中软国际数据治理专业服务解决方案实践

将日志采集到指定的日志组/日志流。 如何配置到最佳使用状态：很多云服务的日志都是支持结构化的，您可以在结构化配置页面为您的云服务日志配置对应的结构化解析规则，详细操作请参考日志结构化配置。结构化解析之后即可对日志使用SQL进行可视化分析。LTS也为很多常见的云服务日志提供了开箱即

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节点”使用。单个结构化数据增量包可提供20GB的结构化数据容量。 如果需要对节点的结构化数据容量进行扩容，请购买此类型增量包。 计费因子：结构化数据增量包 包年/包月 结构化数据增量包单价 * 购买数量 结构化数据增量包单价以售卖页显示的价格为准，或者参见工业数字模型驱动引擎价格详情。 文件数据增量包(500GB)

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ckHouse等结构化数据源，也支持HBase、Elasticsearch等非结构化数据源。 全局元数据：对于非结构化数据源HBase，提供映射表方式将非结构化SCHEMA映射成结构化SCHEMA，实现HetuEngine对HBase的无差别SQL访问；对于数据源信息，提供全局管理。

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Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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图5 非结构化1 图6 非结构化2 订阅任务开发 数据开发人员登录数据服务共享平台，对数据管理员已经审批通过的消费方订阅任务进行开发，订阅任务开发分为离线开发和在线开发，且离线开发和在线开发功能与章节结构化相同。 图7 订阅任务开发 脱敏算法配置 数据服务共享平台数据脱敏模板内

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HIVE等，关系型数据库的数据集默认是“结构化”数据类型。“选择“数据库”以及“数据表”，再配置创建数据的参数，配置完成后单击“确定”。 结构化数据是指具有标准化行、列数据属性的数据，例如sql、csv数据等。 配置结构化数据集时，需要注意以下几点： 选择数据文件：仅本地连接器需要配置。

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解决手工录入投入大、效率低、语种多等问题，提升业务效率。 一键式部署，快速输出高精度结构化数据。 解决单据复杂、单据板式多、语种多问题，支持自定义多个图像板式，快速适配新板式，快速接入业务。 支持从多个不同板式图像中提取结构化信息。 工作流流程 在“ ModelArts Pro > 文字识别 套件”控制

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能，指定查询日志关键词，AOM能够针对您配置的关键词进行统计，并生成指标数据，以便您实时了解系统性能及业务等信息。 注意事项 快速分析的对象为结构化日志中提取的关键字段，创建快速分析前请先对原始日志进行结构化配置。 创建快速分析 登录AOM 2.0控制台。 在左侧导航栏中选择“ 日志分析

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准备图谱数据 数据是 知识图谱 的基础。在创建知识图谱时，需要提前将创建图谱的数据上传至OBS。 数据格式要求 XLSX文件 该类型为结构化数据输入格式。使用XLSX文件，即表格文件作为数据源时，文件必须为.xlsx格式，文件中每一个工作簿为一类数据，工作簿名为数据类型名。每个工作簿

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解决手工录入投入大、效率低、语种多等问题，提升业务效率。 一键式部署，快速输出高精度结构化数据。 解决单据复杂、单据板式多、语种多问题，支持自定义多个图像板式，快速适配新板式，快速接入业务。 支持从多个不同板式图像中提取结构化信息。 工作流流程 在“文字识别>自定义OCR”控制台选择“多模板分类

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已将日志接入到LTS。 已配置结构化数据，当前仅支持已配置结构化的数据进行处理。 日志生成指标要求日志时间的顺序偏差在较小范围内（5s统计频率允许偏差5s，1min统计频率允许偏差1min，5min统计频率允许偏差1min30s），建议优先使用ICAgent结构化方式上报日志，云端结构化方式会引起日

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用户可以根据需要在文本框中输入对该连接器的描述信息。 非结构化数据存储容量 不方便用数据库二维逻辑来表现的数据，如文档、文本、XML和图片等数据。 购买连接器时，首次需购买20G非结构化数据，后续可扩容。 结构化数据存储容量 用关系型数据库来表示和存储的数据，如 CS V文件，数据库数据等。 购买连接器时，首次需购买10G结构化数据，后续可扩容。

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、财务和零售销售系统）的数据汇集在一起。为了确保整个公司的报告具有一致的准确性，数据仓库采用一种高度结构化的方式来存储数据。这种结构可将数据一致性规则直接构建到数据库的表中。同时对标准SQL，事务支持传统数据库语法有很好的兼容性。 当您需要对大量结构化数据执行复杂查询并获得超快性

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SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、 CSS 、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。 基于转储 DLI 功能，您可以轻松将LTS中的日志按照字段映射关系转储到DLI数据库表中，进行后续的大数据分析工作。

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快速分析的字段长度最大为2000字节。 快速分析字段分布统计展示前100条数据。 前提条件 快速分析的对象为结构化日志中提取的关键字段，创建快速分析前请先对原始日志进行结构化配置。 创建快速分析 可通过日志结构化打开“快速分析”按钮进行创建。也可通过如下步骤进行创建。 登录云日志服务

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率。 一键式部署，快速输出高精度结构化数据。 工作流流程 在“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台选择“通用单模板分类工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以创建单模板服务，通过模板训练文字识别模型，实现单模板图像的文字信息结构化提取。 图1 创建单模板流程 表1

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务效率。 一键式部署，快速输出高精度结构化数据。 工作流流程 在“文字识别控制台>自定义OCR”页面选择“通用单模板工作流”创建应用，详细操作请见6.2 新建应用。您可以创建单模板服务，通过模板配置文字识别模型，实现单模板图像的文字信息结构化提取。 图1 创建单模板流程 表1 创建单模板流程说明

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数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。 数据湖的本质，是由“数据存储架构+数据处理工具”组成的解决方案。

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车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~

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est、response、status，修改字段类型为string。单击“保存”，完成日志的结构化配置，具体操作方法可参考结构化日志。 图6 结构化日志 图7 结构化日志 对原始日志结构化后，触发响应业务。在“日志管理”页面，选择3创建的日志组和日志流，单击“可视化”，即可查看可

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的，可进入相应的资产报表统计页面，查看按设备状态统计的资产总数。 IT设备总数趋势图 按月统计最近一年每月IT设备总数、IT设备增长数及增长率。 说明： 每月1日凌晨定时统计上月IT设备总数。 不足一个月，每小时定时统计一次。 IT设备数量 “IT设备”页签展示IT设备的数量、维保剩余周期和剩余生命周期。

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