中软国际数据治理专业服务解决方案实践

挑战 随着移动化、大数据、企业数据化的转型，基于传统网络架构部署的园区网络存在越来越多的挑战。 网络建设初期投资大。 部署效率低，影响业务开通速度。 网络管理复杂，运维成本高，且效率低。 网络开放性差。 客户需要一个能够快速部署、简单好用，且具备以下特性的网络方案。 效率高，成本低。

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的成本管理也是一大挑战，包括数据传输费用、应用重构或改造费用、员工培训费用、上云迁移演练和测试环境费用、外部供应商费用等。举一个例子，如果企业的业务系统是单独采购自第三方供应商，则第三方供应商可能会收取较高的上云服务费用。 数据的一致性 在数据迁移过程中保持数据的完整性和一致性是

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企业存在多个分支机构时，网络覆盖面大、业务系统种类多，因漏洞导致的安全事件频发，企业已有安全措施很难达到等保2.0要求的风险漏洞管理要求。 随着企业业务场景不断变化，业务系统种类也不断增多，且使用人员身份复杂，导致日志收集、分析、管理困难，无法应对日益增加的海量日志数据。 传统终端安全产品忽

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趋势和挑战 随着越来越多的企业将其运营数字化，海量的设备接入办公园区网络。由于缺乏准入控制技术，入网终端的安全状态与使用者身份未知，无法保障终端入网安全可信，这就导致内网数据泄露等事件频发。与此同时，企业面临的网络安全风险也越来越大，由于人的行为具有不确定性，电脑、 服务器 等终端作

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足快速上线和业务变更的要求。 网络运维难度大：设备类型多，手工命令行配置低效易错，业务流量不可视，运维效率低下 传统模式下，需要专人到现场对设备进行维护，但随着企业分支跨地域分布越来越广泛，设备类型越来越多，设备数量激增，导致维护难度大、成本高。此外随着业务不断增多和业务云化，W

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件不断衍生出大量变种软件。然而传统安全产品仅采用威胁特征库匹配技术，只能识别已知威胁，无法有效检测不断涌现的勒索变种。 恢复成本高昂，危害大 由于勒索软件含有大量加密算法，企业遭遇攻击后，业务中断时间长，恢复成本高。面对勒索软件，企业不仅需要承担赎金损失，还会面临商誉、商业机会、

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管理运维难：设备激增，人工配置低效且易错，运维效率低下 传统模式下，需要专人现场对设备进行管理，但随着企业分支跨地域分布越来越广泛，设备类型越来越多，设备数量激增，导致管理难度大、成本高。此外，随着业务不断增多和业务云化，WAN网络中分支到分支、公有云、私有云的流向更加复杂，传统网络运维方式已难以适应业务的发展。 应

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人工执行防护策略，人工总结提交报告，导致威胁检测不全面，攻击响应不及时，无法实现常态化安全保障的目标。 企业存在多个分支机构时，网络覆盖面大、业务系统种类多，因漏洞导致的安全事件频发，企业已有安全措施很难达到风险漏洞管理要求。 传统终端安全产品忽视攻击路径分析，无法对威胁事件进行

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大容量数据库 大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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示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算大模型训练数据要求 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别

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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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