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

最近在 oschina 看到有朋友用 golang 寫了一套 based on HBase 的即時通訊軟體(原設計是 MySQL)，而 Qmi 也是基於 HBase 的即時通訊軟體。雖然小編不會寫 golang，但看 code 總還可以的，所以小編當然要來研究一下這個 tim 是如何設計 schema 的。

看起來 rowkey 就是用 HBase 的 increment 指令完成，然後再將 int 轉成 hex 後做為 rowkey。而 family 則有 n 個 (感覺就是欄位名的樣子)，然後 family 為 idx 開頭的就是 foreign key。

除了 rowkey 以外，family, qualifier, value 的設計邏輯，更讓小編有點不解 Orz

* 如果 family 是 # 開頭的話 (一般是 # id)，則 qualifier 為空，value 為 rowkey 的值
* 如果 family 是 idx_ 開頭，則 family 為 index，qualifier 為欄位的內容 (像是 IndexDomainUsername 的值)，value 為空
* 一般欄位則 family 為欄位名稱，qualifier 為空，value 為欄位的內容 (像是 fromuser 的值)

對 HBase 設計比較了解的朋友會知道，rowkey 會影響讀寫的效能，依照 ascii 碼排序，愈分散就愈不會遇到 hotspot，但愈集中一次能取回的資料就愈多，這都是要看 scenario 決定。而 family 與 HFile 成正比，family 愈多，開的檔案愈多，一般建議不超過三個，而這裡一筆 record 就開了十幾個。另外除了 value 以外，naming 要儘量簡短。

看完之後，覺得跟這幾年小編在 HBase 上設計 schema 的原則完全不同啊。不過相信有一部分或許是為了要相容於 RDBMS 的關係，而不得不做的取捨吧 Orz

* https://www.oschina.net/news/78341/tim-1-1-0
* https://github.com/donnie4w/tim/blob/master/tim.hbase/hbaseService.go
* https://github.com/donnie4w/tim/blob/master/tim.hbase/hbasedao.go
* https://github.com/donnie4w/tim/blob/master/doc/hbaseTable.txt

#qmi #tim #hbase #golang

[好站分享] GitHub 上的瘋狂 C++ 相關資源清單：Awesome-C++

逛國外網站這麼久，很少碰到有資源齊全到讓我倒抽一口涼氣的...這個作者對 C++ 很有愛啊～～

Awesome-C++，是掛在 GitHub 上的一個 C++ 資源清單。收集了 C++ 相關的函式庫、軟體、書籍、文章...還推薦作者覺得也不錯的其它清單。連結如下：

https://github.com/fffaraz/awesome-cpp

一旦點進去，你會被裡面滿滿的超鏈結，把你的腎上腺素濃度打到最高... XD。如果您平常工作與 C++ 相關，您絕對不能錯過這份清單。我簡單列出一下這份清單有什麼：

(以下文長，是寫給英文苦手的讀者看的。英文沒啥問題的朋友，建議直接看原文即可）

一、函式庫與框架

* 標準函式庫（Standard Libraries）：
C++ 原生函式庫、POSIX、ISO、GNU 各家出品的標準函式庫都有。

* 程式框架（Frameworks）
「框架」比「函式庫」規格大一點。一般來說，「函式庫」幫你把常用的程式寫好，你只要叫用就好了，是一種幫助你加速完工、但並沒帶來任何新功能的一堆程式碼。「框架」則是替原始 C++ 帶來一些令人驚艷的新功能。不過這種分法，並非絕對的。

* 人工智慧（Artificial Intelligence, AI）相關框架與函式庫
想要催得動這一坨東西，得有點 AI 背景。否則你可能不知道函式庫提供給你「深先搜尋（Depth-first Search）」與「廣先搜尋（Width-first Search）」這些函數怎麼讓那堆冷冰冰的硬體多一點智慧。

* 非同步呼叫所使用的事件佇列（Asynchronous Event Loop）
一般來說，一個程式呼叫另一個程式，「叫人的」得等「被叫的」把事情做完，才能繼續進行下一步。就像一個經理眼睛盯著新手做事、沒辦法回到辦公桌做自己的事一樣，這種模式叫「同步呼叫（Synchronous Call）」。比較好的作法，是你交代完新手該做什麼，就離開回去做自己的事，等新手做完了，再來報告說「我做完了」，這種模式叫「非同步呼叫（Asynchronous Call）」。不過要能做到「非同步」，「叫人者」與「被叫者」之間，得有「事件（Event）」這個機制，讓兩者互相溝通該做的事，以及是否完工。此處提供的，都是讓 C++ 能達成「非同步」機制的函式庫或框架。

* 音效（Audio）相關框架或函式庫
這裡放的，都是讓你的 C++ 能做到讀取音效檔（如：mp3），並用程式碼對該檔進行剪輯、混音...等動作的函式庫或框架。

* 生物（Biology）相關框架或函式庫
這邊的函式庫，可以讓您用 C++ 比對兩條 DNA 序列相似度有多高，或者從一大堆不同樣本的 DNA 中，找出哪條 DNA 與哪條可能有親緣關係...等。

