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投稿 | 云端数据简报: 大数据云端过渡

混合数据源的重心正在朝云端偏移。十五个月前,Tableau Online 客户的云端环境混合数据源连接与本地环境混合数据源连接一样多。 《云端数据简报》样本中的趋势揭示了三个发展动向,它们会影响分析和可视化未来将使用什么样的数据。 1. 数据重心将向云端偏移。 数据重力表示数据在服务和应用程序方面的影响。 如果您的数据存储在云端,您很可能希望自己的数据工具(从处理到分析)也能在云端运行。现在,数据重心集中在云端,集中程度在未来只会进一步增强。 构建数据生态系统的组织应将工作重心放在云端工作流程上,以确保系统已做好应对数据重力改变的准备。 2. 在向云端迁移的过程中,混合数据技术对企业经营至关重要。 如果只有部分数据可以迁移至云端,或者您想循序渐进地迁移数据,混合数据选项让您可以灵活应对云端托管和本地环境之间的矛盾。

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云端数据库是有哪些类型?云端数据库特点有哪些?

大型企业有用到云计算,自然就少不了要使用云端数据库,毕竟要储存的数据量还是很大的。特别是对于公司的机密文件以及数据,要做到百分百的安全。而且云端数据库不同的产品所要用到的数据库也不一样。 那么云端数据库是有哪些类型?云端数据库特点有哪些? 云端数据库是有哪些类型 云端数据库一般是有两种类型,一种是关系型数据库,一种是非关系型数据库。 甚至还有数据库一体机以及企业分布式数据库等。 云端数据库特点有哪些 1、云端数据库创建实例的速度是很快的,只需要用户选择好所需要的类型后,几分钟就可以创建好数据库实例。 2、可自动切换数据库实例,当主库发生故障时,系统会自动修复或更换当前的主库。 3、云端数据库一般会自动备份功能,当出现灾害或是其它的异常而导致数据出现问题时,云端数据库会自动保存7天内的所有数据。 4、可随时保证云端数据库与源数据库的数据同步,同时还不会影响源数据库的使用与运行。 而且云端数据库还具有监控与通知的功能,当监控项达到我们所设置的监控策略阀值时,系统会自动发送邮件或是短信告知管理员。

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    云端保存数据安全吗?

    数据传输到云端时可能会遇到问题,一旦达到云端数据处于静止状态,以及迁移到云端之前的分段区域的数据都可能面临风险。数据是一种资产,将面临损坏、删除甚至存储介质退化的风险。 静默数据损坏 传输数据和存储数据的每一时刻,都会出现静默数据损坏的风险。如果突然变成零,那么文件不再有用。传播中可能会发生静默损坏,并将数据写入存储介质。 当然存储在云计算中的数据应该被存储或发送到云端,使得公司可以从任何损坏或意外删除中恢复,并且不会意外地删除云数据,并且还必须主动监视数据损坏或攻击。 如果一个平台作为传统云供应商的网关,它可以添加一些完整性数据功能,例如创建不能通过该接口覆盖的WORM或黄金副本的数据。客户应选择一个平台,可以在数据迁移到云端之前指定保留锁,访问权限和WORM副本。 通过从云端重新启动数据或为此目的在云中创建基础设施来验证数据可能是昂贵的,因此这样的系统应该构建在利用成本有效的计算组件(如来自AWS的LAMDA或来自Azure的Micro功能)中。

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    数据的未来在云端

    即席查询生成报表,对业务进行预测,充分利用大数据流中隐藏的价值。 你的数据都有哪些类型组成?关系型数据、非结构化数据还是音频视频? 你如何存储不同类型的数据,然后让企业内部的人员可以访问这些数据?答案其实在云端,云存储技术基本上可以应对大数据的存储需求,你可以存储任何类型的数据然后轻松地进行扩展。 比如读密集型的数据一般需要关系型数据库;日志文件只使用HDFS存储就可以;需要大量写操作的数据则需要NoSQL数据库;而存在大量读写操作的系统就需要强大的大数据架构来作为支撑。 新一代的BI工具能够应对实时、图形化、大对象以及非结构化数据的处理,同时能够将这些数据存储在云端。每种数据可以托管在不同的云服务上,但都可以通过一个API进行访问。 千里之行始于足下,在构建大数据分析模型或者投入机器学习,招聘数据科学家之前,企业需要先解决好如何存储大数据,而答案就在云端

