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么要选择石墨做数据可视化？ 01 为什么选择石墨可视化？ 市面上已有众多的数据可视化工具，选择石墨的原因主要有三个： 简单好上手 支持多样的图表类型 清新的商务配色样式 简单好上手 确实，市面上优秀的同类工具很多，但作为一款直接在数据源（数据表格）上进行可视化的产品，石墨的使用门来自：云商店来自：专题
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APM 全新上线，提供端到端的全链路性能管理服务，涵盖前端监控、应用性能监控，全面拥抱开源生态。 华为云CodeArts APM可在复杂的业务环境下自动发现服务间、接口间、实例间的调用关系，帮助用户快速定位性能瓶颈，提升故障排查、处理的效率； 通过前端监控完整复现用户体验路径，解决影响用户体验来自：百科![]()
动和删除操作。 配置管理 配置管理包括两部分：采集中心和数据脱敏。 采集中心：集中管理、展示APM中支持的采集器插件的入口，在这里可以看到APM中支持的各种采集器插件、指标以及支持的可配置的参数信息。 数据脱敏：APM支持配置脱敏策略，对依赖APM2.0上报的接口相关数据，按照脱敏配置策略进行脱敏处理。来自：专题![]()
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【Kibana镜像】Elastic组件，开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作 【Jenkins镜像】开源持续集成框架Jenkins的工具及插件库 【Helm镜像】Kubernetes包管理器 【Grafana镜像】开源的度量分析与可视化工具 【Node-Chakrac来自：专题![]()
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Neutron和Nova、Cinder一起，被誉为OpenStack的“三驾马车”，在三者之中，Neutron的模块最多，层次繁复，厂商插件最多且内部交互最繁杂，因此用户容易混淆，难于掌握。其逻辑架构如下： 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院 OpenStack原理及在华为云中的应用来自：百科![]()
高智能：充分利用大数据和深度学习等技术对研发数据进行价值挖掘和深度分析，对开发者行为进行分析和回放，预测项目风险、智能预警，通过个性化智能报表实现对项目的透明化管理。 可视化软件开发生产线适用的应用场景有哪些？ 互联网开发运营：互联网企业在面对市场高速变化、产品盈利窗口窄时，经常由于研发工具难以满足项目实际需求来自：专题![]()
端到端的开源：从需求的收集、提交、架构的变更到代码，均开源 尽最大可能重用已有开源项目 灵活（Flexible）： 不使用任何不可替代的私有/商业组件 大量使用插件化方式进行架构设计与实现 可扩展（Scalable）： 由多个相互独立的项目组成 每个项目包含多个独立服务组件 无中心架构 无状态架构 文中课程来自：百科![]()
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可视化数据大屏开发 可视化数据大屏开发 华为云Astro低代码平台提供可视化数据大屏开发平台Astro Canvas提供了丰富的可视化组件、灵活的数据接入和多种方式页面构建能力，支持多屏适配，帮助开发者快速构建和发布专业水准的实时可视化数据大屏应用。 华为云Astro低代码平台提供可视化数据大屏开发平台Astro来自：专题![]()
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