下载文档原格式
databricks简介Databricks简介1. 什么是Databricks？Databricks是一家在大数据和人工智能领域领先的公司，由Apache Spark项目的创始人之一成立于2013年。
Databricks提供的是一个基于云的协作式平台，用于大规模数据处理和机器学习任务。
它结合了Spark的强大功能和易用性，使得数据科学家、数据工程师和分析师能够更轻松地构建、部署和管理数据处理和机器学习工作流程。
2. Databricks的核心产品特点是什么？Databricks的核心产品是Databricks平台，其特点包括：- 协作性：Databricks平台提供了一个中心化的工作环境，使得团队成员可以方便地共享、协作和讨论他们的数据处理和机器学习任务。
用户可以通过编写和运行代码、创建和共享笔记本、可视化和探索数据等方式进行协作。
- 弹性扩展：Databricks是基于云的平台，可以根据需要轻松扩展计算和存储资源。
用户可以根据他们的需求来选择不同的计算和存储配额，以适应不同规模的工作负载。
- 安全性：Databricks提供了一系列安全功能，包括数据加密、访问控制、身份验证和审计日志等。
这些功能确保了数据的保密性、完整性和可用性，并符合相关的法规和合规要求。
3. Databricks平台的主要功能是什么？Databricks平台提供了一系列功能，以满足不同角色的需求：- 数据工程师可以使用Databricks平台来进行大规模数据处理和ETL（提取、转换和加载）任务。
他们可以利用Spark的强大功能来处理和转换数据，使用Databricks的分析工具来可视化和探索数据，并使用Databricks的API和集成工具与外部系统进行数据集成。
- 数据科学家可以使用Databricks平台来构建、训练和部署机器学习模型。
他们可以使用Databricks的机器学习库和工具来处理数据、选择和训练模型、进行模型评估和优化，并将模型部署到生产环境中进行预测和推理。
0 引言航天型号产品既有国之重器、影响巨大的社会属性，也有状态复杂、批量变化的生产特性。
我司作为我国唯一集运载火箭、空间飞行器和导弹武器产品总装为一体的国有综合型航天骨干企业，因产品领域跨度广、研制阶段复杂和过程质量控制难度大而远超一般批量性和流程性产品生产企业。
虽然近几年航天产品的研制能力和技术水平的总体提升速度很快，但是设计制造一体化平台建设始终是整个航天产品研制过程管理要素中的薄弱项。
产品数据信息的“零散”和难以追溯问题已成为影响航天产保工作开展乃至导致型号任务成败的关键因素之一。
因此，以产品数据包为基础，拓展一体化平台，将助力航天制造管理能力的不断提升。
1 基于产品数据包的设计制造一体化的重要性航天产品的设计制造过程围绕产品研制的全生命周期来开展，一个型号产品从设计、采购、生产、装配、调试、测试、试验（含大型试验）、交付一直到售后等全过程的数据信息归集存在数据来源多、跨系统、数据形式多样、数据整合难度大以及型号要求各异等特点，因此在横向、纵向都需要信息的追溯共享，从而解决“孤岛”现象。
航天型号产品的质量与可靠性数据包是指航天型号产品在设计、生产、试验和交付等研制生产环节中形成的有关质量与可靠性的各类文件、记录等信息的集合。
质量与可靠性数据包既是产品质量与可靠性形成过程的客观记录，也是产品质量与可靠性水平的客观证实和上级技术抓总单位接收产品的重要依据。
数据包中的各项数据为生产过程中实际测量、记录的数据，包括数据和影像。
欧美航天领域早在1991年就提出了航天数据包的定义并开始应用，国际标准化组织（ISO）参照欧空局空间产品保证中对航天数据包的定义，给出了ISO的航天项目数据包要求描述。
相对来说，国内数据包管理工作起步较晚，2004年中国航天领域明确定义了质量数据包概念。
随着我国航天工程的飞速发展以及各类航天器发射任务的不断增加，对产品质量管理控制及要求也在不断提高。