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    ​复用云端 PowerBI 数据集服务众人

    今天的主题是:复用 PowerBI 数据集。 在我们把报告发布到云端以后可以有: ? 也就意味着我们可以复用不同的数据集。 数据集,是存储 PowerBI 数据容器名称,是 PowerBI 可视化背后的实际数据。这份数据可以依照不同角色的需求去做不同的报告。 我们回到云端界面,如下: ? 点击【在Excel中分析】就会下载到一个连接文件。这是一个.odc结尾的文件,它就像一条线,可以从 Excel 打通到 PowerBI 云端数据集的连接。如下: ? (一般是 PowerBI Pro) 在 PowerBI 中使用数据集 在 PowerBI 中点击: ? 选择 PowerBI 数据集,得到: ? 选择一个有权限的数据集,就可以使用了,如下: ? 这里的权限控制是通过 PowerBI 云端完成的,也就意味着不同的人的权限是在云端的工作区设置的。 总结 用 PowerBI 创建数据模型,并分发给不同的同事使用是一种很好的方式。

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    PB 级数据云端迁移战事

    腾讯云大数据产品架构师李少波说。 少波说的这个正是一个月前他和另外3位同事,一起经历的一场云端迁移战事。 但随着游戏业务迁移上云和数据规模、维度的快速增长,数据分析任务日渐繁重和多态化,对数据处理的时效性和稳定性要求越来越高,搜狐畅游亟需通过更灵活稳定的大数据基础能力建设,提升大数据的分析、管理和运维,为游戏稳定流畅运行 搜狐畅游 BI 大数据中心技术负责人介绍说:“首先,搜狐畅游与腾讯云大数据技术团队一起紧密配合,详细梳理当前数据、任务、流程,按特征进行归类,针对不同情况(如历史数据、实时数据)进行针对性设计迁移方案, 确保全覆盖场景;其次,对各类数据和任务,抽样进行尝试迁移验证,包括元数据数据、作业等相关联的完整测试校验,确保无误;最后,结合业务应用特征,配置策略,利用低峰期将历史数据平缓迁移,再配置双写策略,平滑迁移实时数据和任务 目前,借助于云端数据基础设施,快速实现基于数据驱动的业务创新和运营创新已成为新一代互联网企业的业界共识和主流趋势。

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    SQL 的云端数据开发极速入门

    PolyBase组件赋予了在数据库层面定义指向Hadoop/HDFS数据的外部表的能力,是帮助打通MPP数据库与Hadoop大数据生态系统的重要桥梁。 这就得说到在微软全面云化的战略之下,SQL Server其实也以多种不同形式迁移到了Azure云端,形成了若干款不同的云端数据服务产品(详情参见笔者介绍SQL Server 2017的文章)。 而PolyBase自然也一起被带到了云端,并在支持访问HDFS的基础上还添加了访问云存储的能力,这样我们就可以通过PolyBase和大家熟悉的T-SQL语言来轻松实现面向云存储的交互式查询了。 ? 首先我们准备一下实验所需的数据,我们同样沿用上篇文章中的包含信用卡借贷数据的csv文件,把它放置到存储账户的Blob中。 如果再考虑到SQL Server体系中ADO.NET/JDBC/ODBC等方便而成熟的访问接口,PolyBase还不失为一个生产应用集成云上大数据的优美方式,既可用于数据搬运,也可直查数据湖。

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    云端数据加密的七大标准

    由于可以通过前所未有的众多方式接入企业领域,这使得信息安全专业人员求助于众多数据保护方法。几十年来,加密一向是信息安全工具库当中的主要武器,但是面对我们如今亲眼目睹的数字化转变,加密需要重新评估。 一些目光长远的企业期望利用现代化技术,有机会重新定义其数据保护策略,同时在这个过程中将安全由一项必要的保护措施转变成一个业务推动因素。为了做到这一点,必须考虑下列七大加密标准。 问一下自己:贵企业里面有多少比例的数据是真正的敏感数据?贵公司的信息绝大多数很有可能出现在时代广场的广告牌上,不过造成的影响极小;某人生日派对的策划文档根本不需要予以加密。 ? 与云端加密有关的挑战归因于三大现象:云端数据急剧增加,现代用户的预期要求比较高,以及保留原生云功能具有的重要性。从2014年到2015年,我们目睹存储在公有云应用程序中的文件数量增长了10倍。 最后,正如我们已经讨论的那样,一刀切的加密会在云端带来复杂性,具体表现为影响搜索和报告功能。 第六个标准:自适应架构。 ?

