#Container周報 #精選重要容器新聞 #第139期 #CNCF #OpenShift
CNCF使用者社群每隔一段時間會發表一份技術雷達,來介紹特定技術議題的不同雲端原生技術的成熟情況,作為有意想採用者的參考,這一季技術雷達的焦點是多叢集管理平臺技術。
紅帽正式推出OpenShift 4.8版,新增Serverless自動配置和擴充能力,還有一項開發流程工具OpenShift Pipelines的預覽功能,可以用來建立GitOps流程。
Red Hat靈魂人物Jim Whitehurst不再擔任IBM總裁,變成顧問職,外界好奇IBM要找誰來彌補Jim離開後對開源社群的影響力
重要新聞:
✅4年發展用戶仍太少,微軟放棄Windows容器支援SQL Server的計畫
✅美英警告:駭客組織用K8s叢集執行大規模暴力破解能力,鎖定數百政府機關和企業
✅整合雲端K8s開發環境,Mirantis的K8s開發工具第5次大改版
✅CircleCI新版強化CICD自動備份能力,還簡化AWS EKS大規模容器部署
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打造智慧數據湖,Google Cloud 今天推出三項新服務讓資料在雲更聰明
2021/05/27 INSIDE 硬塞的網路趨勢觀察
Google Cloud 在今天舉辦的 Google Data Cloud Summit 上,發布三項全新解決方案:Dataplex、Datastream 和 Analytics Hub Beta 版,將涵蓋旗下的資料庫和資料分析產品組合,為企業提供一個整合式資料平台,協助企業打破資料孤島。
評論
Google Cloud 在今天舉辦的 Google Data Cloud Summit 上,發布三項全新解決方案:Dataplex、Datastream 和 Analytics Hub Beta 版,將涵蓋旗下的資料庫和資料分析產品組合,為企業提供一個整合式資料平台,協助企業打破資料孤島,安全地預測業務成果並賦予使用者能力,在現今不斷變化的數位環境中即時制定明智的決策。
「Gartner 近期的問卷調查結果顯示,企業預估每年在品質不甚理想的資料上平均花費 $1,280 萬美元。」 因為資料散布在多個雲端和地端部署環境中的資料庫、資料湖泊、資料倉儲和資料市集內,企業除了要設法集中控管及管理應用程式,更需要即時整合資料來改善決策,加快創新腳步及提升客戶體驗。
Google Cloud 資料庫、資料分析及 Looker 商業智慧平台總經理暨副總裁 Gerrit Kazmaier 說明,企業須把資料視為具備將所有相關業務面向整合為一的能力。如今所有產業紛紛轉換為以數位化為主的業務型態,因為他們明白資料不但是創造價值的要素,同時也是推動數位轉型的關鍵。
透過運用 Google Cloud 的資料平台,客戶現在將能採用全方位且涵蓋完整資料生命週期的資料雲端方案,從業務執行系統到可進行未來預測和自動化作業的 AI 與機器學習工具等均包含在內。
Datastream-為客戶提供即時資料複製功能:目前提供 Beta 版體驗的 Datastream 提供全新的無伺服器異動資料擷取 (CDC) 和複製服務,讓客戶可以從 Oracle 和 MySQL 資料庫將資料串流即時擷取至 Google Cloud 服務,例如 BigQuery、可於 PostgreSQL 上執行的 Cloud SQL、Google Cloud Storage 和 Cloud Spanner。
企業可運用這項解決方案強化即時性數據分析功能、資料庫的複製速度以及事件驅動架構等。率先採用此方案的客戶 Schnuck Markets, Inc.運用 Datastream 簡化了架構,而將 Oracle 資料複製到 BigQuery 和 Cloud SQL 也不再會延遲數小時之久。
Analytics Hub-提高資料共用安全與易用性:Analytics Hub 可為企業創造安全且即時的資料交換服務,借助 Analytics Hub,企業可以在不論組織的內外部,安全地共享數據和洞察,包括動態儀表板和機器學習模型。
Analytics Hub 協助企業整合其數據資產,如將 Google 獨有數據、產業數據和公開數據整合一起。Analytics Hub 建立於 BigQuery 現行且普及的共享功能基礎上,目前已經使數千家企業透過數據分析進行革新,並透過不僅是單純共享數據的方法,來加快洞察的取得。
Dataplex-協助企業簡化資料管理作業:目前提供 Beta 版體驗的 Dataplex 是一種智慧資料網路架構,可提供單一整合式的分析體驗,能將 Google Cloud 和開放原始碼結合在一起,使企業能夠快速整理、保護、整合及分析其數據。
