数据集中存储 该场景也称"数据大集中"或"数据归集"，属于企业数据架构中的操作型数据存储层（ODS），具有承担各垂直业务数据源的数据汇总功能。高并发写入、大容量存储、多维度查询、低成本流出是该场景的主要诉求。透明分布式。安全与稳定...
数据集中存储 该场景也称"数据大集中"或"数据归集"，属于企业数据架构中的操作型数据存储层（ODS），具有承担各垂直业务数据源的数据汇总功能。高并发写入、大容量存储、多维度查询、低成本流出是该场景的主要诉求。透明分布式。HTAP一体化...
数据架构 业务对象 业务活动 主题域 必须为 跨租户发布使用人，同时需具备 超级管理员 或 系统管理员 的角色权限，或具备 数据板块架构师 负责对应板块的权限。研发对象 集成任务 建模研发 指标研发 文件管理 计算任务 离线物理表 必须为 ...
数据架构 业务对象 业务活动 主题域 必须为 跨租户发布使用人，同时需具备 超级管理员 或 系统管理员 的角色权限，或具备 数据板块架构师 负责对应板块的权限。研发对象 集成任务 建模研发 指标研发 文件管理 计算任务 离线物理表 必须为 ...
在开始执行操作前，请确认您已将 数据板块架构师、业务负责人、数据负责人 添加至Dataphin成员列表。具体操作请参见 添加Dataphin成员。权限说明 仅支持 超级管理员 和 系统管理员 新建数据板块。功能概述 为了更好地满足业务诉求，...
在开始执行操作前，请确认您已将 数据板块架构师、业务负责人、数据负责人 添加至Dataphin成员列表。具体操作请参见 添加Dataphin成员。权限说明 仅支持 超级管理员 和 系统管理员 新建数据板块。功能概述 为了更好地满足业务诉求，...
规划概述 在数据建模前，需由数仓架构师协同数据开发与模型设计团队，对企业业务及数据进行全面调研，明确数据整体结构。基于此，在数仓规划阶段需完成以下核心设计，方便对所建模型进行分层化域管理。业务分类：面向复杂业务场景的垂直...
编辑数据标准 数据标准-克隆数据标准 数据标准-提交上线数据标准 数据标准-下线数据标准 数据标准-删除数据标准 数据标准-编辑关联标准 数据标准-编辑关联文档 数据标准-批量导入数据标准（同时拥有标准模板-批量导入标准的权数据标准-限）...
老架构 基于以上业务场景，案例企业搭建的数据架构图如下：①、②：在物联网平台配置云产品流转到Tablestore，并且向上兼容“信息部门”业务，至少存储1年时序数据。③：在物联网平台增加配置云产品流转到Lindorm，用于服务风控业务。④：...
下一代的企业级数据库架构应该是将云原生架构和分布式架构以及HTAP完美结合起来。上层是分库分表Shared-Nothing的架构，下层是存储与计算分离的云原生架构，这种架构的好处在于既能够水平扩展，又能够实现高可用的能力。而且面对高并发的...
云数据库 ClickHouse 企业版 是基于开源的云上版本构建，但是在架构和功能上也存在了一些差异。您可以参考ClickHouse官网上有关ClickHouse企业版的日志了解背景信息。本文介绍 云数据库 ClickHouse 企业版 的架构及兼容性指导。企业版架构 ...
对于企业的DBA、架构师非常适用。客户场景 云上数据库类资源成本优化 场景描述 由于对云上数据库资源管理粗放、不合理的使用方法、对资源计费缺乏足够了解等原因，企业在云上数据库资源使用上存在浪费以及不适合自身实际的情况，用户会发现...
本文将介绍 云数据库ClickHouse 企业版和社区兼容版的产品架构、内核版本的对比。产品架构对比 企业版架构 云数据库 ClickHouse 企业版 采用云原生存储与计算资源分离架构，且存储资源和计算资源均采用Serverless模式，该模式下可按需弹性...
