虚拟仿真教学系统，对于教育行业来说是个福音，因为这种视听触觉一体化的感知，可以让学生更好地理解课程涉及的知识。甚至是一些危险的实验或者不好在实际场景中参与的项目，都可以通过虚拟仿真技术进行模拟。简单来说这是一种通过计算机技术将具体事务或者场景以视听的立体形式展现出来。而随着计算机技术和网络基础设施的发展，这项技术在民用商业领域也有了应用和发展。虚拟仿真行业高度依赖各种先进软硬件设备，包括：高性能计算机、通用软件及操作系统、数据处理芯片、专用电子模块及电子元器件等，而这些的成本非常高，也导致项目成本和推进都会相对缓慢。尤其是大型的虚拟仿真系统，在给客户演示中为了取得好的效果，要么单纯依赖局域网，要么需要客户具有高性能的机器，而且需要本地安装。因此在演示中可能存在各种障碍，那有没有什么办法可以通过云端网页给客户开启虚拟仿真系统的演示呢？

新行业的出现伴随着很多专业的新名词，但对于非行业人士而言这些专业词汇很难懂，就更不知道其用途是怎样的了。比如云流化应用技术，简单说就是将原来在电脑端实现的软件操作，直接放在云端服务器（包括公用云服务器和本地局域网服务器）。这样作为用户在操作的时候，直接通过一个链接打开这些程序来进行。对于一些行业专用软件，即使在外出差，也可以随时随地登录查看、修改操作、提交上级审核等。除了这个行业外还有哪些行业可以应用呢？

大家好，我是来自腾讯大数据团队的杨华（vinoyang），很高兴能够参加这次北京的 QCon，有机会跟大家分享一下腾讯实时流计算平台的演进与这个过程中我们的一些实践经验。

我们平时计算时列的计算式叫做中缀表达式，即运算符放在两个运算数中间的计算式（例：1+1）。但是，这样的式子计算机并不能很好的理解，在遇到有括号加入时就会更难进行编程，于是在这样的需求下，另一种计算式被发明了：后缀表达式。他一开始是由波兰科学家Lukasiewicz发明的前缀表达式（波兰表达式），运算符放在两个运算式之前（例：+11），后来被人将运算符放在了后面，被称为逆波兰表达式即后缀表达式（例：11+）。

document数据格式 电商网站商品管理案例背景介绍 简单的集群管理 商品的CRUD操作(document curd) 1. Document数据格式 面向文档的搜索分析引擎 应用系统的数据结构都是面向对象的，复杂的 对象数据存储到数据库中，只能拆解开来，变成扁平的多张表，每次查询的时候还有还原成对象格式，相当麻烦 ES是面向文档的，文档中存储的数据结构，与面向对象的数据结构是一样的，基于这种文档数据结构。ES可以提供复杂的索引，全文检索，分析聚合等功能。 ES的document用json数据格式来表示的

WebGL（全写Web Graphics Library）是一种3D绘图协议，这种绘图技术标准允许把JavaScript和OpenGL ES 2.0结合在一起，通过增加OpenGL ES 2.0的一个JavaScript绑定，WebGL可以为HTML5 Canvas提供硬件3D加速渲染，这样Web开发人员就可以借助系统显卡来在浏览器里更流畅地展示3D场景和模型了，还能创建复杂的导航和数据视觉化。显然，WebGL技术标准免去了开发网页专用渲染插件的麻烦，可被用于创建具有复杂3D结构的网站页面，甚至可以用来设计3D网页游戏等等。–百度百科

ELK平台介绍 在搜索ELK资料的时候，发现这篇文章比较好，于是摘抄一小段： 以下内容来自：http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798 日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。 通常，日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不

在这一篇文章开始之前，你需要先安装一个ElasticSearch，如果你是mac或者linux可以参考https://www.jianshu.com/p/e47b451375ea，如果是windows可以自定百度一下。 下面是官方套话介绍elasticsearch： ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业