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    Redis数据云端最佳技术实践

    Redis集群版本身数据操作层面是很简单很稳定的,在做集群版的时候我们在两个地方做了很大的努力,第一个是数据迁移,我们看一下哪些场景会有数据迁移的需求? 邹鹏:你们现在有数据,业务上云之后数据要上来,我们有DTS的平台,只要你把网络打通,我们工具就能连到你们的Redis,数据就可以传过来。 听众:谢谢老师。 接下来回到这个话题,数据迁移,集群版谈到稳定性,最大的挑战就是数据迁移,哪些场景下会有数据迁移呢? 我们花了很大的代价做这块,还有一块集群版,这个东西难免产生数据倾斜,假如你的Key设计的不合理,就会出现你数据基本上都是打在某分片上,这个时候数据倾斜了就要要涉及数据迁移。 更多数据库前沿技术可关注 我们公众号:腾讯云数据库CDB 腾讯云数据库公众号文章版.jpg Q & A Q:你好,我问一下Redis跟Mysql的占比分别是多少?

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    如何让数据迁移到云端更加容易

    然后,IT团队必须在非工作时间内安排并执行到云端的迁移,以保护业务连续性。这可能需要一定时间,因为数据通常通过缓慢的互联网迁移到云端数据可以在内部存储和一个或多个云端之间移动,而不会中断应用程序的访问,即使数据在运行中。 重要的是,元数据引擎可以帮助IT比传统的归档解决方案更智能地将数据归档到云端。 可以通过广域网优化技术减少传输时间,这些技术在数据发送到云端之前将数据重新复制并压缩,同时通过对移动中的数据和静态数据进行加密来确保安全性。 三个关键挑战使得将与实时应用相关联的冷数据转移到云端变得困难。首先,如果应用程序再次需要数据,IT团队必须争取将这些数据恢复到本地存储。 使用元数据引擎来管理整个企业和云端数据可以使此过渡变得简单。数据达到PB级规模的企业获得将数据从创建自动化到所有存储类型归档的能力,包括将公共云作为活动归档整合。

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    云加密:云端使用数据加密技术

    虽然许多企业组织期望充分利用云计算,但数据安全仍然是需要操心的首要问题。然而,借助众多云解决方案,有望实现并享用云端的有效数据保护和强加密。 ? 由于如今许多流行的业务应用程序托管在云端,企业主管们要么需要依赖合同条文来保护资产,选择一家让客户可以先加密数据,然后发送到云端以便存储或处理的云服务提供商,要么与软件即服务(SaaS)提供商合作,由对方管理其企业数据的加密和解密工作 一旦数据到达云服务提供商的服务器,应用程序提供商通常会加密数据,确保静态数据的安全。 云端的有效数据保护 然而,我们遇到了云环境不对称发展带来的挑战之一。 最佳的选择就是,敏感数据创建时,对它进行加密,那样该数据存储到数据中心后,无论是存储在本地还是存储在云端数据都会得到保护。他表示,应用程序安全就好比夹层蛋糕。 如果中小企业将数据处理这块移到云端,情况就会变得复杂一点。” 与Landrn一样,Cherrington建议如果敏感数据的处理在云端进行,用户就要充分利用云计算的规模经济效应和弹性/灵活性。

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    数据迁移到云端的最佳实践

    并不是每个组织都有足够的专用带宽来传输数PB的数据,而不会导致核心业务的性能下降,也并不具有足够的备用硬件迁移到云端。 一个设备通常足以传输高达30TB的数据。对于较大的数据量,团队可以使用多个设备或重复该过程多次以逻辑块或段移动数据。 (2)将设备运送到云端环境。 生立数据 一旦数据移动到云端,此过程需要一些移动数据并重新同步的方法。其镜像代表了迁移生产数据的答案。 (4)数据的在线副本现在在云中,服务器可以故障转移到云端。 例如,美国的一个机构有2PB的内部部署数据,它希望部署在私有云中。 新的数据迁移选项使IT团队能够以最小化风险,成本和麻烦的方式“分解”云端,并最大程度地提高敏捷性。