在不断强化产品精细化质量管理、努力提高产品可靠性水平的同时，规范各类型号产品的质量数据包、深入推进各类数据包工作已经成为确保产品质量的必要条件。
集成化产品数据管理平台1 . PDM 的提出我们前面提到过，产品数据具有种类繁多、数据量庞大、结构复杂等特点，特别是随着设计制造过程的展开，产品数据会不断地被修改、构造，动态地形成最终的结果。
而传统的关系型数据库明显存在着只面向记录，不支持设计过程，缺乏协调工作机制等不足，这些弱点导致它们在处理非结构化数据(如图形、图像文档等)时显得力不从心，例如设计人员已经对数据作了修改却无法通知后续人员，造成后续人员在旧的数据上浪费大量的时间甚至造成不可估量的损失。
因此，传统的关系型数据库已经远远不能满足现代企业对信息管理的需求。
PDM ( Product Data Management ，产品数据管理)技术最早出现在20 世纪80 年代初期，目的是为了解决大量工程图样文档的管理困境。
工程师们常常要扎到数据堆中，花费很多很多的时间去寻找应该唾手可得的信息。
为了解决大量工程图样的管理问题，通过使用图形扫描技术把工程图样转换成电子图像，并用软件实现对这些电子图像的浏览和修改，重新生成新的工程图样，这种软件就是PDM 的雏形。
随着文档存储技术的发展，软件管理的对象类型慢慢拓宽，开始处理大量的异构文档(如CAD 图形、图像、字处理文件等)，而且结合企业的实际，开始在计算机上模拟企业中频繁进行且容易被延误的更改单管理过程，这类管理逐渐扩展到产品开发过程领域中，如设计图样和电子文档的管理、自动化工程更改单的管理、材料清单(Bill of Material , BOM )的管理等。
最近几年，PDM 发展极为迅猛，它所支持的应用范畴也越来越广。
2 . PDM 的概念在集成化过程中，PDM 是不可缺少的软件支撑环境，它是连接集成化环境中人员、工具、信息、过程的桥梁和纽带。
1995 年2 月，专门从事PDM 和CIM 相关技术咨询业务的CIMdata 公司总裁Ed Miller 在“PDM Today ”一文中给出的PDM 的定义是：POM 是管理所有与产品相关信息和过程的技术;与产品相关的所有信息，即描述产品的各种信息，包括零部件信息、结构配置、文件、CAD 档案、审批信息等;与产品相关的所有过程，即对这些过程的定义和管理，包括信息的审批和发放。
可视化数据中心管理平台简介随着信息技术的不断发展，数据中心在企业中的重要性日益突显。
为了更好地管理和监控数据中心的运行，提高数据中心运维效率，可视化数据中心管理平台应运而生。
本文将对可视化数据中心管理平台进行简要介绍。
一、什么是可视化数据中心管理平台可视化数据中心管理平台是一种以人机交互为基础，通过可视化的方式展示数据中心的各项指标和运营情况，提供数据中心运维管理的全面支持的平台。
它通过图表、报表、仪表盘等方式呈现数据中心的状态和运营情况，帮助管理员直观了解数据中心的运行情况，及时发现和解决问题，实现数据中心的高效管理。
二、可视化数据中心管理平台的功能与特点1. 实时监控与告警功能可视化数据中心管理平台能够实时监控数据中心的各项指标，如温度、湿度、电力消耗等，通过图表和仪表盘方式展示。
同时，平台还可以设置告警规则，当某项指标超过设定的阈值时，及时发送告警信息给管理员，以便及时采取措施，防止问题进一步扩大。
2. 资源管理功能平台可以对数据中心的硬件资源进行全面管理，包括服务器、存储设备、网络设备等。
管理员可以通过平台对硬件资源进行集中监控，实时了解资源使用情况，便于合理调配资源，提高资源利用率。
3. 自动化运维功能可视化数据中心管理平台可以实现自动化运维，包括自动采集数据、自动分析和处理异常等。
通过数据采集和分析，平台可以帮助管理员更好地了解数据中心的运行情况，并提供相应的建议和措施，提高运维效率。
4. 报表与分析功能平台能够生成各类报表和分析图表，帮助管理员对数据中心的运行情况进行全面分析。
通过报表和图表的展示，管理员可以更加直观地了解数据中心的趋势和问题，及时做出决策和调整。
