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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新建数据大屏 大屏概述 新建大屏 大屏全局参数配置 大屏组件 预览大屏 发布大屏 复制大屏 大屏分享协作 管理大屏

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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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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字、中文

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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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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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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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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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预览大屏 本章节介绍如何预览大屏。 前提条件 已开通DataArts Insight服务。 已创建管理数据源的项目，参考新建项目完成项目创建。 您已获取数据，参考新建数据源。 已创建所需的数据集，参考可视化新建数据集完成数据集创建。 您已制作并保存该数据大屏。 预览大屏操作步骤 登录智能数据洞察控制台。

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