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數(shù)據(jù)治理中心數(shù)據(jù)治理

2023-05-27 18:21:52

業(yè)務(wù)痛點(diǎn) 各業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一 數(shù)據(jù)來(lái)龍去脈不清楚，質(zhì)量得不到控制 數(shù)據(jù)開發(fā)找不到需要的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致過(guò)多冗余 核心需求 制定統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，技術(shù)規(guī)范 控制數(shù)據(jù)質(zhì)量，保證一致性、完整性、有效性等 快速定位數(shù)據(jù)，避免冗余存儲(chǔ) 優(yōu)勢(shì) 一站式治理平臺(tái) 一站式元 數(shù)據(jù)管理 、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、 數(shù)據(jù)安全 管理等 數(shù)據(jù)底座豐富 基于豐富的 大數(shù)據(jù) 平臺(tái)組件進(jìn)行治理，滿足多種數(shù)據(jù)處理和分析需求。 智能輔助治理 借助人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，降低 數(shù)據(jù)治理 的手動(dòng)工作量，提升數(shù)據(jù)管理效率。

數(shù)據(jù)治理中心數(shù)據(jù)共享交換

2023-05-27 18:21:52

業(yè)務(wù)痛點(diǎn) 業(yè)務(wù)部門間相互隔離，數(shù)據(jù)無(wú)法共享，信息孤島情況嚴(yán)重 來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式繁多，無(wú)法融合建模分析 數(shù)據(jù)與應(yīng)用深度耦合，新應(yīng)用開發(fā)困難，通用性差 核心需求 業(yè)務(wù)部門間，數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，信息共享共治 數(shù)據(jù)權(quán)限管理，不同用戶提供不同數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限 完善的安全方案防止數(shù)據(jù)泄露 優(yōu)勢(shì) - 建設(shè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)，打破數(shù)據(jù)孤島，統(tǒng)一技術(shù)規(guī)范， 統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，統(tǒng)一訪問(wèn)接口，通過(guò) 智能數(shù)據(jù)湖 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享共治 - 統(tǒng)一數(shù)據(jù)安全體系，數(shù)據(jù)確權(quán)脫敏，數(shù)據(jù)密級(jí)管理， 數(shù)據(jù)申請(qǐng)權(quán)限管理。

DLV可以做什么？

2023-05-27 18:21:52

數(shù)據(jù)可視化 （DLV）致力于用更生動(dòng)、友好的形式，即時(shí)呈現(xiàn)隱藏在瞬息萬(wàn)變且龐雜數(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)洞察。無(wú)論在零售、物流、電力、水利、環(huán)保、還是交通領(lǐng)域，通過(guò)交互式實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化視屏墻來(lái)幫助業(yè)務(wù)人員發(fā)現(xiàn)、診斷業(yè)務(wù)問(wèn)題。 DLV提供豐富的可視化組件，除了針對(duì)業(yè)務(wù)展示優(yōu)化過(guò)的常規(guī)圖表外，還能夠繪制包括海量數(shù)據(jù)的地理飛線、熱力分布、地域區(qū)塊、3D地圖、3D地球，實(shí)現(xiàn)地理數(shù)據(jù)的多層疊加。此外還有拓?fù)潢P(guān)系等異形圖表供您自由搭配。 DLV無(wú)縫集成華為云 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)、 數(shù)據(jù)湖探索 、關(guān)系型 數(shù)據(jù)庫(kù) 、 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) 等，支持本地CSV、在線API及企業(yè)內(nèi)部 私有云 數(shù)據(jù)；滿足您各類大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算、監(jiān)控的需求，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)計(jì)算的能力。 拖拽即可完成組件自由配置與布局、所見即所得，無(wú)需編程就能輕松搭建可視化大屏。 DLV特別針對(duì)拼接大屏端的展示做了分辨率優(yōu)化，能夠適配非常規(guī)的拼接分辨率。創(chuàng)建的大屏能夠發(fā)布分享，作為您對(duì)外數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)展示的窗口。