三、可视化数据中心管理平台的应用场景可视化数据中心管理平台在各个行业的数据中心中都有广泛的应用。
以下是几个主要的应用场景：1. 金融行业金融行业的数据中心通常规模较大，对系统的稳定性和高可用性要求较高。
可视化数据中心管理平台可以帮助金融机构全面监控数据中心的运行情况，及时发现并解决问题，保障系统的稳定性和可靠性。
Smarter decisions, better products.Unrestricted © Siemens AG 2015 All rights reserved.西门子仿真数据与流程管理平台Teamcenter Simulation 介绍TCSim+NX Simcenter 一体化数字化样机平台Teamcenter SimulationIntegrateCaptureManageReuseCollaborateUnrestricted © Siemens AG 2015 All rights reserved.Page 2Siemens PLM SoftwareTeamcenter 仿真数据与流程管理q 业务挑战q解决方案综述q 仿真数据管理q 仿真生命周期管理q 闭环产品验证确认q 仿真结构管理q 仿真结构自动化q 仿真过程管理q仿真模型及结果可视化q虚拟评审q 端-端的工作流演示案例q 客户基础q解决方案案例及客户成功故事q 模型建立过程自动化q 参数管理q 全球协同q改善决策q 益处q NX Simcenter/NX Nastran 设计分析一体化简介Unrestricted © Siemens AG 2015 All rights reserved.Page 3Siemens PLM Software仿真数据与过程管理的驱动力§不断增加的产品复杂度§越来越多的产品种类和配置§全球分散的团队更大的协同需求§对仿真的依赖越来越多§更大的多样性和复杂性仿真§大量的仿真数据仿真数据与过程控制尤为重要Unrestricted © Siemens AG 2015 All rights reserved.Page 4Siemens PLM Software业务挑战例如：汽车供应商•提供装配给分析团队•执行仿真和报告结果•按照要求生产模具… 但是•关键设计修改没有被包括•50万美元的模具被报废•生产显著延迟§分析师花了大量的时间在寻找资料和向他人提供数据。
智慧住建大数据一体化管理平台建设方案1. 引言智慧住建大数据一体化管理平台是一种基于大数据和云计算技术构建的综合性管理平台，旨在实现住建领域数据的集中管理、有效分析和智能应用。
本文档将介绍智慧住建大数据一体化管理平台的建设方案，包括平台的架构、主要功能和关键技术。
2. 平台的架构智慧住建大数据一体化管理平台采用分布式架构，分为前端、后端和数据存储三个层次。
2.1 前端层前端层是用户与系统交互的界面，包括Web端和移动端应用程序。
Web端提供给用户丰富的数据展示和操作界面，移动端应用程序则提供了便捷的访问途径。
前端层与后端层通过API连接，实现数据的交互和功能的调用。
2.2 后端层后端层是平台的核心处理模块，负责数据的采集、处理和存储。
后端层采用微服务架构，将不同的功能模块独立部署，以实现高可用性和资源的灵活调配。
后端层包括以下几个主要模块：•数据采集模块：负责从各种数据源（传感器、设备、数据库等）采集数据，并进行预处理和去重操作。
•数据存储模块：使用分布式数据库和分布式文件系统，将采集到的数据进行存储，并提供高效的数据访问接口。
•数据处理模块：运用大数据处理技术，对存储的数据进行清洗、整合和分析，提取有价值的信息。
•智能应用模块：基于机器学习和人工智能技术，对数据进行建模和预测，提供智能化的应用服务。
2.3 数据存储层数据存储层是整个平台的底层基础设施，负责存储各种类型的数据。
数据存储层采用分布式文件系统和分布式数据库，以应对海量数据的存储和访问需求。
此外，数据存储层还具备高可靠性和容灾能力，以确保数据的安全性和可用性。
