主页 > 新闻资讯 > 大数据在采集运输时会遇到的问题。

大数据在采集运输时会遇到的问题。

作者:张老师 浏览次数: 2019-09-25 14:18
我们的企业有着数百万个网站页面,客户每天都会浏览这些页面与我们互动交流。只有以合规的方式收集有用的信息,才能确保我们始终遵循一种基于“原则”的合规方法。如果您的企业就是业界所说的那种典型企业,即 40% 的 IT 都是“影子”IT,您能否保证在实践中充分践行了这些原则?在本文中,我们将提供一种可从日均数百万次 Web 互动中收集数据的解决方案来评估合规性。

如今,企业通常每天都会发生少则成百上千、多则数百万次客户互动。客户的实际 web 体验是复杂的,它涉及许多不同的业务流程和由许多组织创建的 web 站点。客户所见内容是衡量企业成功与否的主要指标。能够评估客户实际看到的合规情况是非常值得投资的一个项目。

数据采集和传输的大数据分析技术

这涉及到处理大量数据,并提取关键的合规与不合规指标。就与客户接触的结果而言,一种情况是仓促行动,未能严格遵守相关原则,也就是交付 MVP 模式的产品,然后根据市场需求不断迭代;另一种情况就是收购产品或使用第三方工具。

尽管一流的 DevOps 链有许多方式来扫描解决方案的零碎部分,但是由于第三方工具可能在一种配置中兼容而在另一种配置中不兼容,从而导致最终解决方案中的某些元素根本无法扫描。我们还需要一种信息收集方法,不必依赖开发人员即可打造一流的 DevOps 工具链。

我们需要一个完整的端到端解决方案,它能够基于客户在网站上的浏览历程提供洞察,但却不会拖慢客户的用户体验,同时也不必依赖具体的开发人员来扫描解决方案的各个部分。数据采集是一个广泛存在的大数据问题,而您需要在浩瀚的数据海洋中寻找定海神针。
一般会通过队列方式进行,因为数据量实在是太大了,数据必须经过处理才会有用,可是系统处理不过来,只好排好队,慢慢的处理。
热点排行
推荐文章
立即申请>>