可信智能計(jì)算服務(wù)產(chǎn)品功能

2023-05-27 18:21:52

動(dòng)態(tài)聯(lián)盟管理 邀請(qǐng)華為云租戶作為數(shù)據(jù)參與方， 動(dòng)態(tài)構(gòu)建 可信計(jì)算 聯(lián)盟， 實(shí)現(xiàn)聯(lián)盟內(nèi)嚴(yán)格可控的數(shù)據(jù)使用和監(jiān)管。 可信計(jì)算節(jié)點(diǎn) 參與方使用數(shù)據(jù)源計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)自主可控的數(shù)據(jù)源注冊(cè)、隱私策略（脫敏、加密）設(shè)定、元數(shù)據(jù)發(fā)布等，為數(shù)據(jù)源計(jì)算節(jié)點(diǎn)提供全生命周期的可靠性監(jiān)控、運(yùn)維管理。 聯(lián)邦SQL分析 支持標(biāo)準(zhǔn)SQL語(yǔ)法，對(duì)接多種主流數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，為數(shù)據(jù)消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)多方數(shù)據(jù)的融合分析，參與方敏感數(shù)據(jù)能夠在具有TEE或MPC安全支撐的聚合計(jì)算節(jié)點(diǎn)中實(shí)現(xiàn)安全計(jì)算。 多方聯(lián)合建模 對(duì)接主流深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)橫向和縱向聯(lián)邦建模，支持基于TEE或MPC(如不經(jīng)意傳輸、同態(tài)加密等)的多方樣本對(duì)齊和訓(xùn)練模型保護(hù)。 云端容器化部署 參與方數(shù)據(jù)源計(jì)算節(jié)點(diǎn) 云原生 容器部署，聚合計(jì)算節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)擴(kuò)容，支持云、邊緣、混合云多種部署模式。 可視化數(shù)據(jù)監(jiān)管 為數(shù)據(jù)參與方提供可視化的數(shù)據(jù)使用流圖，提供插件化的 區(qū)塊鏈 對(duì)接存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)使用過(guò)程的可審計(jì)、可追溯。

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)無(wú)縫對(duì)接Hadoop

2023-05-27 18:21:52

GaussDB(DWS)可以無(wú)縫對(duì)接HDFS存儲(chǔ)，通過(guò)外表機(jī)制，能夠交互式查詢分析Hadoop平臺(tái)的數(shù)據(jù)，支持ORC/txt/csv/Parquet等文件格式，提供大數(shù)據(jù)分析能力。 基于Shared-nothing/MPP的對(duì)等并行計(jì)算模型可以充分利用CPU/IO/Mem等資源，獲得極致的運(yùn)算性能和線性的可擴(kuò)展性，從而支持PB級(jí)數(shù)據(jù)規(guī)模。 1.兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL SQL兼容SQL92/99/2003標(biāo)準(zhǔn)，支持存儲(chǔ)過(guò)程，降低應(yīng)用開發(fā)成本和 遷移 成本。 2.完備的事務(wù)支持 支持HDFS平臺(tái)通用的ORC格式數(shù)據(jù)增刪改，提供大數(shù)據(jù)平臺(tái)互聯(lián)互通能力?；贛VCC、兩階段提交分布式事務(wù)管理技術(shù)，支持ACID全事務(wù)能力。采用Smart Insert行列存混合存儲(chǔ)引擎，支持?jǐn)?shù)據(jù)智能分配存儲(chǔ)，支持高速數(shù)據(jù)更新。 3.交互式的性能體驗(yàn) 基于MPP全并行異步Pipeline分布式執(zhí)行框架，向量化執(zhí)行引擎，謂詞下推智能過(guò)濾掃描，LLVM等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)內(nèi)核引擎極致性能，支持高性能交互式查詢分析。

