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数据服务化——打通企业数据应用的最后一公里

本文结合企业数据服务化落地实际案例,分享如何打造闭环的企业数据服务共享平台,进而让有价值的数据产生数据价值,打通数据应用的最后一公里。 企业数据的处理应由离散工具向数据服务转型;清晰的回答,企业有哪些数据资产,能对外提供哪些数字资产,如何对外提供,如何消费,如何保证数据资产的监控域安全? 数据服务共享平台定位于:企业数据资源“纵向贯通”、“横向互联”的共享通道,使其成为企业、组织、部门的数据工厂。 用于解决数据的服务资产化,数据的服务开发,数据的服务消费等系列问题。 通过数据服务平台,降低业务对技术依赖,充分发挥业务创新潜能,打造企业级的数据资产的运营能力。 2.如何实现面向服务共享的大数据应用平台 如何实现面向服务共享的大数据应用平台? 才能做到让数据多跑路让群众少跑腿,为自然人、法人、企业提供透明优质的公共服务。 ? 因此,我们在政务数据服务应用平台中,探索建立了以目录为核心的数据资源管理新模式。

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投稿 | 大数据服务还是那个大数据服务吗?

数据服务的现在及未来:智能+生态模式 未来人工智能+大数据生态模式将更多的应用于在商业场景下。HCR慧辰TMT研究部认为,大数据服务未来将有以下四种模式: 一是形成数据资源和计算资源提供平台。 当前企业数据大多仅留存于企业内部,在开发应用上一般也只有内部应用,企业之间数据各自孤立,独立计算,行业内尚未形成整合大数据,目前第三方数据采集、监测机构已经开始致力于多维数据的采集服务,包括外部数据的直接采集和企业内部数据的间接采集 从目前人工智能和大数据企业发展来看,只有巨头和少数创业企业掌握核心算法及存储真正大数据,更多企业通过合作或建立产业联盟的方式获取行业或其他领域的数据。 PaaS服务将数据处理能力作为模块开放出来,使得数据挖掘技术的使用门槛和成本大幅降低,更多企业有能力利用云端数据服务创造附加价值。 另外也会形成基于数据存储、处理及挖掘技术的整体服务解决方案提供商,企业可以将数据服务完全外包给第三方机构,第三方机构也可以通过这种方式在云端整合资源并优化技术,提高准确率,同时产生推动行业发展的效果。

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    承载WCF 数据服务

    WCF 数据服务默认使用IIS 作为 Data Service 宿主,很显然这是个极好的选择,我们可以利用 IIS 强大的基础功能。

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    数据服务开发经验

    有状态服务或者说数据服务,上线遇到问题很棘手,回滚无济于事;而且数据加载通常都很慢,部署时间长;最终导致不敢修改代码,谨小慎微;服务质量也是能忍就忍,不愿意深度优化。 在我负责顺风车LBS以来,感受愈加强烈;区别于无状态服务,数据服务的几个方面需要格外关注。(此处假设数据服务类似redis基于内存,数据量大到需要磁盘存储,关注点会有所不同。) 对应数据服务,把锁分散在各层,尽量减少锁等待。 ? 以一个多级hash+跳表结构为例,操作跳表时,锁粒度已经可以非常细。 持久化方法 内存数据和binlog哪个先写?binlog文件多久刷盘? struct Data { Header header; int dsize; void* data; }; 最后 还有两个无状态服务也会面临的重点,功能边界划分和线下环境搭建:内部数据服务不同于开源项目 自研数据服务听起来非常高大上,高性能数据存储、分布式架构设计、解决业务痛点,对外宣传的一把好手;实际上只要根据业务场景,合理分析,完成稳定高效的数据服务非常简单。

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    金融数据服务创业机会

    在一些企业家和风投眼里,彭博的金融终端机多少是一个异类, 甚至是属于上个时代的产物。 彭博,不久之前也只是一个创业公司,但是现在,它有着强有力的品牌,雄厚的资本,崇尚竞争的企业文化,数年间数十亿研发投入所产生的产品,基本上从不宕机甚至减慢的技术平台,以及优秀的客户服务 其实,现实中也曾有行业巨头被新进者打垮的例子 金融数据服务的机会在哪里? 比如,OpenFin提供的技术基础框架能够支持企业部署内部应用商店,解决了合法性、安全性、数据互操作性(也就是让数据从一个工具迁移到另一个工具)的问题。

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    Hive元数据服务MetaStore

    数据服务客户端通过该配置连接远程元数据。

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    详解数据服务共享发布

    引言: 随着云计算、大数据、物联网等技术兴起,数据朝着多样性、高体量、高速度方向发展,如何将海量数据安全、稳定、高效地数据共享出去成为各企业关注的重点。 核心场景主要包括四个环节:资源目录生成、数据服务发布、数据服务消费、数据服务监控。 场景四 :从全局了解企业数据服务应用情况 ? 通过数据服务监控自动形成数据监控链路,提供数据服务共享的全貌地图,帮助企业了解数据共享交换的全貌及系统间数据关系,从全局了解企业数据服务应用情况。 5.结束语 数据服务共享发布是企业数据资源“纵向贯通”、“横向互联”的共享通道,从数据准备、数据质量、数据发布、数据共享、数据安全等多个环节去详细考虑,它将向着服务自助化、智能化的方向发展,帮助企业更加有效 问3:数据共享系统长什么样的,适用于哪些场景,哪些企业? 答:普元有自己的数据服务共享平台,具体的可以从官网(www.primeton.com)查看。

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    普元数据服务监控解密

    如何有效的管理数据、高效的提供数据服务的其中一个关键就是提供对数据服务的统一监控。 目录: 一、数据服务监控 二、数据采集 三、数据格式化 四、数据存储 五、数据展示 一、数据服务监控 为提供统一、标准、安全、高效的数据服务,我们需要做好一点那就是统一数据运行监控,那么统一数据服务运行监控需要做哪些事情呢 我们可以在网关处添加对数据服务的采集功能。 网关拦截器手动埋点 ? 所以我们只需要极少的代价在数据服务总入口也就是网关进行数据埋点,收集数据详情即可。 异步落日志 ? All线程任务会将每一笔的数据服务记录到案 Top线程任务用来统计数据服务调用访问时长TopN的调用详情。 数据分析线程解析 ?

