中软国际数据治理专业服务解决方案实践

Chassis也可以使用Spring、Spring Boot作为应用功能开发的基础组件，但是由于Java Chassis提供了独立的RPC实现，因此使用依赖于Spring MVC的功能组件会受到限制，比如使用Spring Securtiy，需要基于Java Chassis做一些适配。 父主题： 托管Java Chassis应用

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.Net类型 APM支持的.Net类型 APM支持.Net类应用，目前已支持多种主流框架、web 服务器 、通讯协议、数据库等，可实现应用轻松接入。 表1 skywalking探针 .Net组件和框架 探针类型 组件 支持版本 skywalking探针 ASP.NET Core 6.0

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执行框架转换 应用场景 针对企业中使用Dubbo等其他API框架的存量服务，AstroPro支持将代码统一转换为Spring MVC + OpenAPI的主流框架。转换后的框架将统一化，这有助于简化技术栈，降低技术多样性带来的复杂性，同时提高开发和运维团队的效率。 框架转换为Astro

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负责转发请求，对请求进行处理。 视图（View） - 界面设计人员进行图形界面设计。 模型（Model） - 程序员编写程序应有的功能（实现算法等等）、数据库专家进行数据管理和数据库设计(可以实现具体的功能)。

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在事务界面，单击“事务拓扑”，可以跳转到拓扑界面查看该事务的拓扑详情。 在事务界面，单击“查看调用链”，可以跳转到调用链界面查看该事务的调用链数据。 使用事务分析问题 以某事务极慢为例。 登录 应用性能管理 。 在左侧导航栏中选择“事务列表”。 在事务列表中选择事务组中极慢的事务。 单击

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skywalking探针 Spring MVC 3.x, 4.x 5.x with servlet 3.x skywalking探针 Spring MVC 6.x skywalking探针 Nutz Web Framework 1.x skywalking探针 Struts2 MVC 2.3.x~2.5

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大数据数据迁移 数据迁移失败，提示超过 DLI 网管流控上限 部分表迁移失败，报错：CRC Check failed 部分表迁移失败，报错：no more field nodes for for field %s and vector %s

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大数据数据迁移 使用须知 准备工作 创建源端连接 创建目的端连接 迁移实施 查看并导出执行结果 自定义参数说明

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数据目录配置数据搬迁 数据目录数据搬迁依赖于管理中心的资源迁移功能，详见管理中心配置数据搬迁。 当前管理中心支持搬迁的数据目录数据包含分类、标签、采集任务，数据目录中的业务资产、技术资产、指标资产均不支持直接导入导出。 您可以通过导入管理中心和数据架构数据，并运行新导入的采集任务重新生成业务资产、技术资产、指标资产。

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更新数据库数据 操作场景 本文指导您在应用设计态更新数据库数据。 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“数据模型管理 > 反向建模”，进入反向建模页面。 找到需要操作的数据源，单击。 单个数据源最多只能更新1000个物理表的数据库数据。 图1 更新数据 在弹出的提示框中，单击“确定”。

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数据质量配置数据搬迁 数据质量数据搬迁依赖于数据质量监控的规则模板、质量作业、对账作业导入导出功能。 约束与限制 已完成管理中心数据搬迁。 业务指标监控中的指标、规则、业务场景等数据均不支持导入导出，如有涉及，请您进行手动配置同步。 系统支持将自定义的规则模板批量导出，一次最多可导出200个规则模板。

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读取数据库数据 操作场景 本文指导您在应用设计态读取数据库数据。 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“数据模型管理 > 反向建模”，进入反向建模页面。 找到需要操作的数据源，单击。 单个数据源最多只能读取1000个物理表的数据库数据。 图1 读取数据 在弹出的提示框中，单击“确定”。

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数据控制与数据审计 数据保护策略 项目内的数据支持精细化的权限控制，可对数据分享、下载、删除进行设置。您可以在项目的“设置”页面设置数据权限。数据权限仅可以有项目所有者设置。 分享：关闭分享后，项目内数据不允许分享给其他项目，包括拷贝、引用两种方式。 下载：关闭下载后，项目内数据不允许下载至本地。

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数据架构配置数据搬迁 当前管理中心支持直接搬迁数据架构组件中的主题、流程、码表、数据标准、关系建模模型、维度、业务指标、原子指标、衍生指标、复合指标和汇总表数据，但不包含事实表数据。 您可以通过管理中心配置数据搬迁进行搬迁，也可以参考本章节通过数据架构的导入导出功能进行搬迁。 数

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”。 接入数据源。 配置ROMA Connect接入业务系统的数据库，确保可以正常从数据库读取数据。不同类型数据源的接入配置不同，此处以MySQL数据库为例，其他类型数据库请参考接入数据源。 在左侧的导航栏选择“数据源管理”，单击页面右上角的“接入数据源”。 在接入数据源页面的“

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数据识别和数据脱敏 DSC能够识别哪些数据源对象？ DSC的扫描时长和脱敏时长？ DSC支持的内置识别规则有哪些？ DSC的内置模板包含哪些识别规则？ 数据脱敏是否对原始数据有影响？ DSC对可识别和脱敏的数据的字符集是否有要求？ 为什么创建数据库脱敏任务时，无法找到已有的数据库实例中的表？

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数据开发配置数据搬迁 当前管理中心支持直接搬迁数据开发组件中已提交版本的脚本和作业数据，但导出作业时默认只导出作业，不包含其依赖的脚本和资源。 您可以通过管理中心配置数据搬迁进行搬迁，也可以参考本章节通过数据开发的导入导出功能进行搬迁。 数据开发数据搬迁依赖于数据开发的脚本、作业、环境变量、资源导入导出功能。

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大数据迁移后数据校验 MaxCompute迁移至DLI数据校验 MRS ClickHouse迁移至MRS ClickHouse数据校验 阿里云EMR ClickHouse迁移至MRS ClickHouse数据校验 阿里云 ClickHouse迁移至MRS ClickHouse数据校验

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数据来源为数据集 根据数据来源不同，可分为以下四种形式创建数据集。 本地 在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据集 ”。 选择“数据集”页签，单击“创建数据集”，填写数据集信息。 图1 创建数据集 名称：不得超过64个字符。支持中英文、数字、“-”、“_”，不支持特殊字符。 描述

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操作步骤如下所示。 数据过滤有如下两个入口： 单击JupyterLab环境编辑界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据清洗 > 数据过滤”。 JupyterLab环境编辑区的“数据过滤”快捷入口。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据清洗 > 数据过滤”，界面新增“数据过滤”内容。

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通过自动检测标注，或者配置自定义阈值规则，批量标注数据。 操作步骤 参考创建数据标注任务选择待标注数据。系统会在KPI数据标注图表中显示数据列的数据曲线。 数据信息图说明如下： 横轴代表时间戳。拖动横轴游标，可以查看指定时间内的数据。通过改变游标长短，页面内数据可以进行缩放。 纵轴代表数值。 不同的数据列使用不同的颜色区分。

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