3. 主要功能智慧住建大数据一体化管理平台具备以下主要功能：3.1 数据采集和预处理平台可以从各种数据源（传感器、设备、数据库等）采集数据，并进行预处理和去重操作。
采集的数据可以实时传输到后端进行处理和分析。
3.2 数据存储和管理平台提供数据存储和管理功能，将采集到的数据存储到分布式数据库和分布式文件系统中，并提供高效的数据访问接口和管理工具。
统一运维大数据分析平台建设方案一体化智能运维管理平台解决方案统一运维大数据分析平台建设方案：1. 架构设计：采用分布式架构，包括数据采集层、数据存储层、数据计算层和数据可视化层。
数据采集层负责采集各种运维数据，数据存储层负责存储数据，数据计算层负责计算数据，数据可视化层提供可视化展示和报表。
2. 数据采集：通过Agent或采集器将各种运维数据（如日志、监控指标、业务数据等）实时采集到数据采集层。
可以利用已有的监控系统、日志管理系统等集成采集器，也可以自行开发Agent进行数据采集。
3. 数据存储：采用分布式存储系统，如Hadoop、HBase、Elasticsearch等，将采集到的数据存储在数据存储层。
保证数据的可靠性和高可用性。
4. 数据计算：采用分布式计算框架，如Spark、Flink等，对存储在数据存储层的数据进行实时或离线计算。
可以进行数据清洗、数据转换、数据聚合等操作，得到更有价值的运维指标和统计信息。
5. 数据可视化：利用数据可视化工具，如Kibana、Grafana等，对计算得到的数据进行可视化展示。
可以生成各种图表、仪表盘和报表，方便用户进行数据分析和决策。
一体化智能运维管理平台解决方案：1. 统一数据集成：将各种运维数据集成到一体化平台中，包括设备监控数据、系统日志、性能指标、用户行为数据等。
通过统一的数据接口和数据格式，实现数据的集中管理和统一分析。
2. 自动化任务调度：通过智能调度引擎，实现各种运维任务的自动化调度和执行。
可以根据实时的系统状态和用户配置的规则，自动触发任务，提高运维效率。
3. 异常监测与预警：通过实时监测系统状态和运维数据，及时发现异常情况并进行预警。
可以设置各种告警规则和动作，如发送短信、邮件、微信通知等，提高系统的稳定性和可用性。
4. 故障诊断与优化：通过分析运维数据和系统日志，找出系统故障的根本原因，并提供优化建议。
可以通过机器学习和技术，自动识别和解决常见问题，减少故障处理时间和成本。
达观数据产品说明文档一、产品概述达观数据是一家专注于数据分析和智能决策的公司，致力于为企业提供高效、准确的数据分析解决方案。
我们的产品旨在帮助企业实现数据驱动决策，提升业务效率和竞争力。
二、产品特点1. 多维数据分析：达观数据产品支持多维数据分析，可以根据不同维度的数据进行灵活的筛选和分析，帮助用户深入了解业务情况。
2. 可视化报表：我们的产品提供丰富多样的可视化报表功能，用户可以通过直观的图表和图形展示数据分析结果，更加直观地了解业务状况。
3. 智能决策支持：达观数据产品利用先进的算法和模型，为用户提供智能决策支持，帮助用户在复杂的业务环境中做出准确、科学的决策。
4. 数据安全保障：我们重视用户数据的安全和隐私保护，采取多层次的安全措施，确保用户数据不被泄露或滥用。
三、产品功能1. 数据导入：达观数据产品支持从多种数据源导入数据，包括数据库、Excel、CSV等，用户可以根据自己的需求选择合适的数据源进行导入。
2. 数据清洗：我们的产品提供数据清洗功能，可以自动识别和处理数据中的异常值、缺失值等问题，保证数据的准确性和完整性。
3. 数据分析：达观数据产品提供丰富的数据分析功能，包括数据透视、数据挖掘、数据建模等，用户可以根据自己的需求选择合适的分析方法进行数据分析。
4. 可视化报表：我们的产品提供多种可视化报表模板，用户可以根据自己的需求选择合适的报表模板，并进行自定义设置，生成符合自己需求的报表。
5. 智能决策支持：达观数据产品利用机器学习和人工智能技术，为用户提供智能决策支持，包括预测分析、风险评估、优化建议等，帮助用户做出更加准确、科学的决策。