* 命令列（Command Line Interface, CLI）相關框架或函式庫
用這邊的函式庫，可以讓您在命令列跑出一些令人驚艷的效果。如 NCurses 就是一套能在命令列之下，用文字盡量模擬出下拉式選單、按鈕...圖形界面的感覺。

* 壓縮（Compression）相關函式庫
讓您不必瞭解檔案壓縮原理，會叫用相關函數就能做到檔案壓縮。

* 平行處理（Concurrency）相關函式庫
讓 C++ 也能輕易做到同時處理多件事情的函式庫。

* 資料結構相關函式庫（Containers）
提供資料結構內的 B-Tree 與 Hashmaps 等架構，讓 C++ 輕鬆取用。

* 加密（Cryptography）相關函式庫
提供加密解密相關函數。

* 資料庫（Database）相關函式庫
讓 C++ 可以用幾道命令，輕鬆接取 MySQL、MongoDB...等知名資料庫內的資料。

* 除錯、測試、效能（Debug）相關函式庫
雖然原文只用了「Debug」這樣的簡單字眼，但這一區的函式庫包含「單元測試（Unit Test）」、「效能測試（Benchmark）」、「記憶體用量追蹤（Memory Tracking）」等功能的函數。讓您的程式在還沒跑之前，就接受嚴格檢驗，降低發生錯誤的機會。

* 遊戲引擎（Game Engine）
提供一些函數，讓您輕鬆讀入 3D 建模軟體（如：Maya, 3D Studio...）做出來的模型與動畫。並在程式內特定事件（如：碰撞）發生時播放。也提供打光（Shading）、物理函數（如：彈跳、碰撞）...等方便的程式供您取用。這些東西讓您在寫遊戲時，能以更快的效率產出結果。

* 圖形界面（Graphical User Interface, GUI）
讓您用 C++ 建立漂亮的視窗、對話框、核取框、下拉式功能表...等圖形界面。

* 圖形（Graphics）相關函式庫
這部分多與遊戲引擎搭配，提供 2D 圖形處理或 3D 光跡追蹤（Rendering）等「外觀美化」的函數。讓您的遊戲角色或場景，看起來更栩栩如生。

* 影像處理（Image Processing）相關函式庫
包含讀入/繪出各式圖檔（PNG、JPG、GIF...）、光學字元辨識、電腦視覺、讀入/播放各式影片（MP4...）等函數。

* 國際化（Internationalization）相關函式庫
讓您用 C++ 寫出來的程式，可以輕易支援各國語言（當然，各國語言要事先請翻譯社先翻好，這邊只是提供語系切換的機制）。

* 行程間通訊（Inter-Process Communication, IPC）相關函式庫
兩個跑起來的獨立程式（如：兩個執行檔）想在執行過程中交換資料，稱為「行程間通訊」，簡稱 IPC。IPC 雖然不至於難如登天，不過要做到，手續還是很瑣碎的。這邊的函式庫提供好用函數，讓兩個行程交換資料時，變得比較容易。

* JSON 支援相關函式庫
JSON 原文是 JavaScript Object Notation。是一種用「純文字」來表示「資料」的方法。如一筆「李大華、35 歲、手機 0937555666」的資料，用 JSON 表示是這樣的：
[
Name: "李大華",
Age: 35,
Mobile: "0937555666"
]
之後可以讓這樣的資料，流通於瀏覽器與伺服器之間。而 JSON 函式庫，可以快速幫您分析 JSON 表示的資料，將它還原成您要的格式。

* 日誌（Logging）支援函式庫
日誌在「系統稽核」中，是很重要的功能。系統得把「什麼人、等級多高、做了什麼事、何時做的、對哪部分做的、從哪個 IP 過來...」忠實記錄下來。萬一系統出事了，我們就能追查可能是誰搞的。類似「監視器」的功能。這部分的函式庫，可以讓 C++ 輕易做到「日誌」功能，您不用傷腦筋日誌功能該怎麼寫，它已經幫您寫好了。您只要會用就行。

* 機器學習（Machine Learning）相關函式庫
提供如「類神經網路」、「電腦視覺」等進階函式庫，讓您的 C++ 程式有少量人類視覺與思考能力（真的很少量，請不用有太高期待）。

* 數學（Math）相關函式庫
一些線性代數、矩陣運算...等相關數學函數。

* 多媒體（Multimedia）相關函式庫
如：影音串流...等相關函數。

* 網路（Networking）相關函數
提供各種低階網路協定相關函數。如：TCP/IP、HTTP、點對點傳輸、非同步通訊、以及一些與 Facebook 橋接的相關函數。

