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数据管理系统方案(PPT)

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数据管理之元数据管理

成功的元数据管理系统可以把整个业务的工作流、数据流和信息流有效地管理起来,使得系统不依赖特定的开发人员,从而提高系统的可扩展性。 数据仓库环境下的元数据管理系统的建设是十分困难的。 当前情况下,我们认为OMG组织的CWM标准将会成为数据仓库元数据领域事实上的标准,在元数据管理系统的建立过程中应尽量参考这个标准,这样使系统的可扩展性增强。 可是在与之相关的工具成熟之前,我们完全可以采用OIM中的元模型(因CWM对OIM是兼容的)以及支持它的元数据管理工具进行元数据管理系统的建设,而且元数据所包含的范围很广。 我们在建立元数据管理系统的时候,绝对不能盲目追求大而全,要坚持目标驱动的原则,在实施的时候要采取增量式、渐进式的建设原则。

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    数据管理系统建设规划方案

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    时代大数据管理引擎HAWQ++全面解读

    Parser做词法语法分析,生成一棵Parse Tree,交给Analyzer做语义分析生成一棵Query Tree,再经过基于规则系统的Rewriter将一棵Query Tree可能改写成Query 图2 HAWQ++内部架构 HAWQ++并行优化器 接下来具体解释一下HAWQ++并行优化器这个模块,因为在一款数据库系统里优化器在很大程度上决定了SQL执行性能的好坏。 HAWQ++可插拔外部存储 HAWQ++可插拔外部存储基于增强版的外部表读写框架开发完成,通过新框架HAWQ++可以更加高效地访问更多类型外部存储,可以实现可插拔文件系统,比如S3,Ceph等,以及可插拔文件格式 HAWQ++展望 目前HAWQ++还在持续不断的开发过程当中,在不久的将来会推出高性能执行引擎以及添加update/delete 功能,成为时代大数据管理引擎当之无愧的领跑者。

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    DAMA数据管理数据管理概述

    本章重点介绍数据管理的总体流程、人员和技术。undefined 核心要点 引言 数据管理是一个职能或是高层级的业务流程。 (十大职能),数据治理、数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能管理、文档和内容管理、元数据管理、数据质量管理。 考虑数据管理职能范围相关性。据不同企业不同时期、不同阶段,考虑相关职能的优先级,同时考虑投入、时间、努力等。 数据管理活动,职能范围的分解(结构:职能活动-子活动)。 另建议大家补充:PMI-PMP项目管理知识体系,加强数据管理的十个职能域的项目目标实现的理解。 使命和目标 本书中对于数据管理的使命描述,是站在企业需求的角度。 指导原则 本书中对于指导原则方面的介绍包括:数据资产、数据资产的有效利用、数据管理组织和人员、数据管理职能和职业。

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    如何基于计算技术进行数据管理

    这样既减少了硬件投入的成本,同时软件维护和数据管理成本也得到有效的降低。其次,计算具有动态可扩展性,因为具有可以灵活进行动态扩张或收缩的规模,服务器能够在任何时刻增加或移除服务器集群中。 2.数据管理技术 2.1 Dynamo技术 Dynamo技术能够在不暴露于外网的前提下直接提供底层支持和AWS,因为它不仅具有存储系统的分布式、数据库和高可用行,还具有转悠存储系统的键值结构、Hash 2.3 GFS技术 GFS是一个可扩展的分布式文件系统,用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。GFS整个系统的节点分为客户端、主服务器和数据块服务器三个角色。 3.结束语 可以说,因计算技术以及数据管理技术作为一种非常有现实意义的技术,使IT产业的运行方式有了彻底性的变化。 在以后,数据管理技术将会在提高存储量、提高计算速度以及数据安全方面获得更多的进步,然而,如何利用计算并使之逐渐走向正规化、商业化和大众化,还需要一个非常漫长的过程。

