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架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用： 从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。 数据仓库从各数据源获取数据及
数据的抽取 数据的抽取需要在调研阶段做大量工作，首先要搞清楚以下几个问题：数据是从几个业务系统中来？各个业务系统的数据库服务器运行什么DBMS？是否存在手工数据，手工数据量有多大？是否存在非结构化的数据？等等类似问题，当收集完这些信息之后才可以进行数据抽取的设计。
专题库，又叫数据集市，对应专题库，即最后计算出来的报表结果，目的是使用户可以快速访问到自己关注的数据。数据集市将数据仓库中的数据按照不同业务需求进行组织和存储，面向分析和报告进行针对性设计。DM层有几个特点个性化：面向不同业务需求定制开发，可复用性差。大宽表：面向查询的结果设计的
微服务架构：它描述了一种将软件应用程序设计为可独立部署的服务套件的特定方式。 微服务架构是一种将单应用程序作为一套小型服务开发的方法，每种应用程序都在其自己的进程中运行，并与轻量级机制（通常是HTTP资源的API）进行通信。这些服务是围
根据给定的参数，解析当前页作为图片数据 """ # 获取指定页面的pdf格式，注意：页面参数是事先解析出来的，不然会存在问题。 return doc[page].getPixmap(matrix=trans, alpha=False) def pdf_to_jpg(self
大数据任务调度平台设计 设计云上的大数据任务调度平台部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据任务调度平台和组件，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议部署架构设计时，优先采用大数据云服务。如果目标云平
AXB模式功能详解 隐私保护通话AXB模式中，A和B为相互保密的两个业务受益用户，A和B用户都不知道对方真实号码的存在，为了双方的真实号码不被泄露，在隐私保护通话平台为A和B用户绑定一个虚拟号码X，A和B用户对对方只呈现X号码，A和B之间的通信都是通过X号码进行转接。 AXB模式
AXYB模式功能详解 隐私保护通话AXYB模式中，隐私保护通话平台为需要通话的一对或多对用户分别分配对应的隐私号码，保护通话的双方真实号码不被泄露。如隐私保护通话平台为A、B分别绑定隐私号码X和Y，建立了AXYB的绑定关系。 A用户对B用户只呈现X号码，与A用户建立的通信通过X号
度来看，将数据集中在数据湖中，其实是有利于数据安全工作的。这要比数据分散在企业各处要好的多。五、数据湖架构5.1 数据接入在数据接入方面，需提供适配的多源异构数据资源接入方式，为企业数据湖的数据抽取汇聚提供通道。提供如下能力：数据源配置：支持多种数据源，包括但不限于数据库、文件、
邮件通知-审核通过 图5 查看架构发布状态 已发布的集成架构会在解决方案工作台解决方案加速场-架构模板模块进行展示，解决方案工作台用户可以在设计中心-新建集成架构时引用该架构模板。查看发布的架构模板参考架构模板。 如果已经发布模板的架构，仅仅需要更新架构图，则可以修改架构图后，点击【模板刷新】-填写要更新的模板ID-点击【提交】
TaurusDB产品架构 云数据库TaurusDB整体架构自下向上分为三层。 存储层： 基于华为DFV存储，提供分布式、强一致和高性能的存储能力，此层来保障数据的可靠性以及横向扩展能力，保证数据的可靠性不低于99.999999999%。DFV（Data Function Virt
Big Data-Data Mining系列课程。本课程内容主要讲述大数据架构的建设以及如何选择合适的架构平台，并介绍了大数据常见的治理模型与治理案例。学完本课后，您将能够了解常见的大数据架构与大数据治理模型。
数据持久度 数据持久度是指数据不丢失的概率，即存储在预计周期内不出现数据丢失的概率，可以用于度量一个存储系统的可靠性。其只表示数据是否丢失的概率，不体现数据丢失多少；数据持久度的预计周期，一般按一年进行预计。 影响存储数据持久度的主要因子有：冗余数、磁盘失效率与数据修复时间。其中
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
具备分析及混合负载能力的分布式数据库，用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景，广泛应用于行业分析决策系统 了解详情 数据湖治理中心 是数据全生命周期一站式开发运营平台，提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务、数据可视化等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分
吗？当然不敢，试想一下，如果服务的副本数为0，相当于不再运行了，用户的流量如何导入呢，用户连服务的接口都调不通了，HPA更没有metric数据来感知去扩容服务了。HPA无法缩容为0，对于某些短运行的计算类服务来说，是无法接受的，因为这样就不能真正的做到无服务，不实际运行时不占资源
对于SaaS企业而言，让平台数据发挥价值，支持企业实现“拓客-留客-增长”，建立统一的数据分析平台很重要。云原生SaaS应用架构很关键的优势在于能够容易实现数据的聚合和流转，通过集成SDK方式将日志数据、定时任务等数据上报至LTS，请参考示例代码，业务数据库中数据可以通过DRS或者ca
、看不懂，这阻碍了数据架构的进一步优化，因此搞个数据资产目录作为指引。现在数据资产目录作用越来越大，因为数据集成和共享的时候特别需要。 数据标准的制定则让各环节数据流上的数据可以更好的保持一致性，它是数据流的增强。 DCMM将**元数据管理**纳入数据架构的范畴，估计跟华为也类似，只是范围进一步扩大了。
那么，宏观的架构设计背后，是否有极具价值的方法论，让后来者得以遵循这样的规律，避开一些坑，少走一些弯路？ 设计架构前，需要明白的重要规律 康威定律里提到，最合适的软件架构，永远是与该软件架构所解决或服务的领域业务架构，甚至组织与流程架构最匹配的。 所以在着手设计架构前，首先对业务
作负载。 Message Stream：消息流，一组有序的消息数据流。 Record Polling/Stream：从外部数据源或数据库检索筛选的记录或数据对象集。检索可以定期执行，也可以由数据更改触发。 父主题： Nuclio
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