中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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)：此类型增量包可对节点的文件数据容量进行扩容。单个文件数据增量包可提供500GB的文件数据容量。 包年/包月的数据建模引擎的计费周期和到期后影响请参考包年/包月模式概述。 使用限制 随基础版数据建模引擎

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增量包增长步长：1 结构化数据增量包数量范围：0-50 文件数据增量包数量范围：0-200 搭配“基础版 数据建模引擎 节点”使用，用于扩容节点中对应的数据容量。 单个结构化数据增量包可为节点扩容20GB的结构化数据容量。 单个文件数据增量包可为节点扩容500GB的文件数据容量。 数字主线引擎

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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。 购买基础版连接器时，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。 购买基础版连接器时

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供应链数据治理及入湖开发 基于现有云工厂、试制中心运营方案，初步识别供应链下数据需，评估入湖数据需求。 按照结构化批量数据、实时（含流式）数据、IOT数据和非结构化数据分别设计数据链路方案，包括： 数据采集方案：根据数据库、文件 服务器 等特点确定存量和增量采集方式，评估数据采集周期，设计入湖后的数据处理方式；

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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。 新建敏感数据识别任务 数据脱敏 DSC的数据脱敏支持静态脱敏和动态脱敏。您可以对指定数据配置脱敏规则实现敏感数据静态脱敏，同时，您也可以使用数据动态脱敏的AP

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力。 画像数据存储和查询 应用场景： 画像通常用一些标签来刻画自然人/物的特征，而每一个自然人/物所拥有的标签集合是不确定的，数据更新非常频繁，这类数据被广泛应用于市场决策、推荐以及广告系统中。 优势 稀疏矩阵 HBase的稀疏矩阵模型，天然适合非结构化数据的存储，数据表无需预先

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结构化模板：通过自定义模板或系统内置模板提取字段。 云端结构化解析配置完成后，支持修改或删除结构化配置。 在云端结构化解析页面中，单击，修改结构化配置。 在云端结构化解析页面中，单击，删除结构化配置。 结构化配置删除后，将无法恢复，请谨慎操作。 正则分析 正则分析是使用正则表达式提取字段。 选择示例

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结构化模板：通过自定义模板或系统内置模板提取字段。 云端结构化解析配置完成后，支持修改或删除结构化配置。 在云端结构化解析页面中，单击，修改结构化配置。 在云端结构化解析页面中，单击，删除结构化配置。 结构化配置删除后，将无法恢复，请谨慎操作。 正则分析 正则分析是使用正则表达式提取字段。 选择示例

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数据集成概述、工具介绍及入湖范围 概述 数据集成是指将政府部门IT系统中的业务源数据按需通过全量或者增量的方式接入数管平台中，并确保数据的一致性、有效性及适用性。源数据种类可包括结构化数据、非结构化数据。在本次数据治理实施项目中，使用到的数据集成工具为 CDM 云数据迁移工具。 该过

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在界面上方的坐标图中，默认以折线图的形式展示该租户下按天统计的数据资产的变化趋势。数据资产包括数据模型、业务数据和数据准备模板。 在界面下方的表中，展示某一天的数据详细信息。 业务数据部分，对于非结构化数据展示到文件粒度，结构化数据展示到表粒度；数据模型和数据准备模板均只展示名称信息。 在界面上方的坐

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数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 在 知识图谱服务 中，需要通过输入实体类型、抽取函数及抽取前后的数据字段，或创建信息抽取模型来配置信息抽取。 知识映射 知识映射是建立从基础数据抽取出的结构化信息与 知识图谱 本体的映射关系，例如抽取出的有关电影结构化信息与图谱本体映射关系如图2所示。

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删除知识库 根据ID删除知识库。 表3 结构化数据接口 API 说明 结构化数据上传 将结构化数据文件上传到 对象存储服务 OBS中进行结构化数据批处理功能。 下载失败的条目 下载一个JSON文件，该文件包含给定上传Field的失败条目。 结构化数据文件搜索 根据文件名搜索目标文件。 表4

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基础版 数据建模引擎 节点 基础版 数据建模引擎 用户 结构化数据增量包(20GB) 文件数据增量包(500GB) 数字主线引擎 MCU 部署在边缘云上 基础版 数据建模引擎 边缘节点 基础版 数据建模引擎 边缘用户 数字主线引擎 边缘MCU 部署在公有云上 基础版 数据建模引擎

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设置云端结构化解析日志 日志结构化概述 设置日志云端结构化解析 设置云端结构化字段和tag字段 设置云端结构化自定义日志时间 设置云端结构化模板 父主题： 日志搜索与分析（默认推荐）

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String 结构化类型参数（json、split、nginx、built_in、custom_regex）。 regex_rules 否 String 正则表达式（使用正则结构化规则时候需要）。 layers 否 Integer 最大解析层数（使用JSON方式结构化需要）。 tokenizer

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在lts页面根据日志组和日志流的ID来进入日志流，如图6。 图6 进入日志流 图7 进入日志流 在日志流页面添加结构化配置，单击右上角的齿轮进行配置，如图8。 图8 日志流页面添加结构化配置 设置结构化配置，如图9。 图9 结构化配置 单击智能提取生成字段，如图10。 图10 智能提取字段 修改字段定义，单击进行修改，其中各字段介绍如下：

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修改结构化配置（不推荐） 功能介绍 该接口用于修改指定日志流下的结构化配置，由于参数较多且构建复杂，建议您使用8.9.2-修改结构化配置（推荐）。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/lts/struct/template 表1 路径参数

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设置云端结构化解析日志 日志结构化概述 设置日志云端结构化解析 设置云端结构化模板 设置云端结构化字段和tag字段 设置云端结构化自定义日志时间 父主题： 日志搜索与分析（管道符方式-邀测）

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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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totalFileNumRawData：原始数据总文件数。 double totalSizeRawData：非结构化数据总大小。 String rawDataStatistics：原始数据统计。 int totalFileNumStruData：结构化数据总文件数。 double tota

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资源成本：空间实例、连接器、结构化数据增量包和非结构化数据增量包的成本，这取决于交换数据空间的计费项，详细介绍请参见计费项。 运维成本：使用交换数据空间EDS过程中产生的人力成本。 图1 EDS成本 成本分配 成本管理的基础是树立成本责任制，让各部门、各业务团队、各责任人参与进来

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