基于元数据的服务编排
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基于元数据在电子档案管理中起到的作用探讨作者:孔庆宁来源:《群文天地》2012年第12期摘要:文章介绍了元数据定义以及基于元数据在电子档案管理中起到的重要作用。
关键词:元数据;电子档案;管理目前各种业务信息管理系统已经在运行应用,各种类型的电子文件产生于这些信息管理系统中,还有一些新的信息管理系统在建设,一些信息管理系统在升级改造,应当把基于元数据的电子文件管理的方式逐步应用到各个信息管理系统中,元数据集是电子文件管理的基础,人们通过电子文件的元数据记录电子文件整个生命周期的全部信息,依据元数据对电子文件进行有效的控制,保护电子文件真实,完整,有效,元数据是解决电子文件管理的重要工具。
一、电子文件元数据定义元数据基本定义:关于数据的数据(data about data)。
在信息管理领域,元数据被定义为:提供关于信息资源或数据的一种结构化的数据,是对信息资源的结构化的描述。
在电子文件归档管理中它是描述电子文件数据属性的数据:包括文件的格式、硬件和软件环境、文件处理软件、编排结构、字处理和图形工具软件、字符集等数据。
电子文件元数据标准定义元数据是电子文件内容、背景、和结构信息及整个管理流程的数据。
其作用是描述信息资源或数据本身的特征和属性,规定数字化信息的组织,具有定位、发现、证明、评估、选择等功能。
二、元数据在电子文件管理中的作用元数据作为数据管理的工具广泛应用于数据库、图书馆、情报、文档管理等多个领域,不同领域应用的元数据有其各不同,在电子文件管理中,元数据起到下面几方面作用:(一)电子文件元数据对电子文件内容、背景和结构信息进行了全面的描述,这是电子文件元数据的基本作用(二)用于电子文件完整性保障表现在两方面:单体电子文件,电子文件内容信息和元数据信息构成完整的电子文件信息集合,检测元数据项目是否齐全可以确定电子文件是否完整;集合体电子文件,元数据中记录了电子文件多个单体电子文件有机联系的数据,依据这些数据可以收集关联的电子文件,检测是否完整。
大数据元数据管理架构设计摘要:一、大数据元数据管理背景1.大数据时代的挑战2.元数据管理的重要性二、大数据元数据管理架构设计原则1.模块化设计2.高可用性3.扩展性4.安全性三、大数据元数据管理架构组成1.元数据存储层2.元数据管理层3.元数据应用层四、元数据存储层设计1.数据存储格式2.数据存储技术3.数据存储策略五、元数据管理层设计1.数据采集与整合2.数据质量管理3.数据安全管理六、元数据应用层设计1.元数据查询与检索2.元数据分析与挖掘3.元数据可视化七、大数据元数据管理架构案例分析1.案例背景2.案例实施过程3.案例效果与启示八、总结与展望1.大数据元数据管理架构的优势2.未来发展趋势与挑战正文:一、大数据元数据管理背景随着互联网的快速发展和信息技术的不断创新,大数据作为一种新兴产业正在改变着人们的生产和生活方式。
大数据时代的来临,给企业和个人带来了前所未有的挑战和机遇。
然而,在海量的数据中,如何有效地管理和利用这些数据成为了亟待解决的问题。
元数据管理作为一种描述数据的数据,对于大数据的价值挖掘和有效利用具有重要的意义。
二、大数据元数据管理架构设计原则为了应对大数据时代的挑战,设计一种合适的大数据元数据管理架构至关重要。
在设计大数据元数据管理架构时,应遵循以下原则:1.模块化设计:将复杂的系统划分为多个独立的模块,降低系统间的耦合度,提高系统的可维护性和可扩展性。
2.高可用性:保证系统在面临硬件故障、网络故障等问题时,仍能正常运行,确保数据的可靠性和安全性。
3.扩展性:考虑未来业务的发展和数据量的增长,设计具备良好扩展性的架构,以满足不断变化的需求。
4.安全性:对数据进行严格的权限控制和加密保护,防止数据泄露、篡改等安全风险。
三、大数据元数据管理架构组成大数据元数据管理架构主要由元数据存储层、元数据管理层和元数据应用层组成。
