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大数据治理解决方案（含数据架构图）目录页面
五个方面，现状分析、治理理念、治理策略、发展计划、运行机制。
现状分析
?数据源头不统一
?系统分散建设
?基础数据不同
治理理念
治理概念、治理目标、治理规范、分析应用
治理策略
数据的生命周期
数据生成--数据存储--数据处理--数据应用--数据销毁
数据标准
数据质量标准、数据交换标准、数据元标准、数据字典标注、数据分类编码标准，五大标准合力，形成数据标准“底座”。
数据质量
正确性--完整性--一致性--时效性
数据安全
使用安全--隐私安全--权限安全--审计安全--流程安全--应用安全。
运行机制
数据架构图数据架构图一
数据架构图二
治理效益分析
集团主数据管理解决方案 1. 基本概念 主数据：是用来描述企业核心业务实体的数据，例如客户、供应商、物 料、产品、员工、组织等。主数据是具有高业务价值的，应在企业内跨越各个业务部 门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。 主数据管理：包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术，完整的 平台包括元数据管理，信息系统集成、ETL技术、数据仓库/分析、ESB 等组件和技 术。 ESB （企业服务总线）：将不同系统的业务抽象成事件或服务，以 基于消息内容的形式，通过协议转换、消息过滤、事件路由，对多个系统不同 的事件进行整合。 2. 需求概述 为满足集团业务发展，提高集团信息化管理水平，为核心业务系统搭建基础的主数据管理平台，有效解决异构系统间的主数据唯一性、一致性和共享性问题。 3. 现状描述 现目前公司的核心业务主数据存储于多套不同的业务系统中，包括AJX、HR、 金蝶财务等等，导致的问题主要有以下几个方面： 1）没有规范的管理要求：导致不同系统使用时达不到管理要求，甚至重复 管理同一数据（组织，客户、人员等）； 2）没有标准的规则定义：主数据到了不同的系统可能就变了名字或编码,
直接导致不同业务系统的数据无法共享； 3）没有统一的共享平台：系统与系统间建立点对点的连接，当系统增多的时候，这样的关系结构会更加混乱，如下图: 以上3点，直接影响新建信息系统时，没有统一的接口标准可以调用主数据，而新系统要么手工维护多个系统相同的数据，要么单独为每套系统开发接口去适配 4. 解决方案 4.1.实现思路 基于现状分析，可通过搭建主数据仓库，利用ESB平台建立各业务系统间 的连接，实现主数据的CRUD管理。
数据治理实践与解决方案 本文主要介绍数据治理的历程和实践经验，以及业务发展各个阶段中数据体系遇到的问题和解决方案。最后，将探讨数据治理在现阶段的建设思路和发展方向。 一、背景介绍 数据治理这个话题这两年非常火热，很多公司尤其大型互联网公司都在做一些数据治理的规划和动作。为什么大家都要做数据治理？从数据产生、采集、生产、存储、应用到销毁的全过程中，可能在各环节中引入各种问题。初始发展阶段，这些数据问题对我们的影响不大，大家对问题的容忍度比较高。但是，随着业务发展数据质量和稳定性要求提升，并且数据积累得越来越多，我们对一些数据的精细化要求也越来越高，就会逐渐发现有很多问题需要治理。数据开发过程中会不断引入一些问题，而数据治理就是要不断消除引入的问题，以高质量、高可用、高安全的方式为业务提供数据。
1. 需要治理哪些问题 数据治理过程中哪些问题需要治理？总结了有五大类问题。 ?质量问题，是最重要的问题，很多公司数据部门或者业务线组做数据治理的一个大背景就是数据质量存在很多问题，比如数仓的及时性、准确性、一致性、规范性和数据应用指标的逻辑一致性问题。 ?成本问题，互联网行业数据膨胀速度非常快，大型互联网公司在大数据基础设施上的成本投入占比非常高，而且随着数据量的增加成本也将继续攀升。 ?安全问题，尤其是业务特别关注的用户类数据，一旦泄露，对业务的影响非常大，甚至能影响整个业务的生死。 ?标准化问题，当公司业务部门比较多的时候，各业务部门、开发团队的数据标准不一致，在数据打通和整合过程中会出现很多问题。 ?效率问题，在数据开发和数据管理过程中都会遇到一些效率低的问题，很多时候是靠堆人力在做。 2. 数据现状 XXXX业务发展速度比较快，数据增长速度也非常快。如果不做治理，按指数级增长趋势，未来数据生产任务的复杂性还是成本负担都非常大。 针对当时面临的情况，总结了五大类问题： ?标准化的规范缺失，开始建设的时候业务发展非常快，但多个业务线之间的标准化和规范化建设都只是以规范文档的形式存在，每个人的理解不一致，导致多个研发同学开发出来的数据标准就很难达到一致。
