数据产品saas(数据产品老高)

数据产品老高

机子到手后，第二天未下雨，我便跑到街上拍摄了一个下午加晚上，对A7M2的各个方面进行测试。我讲过，这是一部让我感到惊喜的机子。在晚上的高感测试这一环节，感受到半幅和全幅在高感的表现上的差距肯定是不一样的。

测拍的时候，我使用提28-70套头。小光圈，从F3.5-F5.6，如果是在半幅机上，这样的套头，几乎不能拍摄较暗的夜景，所以，我平时拍摄夜景，通常都会在半幅上使用强两档曝光的22饼，或者50 1.8，所以，这次得益于全幅机比半幅机强两档这样的曝光能力。

虽然我用的是小光圈套头，但是，算下来，与我半幅用大光圈的曝光能力是差不多的。

我把IISO调制ISO3200起步。因为对于全幅高感测试来讲，ISO3200算不了什么，但是对于半幅机来讲ISO3200已经是上限。所以，这次我从ISO3200开始拍摄，结果令我感到开心，ISO3200画质不错，细节完好。有这样的画质，再加上大光圈镜头，夜拍就是小菜一碟~

~我测试过，当ISO设置为6400加F2以上的大光圈时，对夜景光线的感应能力已经大大超过了人眼在夜间的视力能力。

所以，我不大理解，为什么有人讲液晶取器不如光学取景器？比如，在很暗的地方，连你人眼都看不到东西了，你光学取景器怎么又能看得到？但液晶取景器不同，就好比你长曝曝光一样，可以用全幅机的高ISO加大光圈镜头，即使是非常暗的光线场合，你也能在液晶屏上看到很明亮的视野。

这一点光学取景器是做不到的。光学取景器只能和人眼看到的可见光一样。而液晶屏取景器，则能通过提高曝光量而增加画面的明亮度。

这样一来，你可以在非常暗的地方，使用高ISO加大光圈以超过人眼感光能力的强度捕足夜景。

所以，全幅机的ISO能力，显然更强。

这次我一共测试了ISO3200，6400，和10000的ISO，索尼的机子有个特点，就是ISO可以细分。

当设定到ISO10000时，已经很亮了，没得必要再往上，所以，我觉得索尼机这一点很好。

当你的拍摄条件满足时，不需要那么高的ISO时，就可以设定得更低些。

而佳能的就没有这些细致的设置。

经过一番拍摄下来，我个人感觉，ISO3200的画质不错，6400细节各方面还完好，到了ISO10000的时候，仍然可用，但是在细节方面有所损失。

也许有人问，我为什么不测试ISO25600以上？虽然现在有些全幅机表现上是可以打到更高的ISO，但其实那意义不大。为什么？

因为懂的人都知道，一般全幅ISO上了6400以后，画质都会下降。出现明显噪点。

在我看来，其实全幅机ISO超过6400以后的画质表现都是一条乱。

都是在靠涂抹在那里说事。

所谓的谁比谁的全幅高感好，不过是纸面测试，就好电脑里面的双通道内存速度要比单通道的快，不错，从测试数据上看是这样，但你真正去用的时候，你会发现，这种纸面上的差别，其实在实际使用时，你根本感觉不出快多少。哪个比哪个更快。

