中软国际数据治理专业服务解决方案实践

设置云端结构化字段和tag字段 设置云端结构化字段 在进行结构化配置字段提取之后，可对结构化字段进行设置，详细请参考表1。 表1 结构化字段设置规则 日志提取方式 字段名称 字段类型是否可修改 字段是否可删除 正则分析（自动生成） 用户自定义。 名称必须以字母开始，且仅包含字母和数字。

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设置云端结构化字段和tag字段 设置云端结构化字段 在进行结构化配置字段提取之后，可对结构化字段进行设置，详细请参考表1。 表1 结构化字段设置规则 日志提取方式 字段名称 字段类型是否可修改 字段是否可删除 正则分析（自动生成） 用户自定义。 名称必须以字母开始，且仅包含字母和数字。

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修改数据同步方式 操作场景 云数据库RDS服务支持切换主备实例的数据同步方式，以满足不同业务需求。可选择 “异步”或者“半同步”两种方式。 异步： 应用更新数据时，主库执行完操作后立即向应用返回响应，通常具有较高的性能。 半同步（默认选择）： 应用更新数据时，主库需要等待备库收到日志才向应用返回响应，对性能有影响。

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修改数据同步方式 操作场景 云数据库RDS服务支持切换主备实例的数据同步方式，以满足不同业务需求。可选择 “异步”或者“半同步”两种方式。 异步： 应用更新数据时，主库执行完操作后立即向应用返回响应，通常具有较高的性能。 半同步（默认选择）： 应用更新数据时，主库需要等待备库收到日志才向应用返回响应，对性能有影响。

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为增强可靠性，每个节点都有一个副本，副本会占用一半的存储空间，选择容量时副本容量会自动翻倍存储。 数据仓库系统会备份数据，生成索引、临时缓存文件、运行日志等内容，并占用存储容量。每个节点实际存储的数据，大致为总存储容量的一半。 父主题： 数据导入导出

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之内。 非结构化数据文件明水印在注入时，需限制文件大小在20MB之内。 不支持为已注入水印的文件再次注入水印。 结构化数据文件水印嵌入的数据有以下要求： 待嵌入水印的源数据需要大于等于5000行。小于5000行的源数据有可能因为特征不够导致提取水印失败。 尽量选取数据取值比较多样

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什么是信息抽取 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 配置方式 信息抽取分为结构化抽取和非结构化抽取，其适用范围和抽取方式如表1所示。 表1 配置方式说明 配置方式 适用范围

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算分离大数据分析。 基本内容如下所示： 创建 MRS 离线查询集群 创建OBS委托并绑定至MRS集群 创建Hive表并加载OBS中数据 基于HQL对数据进行分析 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分

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数据集成 数据集成主要包含三块：离线集成，实时集成，集成任务。 图1 数据集成 离线集成 主要为结构化集成和非结构化集成两种，结构化集成主要是离线集成部署方式，非结构化集成为API部署方式。 结构化集成 图2 结构化集成 集成作业 图3 集成作业 任务名称：自定义数据 需求类型：目前只支持新增

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数及抽取前后的数据字段，才能进行配置信息映射、配置知识融合等操作。 基本概念 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 配置方式 信息抽取分为结构化抽取和非结构化抽取，其适用范围和抽取方式如表1所示。

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包年/包月 连接器规格单价 * 购买时长 结构化数据增量包 连接器中存储结构化数据。 计费因子：容量。 包年/包月 数据存储容量 * 存储量单价*购买时长 非结构化数据增量包 连接器中存储非结构化数据。 计费因子：容量。 包年/包月 数据存储容量 * 存储量单价*购买时长 计费示例

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物理实体支持哪些数据源？ 逻辑实体分为两类，结构化实体（实体类型为表）和非结构化实体（实体类型为图片、视频、音频、文本等）。 其中，结构化实体支持ES、DWS和OBS三种数据源；非结构化实体支持OBS数据源。 如果用户无HIVE和HDFS数据源，则该数据源不开放。 父主题： 数据建模

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数量可同时增加节点的计算资源和数据容量。如果仅需增加节点的数据容量，您可使用增量包灵活扩容对应类型的数据容量。 结构化数据增量包(20GB)：此类型增量包可对节点的结构化数据容量进行扩容。单个结构化数据增量包可提供20GB的结构化数据容量。 文件数据增量包(500GB)：此类型增

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据自身的业务需求使用KG提供的一系列常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 结构化数据创建图谱 本实践指导使用结构化数据（XLSX、 CS V、JSON格式的数据）创建图谱。以与电影有关的结构化数据为例，通过在控制台创建本体、完成信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检的配置，运行

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应用场景 敏感数据自动识别分类 从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对其储存结构化数据（RDS）和非结构化数据（OBS）进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”，以此做进一步安全防护。 用户异常行为分析 通过深度行为识别引擎，建立用户行为基线，实现基线外异

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区别： ICAgent结构化解析支持插件组合解析，单个日志流的多个采集配置支持不同结构化解析规则，并且可以选择是否上传原始日志，不上传原始日志在资源统计和计费时则不会统计content字段，推荐使用ICAgent结构化解析。 云端结构化解析将原始日志结构化之后会保留content

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功能简介 数据集成FDI是ROMA Connect的数据集成组件，支持多种数据源之间的数据集成转换。使用ROMA Connect进行数据集成，有如下优势： 支持多种类型数据源 ROMA Connect支持接入关系型数据库、大数据存储、半结构化存储、消息系统等多种类型的数据源，具体支

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创建图谱简介 数据是 知识图谱 的基础，在 知识图谱服务 创建知识图谱时，需要从OBS导入用于构建知识图谱的基础数据。知识图谱服务支持的数据包括XLSX、CSV、JSON、多行单句文本格式，详情请见数据格式要求，其中多行单句文本格式的数据属于非结构化数据。 本章节提供一个与人物、电影有关

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连接器1的规格：赠送版 结构化数据存储：40G 非结构化数据存储：200G 连接器2的规格：基础版 结构化数据存储：10G 非结构化数据存储：20G 用了一段时间后，用户发现连接器中的数据存储容量无法满足业务需要，于2023/07/20 9:00:00扩容基础版连接器结构化数据存储至50G。

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的集成能力上，包括数据集成、服务集成、消息集成、设备集成、组合应用等。根据分配的RCU数量，各集成能力提供不同的性能规格，分配的RCU数量越多，集成能力的性能规格越高。 连接器 ROMA Connect支持常见的数据源类型，如关系型数据库、大数据存储、半结构化存储、消息系统等。如果ROMA

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成功的日志数据进行搜索与分析。通过合理的日志收集、高效的搜索方法和专业的分析工具，可以实现对系统或应用的全面监控和精细化管理。 执行搜索与分析前，需要将上报的日志进行结构化配置和索引配置，因为结构化后数据具有严格的长度和格式，方便进行搜索与分析。详细请参考设置云端结构化解析日志和设置LTS日志索引配置。

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