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金融行业Zabbix信创实践
本文摘自2024年Zabbix中国峰会，大中华区培训师任勇的演讲《金融行业Zabbix信创实践分享》。 8-第二梯队：金融、电信、电力、交通、航空航天等国计民生行业。 N-第三梯队：制造、物流、消费等泛行业。 当前我们处于规模化推广期（2024-2027），金融行业作为先锋，已进入深度实践阶段。 因此本文选取具有代表性的金融行业案例，为大家进行落地的深入剖析。 四、总结与展望 Zabbix在金融信创实践中，通过参数调优、SQL适配、架构改造三大核心手段，成功突破数据库兼容性、高并发冲突、跨平台迁移等难题，验证了其在信创生态中的技术普适性。 未来，Zabbix将持续深化与国产芯片、操作系统的协同优化，推动监控能力从“可用”向“好用”跃迁，为金融行业信创转型筑牢技术底座。
79710编辑于 2025-05-14 - 来自专栏数据分析1480
【聚类分析】典型行业数据实践应用！
sklearn.cluster主要函数列表 03 聚类分析在实践应用中的重点注意事项 在数据挖掘中，由于针对大规模数据集所采用的聚类算法主要是K-Means算法，本节的具体内容都是针对K-Means 长期的商业事件应用已经证明它是一个非常不错的数据群体细分的工具和方法 比较容易用商业和业务的逻辑来理解和解释，可理解，可解释在数据化运营实践中非常重要 K-Means算法具有简介高效的特点，其算法的事件复杂度与数据集的大小呈正相关性 K-Means算法不依赖顺序的算法，给定一个初始类分布，无论样本算法的顺序如何，聚类分类的结果都是一样的 缺点 需事先指定聚类的类目K，在实践中，需测试多个不同的K值才能根据效果比较来选择最适合的 算法是采用均值作为每个聚类的聚类中心，所以异常值会严重干扰正常聚类中心的计算，造成聚类失真 05 聚类分析结果的评价体系和评价指标 对于任何模型的评估，包括聚类分析的评估纪要考虑统计学意义上的指标，维度，同时更要关注其实践效果上的价值及业务背景下的价值
4.1K20发布于 2019-07-15 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
AI 行业实践精选：深度学习股市掘金
【AI100 导读】近年来在图像和语音识别等领域，深度学习技术所取得的突破引起了很大关注。目前在金融领域，深度学习的应用也越来越广泛。那么，深度学习可否应用到股市呢？又会给股民们带来怎样的福利呢？本文
88340发布于 2018-04-26 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
AI 行业实践精选：Chatbot 的拐点之年
本文作者 Tim Peterson 是Third Door Media的社交媒体记者，自2011年以来一直在报道数字营销行业的相关信息。
2K60发布于 2018-04-26 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
金融行业网络钓鱼治理的实践路径研究
本文基于近年来典型钓鱼攻击案例与防御实践，系统梳理金融行业在技术防控、流程管理、监管协同与用户教育四个维度的治理机制。 本文聚焦金融行业的网络钓鱼治理实践，结合近年来典型攻击模式演变与防御经验，探讨技术、流程、人员与监管协同的综合治理路径，旨在为金融机构提供具备可操作性的风险防控框架。 三、金融行业网络钓鱼治理的实践框架面对复杂多变的钓鱼威胁，金融行业逐步形成以“预防—检测—响应—恢复”为主线的治理闭环。该框架涵盖技术、管理与协同三个层面，强调多维度能力的整合。 四、治理实践中的挑战与优化路径尽管金融行业已建立较为完善的反钓鱼体系，但在实际运行中仍面临多重挑战：技术对抗持续升级攻击者利用云存储（如Cloudflare R2）、合法CDN与加密通信规避检测，传统基于 当前，金融行业的治理实践已从被动响应转向主动防御，但仍需在行为分析、供应链管控与跨机构协作方面持续深化。未来，随着生成式AI与自动化技术的进一步普及，钓鱼攻击的智能化水平将进一步提升。
45410编辑于 2025-11-02 - 来自专栏DataFunTalk
