文章 2022-12-16 来自:开发者社区

谈谈数据虚拟化在数据湖中的作用

    当组织向“所有用户”开放数据湖时,这会给数据湖及其支持基础设施增加相当大的复杂性。当来自不同部门的多个用户访问数据时,公司需要数据治理、安全性和可靠的方法来帮助这些不同的个人方便地找到他们需要的数据。这些都是数据湖架构师经常遇到的重要挑战。数据湖项目可能因为缺乏治理、安全性和易访问性导致失败,而这些都是所有用户从数据湖中受益所必需的。    目前,....

谈谈数据虚拟化在数据湖中的作用
问答 2022-03-31 来自:开发者社区

为什么说仅仅依靠计算虚拟化,并没有很好地解决数据块存储方面的问题?

为什么说仅仅依靠计算虚拟化,并没有很好地解决数据块存储方面的问题?

问答 2022-03-16 来自:开发者社区

Kubernetes在容器虚拟化层是怎么获得观测数据的啊?

Kubernetes在容器虚拟化层是怎么获得观测数据的啊?

问答 2021-03-10 来自:开发者社区

阿里云数据中台产品 DataPhin 的特色能力之数据虚拟化是什么?

阿里云数据中台产品 DataPhin 的特色能力之数据虚拟化是什么?

文章 2017-09-08 来自:开发者社区

《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 导读

前  言 概述数据虚拟化是一种转化异构数据库集合和文件的技术,这种技术使得这些数据看起来像一种集成的数据。在用于商务智能系统时,它可以使数据架构更简单、更便宜,最重要的是更敏捷。新的报告和分析需求可以更快实施,现有系统可以更容易改变。这就需要增加敏捷性:一方面,商务用户需要其系统提供更多的敏捷性,因为他们的世界已经开始改变;另一方面,商务智能的新形式,如运营报告、大数据分析、360氨ǜ妗⒆灾....

文章 2017-09-08 来自:开发者社区

《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 2.11 总结

2.11 总结 这一章给出了一个对商务智能系统组件的概述,例如数据仓库、数据集市、数据中转区、ETL脚本,等等。另外,不同的数据转换风格被阐述成数据从一个数据存储区复制到另一个数据存储区。大多数现有的商务智能系统有一个经典的结构,它包含一系列数据库和转换过程。这些经典的商务智能系统对我们支持得很好,这几年来,在很多机构中这些智能系统仍然是正确的解决方案。但是由于各种各样的原因,是时候创造一个新的....

文章 2017-09-08 来自:开发者社区

《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 2.10 传统商务智能系统的劣势

2.10 传统商务智能系统的劣势 基于这一章所阐述的概念,商务智能系统已经发展了很多年。正如预想的一样,这些系统中的大多数都是基于一个链式数据存储和转换过程,此外,很多数据存储还包括衍生数据。图2-15是一个普通的商务智能系统的例子,它基于这样一个包含了数据中转区、ODS、数据仓库、大量的数据集市和一些PDS的结构。在这个系统中,数据从一个存储区被复制到另一个存储区,直到它存储在一个可以被报告工....

文章 2017-09-08 来自:开发者社区

《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 2.9 报告和分析的新形式

2.9 报告和分析的新形式 1964年,Bob Dylan 写了歌曲《The Times They Are“A-Changin”》。最可能的是,他从来不是商务智能方面的专家(虽然你永远不会知道Dylan)。但是这篇文章对如今商务智能现状是非常适用的。在一开始,用户对简单的可以让发生的事情一目了然的表格报告很满意,这之后的用户希望提供更生动的数据。接下来,用户想拥有更多的动态能力:他们想与报告中数....

文章 2017-09-08 来自:开发者社区

《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 2.8 商务智能架构总览

2.8 商务智能架构总览 如前面章节所述,有很多不同的开发商务智能系统的方法。一个企业的解决方法可能是基于数据仓库,用操作数据存储库和许多PDS扩展,而另一个可能决定使用中转区域和许多数据集市,但是另一个也可能会选择在他们的生产系统上直接开发整个商务智能系统。但是无论怎么选择,他们的解决方案是基于他们的架构的。在这本书中,我们把这种类型的体系结构称为商务智能结构,定义如下:商务智能结构是用于整合....

文章 2017-09-08 来自:开发者社区

《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 2.7 提取-转换-装载、提取-装载-转换和复制

2.7 提取-转换-装载、提取-装载-转换和复制 从生产数据库获取数据至多种数据存储,数据必然被复制。例如,数据需要从生产数据库复制到数据中转区或者ODS,从ODS到数据仓库,从数据仓库到数据集市,等等。然而,存储在生产数据库中的数据形式和内容与用户希望在报告和分析工具中看到的非常不同。例如,在生产系统中,客户的数据可能分散在多个数据库中,但是用户想要看到完整的信息;生产系统中的数据可能被多次编....

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