版本说明
版本说明
DataArts Studio组件 |
免费版 |
初级版 |
专家版 |
企业版 |
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数据集成 |
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√ |
√ |
√ |
管理中心 |
√ |
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√ |
√ |
数据架构 |
x |
x |
x |
√ |
数据开发 |
√ |
√ |
√ |
√ |
数据质量 |
x |
x |
支持,但不支持业务指标监控、对账作业和质量报告。 |
√ |
数据目录 |
x |
x |
支持,但不支持通过管理中心资源迁移进行数据目录(分类、标签、采集任务)导出。 |
√ |
数据服务 |
x |
x |
√ |
√ |
数据安全(公测) |
x |
x |
支持,但不支持数据水印嵌入和溯源。 |
√ |
DataArts Studio规格 |
免费版[5] |
初级版 |
专家版 |
企业版 |
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DataArts Studio数据集成集群[1] |
赠送36小时cdm.large规格的CDM集群折扣套餐,需通过“云数据迁移 CDM”服务使用,详见CDM用户指南。 |
集群数量:1个 规格名称:cdm.medium vCPUs/内存:4核 8GB |
集群数量:1个 规格名称:cdm.medium vCPUs/内存:4核 8GB |
集群数量:1个 规格名称:cdm.medium vCPUs/内存:4核 8GB |
作业节点调度次数/天[2] |
500次/天 |
5,000次/天 |
5,000次/天 |
5,000次/天 |
技术资产数量[3] |
不支持 |
不支持 |
500 |
5000 |
数据模型数量[4] |
不支持 |
不支持 |
不支持 |
100 |
注释:
[1] DataArts Studio数据集成集群:DataArts Studio实例赠送的数据集成集群,推荐作为管理中心数据连接的Agent代理使用,不建议同时作为Agent代理和运行数据迁移作业使用。用于运行数据迁移作业的其他规格数据集成集群推荐通过“批量数据迁移增量包”进行购买(免费版需通过“云数据迁移 CDM”服务购买CDM集群),如何购买请参考购买批量数据迁移增量包。
[2] 作业节点调度次数/天:该规格是以每天执行的数据开发作业、质量作业、对账作业、业务场景和元数据采集作业的调度次数之和计算的,可以通过“作业节点调度次数/天增量包”进行扩容,如何购买请参考购买作业节点调度次数/天增量包。其中数据开发作业的每天调度次数,是以节点(包含Dummy节点)为粒度进行度量的,另外补数据任务也会计入度量次数,但测试运行、失败重试不会计入。例如某作业包含2个DWS SQL节点和1个Dummy节点,每天00:00开始执行,隔10小时调度一次,当天额外进行了过去10天的补数据,则该作业当天调度次数为2*3+2*3*10=66,后续每天调度次数为2*3=6。
[3] 技术资产数量:该规格指的是数据目录中表和OBS文件的数量,可以通过“技术资产数量增量包”进行扩容,如何购买请参考购买技术资产数量增量包。
[4] 数据模型数量:该规格指的是数据架构中逻辑模型、物理模型、维度表、事实表和汇总表的数量,可以通过“数据模型数量增量包”进行扩容,如何购买请参考购买数据模型数量增量包。
- 免费版不自带数据集成集群,而是首次购买时赠送36小时cdm.large规格的CDM集群折扣套餐,1年内有效。使用折扣套餐包时,您需要在“云数据迁移 CDM”服务创建一个与DataArts Studio实例区域一致的cdm.large规格集群,集群运行时会自动扣除折扣套餐包时长,折扣套餐包时长到期后需要删除此集群,否则会产生相关费用。关于CDM服务的计费详情可参见CDM用户指南。
- 免费版不支持购买增量包,例如无法购买批量数据迁移增量包或作业节点调度次数/天增量包。
- 免费版数据开发组件的脚本数和作业数的配额限制分别为20。
- 免费版仅用于试用场景,在业务负荷大的场景下,无法保证免费版实例上业务的正常运行。
- 免费版不支持通过API调用的方式使用,仅支持控制台方式使用。
- 免费版受成本、资源等因素限制,提供的总数量有限。当全网免费版数量超过限额时,将无法继续创建免费版实例。
- 免费版支持升级到其他付费版本。升级到其他版本或删除当前免费版实例后,您可以再次购买免费版,但不能再勾选“CDM套餐包”,折扣套餐仅在首次购买免费版时赠送。
版本 |
建议使用场景 |
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免费版 |
需要体验DataArts Studio初级版功能,对规格和SLA无要求,适用于开发者试用、小规模验证等场景。 |
初级版 |
建设初期数据湖项目,主要为大数据开发场景的数据ETL任务管理,不涉及数据治理。 |
专家版 |
中小企业规模,具备全职数据开发治理人员,需要轻量数据治理能力,如数据质量、数据目录和数据服务等,性价比首选。 |
企业版 |
有完善的数据管理团队和体系,中大型企业规模,需要进行企业信息架构、数据标准、数据模型、数据指标的落地,匹配完整的DAYU数据治理方法论。 |