现在ing

今年对于我来说真是热闹,三个月的出差,加上苏州、南京几日游,日子过的一张一弛,

去了那么多的文物古迹,感慨为什么自己没有文人那些“诗词歌赋”的感受。


回到北京自己又一次陷进“讨论评审”的事务中去了,

前些日子参加一个培训,发现“购销存+生产”还是有一定的理论基础的,erp这个东西
绝对是好东西,只是被良莠不齐的“ERP"给搞臭了。


昨天去借书,本来打算去借一本“Windows 调试” 结果看到书后,发现基本太没有用了,
书这个东西,完全是让人看的,如果没有多少人看和看懂,那就失去了意义(也许境界不同)

相比之下,《寒江独钓,驱动编程》是我这些年看见最好的“驱动开发”,一晚上看了四章,
之前也看了不少驱动的书,看完感觉自己有在门外徘徊的感觉,但始终没有闯进去。。。。。


这些日子得感谢GY对本人生活上和精神上的支持


### ING Cloud 生态集成方案及其紧密合作关系的技术细节 #### Cloudera与ING Cloud的合作关系 Cloudera通过其强大的数据分析能力以及企业级解决方案,为ING Cloud生态系统的构建提供了坚实的基础。具体来说,Cloudera的Impala技术支持高效的BI和交互式SQL分析[^1],这使得ING Cloud能够在大规模数据环境中实现高性能查询和实时分析。 此外,Cloudera Manager (CM) 提供了一种集中化的管理工具来简化集群部署和维护工作流程[^2]。这种工具不仅提升了集群管理效率,还显著减少了运营成本,从而帮助ING Cloud更高效地管理和优化资源分配。 #### Apache MADlib在ING Cloud中的应用价值 对于需要复杂数据分析的应用场景而言,Apache MADlib作为一个基于SQL的大规模分布式机器学习库显得尤为重要[^4]。该技术允许用户无需掌握额外编程技能即可完成高级别的预测建模任务。由于MADlib可以直接嵌入到现有的数据库系统中(如PostgreSQL, Greenplum),因此它可以轻松融入ING Cloud的整体架构之中,增强平台的数据科学计算能力。 #### 实时监控Docker容器的最佳实践建议 考虑到现代云计算环境通常涉及大量动态变化的工作负载单元——比如运行于微服务体系下的众多小型服务实例或者短期存在的批处理作业等等情况,在这样的背景下实施有效的性能跟踪变得尤为困难。然而借助像CloudInsight这样专门设计用来解决此类挑战的产品,则可以极大地改善这一局面[^3]。通过对整个基础设施堆栈进行全面深入洞察的能力,管理员们现在拥有了前所未有的透明度水平去理解他们的生产环境运作状况如何随着时间推移而演变发展起来。 ```python import madlib from madlib import regression # Example of using MADlib for linear regression within a database context. result = regression.linear('sales_data', 'revenue ~ advertising_spend') print(result.summary()) ``` 上述代码片段展示了如何利用MADlib执行线性回归分析的一个简单例子。此方法非常适合那些希望在其现有ETL管道内部署先进算法而又不想离开熟悉的SQL接口的企业客户群体。
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