1. 背景 ELKB（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beat的组合）是一套开源的分布式日志管理方案。凭借其闭环的日志处理流程、高效的检索性能、线性的扩展能力、较低的运维成本等特点，ELKB在最近几年迅速崛起，成为实时日志处理开源领域的首要选择。本文先向大家初步介绍ELK生态及其应用场景，后续会更多的介绍我们在ELK方面的工作。 2. 用户需求 在日志处理方面，用户经常遇到如下需求： 运维同学希望分析分布式环境下的错误日志，使用关键字搜索实时定位问题？ 问

在现实中webgl的用途很多，比如医院运维网站，地铁运维网站，海绵城市，可以以三维网页形式展示出现实状态。

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二最流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。目前网络公开部署Elasticsearch大概有数万台服务器，内部网络部署就不计其数了。Elasticsearch用了两个危险性的脚本MVEL和Groovy。2014年5月MVEL爆出来命

第 19 章 ElasticSearch + Logstash + Kibana 目录 19.1. ElasticSearch + Logstash + Kibana 安装 19.1.1. ElasticSearch 安装 19.1.2. Kibana 安装 19.1.3. Logstash 安装 19.2. 日志采集 官方网站https://www.elastic.co 环境准备: 操作系统： CentOS 7 Java 1.8 Redis ElasticSearch + Logstash + Kiban

在现实中webgl的用途很多，比如医院运维网站，地铁运维网站，海绵城市，可以以三维网页形式展示出现实状态。

今天下午部门内部技术分享是分词器算法。这次的主讲是大名鼎鼎的Ansj分词器的作者-孙健。 作者简介： Ansj分词器作者 elasticsearch-sql（elasticsearch的sql插件）作者，支持sql查询 nlp-lang自然语言工具包发起人 NLPCN（自然语言处理组织）发起人 等等... 网站：http://www.nlpcn.org/ GIT地址：https://github.com/NLPchina 具体作者详情请百度、Google 大神首先对中文分词的概念进行详细的解释

搜索：百度，网站的站内搜索，IT系统的检索 数据分析：电商网站，最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些；新闻网站，最近1个月访问量排名前3

摘要总结：本文主要介绍如何使用Packetbeat进行网络流量监控。Packetbeat是一个开源的网络流量监控工具，它可以捕获、分析和存储网络流量数据。本文将介绍如何使用Packetbeat进行网络流量监控，包括安装、配置和使用Kibana进行可视化。

概述 ESaaS(ElasticSearch as a Service)是ElasticSearch on Kubernetes的产品实现，是利用Docker和Kubernetes等容器虚拟化和编排调度系统，将ElasticSearch抽象为CaaS(Container as a Service)平台上的一种服务，实现秒级创建和扩缩容一个用户自定义的ElasticSerach集群，并且保证高可用和数据安全等方面。 关键组件 ElasticSearch 2.x Kubernetes 1.9 Docker 1.

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二最流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。目前网络公开部署Elasticsearch大概有数万台服务器，内部网络部署就不计其数了。Elasticsearch用了两个危险性的脚本MVEL和Groovy。2014年5月MVEL爆出来命

在本教程中，我们将介绍在CentOS 7上安装Elasticsearch ELK Stack，即Elasticsearch 2.2.x，Logstash 2.2.x和Kibana 4.4.x. 我们还将向你展示如何使用Filebeat 1.1.x将其配置为在集中位置收集和可视化系统的syslog。 Logstash是一个用于收集，解析和存储日志以供将来使用的开源工具。 Kibana是一个Web界面，可用于搜索和查看Logstash已编入索引的日志。 这两个工具都基于Elasticsearch，用于存储日志。

AWS的S3, 阿里云的OSS, 腾讯云的COS， 都是常见的对象存储服务。对象存储服务面向非结构化数据，支持通过HTTP/HTTPS协议访问，支持存入文本、图片、视频等多种类型的数据。