有勞各位介紹優秀人才:(#上市SI集團 #幸福企業)
1. 雲端架構師:
工作內容 1.協助業務對客戶說明雲端服務技術架構 2. 協助客戶導入雲端服務方案 3. 分析客戶需求、技術環境並提供客戶最佳實踐與解決方案 4. 擔任教育訓練及活動之講師 5. 雲端服務研究與功能測試
工作條件 1.熟悉雲端相關產品的規劃及導入(微軟Azure 優,AWS 可) 2.熟悉以下專業領域,OS層、DB層、AP層擇一皆可 - 作業系統管理與開發經驗 (Linux 或/及 Windows Server) - 網路技術管理與除錯(DNS, TCP/IP, HTTP, etc.) - 網路安全技術(TCP/IP and Network Data Analysis) - 資料庫管理與優化(Oracle RDBMS, MySQL, SQLServer, MariaDB etc.) - Virtualization管理實作(Vmware, Xen, Hypervisor)
2. 網路架構師:
工作內容 1.協助業務對客戶說明網路系統架構 2.協助客戶進行網路除錯分析 3. 協助客戶進行網路相關設定
工作條件 1. 相關領域2年以上經驗 2. 具備網路流量來源分析與排障能力 3. 具備雲端相關系統管理及網管經驗
Contact : masakolin@smartsys.com.tw
同時也有62部Youtube影片,追蹤數超過12萬的網紅prasertcbs,也在其Youtube影片中提到,ดาวน์โหลด Jupyter Notebook ที่ใช้ในคลิป ► https://bit.ly/2LCaVhs เชิญสมัครเป็นสมาชิกของช่องนี้ได้ที่ ► https://www.youtube.com/subscription_center?add...
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打造智慧數據湖,Google Cloud 今天推出三項新服務讓資料在雲更聰明
2021/05/27 INSIDE 硬塞的網路趨勢觀察
Google Cloud 在今天舉辦的 Google Data Cloud Summit 上,發布三項全新解決方案:Dataplex、Datastream 和 Analytics Hub Beta 版,將涵蓋旗下的資料庫和資料分析產品組合,為企業提供一個整合式資料平台,協助企業打破資料孤島。
評論
Google Cloud 在今天舉辦的 Google Data Cloud Summit 上,發布三項全新解決方案:Dataplex、Datastream 和 Analytics Hub Beta 版,將涵蓋旗下的資料庫和資料分析產品組合,為企業提供一個整合式資料平台,協助企業打破資料孤島,安全地預測業務成果並賦予使用者能力,在現今不斷變化的數位環境中即時制定明智的決策。
「Gartner 近期的問卷調查結果顯示,企業預估每年在品質不甚理想的資料上平均花費 $1,280 萬美元。」 因為資料散布在多個雲端和地端部署環境中的資料庫、資料湖泊、資料倉儲和資料市集內,企業除了要設法集中控管及管理應用程式,更需要即時整合資料來改善決策,加快創新腳步及提升客戶體驗。
Google Cloud 資料庫、資料分析及 Looker 商業智慧平台總經理暨副總裁 Gerrit Kazmaier 說明,企業須把資料視為具備將所有相關業務面向整合為一的能力。如今所有產業紛紛轉換為以數位化為主的業務型態,因為他們明白資料不但是創造價值的要素,同時也是推動數位轉型的關鍵。
透過運用 Google Cloud 的資料平台,客戶現在將能採用全方位且涵蓋完整資料生命週期的資料雲端方案,從業務執行系統到可進行未來預測和自動化作業的 AI 與機器學習工具等均包含在內。
Datastream-為客戶提供即時資料複製功能:目前提供 Beta 版體驗的 Datastream 提供全新的無伺服器異動資料擷取 (CDC) 和複製服務,讓客戶可以從 Oracle 和 MySQL 資料庫將資料串流即時擷取至 Google Cloud 服務,例如 BigQuery、可於 PostgreSQL 上執行的 Cloud SQL、Google Cloud Storage 和 Cloud Spanner。
企業可運用這項解決方案強化即時性數據分析功能、資料庫的複製速度以及事件驅動架構等。率先採用此方案的客戶 Schnuck Markets, Inc.運用 Datastream 簡化了架構,而將 Oracle 資料複製到 BigQuery 和 Cloud SQL 也不再會延遲數小時之久。
Analytics Hub-提高資料共用安全與易用性:Analytics Hub 可為企業創造安全且即時的資料交換服務,借助 Analytics Hub,企業可以在不論組織的內外部,安全地共享數據和洞察,包括動態儀表板和機器學習模型。
Analytics Hub 協助企業整合其數據資產,如將 Google 獨有數據、產業數據和公開數據整合一起。Analytics Hub 建立於 BigQuery 現行且普及的共享功能基礎上,目前已經使數千家企業透過數據分析進行革新,並透過不僅是單純共享數據的方法,來加快洞察的取得。
Dataplex-協助企業簡化資料管理作業:目前提供 Beta 版體驗的 Dataplex 是一種智慧資料網路架構,可提供單一整合式的分析體驗,能將 Google Cloud 和開放原始碼結合在一起,使企業能夠快速整理、保護、整合及分析其數據。