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GDS工具

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GaussDB(DWS)提供GDS（Gauss Data Service）工具，可以高效地進(jìn)行文本數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。 如圖，GDS服務(wù)器部署于集群每個(gè)物理節(jié)點(diǎn)上，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行導(dǎo)入/導(dǎo)出，單機(jī)速度可達(dá)700MB/s。 圖片 基于GDS的數(shù)據(jù)并行導(dǎo)入/導(dǎo)出 https://res-static.hc-cdn.cn/cloudbu-site/china/zh-cn/hjm/dwssjdr.jpg 此外，借助外表數(shù)據(jù)封裝器（Foreign Data Wrapper，簡(jiǎn)稱FDW），不同的集群之間可以互相訪問(wèn)數(shù)據(jù)，例如在GaussDB集群A中訪問(wèn)GaussDB集群B中的數(shù)據(jù)。結(jié)合GDS，可以實(shí)現(xiàn)跨集群數(shù)據(jù)一鍵式高速遷移。如下圖所示，通過(guò)GDS在兩個(gè)集群之間形成高效的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)通路，將數(shù)據(jù)從源集群導(dǎo)出，不經(jīng)落盤直接導(dǎo)入目標(biāo)集群。 圖片 用GDS實(shí)現(xiàn)跨集群 數(shù)據(jù)遷移 https://res-static.hc-cdn.cn/cloudbu-site/china/zh-cn/hjm/dwssjdr1.png 其技術(shù)特點(diǎn)是： 使用方便簡(jiǎn)潔，一條SQL啟動(dòng)遷移業(yè)務(wù)（INSERT INTO … SELECT … FROM … [WHERE];）。 性能高效，充分利用兩端集群所有節(jié)點(diǎn)算力。 中間數(shù)據(jù)不落盤，不占用磁盤空間。 可以滿足：GaussDB(DWS)集群間全量數(shù)據(jù)遷移同步、GaussDB(DWS)集群間過(guò)濾條件數(shù)據(jù)遷移同步等場(chǎng)景的性能需求。

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)透明安全技術(shù)

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GaussDB(DWS)支持對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行透明加密，加密解密的過(guò)程用戶無(wú)感知。每個(gè)集群有一個(gè)CEK（集群秘鑰），每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)采用單獨(dú)配置的DEK（數(shù)據(jù)庫(kù)加密密鑰）加密保護(hù)，DEK使用CEK加密保護(hù)，保證秘鑰安全。密鑰通過(guò)Kerbores服務(wù)申請(qǐng)和加解密，加密算法通過(guò)配置項(xiàng)統(tǒng)一配置。目前支持AES、SM4算法，其中SM4算法在hi 1620以上版本芯片中支持硬件加速。 大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏巨大價(jià)值的同時(shí)，也帶來(lái)了隱私信息保護(hù)方面的問(wèn)題。GaussDB(DWS)支持客戶以表的列為單元?jiǎng)?chuàng)建脫敏策略，客戶可針對(duì)業(yè)務(wù)中的敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行策略創(chuàng)建，敏感數(shù)據(jù)的界定由客戶結(jié)合自身業(yè)務(wù)場(chǎng)景識(shí)別。制定脫敏策略后，只有管理員和表對(duì)象的owner才能訪問(wèn)原始數(shù)據(jù)。同時(shí)，脫敏的數(shù)據(jù)可以參與實(shí)際運(yùn)算及使用，僅在數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)最終返回結(jié)果時(shí)脫敏。 以圖為例，用戶數(shù)據(jù)中每個(gè)人員的工資、email和手機(jī)號(hào)碼均為敏感數(shù)據(jù)，包含了用戶的隱私信息，如果明文顯示，將會(huì)暴露用戶的隱私，帶來(lái)一系列問(wèn)題。經(jīng)過(guò)透明脫敏處理后，普通用戶查看到的數(shù)據(jù)均被掩碼顯示，從而保護(hù)了用戶的隱私。 圖片 數(shù)據(jù)脫敏效果 https://res-static.hc-cdn.cn/cloudbu-site/china/zh-cn/hjm/dwshxjs4.png 數(shù)據(jù)脫敏的關(guān)鍵技術(shù)如下： 策略可配置 客戶可結(jié)合自身業(yè)務(wù)場(chǎng)景識(shí)別敏感數(shù)據(jù)并使用DDL在表的指定列創(chuàng)建脫敏策略。 策略可擴(kuò)展 內(nèi)置數(shù)值、字符、時(shí)間類型脫敏函數(shù)，支持用戶自定義脫敏函數(shù)。 訪問(wèn)控制 制定脫敏策略后，只有管理員和表對(duì)象的owner才能訪問(wèn)原始數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)可用性 脫敏數(shù)據(jù)可以參與實(shí)際運(yùn)算及使用，僅在最終返回結(jié)果時(shí)脫敏。