大数据专家服务（Bigdata Expert Service）是由阿里云大数据专家基于阿里云多年大数据架构、应用、运维、AI算法建模等最佳实践经验及方法论为用户提供全方位的大数据产品技术、咨询服务及售后专家服务运维保障，帮助用户构建和持续优化的大...
导入的发布包文件中存在数据架构变更对象时，将在待发布数据架构页面为您展示，您可在待发布数据架构页面对数据架构对象进行管理和发布。前提条件 数据架构对象所在的数据板块已经发布。数据架构待发布对象入口 使用 跨租户发布使用人 账号...
导入的发布包文件中存在数据架构变更对象时，将在待发布数据架构页面为您展示，您可在待发布数据架构页面对数据架构对象进行管理和发布。前提条件 数据架构对象所在的数据板块已经发布。数据架构待发布对象入口 使用 跨租户发布使用人 账号...
数据域的设定建议由统一组织或者人员（如数据架构师或者模型小组成员）进行管理和设定，数据域设计人员需要对企业有深刻的业务理解，能够表达对业务的解释和抽象。使用DataWorks进行数据域的规划建设的操作，请参见 数据域。业务过程 业务...
数据域的设定建议由统一组织或者人员（如数据架构师或者模型小组成员）进行管理和设定，数据域设计人员需要对企业有深刻的业务理解，能够表达对业务的解释和抽象。使用DataWorks进行数据域的规划建设的操作，请参见 数据域。业务过程 业务...
Cloudera CDP企业数据云平台是一款统一的企业级数据管理与分析平台。本文系统阐述了其核心概念、产品优势、应用场景与计费模式，助您快速构建安全、高效的企业数据基石。
数据架构权限列表 超级管理员和系统管理员默认有数据板块模块所有功能的操作权限，板块架构师具备所负责的数据板块权限。权限点 超级管理员 系统管理员 板块架构师 板块下项目管理员 开发者 普通成员 查看数据板块列表&详情 Y Y Y Y Y Y ...
数据架构权限列表 超级管理员和系统管理员默认有数据板块模块所有功能的操作权限，板块架构师具备所负责的数据板块权限。权限点 超级管理员 系统管理员 板块架构师 板块下项目管理员 开发者 普通成员 查看数据板块列表&详情 Y Y Y Y Y Y ...
阿里云数据湖构建...场景三：构建 全托管Lakehouse数据架构 结合 Databricks、OSS 产品，构建云上全托管Lakehouse数据架构。场景四：数据分析场景 通过元数据抽取、数据探索能力，可以快速地对OSS内结构化、半结构化数据进行分析、探索。
设计阶段：数据架构师根据需求文档，设计实时数据流处理架构，包括数据源接入、数据转换、存储和查询等。开发阶段：开发人员基于设计文档，使用Flink等工具实现实时数据处理逻辑，并进行单元测试。测试阶段：测试人员编写测试用例，进行...
支持 全局、数据架构、研发、标签架构、标签、数据标准、数据质量、数据安全 对象类型。全局：包括统计周期、全局变量、公共日历、离线调度模板、数据板块、计算源、项目、数据源、对象属性、识别特征。数据架构：包括主题域、业务对象、...
方案概述 私网互联解决方案，主要依赖与阿里云私网连接 PrivateLink 产品，根据用户的实际业务场景，快速搭建起来企业内、企业间、多企业间的数据共享服务。提供更简单、更快捷、体验更好的服务和访问体验。方案优势 数据安全有保障 私网...
为企业数据的访问执行严格的访问控制，是比较有效的事前、事中的安全控制措施，安全访问控制建议遵循如下原则：最小化访问权限原则：尽可能细化到表、库级别的访问授权；暴露面最小原则：尽可能对存储数据或敏感信息的数据库、OSSbucket ...
存算分离架构是一种新的数据架构设计范式，它将计算层和存储层解耦，使您可以根据业务需求独立扩展计算资源和存储资源，从而避免了资源的浪费和不必要的成本，并提高系统的整体性能和安全性。组件初识 应用系统和客户端：应用系统和客户端...