1.元数据存储层:负责存储和管理元数据,为上层提供数据存储格式、数据存储技术和数据存储策略等服务。
元数据的概念及作用元数据的概念及作用什么是元数据?元数据(Metadata)是指描述数据的数据,它是用于对数据进行解释、管理和组织的关键信息。
通俗的说,元数据是关于数据的数据,是对数据特征和属性的描述。
它提供了对数据进行查找、分类、访问和使用的基础。
元数据可以包含各种形式的信息,如数据类型、数据格式、数据来源、数据更新时间等。
元数据的作用元数据在信息管理中发挥着重要的作用,它有以下几个方面的作用:1. 数据描述和解释元数据可以提供数据的基本信息和背景知识,帮助用户了解数据的含义和用途。
通过元数据,用户可以快速了解数据的结构、格式、来源等重要信息,从而更好地理解和解释数据。
2. 数据管理和组织元数据可以用于数据的管理和组织。
通过对数据进行元数据的标注和分类,可以更好地进行数据的存储、查找和管理。
元数据还可以用于构建数据目录和数据字典,方便用户快速找到需要的数据资源。
3. 数据质量和准确性控制元数据可以用于对数据的质量和准确性进行控制。
通过元数据,可以对数据的源头、更新频率、数据责任人等进行记录和管理,从而提高数据的可靠性和准确性。
4. 数据共享和互操作元数据可以用于数据的共享和互操作。
通过对数据进行元数据的标注和描述,可以使不同系统、平台和组织之间的数据可以进行交流和共享。
元数据提供了数据的元信息,能够使不同系统之间对数据的理解和解释保持一致,从而实现数据的互操作性。
5. 数据安全和隐私保护元数据可以用于数据的安全和隐私保护。
通过对数据进行元数据的标记和分类,可以对敏感数据进行隐私保护和权限控制。
元数据还可以记录数据的使用历史和访问权限,对数据进行安全审计和监控。
总结元数据作为描述数据的关键信息,对于数据的管理和使用非常重要。
它可以提供数据的基本信息和解释,帮助用户理解数据的含义和用途;同时,元数据也可以用于数据的管理、组织、质量控制、共享和安全保护等方面。
只有充分利用元数据,才能更好地管理和利用数据资源。
服务编排设计态运行态编排服务编排是一种集成不同服务和应用程序的方法,以实现更高效的业务流程和系统操作。
服务编排可以分为设计态和运行态两个阶段。
设计态是在服务编排过程中的一个重要阶段,它涉及到服务编排的整体设计和规划。
在设计态阶段,我们需要考虑如何将不同的服务和应用程序整合到一起,以实现特定的业务流程或操作。
设计态阶段包括确定所需的服务和应用程序,定义它们之间的关系和交互方式,以及制定编排策略和规则。
设计态的关键是确保编排的有效性和可靠性,以满足业务需求并提高系统的性能和可靠性。
运行态是服务编排的另一个重要阶段,它涉及到实际运行和管理编排的服务和应用程序。
在运行态阶段,我们需要确保编排的服务和应用程序按照设计时的规划和要求进行运行,以实现业务流程和操作的顺利进行。
运行态阶段包括监控编排的运行状态,处理异常和故障,以及优化编排的性能和可靠性。
运行态的关键是确保编排的稳定性和可用性,以确保系统的正常运行和业务的顺利进行。
编排是设计态和运行态的结合,它是将设计好的服务和应用程序实际运行和管理的过程。
编排的目的是确保服务和应用程序的协同工作,以实现业务流程和操作的高效和可靠。
编排包括配置和部署服务和应用程序,管理它们的运行状态,以及监控和优化编排的性能和可靠性。
编排的关键是确保服务和应用程序之间的协同工作和交互,以实现业务的顺利进行和系统的高效运行。
综上所述,服务编排是一种集成不同服务和应用程序的方法,它包括设计态和运行态两个阶段,以及编排的过程。
设计态是服务编排的规划和设计阶段,运行态是服务编排的实际运行和管理阶段,编排是设计态和运行态的结合,它是确保服务和应用程序的协同工作和运行的过程。
服务编排的目的是实现业务的高效和可靠,以提高系统的性能和可靠性。
服务编排在系统中的应用在当今数字化时代,服务编排(Service Orchestration)已经成为了许多企业和组织中不可或缺的一个工具。
