本文为作者学习文章，按作者习惯写成，如有错误或需要追加内容请留言（不喜勿喷）本文为追加文章，后期慢慢追加等保一体机的功能等保一体机产品主要依赖于其丰富的安全网元（安全网元包括：防火墙、IPS、WAF、网络审计、数据库审计、EDR、VPN、基线、漏扫、堡垒机、日志收集分析等安全功能，这些功能都是以虚拟化的形式进行安全交付；防护范围涵盖网络安全、主机安全、应用安全、数据安全）。这使其不仅具有便捷部署、统一交付、灵活拓展等特点，可以帮助客户实现全网统一管控、威胁可视，有效应对网络环境中的多种安全威胁。等保一体机的可以解决的安全现状时间成本和管理成本高、实施复杂、运维管理难等难题等保一体机的优点1、综
摘要：目前TopSQL功能被用户广泛使用，是性能定位、劣化分析、审计回溯等重要的基石，为用户提供覆盖内存、耗时、IO、网络、空间等多方面的监控能力。本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)监控工具指南（一）作业级监控TopSQL》，作者：幕后小黑爪。1、引言：监控系统是智能化管理和自动化运维的基石，可以为资源规划，故障排查，性能优化提供至关重要的数据支持。GaussDB(DWS)作为企业级数仓，为用户提供了一整套覆盖实例级、用户级、作业级的资源监控能力，其中，作业级监控（下文统称为TopSQL）主要是对运行作业的监控，包括了实时运行作业的相关信息，历史运行作业的相关信息等。它收集的数据来
目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。 下面是架构图：数据仓库分层设计 数据分层的目的是：减少重复计算，避免烟囱式开发，节省计算资源，靠上层次，越对应用友好，也对用户友好，希望大部分（80%以上）的需求，都用DWS，DW的表来支持就行，所以ODS层数据不能被DM层任务引用，需要抽取数据到DW,或者DWS。 DWS汇总层应优先调用DW明细层。在调用可累加类指标计算时，DWS汇总层尽量优先调用已经产出的粗粒度汇总层，以避免大量汇总都直接从海量的明细数据层计算。
从事数仓工作，在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的数据，此处整理了数仓中经典的，或者值得阅读的书籍，推荐给大家一下，希望能帮助到大家。建议收藏起来，后续有新的书籍清单会更新到这里。书籍推荐《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》数据仓库工具箱本书会介绍基本知识，然后逐个讨论具体实例内容，最后进行综合总体分析，在内容的结构方面很有特色。本书涉及的行业较多，但这些内容从不同角度体现了数据仓库的各个方面，因而对于完整的学习与掌握数据仓库知识显得十分必要。这本书是数据维度建模的鼻祖，从这个意义上讲，就挺有了解的意义，当然里面的内容偏理论化，举的例子也比较理想化，不过对于我们对数仓有一个全面的
这篇文章的主要内容包括：1、数据架构的演变历史与各种架构的优缺点。2、流批一体的价值。3、流批一体架构中流与批的关系。一、前大数据时代人人都知道罗马不是一天建成的，但没人告诉过你罗马是怎样一天天建成的。你看见罗马时，它就已经是罗马了。当我进阿里时，正是这样的感觉。我没有经历过阿里数据架构（包括平台工具）从0到1的过程。我相信很多阿里老员工也没有未见得全经历过。因为从行业视角来看，这是一个长达二三十年的过程，阿里作为先行者本身也是摸着石头过河。很多年轻一些的阿里员工看到当前的架构设计，他们的感受大概就是：“不就该是这样吗？不然还能怎样？”鲁迅就有话说了：“从来如此，便对么？”好在我前些年辗转了多
目录举个例子连接器下载连接器（connector）和格式（format）jar包依赖管理 如何使用连接器举个例子StreamExecutionEnvironment集成了DataStreamAPI，通过额外的函数扩展了TableEnvironment。下面代码演示两种API如何互转frompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironmentfrompyflink.tableimportStreamTableEnvironmentfrompyflink.common.typeinfoimportTypesenv=StreamExecutionEnv
一、背景与挑战首先来介绍一下相关背景。传统数仓存在实时和离线两条链路，来满足业务对于时效数据的时效性和数据量的不同需求。离线会维护历史的全量视图，实时会维护增量视图，最后在服务层去进行数据的汇总，从而支持后续的在线的serving、OLAP查询以及看板的应用等等。 因为处理场景的差异，在实时和离线数仓的具体实现上，依赖的底层存储计算引擎基本上是完全隔离的，实时依赖的主要是以Flink为代表的流式计算引擎来做计算，而离线依赖主要是以Spark为代表的引擎，实时主要依赖KV或MQ这样的多种存储选型。离线则常常采用Hive为代表的存储引擎，传统的数仓架构，它本质上结合了流计算和批计算的优势，通过两套
前言：为实现基于数据湖的流批一体，采用业内主流技术栈hudi、flink、CDH（hive、spark）。flink使用sqlclient与hive的catalog打通，可以与hive共享元数据，使用sqlclient可操作hive中的表，实现批流一体；flink与hudi集成可以实现数据实时入湖；hudi与hive集成可以实现湖仓一体，用flink实时入湖，用spark跑批处理。由于方案中中采用的CDH6.3.2是官方最后的开源版本，而flink与hudi是社区近期发布的开源版，网上几乎没有关于它们集成的资料，近期为完成它们集成费了不少神，特写出来分享给大家，有问题可一起交流。以下为实现hu
前言与概述伴随着企业业务的快速发展，为了支撑业务发展，提高IT对业务的支撑能力建设。在研发工程协同方面，希望加强代码管理，实现持续构建、自动化测试、自动化部署、自动化运维，同时加强产品的安全和质量管理；在研发管理协同方面，希望实现从需求提出、需求规划、需求设计需求设计、需求开发、需求测试、需求上线的端到端的管理，并支持瀑布模型和敏捷模型的项目开发。基于以上背景，企业更希望借助研发运营一体化体系的建设和DevOps工具平台的建设赋能研发，提高质效。什么是DevOpsDevOps（英文Development和Operations的组合）是一组过程、方法与系统的统称。用于促进开发（应用程序/软件
8月25日，由中国信通院、中国通信标准化协会主办的“2023首届SecGo云和软件安全大会”在北京召开。会上公布了2023年度可信安全最新评估结果，中国电信天翼云顺利通过首批云堡垒机能力评估，云安全能力再获认可。天翼云科技有限公司云网安全事业部产品总监宋志明参会发表演讲，介绍了天翼云在一体化云原生安全防护体系方面的思考与实践。 近年来，云原生技术逐渐成为企业上云的重要发展方向，云原生安全作为新的安全理念被频频提出，成为安全领域的重要赛道。越来越多企业以原生思维推进云上安全建设、部署与应用，以应对日趋复杂且多元化的安全管理挑战。作为云服务国家队，天翼云肩负维护网信安全的重要责任和使命。为满足各行
