发
组件,⽆需关注底层实现,只需要会使⽤SQL就可以完成⼀站式
开发
,完成数据回流,让⼤ 数据不再是数据⼯程师才有的技能。 ⼀、⼤数据技术栈 ⼤数据整体流程涉及很多模块,每⼀个模块都⽐较复杂,下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性,后续会有专题去详细介绍
相关
模块 领域
知识
,例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、⼤数据储存等
相关
模块。 ⼆、lambda架构和kappa架构 ⽬前基本上所有的⼤数据架构都是基于lambda和kappa架构,不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。lambda 架构使
开发
⼈员能够构建⼤规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性,也对硬件故障和⼈为失误有很好的容错性,关于 lambda架构可以在⽹上搜到很多
相关
⽂章。⽽kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加⼯体系,从⽽带来的各种成本问题,这也是 ⽬前流批⼀体化研究⽅向,很多企业已经开始使⽤这种更为先进的架构。 Lambda架构 Kappa架构 三、kappa架构和lambda架构下的⼤数据架构 ⽬前各⼤公司基本上都是使⽤kappa架构或者lambda架构模式,这两种模式下⼤数据整体架构在早期发展阶段可能是下⾯这样的: 四、数据端到端痛点 虽然上述架构看起来将多种⼤数据组件串联起来实⾏了⼀体化
管理
,但是接触过数据
开发
的⼈会感受⽐较强烈,这样的裸露架构业务数据开 发需要关注很多基础⼯具的使⽤,实际数据
开发
中存在很多痛点与难点,具体表现在下⾯⼀些⽅⾯。 1. 缺乏⼀套数据
开发
IDE来
管理
整个数据
开发
环节,长远的流程⽆法
管理
起来。 2. 没有产⽣标准数据建模体系,导致不同数据⼯程师对指标理解不同计算⼝径有误。 3. ⼤数据组件
开发
要求⾼,普通业务去直接使⽤Hbase、ES等技术组件会产⽣各种问题。 4. 基本上每个公司⼤数据团队都会很复杂,涉及到很多环节,遇到问题难以定位难以找到对应负责⼈。 5. 难以打破数据孤岛,跨团队跨部门数据难以共享,互相不清楚对⽅有什么数据。 6. 需要维护两套计算模型批计算和流计算,难以上⼿
开发
,需要
提供
⼀套流批统⼀的SQL。 7. 缺乏公司层⾯的元数据体系规划,同⼀条数据实时和离线难以复⽤计算,每次
开发
任务都要各种梳理。 基本上⼤多数公司在数据平台治理上和
提供
开放能⼒上都存在上述问题和痛点。在复杂的数据架构下,对于数据适⽤⽅来说,每⼀个环节的 不清晰或者⼀个功能的不友好,都会让复杂链路变更更加复杂起来。想要解决这些痛点,就需要精⼼打磨每⼀个环节,将上⾯技术组件⽆缝 衔接起来,让业务从端到端使⽤数据就像写SQL查询数据库⼀样简单。 五、优秀的⼤数据整体架构设计
提供
多种平台以及⼯具来助⼒数据平台:多种数据源的数据采集平台、⼀键数据同步平台、数据质量和建模平台、元数据体系、数据统⼀访 问平台、实时和离线计算平台、资源调度平台、⼀站式
开发
IDE。 六、元数据-⼤数据体系基⽯ 元数据是打通数据源、数据仓库、数据应⽤,记录了数据从产⽣到消费的完整链路。元数据包含静态的表、列、分区信息(也就是 MetaStore)。动态的任务、表依赖映射关系;数据仓库的模型定义、数据⽣命周期;以及ETL任务调度信息、输⼊输出等元数据是数据管 理、数据内容、数据应⽤的基础。例如可以利⽤元数据构建任务、表、列、⽤户之间的数据图谱;构建任务DAG依赖关系,编排任务执⾏序 列;构建任务画像,进⾏任务质量治理;
提供
个⼈或BU的资产
管理
、计算资源消耗概览等。 可以认为整个⼤数据数据流动都是依靠元数据来
管理
的,没有⼀套完整的元数据设计,就会出现上⾯的数
软件
开发
进度
管理
一、什么是软件项目
管理
软件项目
管理
是按需求确定范围、按目标制定项目计划、按计划执行
管理
的过 程。对软件
开发
各阶段加强项目
管理
的根本目的在于增强对软件
开发
的控 制能力,提升软件
开发
的质量。软件项目的建设按软件工程的生命周期法可分为项目立项、启动、需求分析、系统设计、系统
开发
、系统测试、系统上线、项目验收 和上线后评估等9个阶段进行。 加强软件项目
管理
,就是以软件工程的各个环节为
管理
主...
信息系统
开发
与
管理
信息系统
开发
与
管理
系统信息
开发
与
管理
╭第一章
管理
信息系统导论 |第二章
管理
信息系统的基本
知识
|第三章 系统
开发
方法概述 |第四章 总体规划 内容大纲< 第五章 系统分析 |第六章 系统设计 |第七章 系统实施 |第八章 系统运行维护 ╰第九章 系统评价 第一章
管理
信息系统导论 1.
管理
信息系统概述及其发展 1>
后端
开发
知识
框架汇总
后端
开发
知识
框架汇总 Spring框架 Spring/Springboot/SpringMVC Spring 其是一个引擎,众多衍生产品例如boot、security、jpa等等;但他们的基础都是Spring的ioc和 aop,ioc
提供
了依赖注入的容器, aop解决了面向切面编程,然后在此两者的基础上实现了其他延伸产品的高级功能。 Springboot 其是进一步实现了auto-configuration自动配置(另外三大神器actuator监控,cli命令行接口,starter依赖),降低了项
MES
管理
系统基础
知识
目录 (一)MES生产
管理
知识
——什么是离散制造企业 (二)MES生产
管理
知识
——MES系统中的生产计划
管理
(三)MES生产
管理
知识
—什么是成本
管理
体系 (四)MES生产
管理
知识
—控制生产进度计划的措施 (五)MES生产
管理
知识
—PDM的功能特 (六)MES生产
管理
知识
—计算机辅助制定工艺路线系统 (七)MES生产
管理
知识
—如何做好仓储物资
管理
工作 (一)MES生产
管理
知识
——什么是离散制造企业 所谓离散型生产企业主要是指一大类机械加工企业。它们的基本生产特征是机器 ( 机床 )
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J2EE只是Java企业应用。我们需要一个跨J2SE/WEB/EJB的微容器,保护我们的业务核心组件(中间件),以延续它的生命力,而不是依赖J2SE/J2EE版本。
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