6. 数据安全保障：我们的产品采取严格的数据安全措施，包括数据加密、访问控制、审计日志等，确保用户数据的安全和隐私保护。
四、产品应用场景1. 企业经营分析：达观数据产品可以帮助企业进行销售分析、市场分析、财务分析等，帮助企业了解自身业务情况，优化经营策略。
智慧银行一体化数据管理平台建设方案
一、智慧银行一体化数据管理平台建设概述
智慧银行一体化数据管理平台是指将银行营运环境中各类信息互通和整合，以实现整体金融业务支撑的技术服务平台。
它为金融业务构建统一的数据治理体系、数据存储和数据管理架构，实现金融数据的安全交互和资源整合，推动银行开放、智能化和整合的转型发展。
二、智慧银行一体化数据管理平台建设的具体内容
1、建立基于安全性的数据治理体系，并根据银行的业务流程实施PCIDSS大数据安全技术，保证数据的安全运营，为智能客户经理、智能回访系统、大数据安全分析等提供保障。
2、搭建数据存储架构，以实现多维度的数据管理，比如实现数据备份、灾备、数据复位、数据联机处理等功能。
3、建立多样化的数据管理架构，支持消息总线、业务流程缓存、数据建模、数据清洗等功能。
4、提供可定制化的数据管理服务，以满足银行业务可视化分析、智能化金融预测与决策等功能需求。
5、设计完善的数据安全监控体系，实时监控系统日志，及时发现异常，以实现银行数据安全有效保护。
三、智慧银行一体化数据管理平台建设的主要技术。
一体化数据管理平台DATRIX产品介绍因“虚”而实，数据管理创新需求篇IDC数字宇宙研究《从混沌中提取价值》指出，全球的数据量每18个月就要翻一番，目前每年产生的数据量已经高达40EB（1EB=10000PB），未来十年全球的大数据将增加50倍。
数据飞速的甚至是爆炸式的增长方式，每个信息用户都深有体会，从上世纪早期数据容量大多以MB为单位，到上世纪末过渡到以GB为单位，再到当前TB已是标准单位，甚至PB级别的数据量在很多系统中也不再是一个偶然现象，种种迹象表明，大数据的时代已真正到来。
大数据这个词汇越来越多地被提及，从大数据的定义来说，大数据具备三个V的显著特性：1、Volume：数据量巨大，起码是TB级别以上的数据量才称之为大数据，对于大数据来说，数据量的巨大导致访问、处理、传输各个方面开销显著增加，也就有必要使用更好的处理方式来应对。
2、Variety：数据类型繁多，结构化数据、非结构化数据和半结构化数据各自均包含多种数据类型。
结构化数据中主要为数据库数据（ORACLE、DB2、SQL等）；非结构化数据类型更为丰富（办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、视频、音频等）；半结构化数据是一种新型的定义方式，相对于结构化数据的先有结构再有数据，半结构化数据则是先有数据再有结构。
多种数据类型并存导致整个数据处理难度加大，无法用统一的手段来解决全数据问题。
3、Velocity：数据增长非常快速，这种增长速度之前是难以想象的，随着更多的业务发展（社交媒体、云计算、物联网等），各种先进数据格式的出现（高清、3D、富媒体等），导致了数据是爆炸式的增长速度。
这种爆炸式的数据增长主要是由数据的属性所多样化带来的，数据首先具备时间属性，历史数据、当前数据和未来数据均需要保持和考虑，需要保留多个历史副本；其次数据具备多格式的特性，一份数据会因应用系统的不同而带来不同格式的访问需求；最后数据还要有多位置的属性，在个人、家庭、单位及云环境下会有多个副本，用于多个场景。
非结构化数据管理难题非结构化数据在大数据中时代的地位无疑是最为重要的，根据Gartner统计，在当前的环境中，企业有20%的数据是结构化数据，80%的数据是非结构化数据。
其中，结构化数据增长率大概是32%，非结构化数据年复合的增长率则高达63%。
同时，整个非结构化数据很大一部分是来源于人与人的互动及自我生产，是以人为中心产生的，所以它的重要性不言而喻。
结构化数据我们都非常熟悉，典型的应用在企业中就是事务数据、定量的数据，可以被二元属性来描述。