数据恢复 多副本高可靠 社区兼容版版支持双副本 ClickHouse社区版支持双副本架构-企业版OSS数据冗余存储 采用OSS共享存储方案，利用OSS数据冗余机制保障数据高可用。多可用区容灾 多可用区容灾 部分Region提供跨机房级别的容灾机制-云盘...
整体选型说明 架构概述 本架构围绕“数据采集—数据计算—数据架构—数据服务”的逻辑展开，以DataWorks和MaxCompute为核心技术栈，结合标准化的数据建模方法与治理体系，构建稳定、高效、可扩展的数据服务能力。最终目标是支撑商家增长、...
该方案优势如下：全托管免运维 弹性扩展能力 开放数据湖架构 一站式的数据开发平台 数据查询与分析场景 在传统数据平台下，数据仓库工程师和数据分析师通常面临两个不同的环境，甚至使用不同的引擎和语法，导致数据指标和算子行为存在差异...
密钥的保护是数据安全保护措施中最基础的一项，为使用阿里云密钥、通用密钥提供保护措施能够保护数据不被泄露，保障企业数据安全。在云环境中，密钥类别可分为通用密钥（数据库账号口令、服务器账号口令、SSH Key），和云账户密钥（RAM ...
从早期的OLTP、OLAP拆分，到后来的Lambda架构，都存在数据复制和同步的复杂性，而Kudu的单一数据架构，规避了传统架构数据复制和同步的复杂性。更多详情请参见 Kudu官网。权限说明 仅支持具备 新建数据源权限点 的自定义全局角色和 超级...
适用角色：数据工程师、数据架构师。组合模式二：实时数据开发 此组合适用于需要低延迟数据反馈的场景，如实时大屏、实时推荐、实时风控等。核心目标：对流式数据进行实时处理与分析，实现秒级或分钟级的业务洞察。模块组合：实现方式：...
分布式链路 分布式链路帮助运维人员、开发人员和架构师看清楚复杂的大规模微服务架构下的应用及服务之间的复杂调用关系、性能指标、出错信息与关联日志，从而实现故障根因分析、服务治理、应用开发调试、性能管理、性能调优、架构管控、...
核心技术与架构 适用场景 DataWorks智能建模可助力企业构建自身建模能力，挖掘企业的数据资产价值，例如：海量数据的标准化管理 企业业务越庞大数据结构就越复杂，企业数据量会随着企业业务的快速发展而迅速增长，如何结构化有序地管理和...
大数据专家服务 大数据专家服务（Bigdata Expert Service）是由阿里云大数据专家基于阿里云多年大数据架构、应用、运维、AI算法建模等最佳实践经验及方法论为用户提供全方位的大数据产品技术、咨询服务及售后专家服务运维保障，帮助用户...
构建离线实时一体化企业级智能云数仓 业务挑战 在数字化竞争日益激烈的今天，企业对数据时效性的要求越来越高，但传统的数据架构在应对这一挑战时显得力不从心：架构割裂，开发复杂：企业通常需要维护两套独立的技术栈——一套用于T+1的 离...
本文为您介绍阿里云数据管理DMS集成的强大功能——Dify on DMS，您可以无需编写复杂代码，也无需进行数据迁移，即可安全、高效地在您的数据库上构建专属AI应用，例如：智能数据问答、企业知识库、SQL代码生成器等。重要 Dify实例容器环境...
阿里云卓越架构框架面向的是首席技术官（CTO）、架构师、运维、安全、研发等角色。通过了解卓越架构中定义的最佳实践和解决方案，组织中的这些职能角色能够不断的将应用架构和卓越架构中的最佳实践进行比较，并不断进行架构的迭代和改进，...
其中，第4条“维护数据安全，应当坚持总体国家安全观，建立健全数据安全治理体系，提高数据安全保障能力”和第7条“国家保护个人、组织与数据有关的权益，鼓励数据依法合理有效利用，保障数据依法有序自由流动，促进以数据为关键要素的数字...