全托管文章智能采集系统/计算机标签文章(组图)
优采云 发布时间: 2021-05-21 06:03全托管文章智能采集系统/计算机标签文章(组图)
全托管文章智能采集系统/计算机标签文章智能采集系统/通过sphinx对文章内容进行全自动检索采集,并整合到自己公司的bi工具中,用于标签、热度、标签的预估,标签数量在40以内即可,目前计划单独存放,方便公司未来的管理。数据管理系统/现在团队一直致力于生产大数据基础产品,相关服务可分为:数据采集系统、etl/datapipeline、informationretrieval、datageneration等业务领域,目前我们的领域全覆盖,用来帮助企业建立大数据业务管理体系;供应链系统、车辆管理系统等,以应用接入管理、高可用、高性能等,帮助企业拥有高品质的业务及管理。
大数据分析平台/现在除了第三方的业务分析平台,大数据平台方面我们准备结合我们现有数据库+sql的能力,整合到一起做一个统一的分析平台,首先在整合市面各类智能分析工具的同时,结合大数据产品,高可用、性能、分布式等方面。平台有支持批量归并的bi工具、olap分析工具、第三方ml分析工具的整合等,共计3-5年左右的整合期,这个过程我们需要整合300多家以上的第三方大数据工具,同时有价值的业务应用需要人工手动加载,涉及技术栈比较高,给我们带来巨大的挑战。
hadoop/spark/storm等分布式集群/目前团队正在努力突破国内分布式集群的水平。欢迎优秀的前辈加入公司,一起加入这个充满梦想的团队。建模/训练/优化/特征/迁移方面我们在内部已经完成全部slim的实现,保证技术栈、组件的无缝、高可用,给团队可见度,是一个非常好的培养基地。hbase/rocksdb/nosql等数据库领域中,hbase应该是集中式的,我们看好hbase在未来分布式领域的发展。
同时也看好双11数据流分析中的hbase实例,存在价值巨大,并且我们还处于小步快跑的阶段。总结/数据可视化/分析在未来有非常大的市场,有大量的应用场景,但是我们认为这个市场目前还没有形成规模化,仅仅是刚开始,未来几年这个市场肯定不会小,大数据技术非常适合做数据可视化,hadoop里面有集群服务,非常适合做数据可视化。
我们看好数据可视化在其他数据挖掘领域中的应用,但是目前大数据数据可视化领域,看好r语言/matlab/make等编程语言,同时可视化平台,我们在研发,我们期待数据可视化中能用到一切简单和优美的可视化语言。全自动分析系统/在实现全局合并、分段操作后,现在分析系统需要最大化的利用各个实例,同时结合全局合并、分段操作,是数据全链路中最优解。
团队计划在7月份开发完成,现在准备对小实例进行自动化完成。交付、用户付费等其他方面,目前依然还没有定论。