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    优化混合性能:数据管理技巧大公开

    混合使企业能够同时拥有公有云和私有的好处。但IT部门应该如何管理数据以避免性能上的瓶颈呢? 对于许多企业来说,建立混合是在他们2016年的首要任务。 而虽然成功部署混合的模型本身就是一个成就,只是在私有云和公有之间拥有互操作性和稳定性仍然是不够的。IT团队还需要应用数据管理技术来解决混合的性能瓶颈问题并保持性能稳定。 ? 混合需要一种方式可以同时访问私有和公有上的数据存储系统。例如,如果组织使用公有来支持爆发,运行应用所需的数据对象需要对该公有平台可见。 为了防止出现瓶颈,我们必须使用一些数据管理技术,诸如确定什么样的数据要同时在两个云中保存,以及哪些数据需要异步更新。 正确的数据管理技术对于保证混合性能来说非常关键。尽量让一个应用的公有云和私有部分独立于其他分段的存储系统

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    计算数据管理的五大支柱

    除此之外,还有大量规模较小的数据,从员工记录到HVAC系统登录,这些数据很少被考虑,但对于任何组织的顺利运行都是必要的。不要忘记源代码。 企业要在不关闭数据的情况下有效管理数据,并阻止非法访问请求,企业需要一个可靠的计算数据管理策略,并需要考虑五个重要因素。 1. 数据存储加密 大多数时候数据都存储在存储设备中。 这可以确保企业的灾难恢复系统和备份在其需要恢复时始终可用,从而保护企业的业务。 但仍有许多云计算数据管理的陷阱需要避免,确保企业可以快速恢复在环境中运行时出现的最常见问题。 企业可以拥有世界上最好的产品和员工,但没有数据就会无能为力,因此请采取措施确保其自由安全地流动。 智能数据管理将使企业的员工能够利用最新的计算技术、创新新产品和服务,并使企业在竞争中脱颖而出。 (来源:企业网D1Net)

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    Docker 数据管理

    我们已经熟悉了 -v 或者 --volume,官方最近建议( Docker 17.06+ ) 使用 --mount。 官方文档:https://docs.doc...

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    调查:基准图数据管理和处理系统(CS DC)

    为图形数据系统开发可扩展的、有代表性的和被广泛采用的基准一直是一个问题,数十年来一直在寻求答案。我们对图形数据管理和处理基准的现有文献进行了深入研究,涵盖了过去15年中开发的20种不同基准。 我们将基准分为三个区域,重点是图形处理系统的基准,图形数据库基准以及具有图形处理工作负荷的大数据基准。 这种系统的方法使我们能够确定该领域中存在的多个问题,其中包括:i)很少有基准可以产生高工作负荷场景,ii)在基准图流处理以及基于图的机器学习方面没有做重要工作,iii)基尽管新的有意义的指标已经存在多年 遵循这些观察,我们通过描述图形数据系统基准测试的未来研究的主要挑战来结束调查。 原文作者:Miyuru Dayarathna, Toyotaro Suzumura 原文地址:https://arxiv.org/abs/2005.12873 调查:基准图数据管理和处理系统(CS

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    Docker数据管理

    数据卷 数据卷 ( Data Volumes ) 是一个可供容器使用的特殊目录,它将主机操作系统目录直接映射进容器,类似于 Linux 中的 mount 行为 。

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    Docker 数据管理

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    ArcGIS数据管理

    有三种类型:   (1)文件地理数据库:在文件系统中以文件夹形式储存。每个数据集都以文件形式保存,整个数据库最多可扩展1TB,单表记录可以超过3亿条记录,且性能极佳。