大数据在车联网行业的实践与应用
导读：联友科技是一家旨在提供汽车行业全价值链解决方案的科技公司。
2.2K20编辑于 2022-05-03 - 来自专栏DevOps
DevOps平台行业实践案例：金融、政务、汽车行业成功经验分享
01.行业实践概述DevOps平台的价值在不同行业有着不同的体现，但其核心目标始终是：提升研发效能、保障安全合规、加速业务价值交付。 02.金融行业DevOps实践1）行业特点与挑战①监管要求严格银保监会、央行等监管机构的多重合规要求等保三级、PCIDSS等安全标准数据主权、隐私保护的严格要求②业务复杂度高核心交易系统、渠道系统、风控系统并存稳敏双态业务需求 DevOps实践1）行业特点与挑战①信创强制要求必须使用国产化技术栈全栈国产化适配要求数据主权保护②分级保护要求涉密与非涉密系统隔离不同安全等级差异化管控严格的访问控制③公共服务需求民生服务要求快速响应高峰期系统稳定性要求高跨部门协同需求强 DevOps实践1）行业特点与挑战①车规级要求ISO26262功能安全标准ASPICE流程认证软件定义汽车需求②复杂供应链多级供应商协同软硬件集成复杂质量追溯要求高③OTA升级需求车辆软件在线升级版本管理复杂回滚机制要求 金融行业的成功经验告诉我们，强合规环境下DevOps转型需要将合规要求内嵌到平台中；政务行业的实践表明，信创要求下需要选择具有全栈适配能力的平台；汽车行业的案例显示，复杂制造业需要建立端到端的DevSecOps
21610编辑于 2026-02-09 - 来自专栏PPV课数据科学社区
图说 | 用户画像的方法、实践与行业应用
那么你知道用户画像的方法、实践与行业应用有哪些吗？ 用户画像的方法、实践与行业应用 ? ?
98280发布于 2018-04-24 - 来自专栏腾讯云中间件的专栏
单元化架构在金融行业的最佳实践
单元化架构其实主要解决的是系统扩容、多数据中心容灾、异地访问等方面出现的问题，本文将从单元化概念及优劣势、如何基于TSF建设单元化架构、某国有大行的单元化落地实践三方面进行分享。 崔凯 腾讯高级产品架构师 拥有多年分布式系统研发经验，多年分布式、高并发电子商务系统的研发、系统架构设计经验，擅长主流微服务架构技术平台的落地和实施 目前专注于微服务架构相关中间件的研究推广和最佳实践的沉淀 单元化架构正是众多优秀架构师将“大问题”分解为“小问题”后实践和思考的结晶。 一般情况下，单元化应用场景多是较大规模的分布式系统，尤其是遇到单机房物理限制的情况，快速发展的行业尤其明显，如下简单介绍一些问题场景。 深度解析高可用架构的挑战和实践》 《Kratos技术系列｜从Kratos设计看Go微服务工程实践》 《Pulsar技术系列 - 深度解读Pulsar Schema》 《Apache Pulsar事务机制原理解析
5.6K42发布于 2021-10-20 - 来自专栏深度学习与python
行业都有哪些边缘计算的最佳实践？| ArchSummit
目前专题内三个议题已全部上线，第一个是阿里云高级技术专家黄玉奇【基于 OpenYurt 的边缘云原生架构落地实践】的分享，通过这个议题，你将对边缘计算的背景、趋势、挑战以及云原生边缘计算基础设施、云边一体的内涵和外延有一定理解 ，同时也能了解到阿里云的云边一体云原生商业、以及开源实践。 第二个是华为云主任工程师齐飞带来的【云原生边缘计算系统架构演进与实践】，不仅可以拓展对边缘计算平台架构的难点、解决方案和技术选型的认识，还能具体了解华为在海量节点管理、应用急速分发、分布式协同计算、5G MEC 云网融合等方向的具体实践。
60030编辑于 2023-04-01 - 来自专栏区块链入门
【行业应用案例】腾讯区块链+电子发票实践
行业痛点 2.1 发票电子化后还是存在信息孤岛 纸质发票电子化在 2017 年起的几年中，掀起了一波不可阻挡的浪潮。而目前电子票的存储，还依然分散在不同的电子票供应商中，构成了分散的数据孤岛。 TrustSQL整体架构由三层组成，底层核心平台层包括6类模块，平台产品服务层定位为合约层，引入管理服务；应用层是在原来的具体应用基础上扩展出了面向垂直行业的解决方案。 1. 通过上述的平台产品服务层所提供的两种接口，服务商可以提供行业解决反感。 5.
