可视化管理

数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式，数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。信息可视化，旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。 我们常常迷失在数据中，纷繁复杂的数据让我们无所适从，我们通常看到的原始数据可能是这样的： 往往我们最初接触的原始数据是上面那样的，密密麻麻的文字，无从看起，难以理解和洞察数据中的价值。 科学研究表明人脑对视觉信息的处理要比书面信息块10倍。使用图表来总结复杂的数据，可以让人更易于了解，和对信息产生高度的兴趣度。 数据可视化的意义主要总结为： 1.快速理清内在逻辑，找到不足或矛盾之处； 2.少量必须要素传达大量信息； 3.将复杂关联性可视化； 4.善用右脑稳定记忆力； 所以为什么数据可视化分析如此重要。 NBI一站式数据可视化分析平台 NBI一站式大数据分析平台作为新一代自助式、探索式分析工具，在产品设计理念上始终从用户的角度出发，一直围绕简单、易用，强调交互分析为目的的新型产品。我们将数据分析的各环节（数据准备、自服务数据建模、探索式分析、权限管控）融入到系统当中，让企业有序的、安全的管理数据和分析数据

一、什么是VSTO? VSTO = Visual Studo Tools for Office，是.net平台下的Office开发技术。相对于传统的VBA（Visual Basic Application）开发，VSTO为中高级开发人员提供了更加强大的开发平台和语言，并部分解决了传统Office开发中的诸多问题（难于更新、可扩展性差、难以维护、安全性低等），开发人员可以使用熟悉的技术来构建更加灵活的、强大的、跨平台的企业级解决方案。 二、为什么要进行Office开发？ Office拥有强大的数据分析、显示和计算能力，尤其在桌面领域，已经成为了办公自动化的行业标准。虽然Office功能强大，但是也不可能满足各行各业的特定需求，如果能够借助于Office构建企业的个性需求，那将十分具有吸引力。这样，在不需要其他专业软件的情况下，就可能完成既定的目标。 三、Office开发简史 1、VBA（Visual Basic Application） 微软提出的第一种Office开发解决方案就是VBA，在20世纪九十年代VBA红极一时，借助于当时如日中天的Visual Basic，VBA取得了巨大的成功，无论是专业的开发人员，还是刚入门的非开发人员，都可以利用VBA完成简单或复杂的需求。但是VBA本身拥有很多的局限性，VB语言虽然简单，但是其语法令中高级开发人员不太适应

1 Konga UI基本使用 一般访问地址： http://192.168.1.70:8080 1.1 Step1:创建upstream 1.1.1 【样例】 Name=>VCSAPI_SERVER Slot=>1000 1.2 Step2:配置upstream target 1.2.1 【样例】 多个节点，配置多个target即可。 Target=>192.168.10.30:8080 Weight=>100 1.3 Step3:添加API Service 1.3.1 【样例】 Name=>VCSAPI-SERVICE HOST=>VCSAPI_SERVER(注：对应upstream name) port=>80 path=>/vcs(注：对应目标转发路径，根据实际部署context调整) 1.4 Step4:配置API路由 1.4.1 【样例】 Service=>VCSAPI-SERVICE paths=>/vcs(注：客户端请求路径，根据实际部署调整) Preserve Host:true 客户端请求的HOST通过kong透传到上游服务。 Strip path:true,是否删除匹配的url前缀字符。 1.5 Step5:配置consumer 1.5.1 【样例】 username=>icfw 1.6 Step6:配置用户JWT认证 1.6.1 【样例】 End-Point