企业大数据管理解决方案 摘要：大数据的应用方兴未艾,根据国内企业的应用场景,给出了企业大数据管理解决方案。此方案还为数据的进一步处理打下了基础。关键词：大数据; 企业大数据管理 IT行业一直在不断地努力，以最佳方案满足日益增长的各种需求。继云计算之后，大数据又成为业界关注的热点。云计算更多地体现在它的商业模式与服务模式上，而大数据则更关注数据的处理，而这些纷杂的数据则是关系社会、企业乃至个人生活的核心关键，可以说数字时代数据为要。1 大数据参考架构通常人们认为大数据具有4V特点，即：Variety(多样性）、Volume(大容量或海量)、Velocity(快速)和Value(价值)。至于大数据的严格定义，则是人者见人、智者见智，莫衷一是[1]。根据调研与实践，本文给出了相关的参考架构，。 可以将大数据的参考层次分为4个： (1) 数据采集。主要涉及对数据源的采集，包括各种结构化与非结构化数据、静态数据与动态实时数据等。(2) 数据存储。主要涉及对数据的存储，包括分布式存储、海量存储、虚拟存储等。(3) 数据处理。主要涉及对数据的转换、传输、分发等。 (4) 数据分析。主要涉及对数据的清洗、比对、挖据、钻取等。同时,按照数据平台管理、数据维护、安全保护等维度，存在着贯穿各层的管理机制，即： (1) 系统管理。对构建的系统平台进行管理与维护。 (2) 数据管理。按照数据生命周期对数据进行管理。 (3) 安全管理。对数据隐私、数据安全、访问安全、系统安全等方面进行管理。2 企业大数据解决方案由于大数据的应用很多，本文更加关注企业所处的混杂数据的应用场景，基于上面给出的参考架构，给出相应的解决方案。2.1 应用场景企业的数据是企业的核心资料，企业信息化的核心问题就是数据的应用的效率与效果。目前企业的数据主要包括：财务类数据、管理类数据、业务类数据等，这些数据可以是结构化数据和非结构化数据。从容量上看，随着信息化应用的不断提高，可以达到GB或TB级，对于一些行业，甚至有可能达到PB级。2.2 解决方案本文提出的企业大数据解决方案是从业务连续性的角度来考虑用户数据的问题。参考了业界流行的ISO20000、ISO27000、BCP/DRP、ＳＯＡ等相关标准和技术，从安全、服务的范畴来管理数据、保护数据、使用数据。方案主要解决企业用户的结构化与非结构化数据的存储、管理，为企业相关应用提供基础数据，为企业的业务连续性保驾护航。2.2.1 技术特点方案主要融合了信息安全技术、数据管理技术、数据同步复制技术、数据库技术、商务智能技术等，区别于现有的数据备份产品、数据复制产品、数据管理产品，更关注数据在复制之后能够被快速使用与恢复，以延续业务的连续性。方案为用户数据的进一步加工处理打下了基础，有助于用户整合数据、整合应用、数据加工、商务智能、决策分析等。主要特点：(1)支持多种数据库的不同版本，也支持多种异构数据库之间的同步，如Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、AS400等可以同步到Oracle 数据库或其他数据库上。 (2)支持一对一、一对多、多对一、多对多等异构数据库同步方式。 (3)比较强的数据加工能力，可以选择数据源的不同字段，也可以对数据源做相应的转换、逻辑判断、映射等处理，还可以设置在数据同步时做异常数据检查等。 (4)比较强的传输能力，内置数据传输平台，满足复杂网络情况下的数据可靠传输，支持广域网下的数据同步，支持跨网段的数据同步，支持物理隔离情况下的数据同步。 (5)易用性。提供中文工具，方便可视化操作和监控。2.2.2 技术原理统一支持结构化数据和非结构化数据的同步及相应加工。提供可视化工具配置结构化数据和非结构化数据的同步与加工。 (1)非结构化数据文件既可以通过系统内置的传输平台同步到备份方的文件夹下，也可以将备份方文件夹下的数据文件映射到数据库上。对于非结构化的文件备份，可以在数据源方部署一个节点，负责监控和发送文件，通过可视化配置的数据推送服务，选择要发送的文件夹、文件、接收节点、接收文件夹等信息，通过定时等调度策略将文件发送到备份方。当然要发
XXXXXX 201X年度大数据治理工作方案 随着信息技术的飞速发展，XXX行业信息化建设在经过了单一应用、综合应用和深度应用等阶段后，正高速向智慧应用转型。自信息化工作开展以来，我单位陆续建设和部署了多种信息系统，这些系统的建设和使用，一方面实现了本单位的日常工作信息化，另一方面也产生和储存了大量的数据，这些数据不但体量庞大，而且文档、图像、音视频等半结构化和非结构化数据所占比重也大幅度增加。为管理好这些数据，进一步处理、分析和利用好这些数据，为XXX行业的预测预警预防预控和科学决策提供有力的依据，提高工作效率和快速反应能力，切实提升领导获得感、工作人员获得感和群众获得感，特制定此工作方案。 一、工作目标 数据治理是指将数据作为组织资产而展开的一系列的具体化工作,是对数据的全生命周期管理。开展数据治理工作的目标是提高数据的质量（准确性和完整性），保证数据的安全性（保密性、完整性及可用性），实现数据资源在各部门间有效共享；推进信息资源的整合、对接和共享，充分发挥信息化作用，提升整体信息化建设和应用水平。 二、现存问题 —1—
我单位各业务部门因自身业务开展均有自己的信息系统，且信息系统的信息数据以其纵向的行政管理而相互独立。由于信息系统开发的历史原因，系统之间的相互联系较少，数据格式相对独立，数据共享以及相互利用的程度较低。目前XXX行业已经在部、省、市建立了大量的应用系统，网络以及软硬件设施也有了一定的规模，更为重要的是，经过多年的建设已经积累的大量业务数据。虽然国家部委三令五申要求通过信息资源服务平台统一开展数据资源归集和共享事宜，但现阶段我单位数据管理方面仍存在以下的不足： （一）业务系统分散建设。各业务部门按照要求或为应对迅猛变化的信息化需求，逐步建立了各自的信息系统，各部门站在各自的立场生产、使用和管理数据，使得数据分散在不同的部门和信息系统中，缺乏统一的数据规划、可信的数据来源和数据标准，导致数据不规范、不一致、冗余、无法共享等问题出现，各部门对数据的理解难以应用一致的语言来描述，导致理解不一致。 （二）缺少统一的主数据。我单位几大核心基础信息系统之间的主要信息分散存储在不同的独立系统中，系统间没有通过统一的业务管理流程进行维护，无法保障主数据在整个业务范围内保持一致、完整和可控，导致业务数据正确性无法得到保障。 （三）数据资源多头管理。信息系统的建设和管理职能分散在各部门，致使数据管理的职责分散，权责不明确。各部门关注数据的角度不一样，缺少一个组织从全局的视角对数据进行管理， —2—