自動化的資料品質可讓數據資料學家和分析師利用自選工具確保資料的一致性,不須移動或複製資料即可統整並管理資料。Google 提供傑出的 AI 和機器學習功能,讓企業能夠利用內建的智慧資料來縮短處理繁複基礎架構的時間,並將更多心力轉而投入於發掘資料價值,以帶來更多業務成果。身為 Dataplex 早期客戶,Equifax 與 Google 合作致力將 Dataplex 納入自己的核心分析平台,不但簡化了工作負載,還建立了所有內部分析資料都適用的單一指令控管及管理平台。
在資料雲端高峰會舉辦期間,Google Cloud 也發表了資料庫和數據分析產品組合方面的其他最新消息:
基於對多雲端的策略性承諾,Google 陸續推出分別適用於 Microsoft Azure 的 BigQuery Omni Beta 版和 Looker 商業智慧平台正式版,藉此協助客戶取得跨雲端環境的關鍵資料深入分析結果。繼去年發表適用於 AWS 的 BigQuery Omni 後,這次發表的最新消息更延續了市場對此技術的展望。
BigQuery ML 異常偵測 可協助客戶透過使用 BigQuery 的內建機器學習功能,以更輕鬆的方式檢測異常資料模式。目前許多客戶將這項技術運用於多種用途,包括銀行詐欺偵測和生產製造不良原因分析。
Dataflow 為客戶提供了具備成本效益的快速串流分析解決方案。而預計於第三季推出的 Dataflow Prime 將提供業界領先的自動垂直擴充和數據管道正確配置技術,為客戶最大幅度地降低整體擁有成本。此外,Dataflow Prime 更內建了 AI 和機器學習技術,可以為客戶提供串流預測功能,例如時間序列分析、可主動識別瓶頸的智慧診斷功能,以及可提高使用率的自動微調功能。
Google 也將全代管關聯資料庫 Cloud Spanner 的入門價格降低 90%,連同即將推出的精細個體規模調整功能 (granular instance sizing) ,將同樣提供無限制的空間規模與99.999%的可用性,用以支援要求最苛刻的應用程式運作。BigQuery 與 Spanner 的整合功能也即將推出,可讓使用者透過 BigQuery 查詢 Spanner 中的交易資料,以便提供更豐富且即時的深入分析結果。而 Spanner 新增的 Key Visualizer 功能(目前為 Beta 版本),可提供互動式監控功能,方便開發人員迅速識別使用模式。此外,Cloud Bigtable 更具備可達 99.999%(5 9s) SLA 的讀取和寫入可用性。
資料來源:https://www.inside.com.tw/article/23648-google-data-cloud-summit
sql取時間 在 飛鳥涼不涼的遊戲營運觀察小站 Facebook 的最佳貼文
【淺談遊戲數據分析的理解與經驗分享】 - By RF
延續前篇文章提到的營運基本素養,本文來說明筆者對於數據分析的理解與經驗分享,
數據分析可簡單分為三個區塊 Data→ Information → Solution
產品的每日數據表、鑽石產出消耗統計、禮包購買狀況等這類經統計出的「數字」,可視為 Data:
舉例: 每日鑽石產出約150-200萬鑽,但在5/6產出400萬鑽;
深入挖掘造成其數字變化的「背後原因與傳遞出的資訊」,可視為 Information:
舉例: 造成此5/6的鑽石產出變化原因,可能有bug被洗大量鑽石、有大型儲值活動吸引大量付費玩家出來付費、有大R怒儲100萬鑽、活動獎勵配置錯誤等原因;
最後根據其數據分析得到的資訊與結論,做出「相對應的決策與後續計畫」,可視為 Solution:
舉例: 本次活動獎勵配置原先預期A獎勵較吸引中小用戶,經分析後發現是B獎勵命中大R用戶需求,導致大R瘋狂付費,此時可以重新檢視品項設計與用戶需求內容,並思考該如何延續本次的活動成效,同時也要評估是否會過度投放而造成道具失效的狀況。
以下為筆者過去在數據分析時得到的經驗,提供大家參考。
1. 資料驗證
錯誤的分析結論可能會導致錯誤的決策,所以《資料正確性》為首要注意的項目。
營運人員大多從數據後台或請技術撈取資料,尤其在額外撈取的資料當中,有可能因需求說明不清楚或是一時疏失導致撈取欄位或內容錯誤,故在撈取資料前要預先想好如何檢驗資料正確性,且拿到資料後第一時間需做資料驗證。
舉例: 想瞭解A產品在 5/1-5/7的每日營收,在資料撈取需求時可以額外拆分付費渠道(GP、IOS、官網),來進行資料比對與驗證,當拆分付費渠道後的營收加總與每日總營收不同時,此時可以先回頭確認資料源哪裡有異常。
2. 數據結構
《用戶特性差異巨大》,根據自身運營的產品統計,所有用戶中僅10-20%的用戶會付費,在付費用戶中的前20%大R用戶會貢獻約75%-85%的營收,在判斷所有數字時要盡可能瞭解其用戶輪廓,且要有更多種面向的數據來進行輔助判斷。
舉例: 在分析鑽石產出消耗時,如果是所有用戶一起看,可能會無法定位到明確的問題,如果細分成免費用戶、付費用戶(大中小R)等細分數據,則可瞭解各階層用戶花費鑽石的地方,進而找到用戶需求。
3. 輻射思維
大部份情況下,可能是因為看到某個數字異常值或是想解決某個問題而進行分析,建議可以從問題中心進行《射放性的假設與思考》,如果是單線性的思考,過度聚焦於某個論點,容易花了很多時間最終發現方向錯誤導致浪費時間,甚至演變成先射箭再畫靶的情況。