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)全并行計(jì)算

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GaussDB(DWS)實(shí)現(xiàn)了一套高效能的分布式執(zhí)行引擎，充分利用集群中各節(jié)點(diǎn)的資源，發(fā)揮并行計(jì)算的極致性能。 圖片 GaussDB(DWS)的全并行計(jì)算 https://res-static.hc-cdn.cn/cloudbu-site/china/zh-cn/hjm/dwshxjs.png 如圖，GaussDB(DWS)的全并行計(jì)算核心技術(shù)如下： MPP節(jié)點(diǎn)并行 分布式執(zhí)行框架，VPP用戶態(tài)TCP協(xié)議，支持>1000服務(wù)器，萬(wàn)級(jí)CPU核并行計(jì)算。 SMP（Symmetric Multi-Processing）算子并行 采用多線程并行算法執(zhí)行同一個(gè)SQL，充分利用多核CPU資源，支持眾核(>64 cores)，NUMA架構(gòu)優(yōu)化。 SIMD（Single Instruction Multiple Data）指令級(jí)并行 一個(gè)指令執(zhí)行一批數(shù)據(jù)的操作，支持X86，ARM指令。 LLVM（Low Level Virtual Machine）動(dòng)態(tài)編譯 將熱點(diǎn)函數(shù)預(yù)編譯成機(jī)器碼，減少SQL執(zhí)行指令數(shù)，提升性能。

實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)實(shí)時(shí)流分析場(chǎng)景

2023-05-27 18:21:52

實(shí)時(shí)流分析場(chǎng)景 提供易用、低時(shí)延、高吞吐的實(shí)時(shí)流分析服務(wù)。支持Stream SQL和用戶自定義作業(yè)做流分析 優(yōu)勢(shì) 易用 在線編輯Stream SQL，豐富的SQL函數(shù)滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)需要 完全托管 用戶完全不感知計(jì)算集群，聚焦流分析本身 按需計(jì)費(fèi) 作業(yè)選定SPU資源量，按時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)，精確到秒 建議搭配使用： 對(duì)象存儲(chǔ) 服務(wù) OBS、 數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS

數(shù)據(jù)湖探索地理大數(shù)據(jù)分析

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地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的相關(guān)特征，數(shù)據(jù)體量巨大，例如全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級(jí)；數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù)；在大體量的地理大數(shù)據(jù)中，通過(guò)高效的挖掘工具或者挖掘方法實(shí)現(xiàn)價(jià)值提煉，是用戶非常關(guān)注的話題 優(yōu)勢(shì) 提供地理專業(yè)算子 支持全棧Spark能力，具備豐富的Spark空間數(shù)據(jù)分析算法算子，全面支持結(jié)構(gòu)化的遙感影像數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化的三維建模、激光點(diǎn)云等巨量數(shù)據(jù)的離線批處理，支持帶有位置屬性的動(dòng)態(tài)流數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算處理 CEP SQL 提供地理位置分析函數(shù)對(duì)地理空間數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，用戶僅需編寫SQL便可實(shí)現(xiàn)例如偏航檢測(cè)，電子圍欄等地理分析場(chǎng)景 大數(shù)據(jù)治理能力 能快速將海量遙感影像數(shù)據(jù)接入上云，快速完成影像數(shù)據(jù)切片處理，為分布式批處理計(jì)算提供彈性分布式 數(shù)據(jù)集 建議搭配使用：數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS、對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OBS、 云數(shù)據(jù)遷移 CDM、 數(shù)據(jù)快遞 服務(wù)DES