数据治理实施方案 现代企业日常各项经营活动中积累了大量数据资源，这些数据除了支持企业生产业务流程运转之外，也越来越多地被用于支撑监管报送和信息披露、精准营销、决策支持、风险控制、产品定价、绩效考核等运营管理和决策过程的数据分析需求。 市场正逐渐从卖方市场转变为买方市场，互联网的普及更加推动了这个市场转变的速度。为了适应新的市场环境的生存和发展要求，企业要实现全方位的转型，需要更为科学的决策方式，需要对客户的需求做出更快速的反应，需要不断提高内部的经营效率，需要有效化解瞬息万变的市场带来的风险等等，而这些转型的落地离不开经营管理和决策过程的优化和升级，而现实中企业日常经营管理和决策过程的背后，实质上是相关数据资源的加工和利用过程，从大量原始数据的基础上加工形成支撑各类决策需求的分析型数据，从而帮助各级决策者及时获取做出准确决策所需要的关键信息。 而另外一个方面，虽然当前企业各项经营活动已经积累了大量的数据资源，如果不能对这些数据资源进行有效管理，不能迅速地对这些数据资源进行专业化处理，通过“加工”来实现数据资源的“增值”，其对经营管理和决策过程转型升级的价值就得不到很好体现，甚至会 给运营管理和决策带来负面制约作用，阻碍了企业应对市场生存挑战 的转型和变革。因此企业需要一把开启数据资源金库大门而实现在互联网时
代业务价值倍增的钥匙。 经过多年的信息化建设，当前很多中国企业各项经营活动已经实现了电子化处理，今天很多企业，都会有很多套应用系统支撑支持企业各项生产活动业务流程运转和中后台管理，每一套系统中都存有大量的数据，积累了规模庞大而且内容丰富的数据资源。 可是由于缺乏对现有数据资源统一管控的机制和技术平台，企业目前数据资源的分布很凌乱的局面没有得到有效的直接管控，历史原因的建设的不同步造成新老各类系统在建设过程中根据自己的需求各自为政而形成了数据割据和数据孤岛的存在，表现为数据定义不统一、各系统之间数据不合理冗余，形成多头交叉的局面，特别是使用多年的老旧系统的存量数据所表现出来的数据不完整、数据内容过时失效等质量问题比较严重，这类问题给不少规划建设的新系统的上线运行带来了很大的障碍，客观上严重削弱了多年来企业花大力投入信息化建设的成效和价值体现。而且企业的战略成长需要信息科技应用水平向更高层次的迈进，这样的数据资源局面会随着更多的企业信息披露和监管报送、ECIF、客户关系管理系统（CRM ）、内部资金定价（FTP、绩效考核、风险管理、资产管理等企业级应用系统的陆续建设和投产所暴露出来，而数据质量问题已经成为严重制约企业整体信息科技应用水平和价值提升的障碍，事实上目前大多数中国企业的数据资源也无法为客户营销、精细化管理、风险控制、决策支持 等当下企业业务向互联网+转型所必需的工作带来有效助力，因此，如果我
元数据解决方案 随着报价系统每年收集和使用的数据飞速增长，数据体量日趋增长，数据形态多样化且不统一，多种数据源之间的采集、传播和共享遇到困难。元数据管理作为大数据治理的核心，是有效管理这些数据的基础和前提，在信息化建设中发挥着重要的作用。如何理解、管理并发挥出元数据的价值，成为迫切的任务。一、什么是元数据 元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。 1.技术元数据 技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，它主要包括以下信息： 1)数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据 的定义，以及数据集市的位置和内容。 2)业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式。 3)汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、 汇总、预定义的查询与报告。 4)由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分 割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全（用户授权和存 取控制）。 2.业务元数据 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。业务元数据主要包括以下信息：
