資料湖泊 架構的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列訂位、菜單、價格優惠和問答集

資料湖泊 架構的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦查偉寫的 雲端時代三大基石之儲存篇:大數據時代的資料新範式 可以從中找到所需的評價。

另外網站2018年美國聖地牙哥預測分析創新峰會出國報告也說明:資料倉儲的資料通常是品質較高且是被預先處理過的資料;而資料湖泊架構的設計是可擷. 取大量的、各種類型的資料,作為資料素材的儲存管理,以利分析應用,正因為資料 ...

國立臺北科技大學 管理學院資訊與財金管理EMBA專班 吳牧恩所指導 施孟宏的 科技製造業如何實踐數據中台之研究 - 以M公司為例 (2020),提出資料湖泊 架構關鍵因素是什麼,來自於資料倉儲、商業智慧、數據中台。

而第二篇論文國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 王貞淑所指導 吳沛峻的 使用機器學習建構惡意封包分類之叢集系統 (2020),提出因為有 封包偵測、防火牆、資訊安全、網路攻擊的重點而找出了 資料湖泊 架構的解答。

最後網站NVIDIA 加速全球頂尖資料分析平台Apache Spark 的運算速度則補充:這麼一來便能在整個資料科學作業管道上以高效能的方式分析龐大資料,加快處理從資料湖泊(Data Lake) 到模型訓練的數萬TB 資料量,又無需修改用於本地 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了資料湖泊 架構,大家也想知道這些:

雲端時代三大基石之儲存篇:大數據時代的資料新範式

為了解決資料湖泊 架構的問題,作者查偉 這樣論述:

  本書共分為四篇:      ▶ 第一篇  企業儲存概述:   試圖以一幅生動的演進畫面,讓讀者清晰理解近60年來儲存工業的原始訴求,以及透過歷史的分析,為讀者在了解與思考儲存工業後續新媒體及雲端環境下之研究打下基礎。   ▶ 第二篇  雲端儲存:   有系統的介紹雲端運算環境的典型分散式儲存系統所要解決的問題以及其技術架構。   ▶ 第三篇  資料庫:   以企業到雲端化的演進為出發點,探索資料庫從垂直擴充架構向分布擴充架構的需求變化,以及其後對儲存所產生的影響。   ▶ 第四篇  大數據:   主要介紹大數據儲存的挑戰及應對技術、產品。   ---------

----------------------------------------------------------------   適用:資訊管理、IT經理人等專業人士;技術專家、電腦資訊相關科系學生;及更多欲瞭解與投入到儲存浪潮中者。  

科技製造業如何實踐數據中台之研究 - 以M公司為例

為了解決資料湖泊 架構的問題,作者施孟宏 這樣論述:

許多科技製造業公司在近年來,紛紛拋出數位轉型這個口號,希望能透過轉型的過程中,尋找出創新的業務與商機,但,最先遭遇到的困難點就是,內部已經有很多套的資訊系統,諸如生產執行系統(MES)、企業資源規劃系統(ERP)、供應鏈管理系統(SCM)、客戶關係管理系統(CRM)等等,但系統與系統之間的資料不能夠直接進行關聯,以及相同的資料卻重複存放於各自的系統中,導致資料孤島的情況嚴重。因此本研究希望能透過研究數據中台的建置過程以及分析各項優缺點的方式,來探討企業是否可以透過此架構,來統整各個系統之間存在的重複資料,藉此減少重複建置的成本與人力來維護,來打造出具有高彈性的資料供給平台,來支援企業可以有更

多樣性的發展,最後希望透過此研究結果,能夠提供給企業評估是否需要打造數據中台,做為一個決策的參考依據。

使用機器學習建構惡意封包分類之叢集系統

為了解決資料湖泊 架構的問題,作者吳沛峻 這樣論述:

隨著網路科技發達,網際網路的使用率不斷的增長,且全球網際網路使用的人口已於2020年超過45.4億人,跟著網路的普及資訊安全的議題也越來越被重視,資安設備的發展也千變萬化,防火牆的形式也越來越多種類,發展成能透過程式化的方式來進行輸入輸出的策略管控,且面對網路攻擊大多是透過套件所產生,因此攻擊過程較為有跡可循,所以本研究提供一個核心分類方式,透過加拿大網路安全研究所所對外公開之封包與標記資料集,兩階段的訓練將惡意封包與惡意種類獨立訓練,並且透過近年來於各大競賽中比現優異的機器學習演算法建構分類模型,且嘗試不同的演算法以及透過叢集的架構進行訓練,最高可達到98.93%異常封包偵測,提供一個彈性

調整並且較有效率判斷封包是否異常的模型,可針對各種環境所需浮動調整硬體設備,當面對大型資料集時,能夠透過此環境消耗更少的時間訓練出模型進行異常預測。