自動化的資料品質可讓數據資料學家和分析師利用自選工具確保資料的一致性,不須移動或複製資料即可統整並管理資料。Google 提供傑出的 AI 和機器學習功能,讓企業能夠利用內建的智慧資料來縮短處理繁複基礎架構的時間,並將更多心力轉而投入於發掘資料價值,以帶來更多業務成果。身為 Dataplex 早期客戶,Equifax 與 Google 合作致力將 Dataplex 納入自己的核心分析平台,不但簡化了工作負載,還建立了所有內部分析資料都適用的單一指令控管及管理平台。
在資料雲端高峰會舉辦期間,Google Cloud 也發表了資料庫和數據分析產品組合方面的其他最新消息:
基於對多雲端的策略性承諾,Google 陸續推出分別適用於 Microsoft Azure 的 BigQuery Omni Beta 版和 Looker 商業智慧平台正式版,藉此協助客戶取得跨雲端環境的關鍵資料深入分析結果。繼去年發表適用於 AWS 的 BigQuery Omni 後,這次發表的最新消息更延續了市場對此技術的展望。
BigQuery ML 異常偵測 可協助客戶透過使用 BigQuery 的內建機器學習功能,以更輕鬆的方式檢測異常資料模式。目前許多客戶將這項技術運用於多種用途,包括銀行詐欺偵測和生產製造不良原因分析。
Dataflow 為客戶提供了具備成本效益的快速串流分析解決方案。而預計於第三季推出的 Dataflow Prime 將提供業界領先的自動垂直擴充和數據管道正確配置技術,為客戶最大幅度地降低整體擁有成本。此外,Dataflow Prime 更內建了 AI 和機器學習技術,可以為客戶提供串流預測功能,例如時間序列分析、可主動識別瓶頸的智慧診斷功能,以及可提高使用率的自動微調功能。
Google 也將全代管關聯資料庫 Cloud Spanner 的入門價格降低 90%,連同即將推出的精細個體規模調整功能 (granular instance sizing) ,將同樣提供無限制的空間規模與99.999%的可用性,用以支援要求最苛刻的應用程式運作。BigQuery 與 Spanner 的整合功能也即將推出,可讓使用者透過 BigQuery 查詢 Spanner 中的交易資料,以便提供更豐富且即時的深入分析結果。而 Spanner 新增的 Key Visualizer 功能(目前為 Beta 版本),可提供互動式監控功能,方便開發人員迅速識別使用模式。此外,Cloud Bigtable 更具備可達 99.999%(5 9s) SLA 的讀取和寫入可用性。
資料來源:https://www.inside.com.tw/article/23648-google-data-cloud-summit
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#K8s #GitOps #近期重要容器新聞回顧
為何不講維運自動化而要講免手動維運,德鐵旗下DB Systel雲端首席架構師強調,這不只是技術議題,而且還是組織文化的議題發展各種持續整合、派送自動化,「這只是CI維運,需要結合GitOps,進一步來建免手動維運的文化。」
●德國鐵路公司如何擁抱GitOps,靠單一K8s命名空間結合自動化工具來實現維運免手動
●OCI容器映像檔分散規格1.0正式出爐,跨平臺交換容器映像檔也有標準作法
●K8s應用除錯工具Pixi宣布開源,可快速建立效能追蹤機制
●GCP混合雲平臺Anthos推出1.7版,終於支援Windows容器也可整合跨公雲日誌
●瞄準開發部署自動化風潮,紅帽OpenShift正式推出CI整合機制和GitOps功能
●基礎設施即程式碼工具Pulumi大改版,3.0也能原生支援Azure和GCP
●為簡化K8s開發,紅帽發布OpenShift開發者沙盒
●雲端生命周期管理系統Airship大進展,2.0新推更方便的命令列新工具
●VMware的Tanzu SQL服務正式新增MySQL,可在K8s環境上大規模部署MySQL
●GKE推出Dataplane第二版新版,可即時顯示GKE或Anthos叢集的網路活動情況
●紅帽執行長Paul Cormier宣布新混合雲戰略,要將OpenShift延伸到邊緣
●HashiCorp成Codecov供應鏈攻擊受災戶,導致加密金鑰外流
●Google函式即服務Cloud Functions開始支援PHP
https://www.ithome.com.tw/news/144609
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สอน SQLite ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GHjYJA4pfG38M5BcrWKf5s2
สอน Azure SQL Database ► https://www.youtube.com/watch?v=Ezr0acxEhc0&list=PLoTScYm9O0GE-9j4-WFyOtzOkWH1HyFRW
สอน Microsoft SQL Server 2012, 2014, 2016, 2017 ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GH8gYuxpp-jqu5Blc7KbQVn
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สอน PostgreSQL ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGi_NqmIu43B-PsxA0wtnyH