1)使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名。 2)访问数据的原则和数据的来源。 3)系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息。 4)企业概念模型、多维数据模型，业务概念模型与物理数据的依赖， 二、元数据的作用 元数据可以实现业务模型与数据模型的映射，帮助用户理解数据仓库中的数据；元数据清晰的描述了数据的来龙去脉，描述了数据抽取转换规则，是保证数据质量的关键；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的管理，可以支持需求变化，从而提高系统的可扩展性；打通数据孤岛，统一数据定义，形成企业级知识传承平台，元数据管理使得数据变的更有价值。三、元数据管理 在大数据时代的背景下，数据即资产，元数据实现了信息的描述和分类的格式化，从而为机器处理创造了可能，它能帮助企业更好地对数据资产进行管理，理清数据之间的关系。元数据管理是企业提升数据质量的基础，也是企业数据治理中的关键环节。元数据管理不当，信息很容易被丢失，进而不能对业务进行有效支撑，企业内部业务人员要识别相关信息就会变得十分困难，最终用户也将失去对数据的信任。 1.元数据采集 技术元数据的采集，根据现有元数据设计出元模型，然后将数据仓库系统之中的元数据按元模型集中汇总并关联到一起，达到企业对数据统一管理与应用的目的，ETL等产生的元数据，对于元数据管理工具支持的格式可直接进行导入，对于一些自定义的规则，需要进行格式转换并导入。
数据库常用架构方案
一、数据库架构原则 (3) 二、常见的架构方案 (3) 方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用 (3) 方案二：双主架构，两个主库同时提供服务，负载均衡 (4) 方案三：主从架构，一主多从，读写分离 (5) 方案四：双主+主从架构，看似完美的方案 (6) 三、一致性解决方案 (7) 第一类：主库和从库一致性解决方案： (7) 第二类：DB和缓存一致性解决方案 (9) 四、总结 (11) 1、架构演变 (11) 2、个人见解 (11)
?高可用 ?高性能 ?一致性 ?扩展性 方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用 jdbc:mysql://vip:3306/xxdb 1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。 这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读 会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。
4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 **5、可落地分析：**两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。 方案二：双主架构，两个主库同时提供服务，负载均衡 jdbc:mysql://vip:3306/xxdb 1、高可用分析：高可用，一个主库挂了，不影响另一台主库提供服务。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写性能相比于方案一都得到提升，提升一倍。 3、一致性分析：存在数据一致性问题。请看下面的一致性解决方案。 4、扩展性分析：当然可以扩展成三主循环，但笔者不建议（会多一层数据同步，这样同步的时间会更长）。如果非得在数据库架构层面扩展的话，扩展为方案四。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，数据一致性问题，一致性解决方案可解决问题。第二，主键冲突问题，ID统一地由分布式ID生成服务来生成可解决问题。
某大型企业数据平台整体解决方案
目录 1项目概述 (15) 1.1建设背景 (15) 1.1.1集团已有基础 (15) 1.1.2痛点及需提升的能力 (15) 1.1.3大数据趋势 (16) 1.2建设目标 (16) 1.2.1总体目标 (16) 1.2.2分阶段建设目标 (17) 1.3与相关系统的关系 (18) 1.3.1数据分析综合服务平台 (18) 1.3.2量收系统 (19) 1.3.3金融大数据平台 (20) 1.3.4各生产系统 (20) 1.3.5CRM (20) 1.4公司介绍和优势特点 (20) 1.4.1IDEADATA (20) 1.4.2TRANSWARP (22) 1.4.3我们的优势 (24) 2业务需求分析 (27) 2.1总体需求 (27)
2.2.1数据采集 (29) 2.2.2数据交换 (29) 2.2.3数据存储与管理 (29) 2.2.4数据加工清洗 (30) 2.2.5数据查询计算 (31) 2.3数据管控 (32) 2.4数据分析与挖掘 (32) 2.5数据展现 (33) 2.6量收系统功能迁移 (34) 3系统架构设计 (35) 3.1总体设计目标 (35) 3.2总体设计原则 (35) 3.3案例分析建议 (37) 3.3.1中国联通大数据平台 (37) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (49) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (63) 3.3.4案例总结 (69) 3.4系统总体架构设计 (70) 3.4.1总体技术框架 (70) 3.4.2系统总体逻辑结构 (74)