所以，我的测试，都是基于实用性测试，就是，我在实际拍片中的最终出片效果能达到什么样的水准。

不是我吹，我连半幅ISO6400我都玩得转，玩转全幅ISO25600的高感根本不在话下。但是那有意义吗？

虽然我也可以用半幅出ISO6400的片子，但哪个没得事去开那么高的高感来出片？

通常来说，宁可补光或用闪光灯，也很少有人会用高ISO去出片。

如果不是为了测试一下在实拍中的高感表现，我肯定也不会打那么高的ISO去拍摄。另外，还有个因素就是。很有可能，你看到我的这个高ISO片，你会认为，画质能有这样好？为什么同样的机子，在你的手里头就表现得没那么好呢？其实原因 很简单，因为，我片子出得好，器材用得好，不代表你也有我这样的水平。我还记得，我刚开始玩摄影，买的第一台卡片机的时候，一到手，那天正好是晚上，我就急冲冲的打开来拍，结果拍出来一看，那画质真是个渣，我就想为什么，我在买之前看别人用这卡片机拍出来的片子画质那么好，而我用却那么渣呢？后来我懂了以后我知道了，原来是我把ISO调得老高。对于一个小底卡片机来说那么高的ISO，画质不渣才怪。所以，对使用器材来说，你要把器材用差很容易，不信，你买个中幅机，然后把ISO调到这个机子的极限，那拍出来的片一样很渣，所以，当你懂得器材了，用好器材时，才能发挥出器材的能力。不然，再好的机子到了你的手里头出的都是渣片。所以，当你看到我用全幅加套头可以出到这样画质的片子时，你不要奇怪，你认为，你手里头同样有一台A7M2为什么却拍不得那么好，你也不用奇怪。因为以前我用半 幅我夜景都可以那么好，更别说现在用全幅了。所以，我没有像评测那样去看纸面上的参数，而是在实际的拍摄中看最终的出片效果。所以，A7M2让我感到很满意 。我不知道别人怎么看这机子，我只是在说我个人的使用感受。毕竟每个人都有不同的观点。我只是在讲我的观点而已。下面是拍摄样张，器材片。保留所有参数，

数据产品sense

寄存器文件（register file）又称寄存器堆，是 CPU 中多个寄存器组成的阵列，通常由快速的静态随机读写存储器（SRAM）实现。这种 RAM 具有专门的读端口与写端口，可以多路并发访问不同的寄存器。

实现

通常的设计布局是一个简单的阵列，在水平方向的一行就是寄存器的全字长宽度，一行的每一位元的存储单元（bit cell）通过位线（Bit Line）读/写其数据。在垂直方向把寄存器一次即能全字长读出。放大电路（Sense amplifier）通常设在底部，把读出的小幅值的两根位线（组成了一对差分电路）的电位差，放大为全幅值的逻辑值电位。更大的寄存器堆的设计是镜像与旋转后（tiling mirrored and rotated）拼贴这种简单的寄存器阵列。

数据 产品

产品数据包括零件信息、配置、文档、CAD文件、结构、权限信息等和所有与产品相关的技术。

通过产品数据管理，可以提高生产效率，有利于对产品的全生命周期进行管理，加强对于文档，图纸，数据的高效利用，使工作流程规范化。

产品数据管理能够有效组织企业生产工艺过程卡片、零件蓝图、三维数模、刀具清单、质量文件和数控程序等生产作业文档，实现车间无纸化生产。

数据产品都有哪些

一、Quick BI

1、产品概述

Quick BI是一个基于云计算致力于大数据高效分析与展现的轻量级自助BI工具服务平台。通过对数据源的连接和数据集的创建，对数据进行即时的分析与查询；通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

2、产品功能

极速建模：只需简单3步点击即可完成数据集的创建。

数据分析：提供专业的电子表格功能，可在线完成多数据联合分析并形成报表，支持超300个常规的数据分析函数。

丰富的可视化图表：支持柱状图、折线图、条形图、面积图、饼图、气泡地图、色彩地图、仪表盘、雷达图、散点图、漏斗图、指标看板、矩阵树图、Lbs地图、极坐标图、词云图、旋风漏斗图、树图、来源去向图、交叉表、等图等30余种图表。

多用户协作：所有对象在线化，企业用户之间以群空间的方式进行业务组织，实现成员共同操作，完成业务数据的联合分析。

多维数据分析：基于 WEB 页面的工作环境，拖拽式、类似于Excel 的操作方式，一键导入、实时分析，可以灵活切换数据分析的视角，无需重新建模。

灵活的报表集成：将 Quick BI 制作的报表嵌入到自有系统，并实现免登。

3、产品优势

丰富的数据源接入：支持云数据库、关系型数据库、Hadoop、MPP等数据源接入。

高性能即席查询：内置高速查询引擎，亿级数据可实现秒级计算与查询。

便捷的数据分析：类Excel操作的电子表格，并且支持300多类似Excel的函数；零SQL拖拽式的仪表板，支持多组件查询联动和下钻联动等数据联动分析机制。

安全的多端访问：产品采用ACL权限体制，数据以访问对象为控制单元，实现权限审批及授权，提供用户级、行级、水印等数据安全管控机制。

4、应用场景

数据分析与决策。解决取数难，报表产出效率低，维护难，图表效果设计不佳，人力成本高等问题。搭配使用RDS + Quick BI。

报表与自有系统集成。上手简单，快捷，极大提高看数据的效率，统一系统入口。搭配使用RDS + Quick BI。

交易数据权限管控。能够实现数据权限行级管控，适应多变的业务需求，跨源数据集成及计算性能保障。搭配使用Log + RDS + Quick BI + MaxCompute。