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    工业数据采集上传云端工业网关应用

    图片1.png 工业数据采集上传云端工业物联网网关http://www.top-iot.com/list-55-1.html 1、通过直接连接设备或部署传感器,实现工业制造业检测环节的环境信息、设备信息的检测 9、支持边缘计算,在物联网边缘节点实现数据优化、实时响应、敏捷连接、模型分析等业务,有效分担云端计算资源支持多台设备同时接入。 10、金属外壳,保护等级IP30。 图片3.png 工业数据采集上传云端优势 1、降低存储成本:从设备传感器上采集的数据点往往是时序连续的过程量,随着采集频率的提高和周期延长,数据量是非常大的,如果考虑对海量的数据的存储、备份和还原全生命周期的管理 4、数据共享更便利:企业应该把自身看成“大数据”价值链中的一部分,那么企业既是贡献者也是受益者,工业大数据的价值可以共享给企业上下游使用,采用统一的公有云平台,促进数据资源的融会贯通,使得数据共享更方便 在越来越多的制造业把大数据放在云端进行处理的时候,在网络、存储和计算能力有效的情况下,采用对数据进行压缩和对数据特征进行选取的方法进行数据轻量化处理,可以满足数据业务的分析需求和提升处理效率。

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    企业云端数据可能面临这些安全威胁

    有很多与设备和服务之间的数据共享相关的风险,这也正是为什么在云端使用数据加密如此重要。 在日常生活中,我们使用了大量的数据。有些数据是敏感的,有些不是,但为了保证数据是安全的,我们必须将它加密。 本有很多与设备和服务之间的数据共享相关的风险,这也正是为什么在云端使用数据加密如此重要。 在线和离线数据存储的危险 在不同设备上存储,以及在某些服务中使用未加密的数据会面临各种各样的风险。 保护在线和离线数据存储 当存储到各种设备和在服务中使用时,数据必须要适当的加密,而当存储在云端时,就更需要这样做,因为这些数据可以在任何地方访问。 云文件同步:很重要的是,企业要保证所使用的服务支持零知识证明并且上传到云端数据是经过加密的。 结论 存储在云端中的数据总是有会被恶意攻击者偷取的可能,这也正是为什么在将数据存储在云端之前要加密是如此重要了。

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    如何将数据中心迁移到云端

    分类标准可以有很多,比如基于平台,或是否需要中间件对应用分类,同样的基于数据库来分类也可行。对环境的测试和评估,能帮助企业准确发现哪些应用存在不支持虚拟化的可能。 企业级应用一般而言都需要高CPU能量和大数据库,因此不推荐将其转入虚拟化环境。 完成了物理环境分析,下面要做的就是整合并虚拟化服务器。服务器需求一直存在变动,这样使得特定的服务器有时会空闲。 如果有应用在两个数据库运行,就得用中间件服务器或者运行多数据库的SQL服务器。整合好架构之后,要对环境进行测试,避免任何网络和存储故障,这一步完成后就可以开始虚拟化。 IBM、HP都有测量和报告数据,以便实现更佳性能和容量规划的工具。另外企业应该测试存储,确保能管理hypervisor负载,支撑虚拟化。 将数据中向云中迁移的过程现在变得越来越复杂。然而,迁移失败的主要原因要归咎于准备不充分。

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    云端数据仓库的模式选型与建设

    数据,对一个企业的重要性不言而喻,如何利用好企业内部数据,发挥数据的更大价值,对于企业管理者而言尤为重要。 作为最传统的数据应用之一,数据仓库在企业内部扮演着重要的角色,构建并正确配置好数据仓库,对于数据分析工作至关重要。 一个设计良好的数据仓库,可以让数据分析师们如鱼得水;否则可能使企业陷入无休止的问题之中,并在未来的企业竞争中处于劣势。 随着越来越多的基础设施往云端迁移,数据仓库是否也需要上云? 二、云端数据仓库 2.1 云方案优势 基于上面的说明,采用数据仓库的云服务,具有较多优势,包括: 更好的性价比(无论是前期购买、还是后期运营) 更快的交付速度(最快在分钟级) 更优的弹性能力(扩展或压缩 计费上使用按计算量收费方式(TB “processed”) 使用上支持标准SQL,也支持半结构化数据类型,支持外部表。支持从Google云端加载或直接访问,也可以导入数据流。

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