服务编排为企业提供了一种自动化、标准化、集成化的方式,来协调和管理不同的服务和应用程序。
它可以帮助企业优化业务流程,提高工作效率,同时降低了人为操作错误的风险。
服务编排在系统中的应用广泛而多样。
首先,它可以用于实现跨系统、跨平台的集成。
在一个典型的企业中,不同的部门往往使用不同的系统和软件来开展工作,这会导致数据的孤立和流程的不连贯。
通过服务编排,企业可以将这些不同的系统和软件连接起来,实现数据和流程的无缝集成。
例如,当销售部门的系统中有新订单产生时,服务编排可以自动将订单信息传输给仓储部门的系统,并触发后续的发货流程。
其次,服务编排还可以帮助企业实现业务流程的自动化。
在传统的企业中,许多业务流程都需要人工干预和协调。
这不仅浪费了人力资源,而且容易出现操作错误。
通过服务编排,企业可以将这些繁琐的、重复性的任务自动化,提高工作效率和品质。
例如,利用服务编排,一个企业可以实现在员工加班申请单被批准后,自动触发相关流程,包括通知人力资源部门调整工资、通知财务部门支付加班工资等。
另外,服务编排还可以帮助企业响应市场的变化和需求的变化。
在竞争激烈的市场中,企业需要快速调整和变化他们的业务流程,以适应新的市场机遇和挑战。
通过服务编排,企业可以快速地重新配置和组织他们的服务和应用程序,以实现从业务策略到实施的灵活性和敏捷性。
例如,一个电商企业可以利用服务编排来动态调整其商品推荐和营销活动,以满足每个消费者的个性化需求和购物习惯。
在实施服务编排时,企业需要遵循一些指导原则。
首先,企业需要确保服务编排的目标与业务目标一致。
服务编排不应该被视为一个目的,而是作为实现业务目标和战略的工具。
其次,企业需要充分了解并评估其现有的系统和应用程序,以确定哪些服务适合编排和集成。
此外,企业还需要注重安全性和隐私保护,在服务编排的过程中,对数据的安全和隐私进行适当的保护。
一、KubeEdge简介KubeEdge是一个开源系统,用于将容器化应用程序编排功能扩展到Edge的主机。
它基于kubernetes构建,并为网络应用程序提供基础架构支持。
云和边缘之间的部署和元数据同步。
KubeEdge使用Apache 2.0许可。
并且绝对可以免费用于个人或商业用途。
宗旨:创建一个开放平台,使能边缘计算,将容器化应用编排功能扩展到边缘的节点和设备,后者基于kubernetes构建,并为云和边缘之间的网络,应用部署和元数据同步提供基础架构支持。
100%兼容K8S API,可以使用K8S API原语管理边缘节点和设备。
KubeEdge 还支持 MQTT 协议,允许开发人员编写客户逻辑,并在边缘端启用设备通信的资源约束。
1.1 支持平台1.1.1 KubernetesKubeedge项目致力于打造一个基于kubernetes的开放平台,并为网络应用提供基础架构支持。
云和边缘之间的部署和元数据同步。
1.1.2 MosquittoEclipse Mosquitto是一个开源(EPL / EDL许可)消息代理,它实现了MQTT协议版本3.1和3.1.1。
Mosquitto重量轻,适用于从低功率单板计算机到完整服务器的所有设备。
1.1.3 Docker使用容器可以更快地构建和部署新应用程序。
Docker容器将软件及其依赖关系整合到一个标准化的软件开发单元中,包括运行所需的一切:代码,运行时,系统工具和库。
二、为什么选择KubeEdgeKubeEdge是一个开源系统,将原生的容器化的业务流程和设备管理功能扩展到边缘节点。
KubeEdge 是基于Kubernetes构建的,并为云,边缘之间的网络通信,应用程序部署以及元数据同步提供核心基础架构支持。
同时KubeEdge还支持MQTT,并允许开发人员编写自定义逻辑并在Edge上启用一定资源的设备进行通信。
KubeEdge由云端和边缘端组成。
目前边缘端和云端已开源。