สอน SQL สำหรับ Data Science ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGq8M6HO8xrpkaRhvEBsQhw
การเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล (SQL Server, MySQL, SQLite) ด้วย Python ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GEdZtHwU3t9k3dBAlxYoq59
การใช้ Excel ในการทำงานร่วมกับกับฐานข้อมูล (SQL Server, MySQL, Access) ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGA2sSqNRSXlw0OYuCfDwYk
#JupyterLab #JupyterNotebook #ipython_notebook #SQLite

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#JupyterLab #JupyterNotebook #ipython_notebook #Azure #MSSQL

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? เทคนิคต่าง ๆ ที่ใช้ในคลิป
1. การ pull image จาก docker
2. การแสดง images ที่มีในเครื่อง
3. การ run mssql container
4. ทดสอบการทำงานของ mssql ผ่าน sqlcmd และ Azure Data Studio (download ได้จา https://docs.microsoft.com/en-us/sql/azure-data-studio/download-azure-data-studio?view=sql-server-ver15)
# script สำคัญที่ใช้ในคลิปนี้
# check docker version
docker --version
# pull mcr.microsoft.com/mssql/server image
https://hub.docker.com/_/microsoft-mssql-server
docker pull mcr.microsoft.com/mssql/server
# list images
docker image ls
# run a container
docker run --name maroon -e 'ACCEPT_EULA=Y' -e 'MSSQL_SA_PASSWORD=5HEe1Ybq' -p 1433:1433 -d mcr.microsoft.com/mssql/server
# exec sqlcmd client
docker exec -it maroon /opt/mssql-tools/bin/sqlcmd -S localhost -U sa -P 5HEe1Ybq
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สอน docker ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGJV7UpJs6NVvsf6qaKja9_
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สอน MySQL ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GFmJDsZipFCrY6L-0RrBYLT
สอน PostgreSQL ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGi_NqmIu43B-PsxA0wtnyH
สอน SQLite ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GHjYJA4pfG38M5BcrWKf5s2
สอน SQL สำหรับ Data Science ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGq8M6HO8xrpkaRhvEBsQhw
การเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล (SQL Server, MySQL, SQLite) ด้วย Python ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GEdZtHwU3t9k3dBAlxYoq59
การใช้ Excel ในการทำงานร่วมกับกับฐานข้อมูล (SQL Server, MySQL, Access) ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGA2sSqNRSXlw0OYuCfDwYk
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您可以使用Azure 資料庫移轉服務,將資料庫從RDS MySQL 執行個體遷移至適用於MySQL 的Azure 資料庫,同時讓來源資料庫在移轉期間保持連線。 換句話說,可在最短的應用 ... ... <看更多>