3.4.4系统接口设计 (83) 3.4.5系统网络结构 (88) 4系统功能设计 (91) 4.1概述 (91) 4.2平台管理功能 (92) 4.2.1多应用管理 (92) 4.2.2多租户管理 (96) 4.2.3统一运维监控 (97) 4.2.4作业调度管理 (117) 4.3数据管理 (119) 4.3.1数据管理框架 (119) 4.3.2数据采集 (122) 4.3.3数据交换 (125) 4.3.4数据存储与管理 (127) 4.3.5数据加工清洗 (149) 4.3.6数据计算 (150) 4.3.7数据查询 (170) 4.4数据管控 (193) 4.4.1主数据管理 (193) 4.4.2元数据管理技术 (195)
数据中心架构建设计方案建议书 1、数据中心网络功能区分区说明 1.1 功能区说明 图1：数据中心网络拓扑图 数据中心网络通过防火墙和交换机等网络安全设备分隔为个功能区：互联网区、应用服务器区、核心数据区、存储数据区、管理区和测试区。可通过在防火墙上设置策略来灵活控制各功能区之间的访问。各功能区拓扑结构应保持基本一致，并可根据需要新增功能区。 在安全级别的设定上，互联网区最低，应用区次之，测试区等，核心数据区和存储数据区最高。 数据中心网络采用冗余设计，实现网络设备、线路的冗余备份以保证较高的可靠性。 1.2 互联网区网络 外联区位于第一道防火墙之外，是数据中心网络的Internet接口，提供与Internet高速、可靠的连接，保证客户通过Internet访问支付中心。 根据中国南电信、北联通的网络分割现状，数据中心同时申请中国电信、中国联通各1条Internet线路。实现自动为来访用户选择最优的网络线路，保证优质的网络访问服务。当1条线路出现故障时，所有访问自动切换到另1条线路，即实现线路的冗余备份。 但随着移动互联网的迅猛发展，将来一定会有中国移动接入的需求，互联区网络为未来增加中国移动（铁通）链路接入提供了硬件准备，无需增加硬件便可以接入更多互联网接入链路。 外联区网络设备主要有：2台高性能链路负载均衡设备F5 LC1600，此交换机不断能够支持链路负载,通过DNS智能选择最佳线路给接入用户,同时确保其中一条链路发生故障后,另外一条链路能够迅速接管。互联网区使用交换机可以利用现有二层交换机，也可以通过VLAN方式从核心交换机上借用端口。 交换机具有端口镜像功能，并且每台交换机至少保留4个未使用端口，以便未来网络入侵检测器、网络流量分析仪等设备等接入。 建议未来在此处部署应用防火墙产品，以防止黑客在应用层上对应用系统的攻击。 1.3 应用服务器区网络 应用服务器区位于防火墙内，主要用于放置WEB服务器、应用服务器等。所有应用服务器和web服务器可以通过F5 BigIP1600实现服务器负载均衡。 外网防火墙均应采用千兆高性能防火墙。防火墙采用模块式设计，具有端口扩展能力，以满足未来扩展功能区的需要。 在此区部署服务器负载均衡交换机，实现服务器的负载均衡。也可以采用F5虚拟化版本，即无需硬件，只需要使用软件就可以象一台虚拟服务器一样，运行在vmware ESXi上。 1.4 数据库区 数据库区在物理上和应用服务器在一个位置,但可以通过防火墙的通过逻辑隔离,将应用服务器和数据库服 务器分离。 实际上应用服务器和数据库服务器都是通过VMware服务器虚拟化上创建的虚拟服务器，但可以通过交换机策略将两者逻辑分开。 1.5 测试区 测试区主要用于软件和硬件上线前的功能和性能测试，本区主要要求网络能够和运行系统能够有效隔离，保证网络不收到测试系统影响。 测试区也是通过防火墙和VMware逻辑隔离。 1.6 存储数据区 存储数据区因为不需要外网直接访问，因此可以通过网络和地址的规划完全与IP网络分离。 在本区部署两台IP存储阵列，一台是高性能的SAS硬盘FAS2240-2，配置24块15K 600G硬盘，总容量14.4T，经过Raid后还有大约9.6T的实际存储容量。此硬盘可以分为两部分使用，一部分用于虚拟化软件共享存储，
____________________________ 大数据脱敏项目 建设方案 ____________________________ 2016年5月
目录 第1章概述 (2) 1.1.大数据现状说明 (2) 1.2.大数据安全现状分析 (2) 第2章建设目的 (3) 第3章项目范围 (3) 第4章建设原则 (3) 第5章大数据安全建设方案 (4) 5.1.大数据脱敏方案 (4) 5.1.1.大数据脱敏设计架构 (4) 5.1.2.大数据脱敏工作原理 (5) 5.1.3.大数据敏感数据发现 (7) 5.1.4.大数据脱敏技术方案 (9) 5.2.大数据安全系统配置部署 (15) 5.2.1.系统部署架构 (15) 5.2.2.硬件设备清单 (15) 5.2.3.软件清单 (16) 5.2.4.兼容性设计 (16) 5.2.5.可靠性设计 (16) 第6章附录 (17) 6.1.大数据安全调研表 (17)
