中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    大数据架构设计 更多内容
  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 工业数据资产库设计

    工业数据资产库设计 数据治理知识库设计 IDS工业数据确权与交换试点 模具行业数据模型与标准 3C电子行业(PCBA)数据模型与标准 供应链数据治理及入湖开发 IDS可信数据空间 父主题: 工业数据处理基础工具链专题设计

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  • 数据应用集成设计与实施

    数据应用集成设计与实施 图1 数据应用集成设计与实施 数据应用集成设计与实施作为数据管理实施专业服务中的一个非必选项,主要面向客户数据消费场景多,IT能力弱的场景提供服务。工作内容包括数据应用集成实施和数据应用内容开发,将多个数据应用进行打通组合,或针对特定业务场景进行报表设计

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  • ClickHouse数据分布设计

    ClickHouse数据分布设计 Shard和副本概念介绍 图1 ClickHouse集群架构图 从横向来看ClickHouse数据库集群,所有数据都会平均分布到多个shard分片中进行保存,数据平均分布后,保证了查询的高度并行性,以提升数据的查询性能。 从纵向来看,每个shar

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  • 数据库设计规范

    数据库目前不支持不区分大小写的排序方式。 目前仅支持对数据库定义字符集,不支持对表、字段等其他对象定义字符集。 业务使用前必须先创建业务数据库。 不应使用数据库安装后默认创建的postgres数据库存储业务数据。 创建数据库时必须指定字符集为UTF8,创建数据库时必须选择与客户端统一的编码字符集。 为了使用

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 流程设计

    流程设计 宏观层面:重点是组织架构与流程架构匹配,组织设置必须支撑流程价值实现,组织职责必须清晰具体,不能有重叠、空白、过多、过少; 微观层面:看流程角色职责是否通过岗位职责的设置有效落实,岗位职责与其匹配的流程角色职责相符。 单击左侧导航栏“流程设计”并进入流程设计页面。 图1

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  • 表设计

    设计 GaussDB 是分布式架构数据分布在各个DN上。总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布,可以防止数据在部分DN上集中分布,从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列,可以避免数据倾斜。 【关注】将表

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  • 表设计

    设计 总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储,将随机I/O转换为连续I/O,从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时,应当对表进行分区,一般需要遵循以下原则:

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  • 约束设计

    约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值,那么,不建议使用DEFAULT约束,避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束,优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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  • 表设计

    设计 总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储,将随机I/O转换为连续I/O,从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时,应当对表进行分区,一般需要遵循以下原则:

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  • 设计中心

    设计中心 解决方案工作台提供设计引擎,用户可在线进行解决方案技术架构设计(含集成架构、部署架构)、信息架构设计。 技术架构设计 信息架构设计 父主题: 标准空间

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  • VN设计

    VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN,实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通,不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽,保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题: 用户业务设计

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  • 测试设计

    测试设计 导读 思维导图 需求目录测试设计策略 特性目录测试设计策略 数据组合

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  • 数据湖治理平台设计

    数据湖治理平台设计 数据治理中心 DataArts Studio 是面向解决企业数字化运营诉求,提供的具有数据全生命周期管理的智能数据治理平台,包含数据集成、数据开发、数据架构数据质量监控、数据资产管理、数据服务、数据安全等功能。 产品架构如下图所示。 图1 产品架构 如图所示,DataArts

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  • DLV的架构

    DLV 架构 DLV的产品架构如图1所示: 图1 DLV产品架构

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  • 方案架构介绍

    Collector 数据采集节点集群 云管理数据采集节点集群,主要包括对设备上的性能、终端位置、日志、应用分析数据等进行采集和处理。 FI: FusionInsight 数据分析节点集群 云管理数据处理节点集群,该节点承担了软件大包分布式存储,性能、告警数据的分析。 支撑集群(E

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  • 架构检查方案

    架构检查方案 架构检查方案功能是基于架构检查中的规则项,设置一个检查规则集合,可将该检查集合设置为架构检查中默认启用的检查规则集,该检查会生成检查任务到架构检查历史中。 单击“新增架构检查方案”,输入方案名称,规则集中的检查项来源基于通用检查规则,选择要配置到规则集中的方案。 新

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  • 账号网络架构

    业务账号的网络构架 针对的业务系统,一般是对应一个独立的子账号,在该账号中建议为每个业务系统创建三个独立的VPC:生产VPC、开发VPC、测试VPC,VPC之间彼此隔离。每个VPC至少部署二个子网:应用子网和数据子网,分别对应业务系统的应用层和数据层。子网之间使用网络ACL进

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