一、前言上文我讲到阿里云-数据仓库-数据分析开发神器-ODPS，今天我带领大家一起走进神器的成长环境及它的数据世界。二、DataWorks是什么DataWorks基于MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等大数据引擎，为数据仓库、数据湖、湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。它是数据工场，集成提供对ODPS数据进行加工处理，主要提供了：数据集成、数据开发、数据管理、数据治理、数据分享等功能。三、产品架构通过智能数据建模、全域数据集成、高效数据生产、主动数据治理、全面数据安全、数据分析服务六大全链路数据治理的能力，帮助企业治理内部不断上涨的“
一、前言上文我讲到阿里云-数据仓库-数据分析开发神器-ODPS，今天我带领大家一起走进神器的成长环境及它的数据世界。二、DataWorks是什么DataWorks基于MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等大数据引擎，为数据仓库、数据湖、湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。它是数据工场，集成提供对ODPS数据进行加工处理，主要提供了：数据集成、数据开发、数据管理、数据治理、数据分享等功能。三、产品架构通过智能数据建模、全域数据集成、高效数据生产、主动数据治理、全面数据安全、数据分析服务六大全链路数据治理的能力，帮助企业治理内部不断上涨的“
数据治理是指将数据作为组织资产而展开的一系列的具体化工作，是对数据的全生命周期管理。数据治理体系是指从组织架构、管理制度、操作规范、IT应用技术、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等各方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的体系。数据标准是集团单位建立的一套符合自身实际，涵盖定义、操作、应用多层次数据的标准化体系。数据标准的建立是集团单位信息化、数字化建设的一项重要工作，行业的各类数据必须遵循一个统一的标准进行组织，才能构成一个可流通、可共享的信息平台。数据治理对标准的需求可以划分为两类，即基础性标准和应用性标准。前者主要用于在不同系统间，形成信息
以ChatGPT为代表的人工智能等技术正在“狂飙”，为全球带来一场翻天覆地的变革。4月27日在2023数据治理新实践峰会上，Datablau数语科技创始人&CEO王琤先生以《数据治理新实践与人工智能》为主题进行了分享，与参会同仁共同探索当数据治理遇上ChatGPT，这一轮AI技术浪潮将会与数据治理发生哪些“化学反应”。以下为王琤先生的演讲实录，为了方便阅读，小编做了一些字句修改和文本优化。大家好，首先我先代表数语感谢各位莅临2023年数据治理新实践峰会！今天的主要话题是围绕ChatGPT，是人类历史的一个拐点。数据要素为什么会成为新型生产要素？首先我们先看看数据要素这个事，目前在国内认为它是新
一、高可用多活架构相较于传统的灾备单活的架构，多活指的是在同城或异地的一个数据中心建立一套与本地生产系统部分或完全对应的一套服务，再进行流量调度，使所有可用区的一个应用同时对外提供服务。灾难发生时，借助多活的业务快速实现流量切换，可以避免或大幅降低用户受到故障的影响。较为典型的两种方案类型主要包括同城多活和异地多活。1.高可用整体架构2.多活的方案类型我们使用蚂蚁的CRG多活定义类型，CRG分别代表GZone、RZone、CZone的三种模式。GZone模式用户间的数据可以共享，比如B站的视频播放、番剧播放、稿件信息直播间等数据偏向于平台侧，这类业务场景都可以做成GZone模式。RZone模式
全球首个对外发布的数据治理框架是GwenThomas的作品，Thomas是国际数据治理研究所(DGI)的创始人，她在2003年将其开发的数据治理框架发布到了网上。她说：“我们当时已经使用了这个框架，但还没有公开使用。CoorsBeer公司希望我帮助该公司为当时美国即将发布的萨班斯-奥克斯利法案审计做好准备。他们已经有了适当的技术计划，我帮助他们确定了相应的数据治理计划的规模和结构。在帮助CoorsBeer公司的这段时间里，我看到了他们如何使用框架的力量来保持每个人的思想和行动同步的许多例子。就在那时，我决定编写一个更通用的框架，可以被任何企业使用，并适应他们的需求。”国际数据治理研究所发布的这
【亚信安全】-【2022年6月14日】“挖矿”行为的危害无需多言。自去年以来，我国虚拟货币监管政策持续加码，清退“挖矿”活动与禁止相关业务活动双管齐下，全力打击治理违法“挖矿”行为。就如上面这个通告中说明的一样，虽然运营商、服务商已经全面禁止云主机挖矿，却仍有不少“矿工”会千方百计，发动无差别攻击去寻找“矿机”，而疏于防范的云主机便是他们的猎物之一。沦为“矿机”的云主机，危害有大？首先，“挖矿”需要一个庞大的算力系统，会完全吞噬用户的云算力，云主机CPU飚满，直接影响企业的正常业务往来，更会付出额外的电力成本和运维成本。其次，部分挖矿木马还具备蠕虫化的特点，在主机被成功入侵之后，挖矿木马还会向
数据治理是个大话题，包含的环节也非常多，从数据集成、数据质量、数据资产、数据安全、数据标准各个环节。数据治理最近越来越受到企业的关注，为什么越来越多的企业开始进行数据治理呢？因为他们开始意识到了数据治理的价值。本质上来讲数据治理的价值就是降本增效、控质提安、赋能决策，治理的收益有很多，但是要知道的是上面想拿哪些收益，这也是影响治理的重要性和执行力度的关键。一、降低成本 通过数据治理可以减少数据的冗余存储，减少存储的成本。通过提高数据质量减少出错的概率，从而降低计算的成本。通过提高数据标准以及元数据的使用提高数据探索的效率和开发的效率。二、提高效率 增
一、服务协调分布式协调技术主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制，让他们有序的去访问某种临界资源，防止造成"脏数据"的后果。分布式锁也就是我们分布式协调技术实现的核心内容。分布式锁两种实现方式：1.基于缓存（Redis等）实现分布式锁获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID,释放锁的时候进行判断。获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。SETNX：set一个key为value的
【数据治理工具】–元数据系统1.元数据系统1.1概述如果想建设好元数据系统，需要理解元数据系统的相关概念，如数据、数据模型、元数据、元模型、ETL、数据血缘等等。首先，要清楚数据的定义、数据模型的定义。数据一般是对客观事物描述的抽象，在数据库维度，数据是数据记录的简称，例如，个人的基本信息、产品信息等。数据模型是数据特征的抽象，它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分，分别是数据结构、数据操作和数据约束。数据结构：数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的
