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2014-05-28 15:11

(HQ GoogleMap(谷歌地图)HQU 插件 当前最新版本 V1.2

InnovateDigital 铸锐科技提供HQ GoogleMap(谷歌地图)HQU 插件, 可显示具有位置信息的资源的可用性状态。支持HQ 5.7,5.8 版。

安装:

2014-05-22 19:50

 这里尽量搜集Hyperic HQ CRP 包括 Hyperic HQ 开源版的操作界面图片,便于了解Hyperic HQ: 点击可浏览大图。关于 Hyperic HQ CRP 更多信息,请访问

2014-04-29 01:05

 Hyperic HQ WMV 可视化工具插件是基于Hyperic HQ (CRP) ,符合HQ UI标准版的可视化插件。

安装说明

两种方式:

1, Hyperic HQ WMV 可视化工具插件已包含在Hyperic HQ CRP中,不必单独安装;

2014-04-28 13:53

mysql可算是使用最为广泛的开源数据库,其优化需要先了解在生产环境中的表现,可选择一种监控工具采集关键性能数据,例如 Hyperic HQ ,这里主要记录了一些在生产环境的优化要点,以调整参数和配置为主。

2014-04-27 18:54

提高JVM堆空间大小

JAVA_OPTS="-Djava.awt.headless=true -Dfile.encoding=UTF-8 -server -Xms1024m 
-Xmx1024m -XX:NewSize=512m -XX:MaxNewSize=512m -XX:PermSize=512m 
-XX:MaxPermSize=512m -XX:+DisableExplicitGC"

-Xms – 指定初始化时化的栈内存
-Xmx – 指定最大栈内存

2014-04-09 20:50

1 BI系统的简述

从技术角度来说 BI 包含了 ETL、DW、OLAP、DM等多环节。简单的说就是把交易系统已经发生过的数据,通过ETL工具抽取到主题明确的数据仓库中,OLAP后生成Cube或报表,透过Portal展现给用户,用户 利用这些经过分类、聚集、描述和可视化的数据,支持业务决策。

这些众多的BI项目从规模和对BI系统支撑的完善程度上来说,大体可以分为Framework、Stand-alone Tools和BI Suit三种类型。

2014-01-23 12:55

 某信息安全厂商需监控千兆网络下的进出数据,同时截留途经网关的所有数据包,按照监控需求对数据来源、行为等,做挖掘、分析和趋势判断,其数据量巨大,对数据库的同步加载、实时统计分析是非常大的挑战。

采用五台节点服务器搭建的翰云数据库系统,用以保存截留的数据包,同时在翰云数据库数据库中做查询、统计、分析。数据同步加载时,翰云数据库轻松支撑起1GB/S带宽流量的数据导入加载。数据量规模达到TB级别时,典型的查询操作响应时间在秒级返回结果。

2014-01-23 12:52

某互联网企业为其电子商务交易网站,开发商业信息数据挖掘的应用。其中涉及对服务器中用户的浏览、搜索、关注、交易、评价等信息,进行导出、清洗、存储,进而进行分析和挖掘的应用。项目初期开发团队将电子商务网站原始信息数据,全部保存到INFOBRIGHT数据库中,再通过每日夜间服务器空闲时段,对原始信息数据进行萃取转换,存储到MYSQL数据库后,基于MYSQL数据库进行分析和挖掘任务。

但该方案现在实际运行中遇到了瓶颈,MYSQL数据库计算性能有限,测试中发现数据量达到百万级时,应用操作响应时间需几十秒以上才能得出结果,当数据量规模增加至上亿条时,MYSQL数据库便无法响应。

2014-01-23 12:49

某情报分析部门需要对互联网信息进行数据挖掘和分析,通过工具收集互联网信息,进行舆情分析处理。之前采用国际著名厂商数据库系统,运行在一台数据库服务器上,由于互联网信息的海量特性,致使现有的单服务器数据库应对此数据挖掘操作,需要几分钟甚至几十分钟才能得出结果,远远不能达到实时情报分析的应用要求。且单台服务器的存储空间有限运算处理性能极低,为满足海量数据的存储和实时分析需要,若通过升级服务器硬件设备,解决海量存储和实时分析的需求,其软硬件升级成本极高,同时不宜维护和后期更大规模的扩展。又因情报数据是极其敏感的机密信息,使用国外数据库产品也存在着信息安全的诸多隐患。

2014-01-23 12:45

国产自主可控翰云数据库依据国际标准的TPCH规范进行性能测试,其结果表明翰云数据库已经领先于国内外的数据库系统。

TPCH是国际非盈利组织TPC制定的应对大数据量时查询性能的测试规范,共由8个表组成,测试的查询语句有22个。翰云数据库针对TPC-H 10G和TPC-H 30G分别对比国内外数据库进行了测试比较,其测试结果显示,翰云数据库在应对大数据处理时,其响应时间只有国内外知名数据的几十分之一,其运算性能是其他产品的几十倍以上。

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