随着科技的发展，网络逐步的成为了如今时代的主流，手机app、电脑客户端，这些都给我们的生活带来了极大的便捷，随之而来的，则是大量的数据产生，由此大数据方面如火山爆发式的崛起，风头一时无二，在进入4G时代没多久，随后又是5G时代的来临，这使得流量的限制越来越少，同时，物联网可视化行业，这一个摸着石头过河的行业，也随着互联网的推进而不断发展，在全国疫情爆发之后，网上的疫情地图可以说是实时牵动着我们的心，我们无不希望疫情能早日解决，全国人民纷纷伸出援手，可敬的白衣天使们也削去青丝，在面对危难的时候，中华儿女从不会轻易放弃，中华民族始终团结如一。 针对疫情，我们首要任务是听党和国家的安排，保护好自己，不成为病毒的传播者与携带者，而这个 疫情，却给我们的日常和工作带来了极大的困扰，学校推迟上课，工厂推迟复工，针对学生，老师们选择了网课的形式进行教导，而那些工厂却需要专门的人员去进行操作，即使是目前的全自动化工厂仍然需要工人在前线监测和检控，更不用说半自动化工厂了，那么如何让工厂能够跟老师通过网课教授学生一样，尽最大可能去减少损失呢？ 这时候，可视化这一行业算是从锦上添花的点缀物变成了雪中送炭的救心丸，虽然说即使拥有了可视化行业解决方案，也不能去给那些工厂、数据中心、智慧楼宇止损，但是在网络没有出现故障的情况下，它能够让你实时监控出对应区域的数据，将庞大的数据通过图表或者是对应产生的变化

随着企业信息化建设程度不断加强，随之而来的企业经营数据呈爆发式增长，传统粗放 式的管理手段难以支撑现代化企业发展需要，越来越多的企业开始意识到数据的重要性，希 望通过大数据分析来驱动来实现企业智慧化运营，提升企业业务增长。 然而各行各业的企业在实践数据化运营的道路上面临着巨大的挑战，通过与大量企业进 行沟通，交流我们将企业面临的问题归纳整理为如下几点信息： (1)缺乏数据价值意识：企业数据越来越多，用来做决策支持的却很少； (2)缺乏数据应用建设方法：不知道分析什么，不知道如何分析； (3)信息孤岛：数据分散在不同的 IT 业务系统当中，整合难度大，无法全面、实时的了解各项业务发展变化； (4)决策时缺乏即时性：数据分析需求时长得不到及时响应，从而错失良机； (5)采用写代码或者使用开源软件导致 BUG 频出，稳定性极差； (6)代码开发或者开源软件的功能固化，需求扩展差，难以支撑企业各个业务部门决策需要； (7)熬夜加班多，工作负荷大，项目人员离职风险高，维护难度高，维护体验差； (8)经常被抱怨分析结果不能及时有效的发布给相关部门。 由此 NBI数据分析平台应运而生，NBI数据分析平台的初衷就是致力于提供简单、易用、低成本、快速上线的大数据可视化分析产品和服务，帮助企业提升数 据化运营能力。 NBI数据分析平台架构： NBI数据分析平台四大步骤介绍： （1

G2 是一套面向常规统计图表，以数据驱动的高交互可视化图形语法。 经历了为期半年的大规模底层重构和开发迭代，G2 4.0 终于和大家见面了。作为继 2017 年 11 月 22 日 G2 3.0 正式开源发布以来 G2 的第二次大版本发布，4.0 版本仍坚守着『打造数据驱动的高交互图形语法』的初心，在图形语法的基础上，新增了交互语法，同时在产品的功能、体验、易用性和灵活性等各个方面进行了全面提升。 全新的 4.0 首先欢迎 一波 star ~~~~ 严格意义上来说，这并不是一次重构，而是一次大规模的重写，我们自底向上，从代码到文档，构建了全新的 G2。 全面拥抱 TypeScript 我们使用 TypeScript 重写了 G2 以及其相关的所有模块，并提供了 完整的类型定义文件 。 绘图引擎升级，多引擎切换 G 是 AntV 旗下一款易用、高效、强大的 2D 可视化渲染引擎，提供 Canvas、SVG 等多种渲染方式的实现。 随着 AntV 底层渲染引擎 G 4.0 的发布，为 G2 4.0 带来了Canvas、SVG 多渲染模式支持 、 局部刷新 、 动画体验增强 等多种利好。 更新机制引入 在 G2 之前的版本中，数据初始化和数据更新的流程本质上一样，区别仅在于后者需要把之前的图形清理掉，所以在数据更新之后，图形元素都是重新创建的，与数据更新前的图形元素无法进行关联