第1章概述 1.1. 大数据现状说明 随着大数据规模性、多样性、高速性、真实性特征的逐步显现，以及数据资产逐渐成为现代商业社会的核心竞争力，大数据对行业用户的重要性也日益突出。 世界经济论坛报告认为，“大数据为新财富，价值堪比石油”，大数据之父维克托则预测，数据列入企业资产负债表只是时间问题。同时，大数据将推动国民经济各行业各领域的创新应用，电子政务、电子商务都将发生变化，信息资源的战略重要性空前鼎盛，大数据将成为经济社会管理决策的基本平台。另外，大数据也将引领商业模式的重要创新，传统商业模式将开展大数据的挖掘，信息服务商将利用大数据开展个性化服务，移动互联网将开辟新型商务模式。 大数据所能带来的巨大商业价值，被认为将引领一场足以与20世纪计算机革命匹敌的巨大变革。大数据正在对每个领域造成影响，在商业、经济和其他领域中，决策行为将日益基于数据分析，而不再是凭借经验和直觉。大数据正在成为政府和企业竞争的新焦点。各大企业正纷纷投向大数据促生的新蓝海。Oracle、IBM、MicroSoft和SAP共投入超过15亿美元成立各自的软件智能数据管理和分析专业公司。在大数据时代，商业生态环境在不经意间发生了巨大变化：无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络，让以往只是网页浏览者的网民的面孔从模糊变得清晰，企业也有机会进行大规模的精准化的消费者行为研究。大数据将成为未来竞争的制高点。 1.2. 大数据安全现状分析 基于Hadoop生态系统的大数据平台随着企业的不断采用及开源组织的持续的优化、增强，已逐渐成为大数据平台建设的标准产品。然而Hadoop最初的设计并未考虑其安全性，这些平台专注于发展数据处理能力，忽视了其他能力的发展，但Hadoop生态系统作为一个分布式系统，承载了丰富的应用，集中了海量的数据，如何管理和保护这些数据充满了挑战，当前市场上，大数据平台在数
东南融通 行业解决方案 > 商业智能（BI） > 数据治理 数据标准管理平台解决方案 数据标准的定位与作用 数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。 数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。 数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。 ¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性 ¤减少数据转换，促进系统集成 ¤促进信息资源共享 ¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展 数据标准管理平台架构
数据标准制定策略 数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则： ¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。 ¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。 ¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。 ¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。 ¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。 数据分类策略 对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。 ¤数据的业务属性角度分类
人教版九年级数学下册第二十六章《反比例函数——反比例函数》同步检测8附答案——反比例函数》同步检测8附答 案 一、选择题［本大题8个小题,每小题4分,共32分]在每个小题的下面,都给出了代号为A 、B 、C 、D 的四个答案,其中只有一个答案是正确的,请选出填在本大题后的表格内。 1、下列函数是反比例函数的是( ) A 、y=3x B 、y=x 36 C 、y=x 2+2x D 、y=4x+8 2、如图,这是［ ]个函数的大致图像。 A 、y=-5x B 、y=2x+8 C 、y= 5x D 、y=-3x 3、函数x y 1-=的图象上有两点),(11y x A 、),(22y x B 且21x x <,那么下列结论正确的是［ ] A.21y y < B.21y y > C.21y y = D.1y 与2y 之间的大小关系不能确定 4、若y 与x 成正比,y 与z 的倒数成反比,则z 是x 的［ ] A.正比例函数 B.反比例函数 C.二次函数 D.z 随x 增大而增大 5、下列函数中y 既不是x 的正比例函数,也不是反比例函数的是［ ] A.y=-x 91 B.10=-x ：5y C.y=421x D. 5 1xy=-2 6、在第三象限中,下列函数,y 随x 的增大而减小的有［ ]。 ①、y=-3x ②、y =x 8 ③、y=-2x+5 ④、y=-5x-6 A 、1个 B 、2个 C 、3个 D 、4个 ※7、函数y kx =-与y k x = ［k ≠0]的图象的交点个数是［ ] A. 2 B.1 C. 0 D.不确定 ※8、若点［3,4]是反比例函数x m m y 122++=图象上一点,则此函数图象必经过点［ ] A.［3,－4] B.［2,－6] C.［4,－3] D. ［2,6] 二、填空题［本大题6个小题,每小题3分,共18分]每小题中,请将答案直接写在题后横线上。 9、一般地,函数 是反比例函数,其图象是 ,当k <0时,图象两支在 象限内。 x O y 第2题图形
