🚀 重磅消息:CnosDB 文档网站升级全新框架啦!🌟
我们很高兴地宣布,CnosDB 文档网站迎来了一次重大升级!现在,我们采用了全新的强大的开源文档框架,为用户提供更流畅、更直观的浏览体验。
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分布式存储系统的复杂性涉及数据容灾备份、一致性、高并发请求和大容量存储等问题。本文结合CnosDB在分布式环境 …
在正式的生产环境中,数据库的性能和延迟对于确保系统的稳定和高效运行至关重要。特别是在与 CnosDB 数据库进 …
在传统设备运维工作中,故障何时发生、何时劣化是无法预知及预测的。随着智能化升级改造走进传统行业,工业设备的运维也必然将由“预防”走向“预测”,设备的健康状态及运行情况将会得到随时随地的实时监测,使检修变得有据可依,有理可循。
CnosDB是一款基于分布式架构的高性能时序数据库。TensorFlow则是目前在预测领域中非常受欢迎的深度学习框架之一。在这篇文章中,您将学习如何利用时间序列数据进行预测,特别是结合CnosDB和TensorFlow来进行预测。由于时间序列数据的自相关性,许多数据科学算法无法用于处理此类数据。因此,在使用时间序列数据进行机器学习时需要使用特定的方法,与其他领域的方法略有不同。
如何实现云边端协同是目前TSDB所面临的巨大挑战,让我们跟随王宏志教授来一起看看,针对行业云边端协同问题,CnosDB是如何解决的。
最近一直有社区的小伙伴问,我们很感兴趣CnosDB,但从何开始阅读CnosDB的代码呢,其实这个问题在之前的CnosDB HiTea直播时就有聊到,今天我们就再来回顾一下。
“大数据”已死——现今我们最重要的事情不是担心数据大小,而是专注于我们将如何使用它来做出更好的决策。
通过使用SQLancer,CnosDB技术团队不仅找到并修正产品查询的逻辑错误;并且帮助上游项目构建更稳定的查询引擎;CnosDB也成为了首个产品支持SQLancer的云原生时序数据库。
Gartner 曾预计,到 2025 年,80% 寻求扩展数字业务的组织将失败。因为他们没有采用现代方法来进行数据和分析治理。