来自 防护 2021-01-11 15:15 的文章

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仪表板的变量太多

最近,迈克·瑞安在Uproxx上发布了一个有趣的帖子,他敢于向任何人解释电影第一幕中绝地武士"拯救汉·索洛"计划的回归。基本上,游戏盾防御cc隐藏ip,他和一群朋友坐在一起谈论星球大战,他抛出了一个问题:如果卢克的计划进展顺利,那这个计划是什么。在那桌星球大战迷中没有人能回答。这是一个特别尖锐的问题,因为当你把它作为一个计划来考虑的时候,在屏幕上实际播放的东西并没有真正意义。迈克·瑞安说,"所以我们不要试图假装发生的事情是"计划"。变数太多了,变数太多了。现代商业竞争的变量太多,但每个变量的数据太少。大数据可能意味着更多的信息,但也可能意味着更多的错误信息。那个挑战在于发现不可知的东西。一个专注于监控仪表板的人可能只为一个或几个KPI工作。然而,这种手动方法无法扩展到数千或数百万个度量,同时仍然允许实时响应。在许多企业中,除了度量的数量之外,服务器防火墙,还有每个度量的复杂性:不同的度量具有不同的模式(或者根本没有模式),采样数据的值具有不同的可变性。此外,度量本身经常在变化,当数据调整以设置一个新的"标准"时,通常会显示出不同的模式。尽管如此,一些最有价值的度量也会是最可变的,如果它们是正确的话地址。什么是卢克的计划吗?让我们回到那个岗位上去。只是想把这个放在正确的角度。简言之,《绝地归来》从C-3PO和R2-D2出现在贾巴的宫殿开始,并很快被提供来交换释放汉·索洛。显然,贾巴不接受这笔交易,但无论如何还是保留了机器人。然后,我们的老朋友兰多·卡瑞辛走上前去,发现他一直躲在一个显而易见的地方,当一个护卫在做……什么。然后,莱娅假扮成赏金猎人来了,并交出了丘伊。当晚,她解冻了韩,结果立即被贾巴和他的亲信抓住。最后,卢克出现了,他没注意到耍贾巴的把戏,杀死了一个恶棍,被俘,最终从R2-D2取回了他的光剑,这样他就可以在沙拉克山上拯救一天坑。块蛋糕?这一系列的失误、失败和愚蠢的运气巧合迫使我们不禁要问:我们的计划是什么?如果贾巴刚刚接受机器人作为报酬呢?卢克会把他们留在那里吗?莱娅救了韩后,她打算如何释放朱伊?卢克唯一的好主意是尝试绝地心灵戏法贾巴,但没用之后,他会即兴发挥?兰多到底在干什么?有太多的变数在起作用,人们无法考虑所有可能的行动途径发生了。很多同样,对于今天的数据驱动型公司,可能会收集和测量数百万个指标。公司最终可能会得到一个令人印象深刻的数据集来探索他们的业务表现。监督这些数据的人通常会优先考虑跟踪哪些指标,忽略哪些指标。即使那些技术娴熟的分析师仍然无法实时监控数据洞察。在这个数据集是数据模式,基本上表示一切照旧。这些数据模式中的意外更改,或不符合预期数据模式的事件,都被视为异常,是与business as的偏差通常。可以不要依赖你的直觉公司和高管在处理他们的业务数据时往往会犯大错误,试图忽略数据依靠直觉决定。缺乏正确的洞察力、面对海量数据和更多可能性变数的经理人和高管,依靠的是他们的经验,而不是数据。如果没有适应当今业务节奏的数据驱动业务工具,这些决策者就有可能错过可能影响收入的关键业务问题。大数据不会取代人类的直觉,但它可以补充太棒了视频广告公司Eyeview如何处理这些偏差,Cc防御有必要吗,ddos防御更换ip,随着流量的增加,不断更新静态阈值,然后,由于季节性的变化,这些阈值不断过时。分析员原本可以花在发现重要业务事件上的时间被用来更新阈值,并在这些阈值周围不断出现的大量警报中进行筛选——有些相关,但也有很多不,不能把异常联系起来,他们无法区分一个主要的异常和另一个警报风暴中的异常冲击。由机器学习支持的异常检测可以处理来自不同来源的多个变量,训练算法根据对其性能的统计理解来识别数据集中的规则模式。由于信号交互的复杂性,这种方法可以识别人类观察和阈值监测通常会忽略或识别得太晚的问题。它有助于捕捉系统范围内的问题,也有助于在更细微的局部故障发生之前对其进行识别损坏。没有在许多企业中,除了简单的指标数量外,还准备好了许多指标,是每个单独度量的复杂性:不同的度量具有不同的模式(或者根本没有模式),采样数据的值具有不同的可变性。识别脏数据、捕捉故障、在超复杂、多方面的生态系统中利用数据资产是一项远远超出人类能力的任务。即使可以提供具有数百个不同信号的多个仪表板,人类的大脑根本就没有能力处理所有这些信息,也绝对没有能力将不同的信号关联起来,从而找到一个问题。分析人工智能和机器学习的所有变数解决这个问题并从细微的层面上获得见解的唯一方法就是采用机器学习的新技术通电异常检测。这可以实时处理大量的数据,并使不确定维数的异常现象浮出水面。通过设计对多个异常进行分组和关联,AI支持的分析首先提升了最重要的洞察力。一个具有异常检测功能的人工智能分析解决方案可以在一个粒度级别上监控数百万个指标,提供所需的细节和规模,以便能够识别重要的业务事件,包括大数据仪表盘会忽略和模糊的最细微的事件。自动异常检测将有才华的数据分析师从徒劳的任务中解放出来,最强防御cc,这些任务是在您的业务向前发展的同时,尝试手动发现关键异常,有时是以惊人的速度。因此,无论卢克的计划是什么,如果原力赋予他考虑每一个可能变量的能力,今天的数据驱动企业需要依赖下一个最好的东西——人工智能驱动的分析。