* 物理模擬（Physics）相關函數
這部分也可以大量用於遊戲程式設計。主要提供一些函數，用來模擬自然界各種物理現象。如水流、風吹、碰撞、彈跳...等。

* 機器人控制（Robotics）相關函數
一堆方便你控制或模擬機器人行為的函數。

* 科學運算（Scientific Computing）
一些在科學上比較用得著的數學運算。如工程數學、傅立葉分析...等。

* 腳本語言控制（Scripting）
包含一些能讓 C++ 與各種腳本語言（JavaScript、PHP、Perl...）橋接的函數。

* 序列化控制（Serialization）
首先解釋一下何謂序列化。序列化可以把程式執行到一半的樣子，如數保存於硬碟中，甚至於可以關機。之後可以把序列化的資料「反序列化」，將它「解凍」還原至記憶體繼續跑，就像當初跑到一半被「冷凍」當下再往下執行一樣。這邊提供許多 C++ 序列化的函式庫。

* 影片處理（Video）
可以讀入/播放各種影片檔的函式庫。

* 虛擬機（Virtual Machines）
這邊提供一些用 C++ 寫出來的「輕量級」虛擬機。所謂虛擬機，是用軟體模擬出硬碟、處理器、記憶體、螢幕，工程師可以在虛擬機內安裝另一個作業系統，就好像安裝作業系統至真實機器一樣。

* 網頁應用軟體框架（Web Application Framework）
集合了一些用 C++ 寫出來的 WWW 伺服器、或開發網頁時用得上的函式庫等。

* XML
如果你希望教會你的 C++ 程式「讀懂」一個 XML 檔在講什麼，這邊提供了一堆 XML 解析器（XML Parser），方便您分析從遠方伺服器傳來的 XML 檔到底想表達什麼樣的資料。

* 其它（Miscellaneous）
一些無法分類的東西，通通塞在這裡。大部分是一些小型的函式庫或 C++ 與其它語言的橋接軟體。

二、C++ 相關軟體

* 編譯器（Compiler）
各類把 C++ 原始碼編成 0 與 1 機械碼的軟體。

* 線上編譯器（Online Compiler）
懶得安裝編譯器的話，現在有一堆線上的編譯器。你上傳原始碼，它會編成機械碼後，丟還個執行檔給你下載。

* 除錯器（Debugger）
一些有名的 C++ 除錯器。當你的程式無法執行時，可以靠它找出到底錯在哪裡。

* 整合式開發環境（Integrated Development Environment, IDE）
IDE 就是把文字編輯器（Editor）、編譯器（Compiler）、除錯器（Debugger）...等軟體整合成一體的軟體。您可以不離開該環境，就能寫碼、編譯、除錯、執行...。

* 軟體建構系統（Build Systems）
簡單說，就是把一些瑣碎動作事先安排好、可以在程式碼修改後，下達一條指令（如：「建構！」），就可全自動一條鞭地從編譯、測試、備份、安裝...一口氣完成的系統。

* 原始碼靜態分析軟體（Static Code Analysis）
丟入原始碼，可以幫你找出哪段程式可能發生錯誤，或者可能造成效能低下。也能找出完全沒被叫用到的原始碼，提醒您刪除。甚至於可以把您的程式碼重排成符合特定格式，統一多人寫碼風格時很有用。

三、其它資源

* API Design 文件
* 有用文章（Articles）
* 推薦書籍（Books）
* 寫碼風格（Coding Style）
* 演講（Talks）
* 影片教學（Videos）
* 有用網站（Web Sites）
* 有用部落格（Weblogs）
* 其它 Awesome C++ 姊妹作（Other Awesome Projects）

四、其它也很棒的清單（Other Awesome Lists）

能看到這行字的，給您拍拍手！辛苦了！希望今天分享的內容您會喜歡！也請您不吝按讚鼓勵，或分享給您 Facebook 的親朋好友！

Excel VBA辦公室提升效率自動化實務班第10次

上課內容：
01_重點回顧表單設計與資料庫
02_XAMPP解壓縮到D碟與執行setup_xampp
03_設定XAMPP與MQSQL的安全性
04_新增MQSQL資料庫與資料表與欄位
05_在MYSQL中執行新增資料的SQL語法
06_在EXCEL中執行ADO傳遞SQL語法
07_在EXCEL中新增全部到資料庫中
08_從MYSQL全部匯入與刪除

完整影音
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教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
https://groups.google.com/forum/#!forum/tcfst_excel_vba2_2017

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新課程EXCEL VBA辦公自動化順利在自強基金會開始第一次上課，
主要目標能延續入門課程，進一步延續前課程，把函數變成VBA，
VBA設計自動化與VBA與資料庫當成重要課程目標。

課程理念：
1.以循序漸進的方式, 透過詳細的說明和實用的50個Excel VBA範例,
帶領您輕鬆進入 Excel VBA 設計的領域, 並逐步了解整個 VBA 的架構與輪廓,
進而學習 VBA 變數、常數、函式及邏輯的觀念, 即使沒有任何程式設計基礎,
也能自己親手撰寫 VBA 程序來提昇工作效率, 晉身職場 Excel 高手！
2.進而解說EXCEL與資料庫的結合，甚至將EXCEL當成資料庫來使用，
結合函數、VBA等更深入的功能，讓資料處理和分析的應用更上層樓。
3.將結合GOOGLE雲端試算表，教您如何將EXCEL函數雲端化與網路化。

上課用書：
參考用書：
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—作者： 羅剛君
—出版社：PCuSER電腦人文化
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