數(shù)據(jù)湖探索數(shù)據(jù)庫(kù)分析

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數(shù)據(jù)庫(kù)分析 應(yīng)用的數(shù)據(jù)（如：注冊(cè)信息）存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，想對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 痛點(diǎn) 數(shù)據(jù)量日益增多，復(fù)雜查詢關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)查不出來(lái) 數(shù)據(jù)分庫(kù)分表存在多個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，無(wú)法做全量分析 不想因?yàn)榉治鰳I(yè)務(wù)影響在線業(yè)務(wù) 優(yōu)勢(shì) 熟悉的SQL體驗(yàn) DLI的SQL語(yǔ)法全兼容關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 2003，0學(xué)習(xí)成本，使用習(xí)慣保持一致 極致性能 DLI采用分布式內(nèi)存計(jì)算模型，輕松處理海量數(shù)據(jù) 建議搭配使用：云數(shù)據(jù)遷移 CDM

MapReduce服務(wù)智慧水務(wù)

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智慧水務(wù) 以大數(shù)據(jù)云服務(wù)MRS-Hadoop為核心，構(gòu)建高性能、高可靠的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析平臺(tái) 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)，靈活彈性 使用MRS服務(wù)搭建，具備企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)的平臺(tái)能力，并提供了豐富的開源組件，靈活搭配，同時(shí)滿足客戶實(shí)時(shí)/離線等混合復(fù)雜業(yè)務(wù)處理訴求 高吞吐、低延時(shí) 可以通過(guò)Storm從Kafka獲取實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)高吞吐量、低延時(shí)的實(shí)時(shí)計(jì)算、分析能力 支持多類型數(shù)據(jù)融合 同時(shí)支持各種結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)計(jì)算處理，輕松遷移傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)跨源數(shù)據(jù)探索分析 場(chǎng)景適用服務(wù)： MapReduce服務(wù) MRS、云數(shù)據(jù)遷移 CDM、 云數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL

湖倉(cāng)構(gòu)建數(shù)據(jù)湖建設(shè)和持續(xù)運(yùn)營(yíng)

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場(chǎng)景描述 數(shù)據(jù)湖 建設(shè)和持續(xù)運(yùn)營(yíng)，是指數(shù)據(jù)湖的初始化建設(shè)及后續(xù)日常的海量元數(shù)據(jù)及權(quán)限管理，因此客戶需要便捷高效的建設(shè)和管理方式。 傳統(tǒng)方式的弊端 · 僅支持通過(guò)計(jì)算引擎（Hive、Spark等）執(zhí)行SQL實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)的定義、修改、查詢，對(duì)客戶有一定的技能要求，缺少提升易用性的可視化界面。 · 一個(gè)完整的授權(quán)活動(dòng)，需要針對(duì)計(jì)算引擎、對(duì)象存儲(chǔ)執(zhí)行兩次授權(quán)操作，對(duì)客戶操作帶來(lái)不便，易用性差。 服務(wù)優(yōu)勢(shì) · 站式可視化數(shù)據(jù)湖構(gòu)建：提供數(shù)據(jù)湖元數(shù)據(jù)統(tǒng)一定義和授權(quán)的可視化界面，支持客戶便捷操作，快速構(gòu)建。 · 聯(lián)動(dòng)授權(quán)：支持在元數(shù)據(jù)授權(quán)的同時(shí)， 自動(dòng)化 完成元數(shù)據(jù)所映射的文件目錄的授權(quán)，使客戶授權(quán)操作更便捷和高效。 · 細(xì)粒度訪問(wèn)控制：實(shí)現(xiàn)針對(duì)數(shù)據(jù)湖的庫(kù)、表、列級(jí)元數(shù)據(jù)的細(xì)粒度訪問(wèn)控制，為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的安全性提供有力保障。 建議搭配服務(wù)：MapReduce服務(wù)、數(shù)據(jù)湖探索 DLI、云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) GaussDB、 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio、 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts

