表设计 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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设计原则 以下是常用的性能优化指导原则： 中心化原则：识别支配性工作量负载功能，并使其处理过程最小化，把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则：选择靠近的活动、功能和结果的资源；避免通过间接的方式去达到目的，导致通信量或者处理量大辐增加，性能大辐下降。 共享资源：

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设计原则 国际标准化组织（ISO）对计算机系统安全的定义为：确保信息资产（包括硬件、软件、网络、数据等）受到保护，以确保其机密性、完整性和可用性。计算机系统安全的目标是保护信息系统免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改、中断或不可用的威胁，同时确保信息系统能够持续地提供服务。

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故障对系统造成的影响，并持续稳定地运行，建议遵循以下设计原则。 高可用设计 单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患，因此系统的高可用设计非常关键。 高可用设计的主要手段是冗余，甚至是多级冗余的组合，包括异地容灾方式保证灾难情况下无单点：

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设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题： PERF05 性能优化

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设计架构 在架构设计阶段伙伴架构师完成集成架构设计和资源清单配置。 创建技术架构 集成架构设计详细操作步骤参见集成架构设计。 伙伴架构师用户登录解决方案工作台，进入工作空间--》选择需要设计的方案--》点击“更多”下拉框--》点击“设计”，即可跳转到架构“设计中心”的页面。 图1

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表设计 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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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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数据服务首页介绍 数据服务首页介绍见表1。 表1 数据服务首页介绍 区域 说明 页面上方菜单栏 左侧依次展示如下： ：品牌名称。单击此图标，界面跳转至NAIE首页。 ：服务名称。单击此图标，界面跳转至数据服务首页。 右侧依次展示如下： ：用户账户所属Region。 ：当前用户的头像和用户名。

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数据服务的优势是什么 数据准备支持任务、工程的复用，通过复用任务和工程，可以快速的创建工程和启动工程。 父主题： 数据准备

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文件数据服务 文件预览 父主题： 普通用户指南

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数据服务数据搬迁 数据服务数据搬迁依赖于管理中心的资源迁移功能，详见管理中心数据搬迁。 父主题： 跨工作空间的 DataArts Studio 数据搬迁

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全量数据服务 查看API详情 查询指定API 导出API 父主题： 数据服务管理

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新增镜像仓库、镜像版本、数据集、数据集版本、 数据仓库 、数据仓库自定义属性、集群信息管理、数据总览、数据包、数据导入、数据回放、作业管理、算子管理、作业队列、内部作业、数据场景、标签管理相关操作接口。 新增Common-SDK错误码、镜像仓库错误码、数据服务错误码、数据集服务错误码。 2023-12-19

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退订数据服务 功能介绍 租户退订数据服务。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/datacollect/v1.0/order/unOrder 参数说明 无。 请求 请求样例 POST https://ip:port/softcomai/datalake/datacollect/v1

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卫星遥感数据服务 简介 购买卫星遥感数据 获取卫星遥感数据

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获取数据服务总览 功能介绍 获取数据服务总览 URI GET /v1.0/{project_id}/data/overview 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，获取方法请参见获取项目ID 请求参数 表2 请求Header参数

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调用数据服务API 申请API授权 通过不同方式调用API 父主题： 数据服务

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数据架构 准备工作 数据调研 标准设计 模型设计 指标设计 数据集市建设 数据开发 数据管理 脚本开发 作业开发 运维调度 配置管理 使用教程 数据质量 业务指标监控 数据质量监控 使用教程 数据目录 数据地图 数据权限 元数据采集 使用教程 数据服务 准备工作 创建API 调试API

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用户在关系建模过程中，可以从以下三个层次去设计关系模型，这三个层次是逐层递进的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。 物理模型：是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放，例如：所选的数据仓库是DWS或 DLI 。 维度建模

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如需查看应用完整的全量数据服务API，需将应用部署至数据建模引擎后，前往应用运行态查看，具体操作请参见部署应用和全量数据服务。 前提条件 已登录应用设计态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据服务管理 > 全量数据服务”，进入全量数据服务页面。 在分类栏中，选择需要查看的对象名称，进入该对象的API列表页面。

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