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    统一数据服务架构

    数据服务化架构 关键技术一:配置即开发 平台用户分为两类角色:其一是数据服务生产方,其二是数据服务调用方。 数据服务平台支持了多种模式API,很好满足了多元化需求。此外数据服务平台也支持服务权限、API市场等丰富功能,进一步赋能业务。 大数据服务化平台未来进一步发展方向主要包括: 贴近业务需求:数据服务平台本身是为业务服务,通过赋能业务而对企业带来价值,业务本身在不断发展,未来也会有更多的需求出现,因此数据服务平台本身会不断抽象和沉淀出公共数据服务能力 深耕数据资产:数据资产是数据服务之根本,如果没有完善的数据资产建设,上面就很难构建出结构化的统一的数据服务,针对数据资产有较多内容,包括资产注册和审核、资产地图、资产标签、资产管理、资产开放和服务。 大数据服务平台的能力建设会朝着统一的 OneService 体系前进。主要包括三个方面: 支持丰富的数据源:包括大宽表、文本文件、机器学习模型(模型也是一种数据资产),来构建完善的数据服务

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    在线系统数据服务的迁移策略

    成都办公室的张耀丹是去年毕业的,只是他的职业生涯一开始就面对一个复杂的遗留系统。好在遗留系统的复杂并没有让他退却,而是从中学习到了解决遗留系统的思考之道。 他写...

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    华尔街甘心购买的数据服务

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    数据服务上云的思考

    OpenStack云计算平台,帮助服务商和企业内部实现类似于 Amazon EC2 和 S3 的云基础架构服务(Infrastructure as a Service,IaaS)。 因此I层最好将物理硬盘直接提供出来给大数据服务可见,让用数据的人直接管理数据效率最高。

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    弈聪软件以大数据业务驱动前行,做企业数据服务领域的领头象

    故此在企业大数据转型的拐点上,企业大数据架构迎来了一次时代挑战。 纵观国内企业数据服务现状,此前为两大派系,第一个派系就是人们所熟知的软件公司,这类公司虽有技术上的优势,但在这个讲产品运营和交互设计的年代中,他们缺少一份对客户需求的洞察力。 弈聪软件CEO卓建超表示,如果企业开始尝试大数据在内部进行创新,不应将重心放在基础设施、网络及运维上,这些完全可以交由外部去做。因此企业服务提供商,扮演起了这个时代的“水电工”。 相当于给予缺乏技术的企业一个产品研发部门,这个产品研发部的职责就是摸清企业完整的商业模型,从而实现对原有业务流程的再造,并提供后续的迭代支持,长期帮助企业完成技术上的转型。 反观目前整个企业数据服务市场,国外有IBM、SAP这类知名解决方案提供商,而国内企业却从未孕育出一个市值破10亿美元的大数据企业

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    数据服务组合中的隐私(Databases)

    Perera,Chia-Mu Yu,Djamal Benslimane,David Camacho,Christine Bonnet 原文链接:https://arxiv.org/abs/2001.00975 数据服务组合中的隐私

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    数据服务蜂拥而至...好难选呀

    (译者补充:随着每个云提供商都提供了数十种数据服务,为您的需求选择合适的云数据服务比以往任何时候都更重要,更不用说为了省钱了。这文章就是教你如何选择适合自己的服务。) 虽然这一切都很复杂,但现在是企业确实需要统一数据服务,这些数据服务应该具有更好的API多样性以及体积和速度的融合平衡性。对于如此复杂的数据管道或ETL,不需要这么多重复的副本。 以AWS为例子进行分析 亚马逊网络服务(AWS)提供10个以上的数据服务。每个服务都针对特定的访问模式和数据“temperature”进行了优化(参见下面的图1)。 分层逻辑应该在数据服务层面实现,而不是强迫应用程序开发人员编写不同的API去实现。 通过在通用平台上统一数据服务,我们可以节省成本,降低复杂性,提高安全性,缩短项目部署时间,缩短数据分析的时间(从第二天开始直到数据挖掘开始进行的时间)。

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    SQL Server 2008 R2主数据服务安装

    SQL Server 2008 R2的主数据服务(Master Data Services,简称MDS)已经放出,目前是CTP版本,微软提供了下载地址: http://www.microsoft.com zh-cn&FamilyID=fe0c6a31-5ad6-4eea-a865-73bbe2608bd1 在下载页面中提供了SQL2008R2的安装试用,一个是DVD的文件,另外是自解压文件;第3个下载就是主数据服务的自解压文件 主数据服务只提供了64位版本,所以必须要在64位的操作系统或者虚拟机中安装。 主数据服务是什么?我在之前的一篇介绍SQL Server 2008 R2的博客中推荐过一篇主数据管理和实施的文章,这里再次推荐一下,对主数据是什么存在疑问的可以仔细研读。 一直“下一步”直到系统进行MDS数据库的创建,如图所示: 创建MDS的数据库成功后,返回主数据服务配置管理器界面,可以看到当前的数据库配置,如图所示: 数据库配置成功后接下来配置Web,单击左侧的“

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