數(shù)據(jù)治理中心功能描述

2023-05-27 18:21:52

數(shù)據(jù)集成 支持批量數(shù)據(jù)遷移、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)同步，支持20+異構(gòu)數(shù)據(jù)源，全向?qū)脚渲煤凸芾恚С謫伪?、整?kù)、增量、周期性數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)治理 提供智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等功能，統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，并落地?cái)?shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，用于改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，有效支撐決策 資產(chǎn)管理 提供企業(yè)級(jí)的元數(shù)據(jù)管理，厘清信息資產(chǎn)。通過(guò) 數(shù)據(jù)地圖 ，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的數(shù)據(jù)血緣和數(shù)據(jù)全景可視，提供數(shù)據(jù)智能搜索和運(yùn)營(yíng)監(jiān)控 數(shù)據(jù)研發(fā) 大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境，降低用戶使用大數(shù)據(jù)的門檻，幫助用戶快速構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理中心。支持?jǐn)?shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本開發(fā)、工作流編排等操作，輕松完成整個(gè)數(shù)據(jù)的處理分析流程 智能服務(wù) 標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，提供一站式數(shù)據(jù)服務(wù)開發(fā)、測(cè)試部署能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)敏捷響應(yīng)，降低數(shù)據(jù)獲取難度，提升數(shù)據(jù)消費(fèi)體驗(yàn)和效率，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的變現(xiàn) 全場(chǎng)景可視 數(shù)據(jù)治理運(yùn)營(yíng)過(guò)程可視，拖拉拽配置，無(wú)需編碼；處理結(jié)果可視，更直觀，便于交互和探索；數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理可視，支持鉆取、溯源等 統(tǒng)一調(diào)度 全面托管的調(diào)度，支持按時(shí)間、事件觸發(fā)的任務(wù)觸發(fā)機(jī)制，支持分鐘、小時(shí)、天、周和月等多種調(diào)度周期 統(tǒng)一運(yùn)維 可視化的任務(wù)運(yùn)維中心，監(jiān)控所有任務(wù)的運(yùn)行，支持配置各類報(bào)警通知，便于責(zé)任人實(shí)時(shí)獲取任務(wù)的情況，保證業(yè)務(wù)正常運(yùn)行 數(shù)據(jù)安全 統(tǒng)一的數(shù)據(jù)安全保護(hù)中心，提供敏感數(shù)據(jù)識(shí)別及分類，安全隱私保護(hù)，細(xì)粒度權(quán)限控制，數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及合規(guī)審計(jì)等能力，幫助用戶增強(qiáng)整體安全防護(hù)能力，建立安全預(yù)警機(jī)制，讓數(shù)據(jù)使用安全、合規(guī)

日志分析服務(wù)日志分析

2023-05-27 18:21:52

日志分析 通過(guò)對(duì)接入的日志進(jìn)行索引、分片、分析，提供一站式智能分析平臺(tái)，對(duì)外提供日志檢索、可視化、智能運(yùn)維等功能。 特點(diǎn) 實(shí)時(shí)檢索 提供日志場(chǎng)景端到端的解決方案，數(shù)據(jù)從入庫(kù)到能夠被檢索到只需要數(shù)秒時(shí)間。 統(tǒng)計(jì)分析 提供20余種統(tǒng)計(jì)分析方法，支持表格、折線圖、熱圖、云圖等多種圖表呈現(xiàn)方式。 APM 加速 針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)，通過(guò)提前將細(xì)粒度數(shù)據(jù)聚合成粗粒度數(shù)據(jù)，提升drill up與drill down的性能。 建議搭配使用： 云搜索服務(wù) CSS、MapReduce服務(wù)、對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS、云數(shù)據(jù)遷移 CDM

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