构建企业高度统一、标准化的数据共享服务，提升企业各团队之间的信息共享能力、业务协同能力和经验沉淀能力，从而不断为现有业务和创新业务赋能。 方案架构 图1 制造业数据中台解决方案架构 方案主要由 华为云计算 底座+ DataArts Studio /睿治+ 数据仓库 DWS+ROMA Conn

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X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload listDataWarehousePayload

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，通过严格的数据权限和资源管控，将数据和算力开放给各种使用者。其中数据并不是在物理上汇聚到了一个数据平台上，而是如果干个物理分开的数据平台形成虚拟 数据湖 。 数据集市：企业内存储特定格式数据，提供给特定类型查询分析，满足特定的业务场景，针对特定用户的，特定的数据平台。各个集市之间，数据会有重复。

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数据中台仓库的全流程管控。通过在部门终端布置部门交换节点采集部门业务系统数据，运用共享交换能力，形成部门资源库；数据中台通过数据采集汇聚中心端，采集数据形成中台的数据仓库，以业务需求出发，建设主题库、专题数据库；通过对数据的标签化处理，抽离出数据的特性值，建设数据的多场景应用。 图2

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可查看当前数据实体的具体功能配置，包括：版本服务、多维版本、业务编码生成器、树形结构、生命周期管理、扩展属性、索引管理。 权限操作 可查看当前数据实体需要进行权限管理的属性、属性类型、参考对象和属性映射。仅当数据实体具有参考对象类型的属性，才会展示参考对象和属性映射的数据。 关系 可

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用户可以自定义创建模型、模型服务及在线测试模型，检验模型的准确性、可靠性及反应效果。 提示语管理 用户自定义创建的、收藏的以及平台预置的提示语模板进行优化和改进。 大模型微调 提供调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，通过在与任务相关的数据集上完成模型训练。

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产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认数据仓库被删除，会导致在默认数据仓库中创建库、创建表失败，影响业务正常使用。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态，发现Hive默认数据仓库被删除。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库。 以roo

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(DWS)实现大数据集群的管理、提供神策通用数据的接入和加工，同时通过 MapReduce服务 MRS的数据应用和机器学习应用补充神策平台的算法和 数据可视化 能力； 通过MapReduce服务 MRS 平台提供大数据集群的算力和存储支持，通过神策埋点数据和集成的业务系统获取数据后会将数据存储在MapReduce服务MRS

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指应用下的个体成员，即“XDMUser”数据实体创建的 数据实例 。 操作类型 不同的角色有不同的操作权限，对每个用户分配最小够用的操作权限，可以极小的防止各种越权操作，从而有效减少由于操作不当带来的故障和安全问题。 xDM-F的操作类型提供了应用内的具体操作，内置七种操作类型：创建、管理、修订、下载、查询

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成员是被授予工作空间访问或使用权限的华为账号。在添加工作空间成员时，您需要同时为添加的成员设置相应的角色。 角色是一组操作权限的集合。不同的角色拥有不同的操作权限，把角色授予成员后，成员即具有了角色的所有权限。每位成员至少要拥有一个角色，并且可以同时拥有多种角色。 数据集成集群 一个数据

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键可发布的工业数据管理引擎，提供多种开箱即用数据管理、多数据库支持、TP/AP融合能力。 图1 数据模型驱动引擎 —工业数据的“根” 产品架构 DME产品架构如图2所示，为满足工业软件对数据管理引擎整体技术要求高、业务需求复杂等诉求，华为云以“万物皆模型，一切皆数据”的架构设计思

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用户可以通过 GaussDB (DWS)提供的客户端工具（gsql）或者JDBC/ODBC驱动从上层应用向GaussDB(DWS)写入数据。GaussDB(DWS)支持完整的数据库事务级别的增删改(CRUD)操作。这是最简单的一种方式，这种方式适合数据写入量不太大， 并发度不太高的场景。 从MRS导入数据，将MRS作为ETL。

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数据仓库服务GaussDB(DWS)接入LTS LTS支持数据仓库GaussDB（DWS）日志接入，具体接入方法请参见集群日志管理。 父主题： 使用云服务接入LTS

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企业数字化转型面临的挑战 企业在进行数据管理时，通常会遇到下列挑战。 数据治理 的挑战 缺乏企业数据体系标准和数据规范定义的方法论，数据语言不统一。 缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具，数据找不到。 缺乏技术元数据与业务元数据的关联，数据读不懂。 缺乏数据的质量管控和评估手段，数据不可信。

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多账号聚合实例将多个资源账号的指标数据汇聚到一个Prometheus实例，实现统一监控。 高性能 相较开源版本结构更轻量，资源消耗更低。通过单进程一体化Agent监控Kubernetes集群，采集性能提升20倍。 Agent部署在用户侧，保留原生采集能力同时能够最大程度的减少资源的使用。 通过采集存储分离架构，全面提升整体性能。

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图数据模型中的点代表实体，如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数据模型中的边代表关系，如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 如果点被删除了，基于该点的边会自动删除。 父主题：

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资源和成本规划 以某行业客户为例，客户的需求为构建全公司统一的数据平台，在数据平台中对数据进行治理，并支撑上层的数据应用。 根据客户现有数据量，以及考虑到增量的数据集成方式、数据入湖入仓的膨胀系数、以及客户对平台性能的要求，设计了以下的资源与成本清单。实际收费应以账单为准： 资源与成本清单

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stream_graph 是 String 静态流图的描述信息。 请求示例 生成Flink SQL作业的静态流图，流图的类型为静态流图。 { "job_type": "flink_opensource_sql_job", "graph_type": "job_graph",

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执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 jobId String 执行该异步任务的jobId。 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考Job管理API。 请求示例 进行导出图操作，图的导出OBS路径为demo_movie/，导出边数据集名称为set_edge，导

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CRDs）来部署和管理Prometheus Server，同时监控这些自定义资源事件的变化来做相应的处理，是整个系统的控制中心。 prometheus（Server）：Operator根据自定义资源Prometheus类型中定义的内容而部署的Prometheus Server集群，这些自定义资源可以看作是用来管理Prometheus

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LakeFormation服务架构图如图1所示。 图1 LakeFormation服务架构 LakeFormation功能包括元数据管理、数据权限管理、控制台、API。 元数据基于Hive元数据模型，支持Catalog、数据库、表、函数等元数据对象。 数据权限管理提供权限策略的配置和对应的权限访问控制。

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