Elasticsearch 简介 Elasticsearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。 Elasticsearch 虽然可以通过 RESTful API 操作，但是使用还是比较麻烦，下文介绍几个常用的可视化管理工具。 PS : 下面是Elasticsearch 部署 与 RESTful API 常用操作 Docker-compose 部署 ELK Elasticsearch RESTful API 常用操作 ElasticHD ElasticHD 支持 ES监控 、 实时搜索 、 Index template快捷替换修改 、 索引列表信息查看 ， SQL converts to DSL 工具等。是一款非常伴的 Dashboard。 项目地址 ： https://github.com/360EntSecGroup-Skylar/ElasticHD Docker 安装 ： $ docker run -p 9200:9200 -d --name elasticsearch elasticsearch $ docker run -p 9800:9800 -d --link elasticsearch:demo containerize/elastichd Open http://localhost:9800

HTML5 WebGL 在三维中的应用，已经发展的如火如荼，使其在三维组态（工业控制）方面也变得简单易行！ 三维组态软件提高了工业控制的管理效率，让工业控制的资源管理、风险管控得到很大的改善。 传统的三维组态一般都是本地应用， 该案例使用的是基于浏览器B/S架构下的三维组态的应用。 该案例模拟的是一个油田简单的工业控制场景， 模型大致包括 油井、分离器、 加热炉、天然气、外输泵。 还包括管路流动、流动方向。 描述了采油、加工、 输出的全过程。 制作模型 第一步要做的就是建模，设计组使用3D建模工具 3d max或者c4d 进行油田设备模型的建模。建模后导出后缀为obj或者gltf格式文件，这两种格式是我们三维渲染引擎支持最好的文件格式。 建模后的所有模型文件，最终会放到后端的模型库，模型库的管理目录，如下图所示： 需要制作的模型包括油井、分离器、加热炉、天然气、外输泵，如下图所示， 加载模型 加载模型可使用引擎模型的加载函数，进行模型加载，如obj模型加载，如下代码所示： new mono.OBJMTLLoader().load( 'youjing.obj', 'youjing.mtl', '', (node)=> { node.type = 'obj'; box.addByDescendant(node); }, ); 如加载一个油井模型，因为加载模型是一个异步的过程

数据可视化系统通常具有数据采集，处理，分析，展示等方面功能。 从数据采集、清理、整合方面，支持各种类型的数据接入、灵活设置数据、采用合理的数据模型整合数据，帮助企业很好的管理数据。 提供可视化的数据展示设计工具，能够实现各类业务指标的规格定义，支持各种可视化展示组件，可以快速实现基础数据、业务指标、可视化展示的设计应用，能够直观的理解业务数据。 数据可视化不能只是简单的图形化，更重要的是能够发现业务潜在的风险、价值。能够支持业务规则、算法模型的应用，对数据进行挖掘分析，再通过可视化手段展示分析结果，真正能用数据驱动业务。 数据可视化平台是为客户的生产业务提供服务的，需要能够实现业务的监控、预警、分析、处置的能力。 平台是要具备灵活的编辑、设计能力，从数据管理、指标定义、可视化展示能够通过可视化的实施工具灵活自定义，用户就可以根据自己的需求设置数据可视化的分析展示。 数据可视化平台要能够支持各种操作系统，满足PC、移动端的灵活应用。 盈帆数据可视化系统平台，满足以上所述功能，可为企业提供各种定制化服务，满足客户的可视化需求。数据的挖掘、分析及呈现，底层算法将用户数据真正用好，为用户提供更好的管理、调度和决策支持。 来源： CSDN 作者： efreport 链接： https://blog.csdn.net/efreport/article/details/104259975

Docker可视化管理工具Portainer Portainer是一个轻量级的管理界面，可以让您轻松地管理不同的Docker环境（Docker主机或Swarm集群）。 Portainer提供状态显示面板、应用模板快速部署、容器镜像网络数据卷的基本操作、事件日志显示、容器控制台操作、Swarm集群和服务等集中管理和操作、登录用户管理和控制等功能。 功能全面，基本能满足中小型单位对容器管理的全部需求。 一键拉取，运行命令： docker run -d --privileged --restart always --name portainer -v /data:/data -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -p 9000:9000 portainer/portainer 访问： http://localhost:9000 参考： https://github.com/portainer/portainer https://portainer.readthedocs.io/en/latest/deployment.html 来源： CSDN 作者： Weison Wei 链接： https://blog.csdn.net/weixx3/article/details/103969708