业的支持和投入，协调周边部门或第三方相关资源配合。 总体来说，企业在上云过程中面临着许多痛点和挑战，涵盖了技术、人员、安全、成本、数据管理、供应商管理、业务连续性等方面。企业需对以上的多个痛点和挑战有足够的认识与准备，才能确保上云项目的顺利进行和成功实施，必要时可以引入专业的上云

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无法连接 数据仓库 集群时怎么处理？ 检查原因 基本原因可能有以下几种： 集群状态是否正常。 连接命令是否正确，用户名、密码、IP地址或端口无误。 安装客户端的操作系统类型、版本是否正确。 安装客户端的操作是否正确。 如果是在公有云环境无法连接，还需要检查以下可能导致异常的原因： 弹

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数据在数据仓库服务中是否安全？ 安全。在大数据时代，数据是用户的核心资产。公有云将继续秉承多年来向社会做出的“上不碰应用，下不碰数据”的承诺，保证用户核心资产的安全。这是对用户和社会的承诺，也是公有云及其伙伴商业成功的保障和基石。 数据仓库服务工程师对整个数据仓库系统进行了电信系

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以root用户登录客户端所在节点，用户密码为安装前用户自定义，请咨询系统管理员。 执行以下命令进入HDFS客户端安装目录。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 具有supergroup组权限的用户（普通集群跳过该步骤） 执行以下命令修复默认数据仓库权限： 安全环境：hdfs

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方案概述 应用场景 客户痛点 传统前端监测终端投入大、后期维护成本高； 传统系统平台仅涉及信息化、业务系统繁多，数据壁垒高，业务全生命周期数据无法有效整合； 传统管治服务重线下排查，准确率和时效性低，个人经验要求高，管治效果差，投入大，成效低。 传统环境行业重机理微观分析，并无智

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的业务应用链路或对外应用服务中，实现降本增效、改进决策方式、提升客户体验、创新增长模式等经营目标，完成从传统应用到智能应用的竞争力转型。 企业构建AI原生应用过程中面临的痛点 管好大模型难：大模型百花齐放，能力各异，管好大模型难，为应用场景选择表现最佳模型难。 用好大模型难：在企

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自建开源KV数据库方案 GeminiDB 稳定性 fork痛点问题引起的性能抖动 fork问题严重影响业务稳定性 生成RDB备份、AOF文件重写、全量数据同步，都会调用fork函数，引起时延增大、容易OOM等问题。 解决了fork痛点问题，提升了稳定性 GeminiDB备份及数据同步期间无性能抖动。

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与 弹性云服务器 的关系 数据仓库服务使用弹性 云服务器 （Elastic Cloud Server，简称E CS ）作为集群的节点，每个弹性云 服务器 是集群中的一个节点。 与 裸金属服务器 的关系 数据仓库服务使用裸金属服务器（Bare Metal Server，简称BMS）作为集群的节点，每个裸金属服务器是集群中的一个节点。

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性能稳定：平均时延<1ms，P99时延约2ms，性能表现可满足广告RTA等时延敏感类型业务。 数据降本：双重数据压缩，100G特征数据压缩后只占不到50G，解决长期成本痛点。 FastLoad极速入库：FastLoad支持将Spark/Hadoop TB级特征数据极速导入到GeminiDB，比社区Redis逐条命令方案提速10倍。

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无法成功创建数据仓库集群时怎么处理？ 检查原因 检查是否用户已经没有配额创建新的数据仓库集群。 联系服务人员 如果无法确定原因并解决问题，请提交工单反馈问题。您可以登录管理控制台，在右上方单击“工单>新建工单”填写并提交工单。 父主题： 集群管理

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等保相关法律落地后企业的合规建设 客户的痛点： 等级保护建设涉及法律和技术两个层面，专业度要求高。 入门难：等保是企业安全建设的法律要求，但企业缺乏对新等保要求的深入了解，不知道如何着手，拖延等保整改周期，造成人力和时间的浪费。 挑战大：传统安全防御体系难以防御云上威胁，也不适应弹

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数据湖 建设和持续运营 场景描述 数据湖建设和持续运营，是指数据湖的初始化建设及后续日常的海量元数据及权限管理，因此用户需要便捷高效的建设和管理方式。 传统方式的弊端 仅支持通过计算引擎（Hive、Spark等）执行SQL实现元数据的定义、修改、查询，对用户有一定的技能要求，缺少提升易用性的可视化界面。

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在业务高峰期，包年/包月集群在定时增加逻辑集群时自动扩容节点，节点按需计费，详情请参见定时增删DWS 3.0逻辑集群。扩容后集群采用混合计费模式，即同时包含了按需和包年/包月的计费模式。添加增删计划创建出来的为按需节点，创建包周期集群创建出来的为包年/包月节点。 混合计费仅支持DWS 3.0集群。 操作步骤

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文件类型 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) SCENARIO(场景) OTHERS(未知) data_warehouse_id String 数据仓库id raw_data_id String 原始数据id data_process_task_id

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方案概述 应用场景 客户痛点： 随着客户业务的不断成长，企业规模逐年扩大，在针对内部员工的人力资源服务上遇到的挑战也在剧增。 场景杂乱，系统业务协同效果差 高频、常见问题频发，消耗大量人力成本 人工客服缺乏智能化技术辅助 知识库构建难、维护累、更新慢 本方案介绍如何通过易路eGP

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Route server: 127.0.0.1:16379 //展示第一个节点上的数据分区 efb06d5c7a4ecb31 //数据分区 c7a36e9eee0103c1 //数据分区 server: 127.0.0.1:26379 //展示第二个节点上的数据分区

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： 基于对14大热点行业（房地产、互联网、快消、金融、汽车等）标杆企业的大数据分析，深入研究和实验，建立77个重点岗位职能的测评标准。根据员工测评结果，平台会智能搭配学习方案，管理员可快速下发学习任务； 依托AI技术， 准确提取视频、音频、语音等课件中的知识点， 转换成碎片化的知

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漏洞管理服务和传统的漏洞扫描器有什么区别？ 漏洞管理服务和传统的漏洞扫描器的区别如表1所示。 表1 漏洞管理服务和传统的漏洞扫描器的区别 对比项 传统的漏洞扫描器 漏洞管理服务 使用方法 使用前需要安装客户端。 不需要安装客户端，在管理控制台创建任务（输入 域名 或IP地址）就可以进行漏洞扫描，节约运维成本。

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者的并存可以给企业带来更多收益。 湖仓一体，又被称为Lake House，其出发点是通过数据仓库和数据湖的打通和融合，让数据流动起来，减少重复建设。Lake House架构最重要的一点，是实现数据仓库和数据湖的数据/元数据无缝打通和自由流动。湖里的“显性价值”数据可以流到仓里，甚

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应链风险。 客户的痛点： 痛点一：数据准确性不足，从互联网直接爬取的数据无法支撑决策；收集和整理竞信息需要耗费大量时间和资源。信息的准确性和实时性至关重要。 痛点二：数据不对称，难以获得准确的企业信息。风险评估需要综合考虑多个因素，如财务数据、法律诉讼等。 痛点三：企业的合作伙伴

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应用级别的容灾改造主要有两种方式：方式一使用DNS服务器切换的方案。将原来应用间通过IP地址访问的方式，改造为通过DNS解析访问的方式。方式二使用LB切换的方案。应用本身不用改造，但是本地机房如果原先未部署LB，需要改造网络并部署LB。当云下（本地数据中心）和云上（公有云）发生容灾切换时，通过LB切换对应用的访问方向。方式一使用DNS服务

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