河南省焦作市2020-2021年四年级下学期数学期末试卷C卷 姓名:________ 班级:________ 成绩:________ 亲爱的小朋友们，这一段时间的学习，你们收获怎么样呢？今天就让我们来检验一下吧！ 一、我会选。（共10分） (共5题；共10分) 1. （2分） (2019四下·黔东南期末) 下面小棒不能围成三角形的是（） A . 4cm、5cm、8cm B . 3cm、3cm、6cm C . 6cm、9cm、12cm 2. （2分） 2400－（756＋24×37）=（） A . 168 B . 180 C . 756 D . 4704 3. （2分） (2019一上·龙岗期中) 找规律：1，3，5，（），9。 A . 4 B . 5 C . 7 4. （2分）下面应用了三角形的稳定性的是（）。 A . 红领巾 B . 地砖 C . 自行车上的三角架
D . 铁拉门 5. （2分） (2020四下·连云港期末) 在计算下面长方形菜地的周长时，张华的列式是64×2+26×2，李明的列式是（64+26）×2。其实，这两种计算方法是有联系的，可以看作是应用了（）。 A . 乘法交换律 B . 乘法结合律 C . 乘法分配律 D . 加法结合律 二、我会判。（共10分） (共5题；共10分) 6. （2分）判断对错． 56－28＋12=16 7. （2分）三角形共有一条高。 8. （2分） (2020四下·莲湖期末) “停课不停学”结束后，学校进行质量检测，笑笑的语文、数学、英语成绩分别是88分、93分、92分，她这三科的平均成绩是91分。（） 9. （2分）小数加减时要末尾对齐。 10. （2分）三角形越大，它的内角和就越大。 三、仔细想，认真填。（共19分） (共7题；共19分) 11. （5分） (2020二上·绍兴期末) 在横线上填上“＞”、“＜”或“=”。 1米________ 100厘米一刻________ 20分42+27________8×9 3米________ 3厘米 1小时________60分 86-7________18+57
数据集成整体解决方案 继系统集成、应用集成、业务集成之后，最头痛的数据集成（Data Integration）已渐被各大企业纷纷触及。目前国内大多数企业还仅停留在服务于单个系统的多对一架构数据集成应用，这种架构常见于数据仓库系统领域，服务于企业的商务智能。早期那些数据集成大家大都是从ETL启蒙开始的，当时ETL自然也就成了数据集成的代名词，只是忽然一夜春风来，各厂商相继推出DI新概念后，我们不得不再次接受新一轮的DI洗脑，首推的有SAS DI、Business Objects DI、Informatica DI、Oracle DI（ODI）等厂商。 数据集成，主要是指基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程，是一个渐进的过程，只要有新的、不同的数据产生，就不断有数据集成的步聚执行。企业有了五年、八年的信息化发展，凌乱、重复、歧义的数据接踵而至，数据集成的空间与需求日渐迫切，企业需要一个主数据管理（Master Data Manager）系统来统一企业的产品信息、客户信息；企业需要一个数据仓库（Data Warehouse）系统来提高领导层的决策意识，加快市场战略调整行动；企业需要一个数据中心（Data Center）系统来集中交换、分发、调度、管理企业基础数据。 数据集成的必要性、迫切性不言而喻，不断被推至企业信息化战略规划的首要位置。要实现企业数据集成的应用，不光要考虑企业急需集成的数据范围，还要从长远发展考虑数据集成的架构、能力和技术等方面内容。从数据集成应用的系统部署、业务范围、实施成熟性看主要可分三种架构。一种是单个系统数据集成架构、一种是企业统一数据集成架构、一种是机构之间数据集成架构。 单个系统数据集成架构，是国内目前大兴土木所采用的架构，主要是以数据仓库系统为代表提供服务而兴建的数据集成平台，面向企业内部如ERP、财务、OA等多各业务操作系统，集成企业所有基础明细数据，转换成统一标准，按星型结构存储，面向市场经营分析、客户行为分析等多个特有主题进行商务智能体现。这种单个系统数据集成应用架构的主要特点是多对一的架构、复杂的转换条件、TB级的数据量处理与加载，数据存储结构特殊，星型结构、多维立方体并存，数据加载层级清晰。
新版部编版二年级语文下册第一次月考考试卷及参考答案 (时间：60分钟满分：100) 班级：姓名：分数： 一、读拼音，写词语。 cǎi hóng（____）xiàng dǎo（____）huāng luàn（____）táo pǎo（____）zhīzhū（____）lùdì（____）jiǎo yìn（____）tiězhēn（____） 二、比一比，再组词。 烧茄鸭炒 晓加鸡吵 三、按要求填空。 1、“洪”有（）画，第七画是（）。 2、“父”有（）画，第三画是（）。 3、“理”有（）画，第六画是（）。 4、“姓”有（）画，第四画是（）。 四、读一读，连一连。 一块块议论一圈报纸 一阵阵化石一份波纹 一根根白云一道狗尿 一朵朵筷子一泡名菜 五、选择合适的词语填空。 发觉发现（1）要下雨了，丁丁（____）蚂蚁在忙着搬家。 （2）刘强（____）大家的眼睛里流露出不信任的眼神。 办法方法 （3）小红学习上有困难，大家要想（_____）帮助她。 （4）我们要讲究学习（______），才能学得更好。 亲切亲热 （5）听着老师（______）的话语，我们感到非常温暖。 （6）同学们一见面，就互相（______）地问长问短。 六、补充词语。 （___）飞凤舞惊弓之（___）（___）调（___）顺胆小（___）鼠（___）鸣狗吠（___）影（___）踪狼吞（___）咽如（___）得水摇（___）摆（___）鹅（___）大雪寒（___）刺骨（___）（___）缭绕 七、句子练习。 （1）我们小虫子没有谁会喜欢小鸟。（换一种说法，不改变句意） __________________________________ （2）雨终于停了。（用划线的字造句） __________________________________ （3）一场大雨过后，树叶显得更绿了。（仿写句子） _______________，_______________显得_______________。 （4）我们在读书。（扩写句子） __________________________________ 八、享受阅读的乐趣。 南海明珠