二、关系网络分析

1、产品概述

关系网络分析是基于大数据时空关系网络的可视化分析产品，产品围绕“大数据多源融合 、计算应用 、可视分析 、业务智能 ”设计实现，结合关系网络、时空数据，揭示对象间的关联和对象时空相关的模式及规律。产品提供关联网络（分析）、 时空网络（地图）、搜索网络、动态建模等功能 , 以可视分析的方式有效融合机器的计算能力和人的认知能力，获得对于海量数据的洞察力，帮助用户更为直观、高效地获取信息和知识。

关系网络分析产品采用组件化、服务化设计理念，分为存储计算层、数据服务层、业务应用层、分析展现层多层次体系架构。数据存储计算建立在阿里云自主研发的大数据平台上，支持 PB/EB 级别的数据规模，具有强大的数据整合、处理、分析、计算能力。

2、产品功能

关联网络

从网络视角辅助分析，帮助用户探索未知，洞察信息。提供关联反查、团伙分析等功能。

搜索网络

提供信息检索功能，帮助用户快速定位信息，完善“关联网络”、“时空网络”信息入口。

时空网络

从时空维度拓展分析，结合地理信息，深化信息在时空维度的轨迹变迁、关联规律。

动态建模

用OLP 模型动态建模，以实体(Object)、关系(Link)、属性(Property)实现异构数据整合。

3、产品优势

海量数据实时挖掘

支持在百亿节点、千亿边、万亿记录的PB量级数据，按照用户的业务指令进行关系挖掘和时空计算, 并且实时交互响应。

模型认知万物相连

基于 OLP 模型认知万物相连，以实体(Object)和关联(Link)对现实世界建模，通过属性(Property) 实现异构数据的整合。

可视分析高效体验

全面分析潜在用户体验要素和业务痛点，沉淀出数据、交互、结果的分阶可视化体验和协同共享，使得有证可查，有据可说。

三、日志服务 SLS

1、产品概述

日志服务（Log Service，简称 LOG）是针对日志类数据的一站式服务。能快捷完成日志数据采集、消费、投递以及查询分析等功能，提升运维、运营效率，建立 DT 时代海量日志处理能力。

2、产品功能

实时采集与消费（LogHub）

通过ECS、容器、移动端，开源软件，JS等接入实时日志数据（例如Metric、Event、BinLog、TextLog、Click等）。

提供实时消费接口，与实时计算及服务对接。

用途：数据清洗（ETL），流计算（Stream Compute），监控与报警，机器学习与迭代计算。

查询与实时分析（Search/Analytics）

实时索引、查询分析数据。

查询：关键词、模糊、上下文、范围。

统计：SQL聚合等丰富查询手段。

可视化：Dashboard + 报表功能。

对接：Grafana，JDBC/SQL92。

用途：DevOps/线上运维，日志实时数据分析，安全诊断与分析，运营与客服系统

投递数仓（LogShipper）

稳定可靠的日志投递。将日志中枢数据投递至存储类服务进行存储。

支持压缩、自定义Partition、以及行列等各种存储方式。

用途：数据仓库 + 数据分析、审计、推荐系统与用户画像。

数据产品做什么

大数据涵盖的内容主要以数据价值化为核心的一系列操作，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用。

对于不同模式，不同结构的数据，我们需要进行进一步的处理，需要进行集成处理或者整合处理。当我们将不同的数据收集，整理并且转换之后，就可以获取一个新的数据。这样在后期想要查询或者想要分析的时候，能够有一个统一的数据图。

大数据产业，是指大数据的产业集群、产业园区，涵盖大数据技术产品研发、工业大数据、行业大数据、大数据产业主体、大数据安全保障、大数据产业服务体系等组成的大数据工业园区。

工业数据资源潜力被激发，数据驱动的工业新模式新业态不断涌现。工程机械和轨道交通行业大数据形成特色优势，率先形成以“挖掘机指数”为代表的大数据典型案例。