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    ES数据管理

    8.ES数据管理 8.1 ES数据管理概述 ES是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。

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    ​Docker数据管理

    Docker数据管理 写在前面 在前面我们详细学习了docker的三大核心概念:镜像、容器和仓库,接下来开始学习如何管理数据。 数据卷 数据卷(Data Volumes)是一个可供容器使用的特殊目录,它将宿主机操作系统目录直接映射进容器,有点类似于Linux操作系统中的mount行为。 多个容器可以同时以只读或者读写的方式挂载同一个数据卷,从而共享数据卷中的数据;(2)当宿主机不能保证一定存在某个目录或一些固定路径的文件时,使用数据卷可以规避这种限制带来的问题;(3)开发者想把容器中的数据存储在宿主机之外的地方,如远程主机或存储 但是请注意绑定数据卷,在不同的宿主机系统内是不可移植的。 当然了在生产环境中,笔者推荐在使用数据卷或者数据卷容器之外,应当定期将主机的本地数据进行备份,或者使用支持容错的存储系统,包括RAID或者分布式文件系统,如Ceph、GPFS和HDFS等。

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    docker数据管理

    用户在使用Docker的过程中,往往需要能查看容器内应用产生的数据,或者需要把容器内的数据进行备份,甚至多个容器之间进行数据共享,这必然涉及到容器的数据管理操作。 Docker提供三种方式将数据从宿主机挂载到容器中: •volumes:Docker管理宿主机文件系统的一部分(/var/lib/docker/volumes)。保存数据的最佳方式。 •tmpfs:挂载存储在主机系统的内存中,而不会写入主机的文件系统。如果不希望将数据持久存储在任何位置,可以使用tmpfs,同时避免写入容器可写层提高性能。

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    docker 数据管理

    如何在Docker内部以及内部容器之间管理数据 docker内的文件系统是如何工作的? 然后重新启动镜像时,将开启一个没有任何更改的新的容器,这些更改会丢失,为了能够保存数据以及共享容器间的数据,docker提出了volumes的概念,volumes可以是目录或者文件,它们是外部默认的联合文件系统或者是存在与宿主文件系统正常的目录和文件 volume是存在一个或多个容器中的特定文件或文件夹,这个目录能够独立于联合文件系统的形式在宿主机中存在,并为数据的共享与持久化提供一下便利。

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    Docker 数据管理介绍

    此方式与 Linux 系统的 mount 方式很相似,即是会覆盖容器内已存在的目录或文件,但并不会改变容器内原有的文件,当 umount 后容器内原有的文件就会还原。 ? 创建和管理,且与主机的核心功能隔离 无论是命名还是匿名数据卷,都存储在/var/lib/docker/volumes/下面 定义的数据卷可以在多个容器中同时使用,且不会自动删除 允许容器将内容保存到远端、服务提供商 与数据卷相比,挂在主机目录具有有限的功能 应用的文件或者目录事先不需要存在,用时会自动创建 该方式允许访问容器的敏感文件,可能会产生安全隐患 内存映射(tmpfs) 仅存储在容器的内存中,永远不会写入文件系统 可以更安全得在多个容器中共享 Volume drivers 允许容器将内容保存到远端、服务提供商、加密 volume 内容 新 Volume 的内容可以被容器预先填充 Volumes 通常也优于容器的可写层 docker logs 会监控容器中操作系统的标准输出设备(STDOUT),一旦 STDOUT 有数据产生,就会将这些数据传输到另一个设备中,则被称为日志驱动(Logging Driver)。

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    移动与技术时代下的数据管理怎么搞

    移动、计算与大数据等新兴事物皆作出了美好的承诺,宣称将帮助企业在提升执行效率与生产力的同时,有效改进决策制定效果并降低运营成本。 除此之外,我们还能够借此横跨全部数据来源(包括应用程序、共享服务、内部以及环境等等)针对每一位员工识别出其完整的“数据痕迹”。 演进而非革命 我们用于显著改善数据管理并支持电子发现、合规性要求、数据碎片处理以及网络安全与威胁响应等任务的标签数量并不像大家想象中那么复杂。 此外,大家还应当尽可能随时间推移将标准化方案用于演进系统及用户行为,而非对其进行彻底颠覆。此类战略之一在于随着IT的自然生命周期进行逐步演进。 最终,使用标准化元数据将成为一种固有习惯,且具备系统性与普适性。而后,一旦整套价值观被建立起来,我们将迎来预期的投资回报并能够转过头对遗留系统做出调整。

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