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  • 全链路性能追踪:Web服务、缓存、数据库全栈跟踪,性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下,出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据,如何通过应用、组件和URL跟踪等多视角分析关联指标和告警数据,自动完成故障根因分析;如何基于历史数据学习与运维经验库,对异常事务智能分析给出可能原因。
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    减少人力成本。 挑战8:单维数据不精准,路口管理不精细 十字路口的优化治理受限于缺少精准的数据,传统的单维采集方式存在诸多限制,如单向视频容易被大车遮挡,夜间低照度、雨雪雾霾天气数据准确度不高;传统的环形线圈极易损坏,在线率低;浮动车数据采样率低,数据颗粒度大;雷达对低速目标不敏
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    、交通事件检测等数据,有效补充交通大脑管控和服务数据源。 四是通过路口视频、雷达多方向拟合技术保障因设备故障而导致的流量数据不丢失,确保数据完整性,支撑信号控制优化实时准确性。 五是交通事件检测直接通过边缘计算单元在路口产生预警信息,取代人工视频巡逻,实现“机器换人”。 六是边缘
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    合查询。 按数据时效性分层处理,获得综合处理效率最大化 高效的数据清洗,为数据分析输入高质量的数据 相比将设备数据转发至通用数据分析服务进行分析的方案,IoT数据分析服务是专为物联网场景设计的。 IoT数据分析服务支持设备接入管理服务和多种第三方服务作为数据源,将数据集成、归档、
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    自助化数据分析 商品具有数据分析自助化的特点,能够自动识别潜在关系,使得数据分析更加精准和高效。同时,对于大规模数据,也能轻松处理,满足万亿级计算的需求。 商品具有数据分析自助化的特点,能够自动识别潜在关系,使得数据分析更加精准和高效。同时,对于大规模数据,也能轻松处理,满足万亿级计算的需求。
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    1.预备处理 预备处理环节最先在接受到数据信息请求总流量时候先分辨是不是为HTTP/HTTPS请求,以后会查询此URL请求是不是在权限以内,假如该URL请求在权限目录里,立即交到后端开发Web服务器开展回应解决,针对没有权限以内的对数据文件分析后进到到标准检验一部分。 2.标准检验
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    基于文本相似度的准确率低; 2.2 细颗粒度检测方法:经过源代码—>词法分析—>Token提取—>语法分析—>AST抽象语法树—>语义分析过程来提取相应的数据,再通过机器学习、NLP、CFG调用图、DFG数据流图等等匹配算法进行代码相似度的检测,这种基于语义的代码相似度检测与基于文本相似度检测相比准确率高;
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    点。 服务优势 · 隐私数据本地自闭环管理,所有数据采集、处理及存储都在本地节点闭环; · 数据清洗,机器学习,非隐私数据清洗汇总后,上传云端机器学习,持续优化本地智能算法; · 接口多样化,支持园区各类子系统/设备完成对接管理; · 摄像头管理、视频分析、入侵智能检测能力,除了
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