舉例: B產品因為調整活動獎勵,預期ARPPU會從1200元提升至1500元,最終結果提高至2000元,此時如果只是「說明」本次如何調整活動所以達到此結果,而沒有思考其他可能性的話,有可能會忽略真正發生的原因。
4. 善用工具
最常使用也最容易入門的是Excel,其中最重要的功能是「樞紐分析表」,可以將大量資料依自身需求快速轉換成清楚明瞭的統計報表;其次如vlookup等函數,可以加速資料處理與比對,這些基本功除了多使用還是只能多練習來熟能生巧,更進階的也能學習SQL語法、Python、Tableau等軟體與工具來加快資料處理的速度。
5. 挑戰自己
在數據分析的過程中,不斷挑戰自己的想法與觀點,同時切換不同視角來審視自己的分析與結論,除了可以發掘不同問題與報告缺陷外,也可以提前預想上級主管或聽講者會想得知哪些資訊與提問內容。
「重分析,更重結論與後續追蹤」
剛開始接觸數據分析的營運人員容易太重分析或太相信數字,反而忽略了「產品體驗」與「解決問題」,進而導致輕易下結論或缺乏有效驗證其方案。
數據分析雖不是萬能,但也是遊戲營運一項必備技能,時刻關注數據變化,培養數字敏銳度,才有辦法一眼看出異常值!
希望以上內容對你有所幫助,也歡迎大家一起多多交流。
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本篇為客座專欄,作者RF,現為知名遊戲公司營運主管,希望藉由分享自身經驗,給有志於遊戲營運的朋友一些啟發。
sql取時間 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳解答
Android_Studio開發網路資料庫(第9次網路下載資料複習與SQLite資料庫說明&實作SQLite與建立資料庫與資料表與新增與查詢資料&CursorAdapter&SQL語法UPDATE與DELETE&用DDMS抓取SQLite與查詢&範例SQLite2水果查詢&成語查詢系統&會員查詢系統)
上課內容:
01_網路下載資料複習與SQLite資料庫說明
02_實作SQLite與建立資料庫與資料表與新增與查詢資料
03_SQLite查詢與CursorAdapter建立說明
04_增加SQL語法UPDATE與DELETE功能
05_抓取SQLite檔案與開啟
06_用DDMS抓取SQLite與查詢方式說明
07_範例SQLite2水果查詢範例說明
08_如何修改為成語查詢系統
09_如何修改為會員查詢系統
10_修改為顯示會員詳細資料
完整影音
https://www.youtube.com/playlist?list=PLCfL1sBZ2_SQ91f7mCX9w5fmAx_gnlQCC
教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入):
https://groups.google.com/forum/#!forum/java_object2016
懶人包:http://terry55wu.blogspot.com/p/android.html
想學好Android開發,
先學會Android_Studio開發環境建置,
或是直些下載我的Android_Studio穩定開發版,
只要再裝好JAVA SDK(32位元)版即可,
不要浪費時間再當白老鼠,這也是很多人的痛。
接下來就是建個 HelloWorld 接下來就是把自己的創意變成APP,
開始努力建置APP,為台灣的軟體產業加把勁,
展現台灣的軟實力吧!
Android_Studio穩定開發版 [下載]
JAVA SDK(32位元) [下載]
課程理念與課程介紹:
Android智慧型手機平台,已成為手機上最完整的開放開發平台
人手必備的趨勢下行動上網已達500萬人次以上,手機相關應用,將會超越PC,比PC更智慧,更貼近個人使用習慣,未來APP將漸取代Web,成為各產業或政府對外窗口。
如何開發APP,以循序漸進的方式講授Android應用程式架構、圖形介面開發、測試與除錯等,進而取得證照。
吳老師教學特色:
1.影音複習分享(全程錄影)。
2.能不硬code程式,有程式也會提供畫面。
3.提供業界實務開發經驗。
4.書上沒講到的操作,圖形化工具使用。
5.隨時更新第一手資訊。
參考書目
Android 初學特訓班
作者:鄧文淵/總監製;文淵閣工作室/編著
出版社:碁峰 出版日期:2011年12月29日 2刷
Java SE 7與Android 4.x程式設計範例教本
作者:陳會安
出版社:碁峰
出版日期:2011年12月29日
吳老師教學部落格:
http://terry55wu.blogspot.com/
吳老師
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作者:陳會安
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