结构化数据采用数据库的组织形式就可以很好的被管理，企业通常通过结构化数据的收集、存储、查询来生成报表、研判趋势、制定战略、优化运营。
非结构化数据管理的难题主要在于无法很好的统一描述，并且很难用现有成熟的平台进行管理，举例来说你无法将影像资料数据和微博产生数据用统一的方法来管理。
换言之，非结构化数据无法简单的用二元属性来描述，也就很难由现有的数据库系统来统一管理，这些种类越来越多、比重越来越大的非结构化数据为企业的数据管理带来巨大挑战，如果缺乏有效管理将导致整个IT系统运行效率低下、影响应用系统的使用、进而丧失数据价值。
当前过渡方案针对非结构化数据难以管理的难题，不同的行业提出了许多不同的方案及产品，然而这些基于行业的非结构化数据管理解决方案有极强的行业特性，往往采用的是将非结构化数据转为结构化数据进行处理，可以部分满足当前小数据规模情况及可预计数据类型情况下的非结构化数据管理。
广电行业的媒资管理系统实际就是一个非结构化数据专用管理平台。
大多数当前的媒资管理系统偏向归档和内容管理，对整个数据的行为分析则很少涉及，实际上放弃了很重要的数据行为分析等有价值的内容，并且人为的将在线编辑和近线媒资管理区别开来也对整个系统的有效应用带来了困扰。
再看医疗行业的PACS系统就是典型的非结构数据管理方案，其主要针对医疗影像系统（高分辨率片子）进行有效的管理、存放，结合其他的患者基本信息和诊断书进行统一关联，可以提高诊断效果和效率。
一旦有新的非结构化数据产生的系统上线，则有可能需要再次对整个系统进行改造，才能满足使用需求。
再比如在保险行业，个人基本资料等理赔人属性和赔付金额、日期等理赔数据都可以做成关系型数据存入数据库，但还有些资料，比如理赔对象的住院产生的单据、其他说明资料等非结构化数据则会以文件形式存储起来。
当理赔员做赔案时，则会将所有资料都调出，以前没有专门的非结构化数据管理，整个调用纸质资料的过程甚至长达数月时间，对用户满意度和理赔准确率、及时率的影响都非常大。
简单对比以上的非结构化数据管理方案，我们会看到很大的问题，总结来说就是它们都没有从数据管理本质出发解决问题，而是修补性的解决当前部分问题，这就导致随着数据量的日益巨大（Volume）、数据类型的越来越丰富（Variety），数据增长越来越快（Velocity），整个系统将难以支撑。
所以，如果一个行业完全根据当前需求来建设非结构化数据的管理系统，就无法跟上大数据时代的步伐，被动地去适应，终究会被淘汰。
一体化数据管理平台DATATOM因“虚”而实，提倡数据管理创新，立足数据管理技术及产品，向用户推出一系列数据管理行业解决方案。
DATRIX是DATATOM专门针对非结构化数据的特点，抓住数据管理本质（八个数据管理维度）来解决非结构化数据管理难题的产品，其主要解决的问题包括：数据类型难以统一，非结构化数据很大的特点就是其杂乱性，各种类型的数据，有各种各样的数据属性，所以无法象结构化数据一样用数据库来统一描述所有的数据类型。
DATRIX采用半结构化的描述方式，将不同的数据类型文件用同样的描述语言描述，可在用户环境内将支持的所有类型文件翻译为同一种描述语言，在对相应的数据进行统一分类、编目及标签。
这样，无论用户的非结构化数据如何变化，都将在DATRIX中统一有效管理。
数据访问难以同步，大多数行业非结构化数据的管理会将在线和近线分离开来，也就是生产数据的系统为在线应用，非结构化数据管理系统为近线系统，这种割裂的管理方式主要是因为之前的非结构化数据生产系统和非结构化数据管理系统是由不同的系统构成的，生产系统强调的是效率，而管理系统强调的则是管理。
这种方式让用户无法有效实现通畅的业务流程，也会带来很多不必要的开销。
DATRIX则结合了DATATOM在非结构化数据生产系统（在线存储）和非结构化数据管理系统（近线存储）的专业能力，有效的将两个系统的数据访问同步结合在一起，为用户体验带来显著收益。
例如在广电行业，我们就将广电专用网络存储NEUTRINO和数据管理平台DATRIX的特性结合在一起，用户在非线编辑系统中可直接上载数据入媒资库，也可直接在媒资库中下载数据到非线编辑系统，而整个流程是完全不产生网络流量，仅在系统内部进行交换。