大数据架构和模式（三）理解大数据解决方案的架构层 摘要：大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件，大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件，包括从各种数据源获取数据的位臵，以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析。 概述 这个“大数据架构和模式”系列的第 2 部分介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方法。如果您已经使用上一篇文章中的问题和提示分析了自己的情况，并且已经决定开始构建新的（或更新现有的）大数据解决方案，那么下一步就是识别定义项目的大数据解决方案所需的组件。 大数据解决方案的逻辑层 逻辑层提供了一种组织您的组件的方式。这些层提供了一种方法来组织执行特定功能的组件。这些层只是逻辑层；这并不意味着支持每层的功能在独立的机器或独立的进程上运行。大数据解决方案通常由以下逻辑层组成： 1.大数据来源 2.数据改动 (massaging) 和存储层 3.分析层 4.使用层 大数据来源：考虑来自所有渠道的，所有可用于分析的数据。要求组织中的数据科学家阐明执行您需要的分析类型所需的数据。数据的格式和起 源各不相同： o格式—结构化、半结构化或非结构化。
o速度和数据量—数据到达的速度和传送它的速率因数据源不同而不同。 o收集点—收集数据的位臵，直接或通过数据提供程序，实时或以批量模式收集数据。数据可能来自某个主要来源，比如天气 条件，也有可能来自一个辅助来源，比如媒体赞助的天气频道。 o数据源的位臵—数据源可能位于企业内或外部。识别您具有有限访问权的数据，因为对数据的访问会影响可用于分析的数据 范围。 ?数据改动和存储层：此层负责从数据源获取数据，并在必要时，将它转换为适合数据分析方式的格式。例如，可能需要转换一幅图，才能将它存储在 Hadoop Distributed File System (HDFS) 存储或关系数据库管理系统 (RDBMS) 仓库中，以供进一步处理。合规性制度和治理策略要求为不同的数据类型提供合适的存储。 ?分析层：分析层读取数据改动和存储层整理 (digest) 的数据。在某些情况下，分析层直接从数据源访问数据。设计分析层需要认真地进行事先筹划和规划。必须制定如何管理以下任务的决策： o生成想要的分析 o从数据中获取洞察 o找到所需的实体 o定位可提供这些实体的数据的数据源 o理解执行分析需要哪些算法和工具。
湖南省娄底地区语文五年级下学期期中质量检测试卷A卷 姓名:________ 班级:________ 成绩:________ 亲爱的同学，经过一段时间的学习，你们一定学到不少知识，今天就让我们大显身手吧！ 一、积累与应用（36分） (共7题；共46分) 1. （10分）把下面每组中加下划线的字读音符合要求的一个词找出来。 （1） (不读轻声的) 莲蓬尾巴爸爸夏天 ________ （2） (读音与其他不同的) 折断折线骨折折本 ________ （3） (读音与其他不同的) 一点儿儿孙花骨朵儿 ________ （4） (读音与其他不同的) 孔子子女孟子桌子 ________ 2. （6分）读一读，再按要求分组 光彩夺目尽情欣赏朦朦胧胧调兵遣将哭笑不得 心惊胆战万山苍翠斜风细雨镇定自若纵身跳下 ①写景色的：________ ②写人物神态的：________ ③写人物动作的：________ 3. （3分）下面几句话按顺序排列，正确的一项是（） ①小溪的一边是果园，春天，花香弥漫，蜂飞蝶舞。 ②田野的尽头，连绵的山峰犹如大海里起伏的波涛。 ③溪水那么清澈、明净，水里的鱼快乐地游来游去。 ④山腰间的公路，像一条银灰色的绸带飘向远方。 ⑤一条小溪从我们村子里流过。
⑥小溪的另一边是田野，如今沉甸甸的麦穗，正点着头报告丰收的喜悦。 A . ⑤①⑥②③④ B . ⑤③①⑥②④ C . ②④⑤③①⑥ D . ②③⑤①④⑥ 4. （4分）我能给下列划线字选择正确的解释,并把序号写在括号里。 A.达到 B.赶上 C.比得上 ①目之所及,哪里都是绿的________ ②论学习,我可不及他。________ ③如果不是医生及时赶到,他可能就没命了________ 5. （4分）照样子写句子，用上加点的词。 例：妈妈累得直流汗。 例：一棵棵榕树就像一顶顶撑开的绿绒大伞。 6. （6分）阅读下文，回答问题 大自然的语言 别以为人才会说话， 大自然也有语言。 这语言到处都有， 仔细观察就能发现。 白云飘得高高， 明天准是晴天。 蚂蚁往高处搬家，