6.2K22发布于 2020-02-18 - 来自专栏葡萄城控件技术团队
教育行业数据可视化应用方案与实践
教育行业背景介绍 随着信息技术发展，教育领域中的学习方式、教学模式、教学内容均已发生重大变革，以云计算、人工智能、物联网、大数据等技术的结合，“智慧教育”的需求也变的紧迫，需要围绕“智慧教育”而产生的产品和解决方案也在迅猛发展 未将数字技术与数字思维应用于职业教育过程中 对结合职业教育的平台上手门槛高，不易于考生学习使用 提供学习、练习、考试于一体的教考系统开发成本高，功能复杂，维护成本高 教考系统的高并发要求需要软件系统具有非常高的稳定性 教育行业数据可视化应用方案 教育行业数据可视化大屏应用场景 智慧校园科研管理综合大屏 业务介绍：通过3D可视化实现对教育科研综合监管，了解校园当前申请的科研项目、科研成果，参与科研人数，及与外部合作的科研项目类目等信息来掌控整个园区的科研数据
1.7K20编辑于 2022-11-28 应用YashanDB的数据分析能力：行业最佳实践
总结与最佳实践选择合适的部署架构以应对数据分析的规模和复杂性，确保数据访问的高效率。利用多样的存储引擎满足不同业务场景的需要，例如选择合适的存储结构来支持实时数据分析。 对于数据分析技术的探索和研究，仍需持续加深，以提升行业技术水平，推动企业数字化转型。
20610编辑于 2025-09-21- 来自专栏SaaS加速器
ToB实践：如何跨越SaaS行业的“中等收入陷阱”？
来源：数字观察 作者 : 窦悦怡 ---- 在2019产业互联网公开课之“企服效率专场”上，东方富海合伙人陈利伟以《痛苦并快乐的中国的TO B实践》为主题发表演讲。 其实，讲美国市场主要是抬头看一看，回归重点还是要低头搬砖，所有公司看路径怎么走，都要结合自己的实践来做一些探索，就是回归到国内企业级服务对现状。 从融资的角度来看，行业头部公司的估值让人咂舌，他们融资规模也远远超出了他们现阶段所需要的资金量，这个是行业的头部公司。 所以，真正贴近中国客户实践一些好的SaaS产品，或者是一些好的企业级服务产品凤毛麟角，这也是导致了我们赛道严重两极分化。 上面我提到了SaaS最极端、经典的模式就是免费增值模式，Zoom，Slack是典型的公司，都是免费增值模式实践最好的。
64700发布于 2020-06-09 - 来自专栏深度学习与python
HTAP 在快递行业助力时效分析的落地实践
本文节选自《基础软件之路 - 企业级实践及开源之路》一书，该书集结了中国几乎所有主流基础软件企业的实践案例，由 28 位知名专家共同编写，系统剖析了基础软件发展趋势、四大基础软件（数据库、操作系统、编程语言与中间件 ）的领域难题与行业实践以及开源战略、生态建设与人才培养。
35710编辑于 2024-01-17 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
AI 行业实践精选：Mobile 2.0——当移动碰上 AI
【AI100 导读】本文作者 Benedict Evans 是硅谷最顶尖风投公司 Andreessen Horowitz（a16z）的合伙人，著名的科技和创业意见领袖，他的观点对于整个高科技产业很有影响力。在本文中，作者提出了 Mobile2.0 的概念，预言人工智能与移动互联网的结合与碰撞，创业者不可不读。 Tim O'Reilly 于2004年召开了“Web2.0”的发布会，此时距 Netscape 的发布已过去整整十年。在会上，他提出让互联网的运行方式来一次更新换代（或者说，让互联网走向品牌化）。在这