数据内容难以查找，文本内容、文档内容、视频内容、音频内容及图片内容，这些除了文本内容便于识别外，大多数内容是很难被查找的。
DATRIX则在很多方面突破了限制，采用多种特征算法，实现了大部分数据内容的查找。
这样一来，用户可以通过细节定位，快速找到相关的数据，避免了在浩瀚的数据内找不到相关数据的困境。
同时，DATRIX支持自动分类、编目分类和标签分类，并可提供相应的行业模板，用户可以方便的将数据进行有效的分类，并对其进行全面的索引，也大大提高了数据的查找效率。
数据安全难以保障，一旦数据进入了管理平台，往往在线应用将不再保存副本，，因此数据的安全性非常重要，一旦丢失，影响很大。
DATRIX在这方面主要通过单节点方案的可靠性和多节点分布式系统来予以保障。
真对于单节点的方案，DATRIX首先采用一台专用的存储设备，具备了专业存储对于数据安全的所有方面（RAID、冗余电源、冗余系统及性能自告警等）设计。
同时，单节点可扩展到两两镜像（设备级别镜像），可配置定时（最小1分钟）及实时的同步镜像方式，尤其是实时的同步镜像方式基本可以做到数据的完全一致，即便其中任何一台设备故障，镜像设备的数据可继续提供服务并保证数据的一致性。
多节点分布式系统则借助DATATOM的分布式云存储产品INFINITY的设计，可实现指定数据（目录）的多份保存，在节省容量空间的前提下，还可以实现磁盘、节点、网络等任何故障情况下数据的不丢失。
数据行为难以分析，数据的增长是如何的？数据的访问规律是如何的？数据的冷热分布是如何的？DATATOM在系统内记录着所有数据行为，并为数据的周期进行完整的记录，这对于用户来说，可提供更多地决策依据，实现更多价值的挖掘。
在非结构化领域选择DATRIX系列产品将使您的非结构化数据管理摆脱以往的困境，提供一个具备良好支持能力的非结构化数据管理平台，同时，考虑到用户的实际差别较大，行业特征各不相同，我们也可以为您提供相应的开放数据管理接口，匹配您的应用环境，直接整合到企业现有的业务中去，更好的提升系统工作效率。
功能篇DATRIX是DATATOM推出的一体化数据管理平台。
DATRIX的一体化体现在数据管理维度的全面覆盖，将数据存储、数据安全、数据迁移、数据分享、数据转码、数据分类、数据查找和数据分析在一个系统上实现。
DATRIX的数据管理则体现在非结构化数据领域，可针对用户非结构化数据实现文本、文档、视频、图片、音频等各种类型的数据的有效统一管理。
而DATRIX的平台体现在整个系统架构可从单节点到双设备，并利用集群云计算技术来实现其无限Scale Out（访问带宽、数据容量、计算资源）的扩展能力。
八大数据管理维度DATATOM团队经过多年的市场分析与技术实践，深刻的认识到在整个数据管理领域其实有许多细分的实现，例如存储设备解决的是数据存储的问题，而备份容灾解决的是数据安全问题，如果将所有的数据管理维度都整合起来，对用户而言才是真正的全面数据管理解决方案。
我们认为，正如上图所示，整个数据管理涉及八大维度，这八个数据管理维度相互之间进行有效交互，才能真正的提升用户的数据管理能力，为用户的数据带来除应用属性外的更多价值。
存数据管理DATRIX采用专业存储产品作为基础平台，DATRIX D2400和DATRIX D7200分别实现单设备24TB（1500小时25Mbps视频素材）和72TB（4500小时25Mbps视频素材）的初始容量，当然用户也可在不使用分布式处理方式的前提下通过添加DATRIX D3200来扩展存储空间。
整个系统选用企业级SATA硬盘作为存储介质，可根据需要配置RAID 0、1、5、6等多种级别的磁盘保护。
DATRIX对外接口为4个端口绑定千兆，输入输出能力高达400MB。
同时，DATRIX也可在性能、容量和功能上采用单节点扩展的方式来提高，并支持多节点的分布式环境Scale Out方式进行三个方面的扩展。
