В этой серии статей показано, как вводить данные, анализировать их и отправлять ответ заинтересованной аудитории в режиме реального времени. В последнее время наблюдается значительный интерес к масштабируемым системам машинного обучения (ML) для анализа данных в реальном времени и отправки результатов группе заинтересованных аудиторий в режиме реального времени. Все больше и больше компаний стремятся внедрять прогнозы или аналитику в реальном времени для своего бизнеса не только в качестве..

Магазин функций - это набор упорядоченных и тщательно отобранных функций, используемых для обучения и обслуживания моделей машинного обучения. Поддержание их в актуальном состоянии, обслуживание векторов признаков и создание наборов обучающих данных требует сочетания транзакционной (OLTP) и аналитической (OLAP) обработки базы данных. Такая база данных со смешанной рабочей нагрузкой называется HTAP для гибридной аналитической обработки транзакций. Наиболее полезные хранилища функций..

Apache Pinot - это распределенное хранилище данных OLAP с открытым исходным кодом, используемое для выполнения аналитических запросов с точностью до миллисекунд в реальном времени, а также из автономных источников данных. Он обладает высокой масштабируемостью по дизайну и может легко поддерживать аналитику с выходом на сайт, такую ​​как LinkedIn «Кто просматривал мой профиль » или Uber «Менеджер ресторана» . надежным способом. Типичный производственный кластер Pinot может обрабатывать..

Создайте потоковую диаграмму в реальном времени за 5 минут (Smoothie JS + сервер Butterfly .NET) Давайте создадим простое веб-приложение, которое передает и отображает данные в реальном времени с веб-сервера, как это… Для этого нам всего лишь нужно… Создайте сервер с помощью Butterfly Server .NET , который предоставляет данные в реальном времени Создайте клиент, который подключается к Butterfly Server .NET и отображает данные в реальном времени в Smoothie Chart . Чтобы..