计划是应用程序制作过程中最重要的部分。在计划时，你应考虑以下事项:这个应用程序将解决什么问题?谁会使用这个应用程序?它将满足用户哪些目标和目标?知道答案可以帮助你在设计应用程序时保持正轨。我们很容易陷入将应用程序作为目标的陷阱，而不是解决问题。在本节中，你将了解:确定要解决的业务问题(用例)深刻理解业务流程使用您的解决方案优化业务流程决定是否值得自动化这个过程创建项目计划......

是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。正如我们在上一篇文章中了解到的，数据分析平台可以分为多...

一个无限制的数据湖为智能行动提供动力:存储和分析PB级大小的文件和数以万亿计的对象开发大规模并行程序简单调试和优化您的大数据程序轻松企业级安全，审计和支持在几秒钟内开始，即刻扩展，按工作付费基于YARN，专为云计算而设计Azure Data Lake包含了使开发人员，数据科学家和分析人员能够轻松存储任何大小，形状和速度的数据，并跨平台和语言进行所有类型的处理和分析所需的所...

Apache IgniteApache Ignite In-Memory Data Fabric是一个分布式内存平台，用于实时计算和处理大规模数据集。它包括分布式键值内存存储，SQL功能，map-reduce和其他计算，分布式数据结构，连续查询，消息和事件子系统，Hadoop和Spark集成。 Ignite是用Java构建的，提供.NET和C ++ API。Apache ...

由于实时数据处理和交付的问题，许多应用开发神话涌现在企业物联网市场。这篇文章看起来流行那些神话气球。每个人都喜欢一个好的神话。这使娱乐餐桌谈话。但是有时神话阻碍了解决问题的方式，不幸的是，在技术世界里，这可能意味着浪费时间，金钱和资源。企业物联网（IoT）市场是一个竞争激烈的地方，应用程序开发的神话泛滥。这些神话中的很多都涉及实时数据处理和交付，这是企业物联网应用程序开发...

在第一篇文章中介绍了以下术语：算法，分析，描述性分析，规定分析，预测分析，批处理，Cassandra，云计算，集群计算，黑暗数据，数据湖，数据挖掘，数据科学家，分布式文件系统，ETL，Hadoop，内存计算，IOT，机器学习，Mapreduce，NoSQL，R，Spark，流处理，结构化。非结构化数据。现在我们来看看还有50个更大的数据条款。Apache软件基金会（ASF...

在一个集中的存储库中安全地存储，分类和分析所有数据。传统的数据存储和分析工具不再能够提供交付相关业务见解所需的灵活性和灵活性。这就是为什么许多组织正在转向数据湖架构。数据湖是一种架构方法，可让您将大量数据存储到中央位置，因此可随时由组织内的不同组群进行分类，处理，分析和使用。由于数据可以按原样存储，因此不需要将其转换为预定义的模式，而且您不再需要事先知道要提交数据的问题。...

PLC基本上，PLC是一种业界用于控制不同系统的输入和输出的小型计算机。通常，输入是按钮和传感器，输出是电机。如果您有Informatic背景，您可以将PLC看作是Raspberry Pi，Arduino，Beagle Bone Black或具有输入和输出的类似嵌入式板，但是为行业做好准备。 PLC根据需要进行编程。有许多生产PLC的公司，类似于普通PC的情况。不同之处在...

Ignite™是一个以内存为中心的分布式数据库，缓存和处理平台事务性，分析性和流式工作负载，以PB级的速度提供内存速度.主要好处Ignite 使用者包括 ING, Sberbank, HomeAway, Wellington, FSB, The Glue, 24 Hour Fitness, JacTravel等保留你的数据库. 使用Ignite™内存数据网格和缓存功能加速...

5️⃣ LangChain TAP - 工具执行的"JSON标准模版"4️⃣ Anthropic MCP - LLM工具的"统一输入法"7️⃣ 语义网RDF-Agent - 基于知识图谱的"语义翻译器"1️⃣ IBM ACP - 定义智能体交互的"操作系统接口"8️⃣ AgentOS - 企业级智能体的"持久化管家"2️⃣ 行业AGP - 打通AI与外部系统的"翻译官"3️⃣ 谷歌A2A - 多智