903100发布于 2018-04-26 - 来自专栏全栈程序员必看
互联网医疗行业PEST分析实践「建议收藏」
互联网医疗自2014年开始经历了导入期、瓶颈期和回暖期，2020年新冠疫情成为互联网医疗行业发展的催化性事件，带来了行业拐点，成为互联网医疗二次起飞的助推器。 自互联网医疗行业诞生以来，政策因素一直是驱动行业发展的一个关键因素，由于医疗行业的特殊性，互联网医疗行业早期发展一直受制于政策的相对真空与监管的反复。 ——《2021互联网医院行业报告》 可见，用户对在线医疗需求量的不断增长，也持续推动着我国互联网医疗行业的发展。 参考资料： 《2021中国互联网医疗内容行业研究报告》 《2021年中国智慧医疗行业白皮书》 《2021互联网医院行业报告》 《2020-2021年中国互联网医疗行业发展白皮书》 《策略专题：人口结构转变 ,四大优质赛》 《卫宁健康300253.SZ投资价值分析报告：加速产品变革，引领行业突破》 《中国互联网行业发展态势暨景气指数报告》 《人工智能对医疗行业影响的专题研究：基本结论》 《百度-AI开放平台
2.5K10编辑于 2022-08-11 - 来自专栏PPV课数据科学社区
大数据用户画像的方法、实践与行业应用
END. 来源：sas中文论坛
1.1K60发布于 2018-04-24 - 来自专栏华汇数据服务
银行业智能运维的探索与实践
近年来产业数字化不断加速，金融业的数字化更是走在前列，银行作为金融业的主要机构也在经历数字化转型的过程，在银行业务高速增长的背后离不开IT系统的支撑与支持，因此对IT系统的依赖与日俱增。 ，云计算、大数据、5G、移动互联等技术的应用，一方面对银行的发展带来了极大的助力，同时也对传统的IT运维带来了很大的挑战，智能运维的应用正在逐渐成为银行IT运维的新方向，已经有一些银行开始了智能运维的实践探索 (一)做好智能运维的准备工作 实践智能运维需要在运维数据的标准化和规范化做好充分准备。 目前，银行业对智能运维的实践还处于探索阶段，许多实践领域需要数据、系统、算法与人类知识的结合，这不是一个机器算法完全代替人的实践，而是一个综合的工程化实践，需要对应用场景的深刻理解与各类工具的细致导入， 因此，无论是银行业用户，还是IT供应商都应该从场景落地的角度出发去实践智能运维，以达到最佳的应用效果。
89440编辑于 2022-04-07 - 来自专栏PingCAP的专栏
TiDB 在金融行业关键业务场景的实践（下篇）
在TiDB 在金融行业关键业务场景的实践（上篇）中，我们介绍了 TiDB 在银行核心交易场景的应用，本篇文章将主要分享 TiDB 在核心外围的关键业务场景的实践。 TiDB 在支付业务中的实践 我们在核心外围的关键业务场景也有很多的案例，例如现在比较典型的在线支付业务。 TiDB 目前在风控业务中的实时风控数据汇聚、存储、管理、加工、计算场景方面已经有多个落地实践。 TiDB 保险行业典型场景 除了银行业务之外，TiDB 也广泛应用在保险行业。在保险行业，主要在前台、中台、后台三大领域有投产业务。 如何从原有架构迁移到 TiDB 从金融行业，传统的业务迁移到 TiDB，有几点想跟大家分享一下。
2K20发布于 2020-12-11
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