元数据管理系统操作手册目录一、什么是元数据管理系统1.1 元数据的定义1.2 元数据管理系统的作用1.3 元数据管理系统的特点二、元数据管理系统的安装与配置2.1 硬件要求2.2 软件要求2.3 安装步骤2.4 配置步骤三、元数据导入与修改3.1 元数据导入方法3.2 元数据修改方法3.3 元数据删除方法四、元数据检索与查询4.1 元数据检索方法4.2 元数据查询方法4.3 元数据过滤方法五、元数据关联与组织5.1 元数据关联方法5.2 元数据组织方法5.3 元数据分类方法六、元数据备份与恢复6.1 元数据备份方法6.2 元数据恢复方法6.3 元数据迁移方法七、元数据管理系统的维护与优化7.1 维护方法7.2 优化方法7.3 安全策略八、常见问题解答8.1 安装与配置问题解答8.2 导入与修改问题解答8.3 检索与查询问题解答8.4 关联与组织问题解答8.5 备份与恢复问题解答8.6 维护与优化问题解答一、什么是元数据管理系统1.1 元数据的定义元数据是描述其他数据的数据,是对数据的描述性信息。
它包括数据的实体、属性、关系、约束等信息,是数据的补充和解释。
1.2 元数据管理系统的作用元数据管理系统用于存储、管理和利用元数据,帮助用户更好地理解和使用数据。
它提供元数据导入、修改、检索、查询、关联、组织、备份、恢复等功能。
1.3 元数据管理系统的特点元数据管理系统具有以下特点:- 高效性:能够快速存储和访问大量的元数据信息。
- 精确性:能够准确描述数据的实体、属性、关系和约束等信息。
- 一致性:能够保证元数据的一致性,避免冗余和不一致的信息。
- 可扩展性:能够支持对新的数据类型和属性进行扩展。
- 安全性:能够对元数据进行权限控制,保护数据的机密性和完整性。
二、元数据管理系统的安装与配置2.1 硬件要求根据元数据管理系统的规格要求,选择适当的服务器和存储设备,并确保其性能和可靠性满足系统的要求。
2.2 软件要求根据元数据管理系统的版本要求,选择适当的操作系统和数据库管理系统,并确保其兼容性和稳定性。
⼤数据:元数据(Metadata)⼀、元数据概述1、元数据定义元数据:按传统的定义,元数据就是关于数据的数据;元数据的⽤途:打通源数据、数据仓库、数据应⽤,记录数据从产⽣到消亡的全过程;主要记录:数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库中的数据状态、监控 ETL 的任务的运⾏状态;在数据仓库系统中,元数据可以帮助数据仓库管理员和开发⼈员,⾮常⽅便的找到他们所关系的数据,⽤于指导其进⾏数据管理和开发,提供⼯作效率;将元数据按⽤途的不同分为两类:1. 技术元数据(Technical Metadata);2. 业务元数据(Business Metadata); 1/1)技术元数据作⽤ / ⽤途:存储关于数据仓库系统技术细节的数据,⽤于开发和管理数据仓库;例:阿⾥常见的技术元数据:1. 分布式计算系统的存储元数据如,MaxCompute 表、列、分区等:1. 记录了表的表名、分区信息、负责⼈信息、⽂件⼤⼩、表类型,⽣命周期;2. 列的字段名、字段类型、字段备注、是否是分区字段等;2. 分布式计算系统的运⾏元数据如,MaxCompute 上所有作业运⾏等信息;类似于 Hive 的 Job ⽇志,包括作业类型、实例名称、输⼊输出、SQL、运⾏参数、执⾏时间、最细粒度的 FuxiInstance(MaxCompute 中 MR执⾏的最⼩单元)执⾏信息等;3. 数据开发平台中,数据同步、计算任务、任务调度等信息数据同步信息:数据同步的输⼊输出表和字段、同步任务本⾝的节点信息;任务调度信息:任务的依赖类型、依赖关系等,以及不同类型调度任务的运⾏⽇志等;计算任务信息:输⼊输出、任务本⾝的节点信息;4. 与数据质量和运维相关的元数据如任务监控、运维报警、数据质量、故障等信息,包括任务监控运⾏⽇志、告警配置及运⾏⽇志、故障信息等; 1/2)业务元数据作业 / ⽤途:从业务⾓度描述了数据仓库中的数据,提供了介于使⽤者和实际系统之间的语义层,使得不懂计算机技术的业务⼈员也能够 “读懂” 数据仓库中的数据;阿⾥常见的业务元数据:1. OneData 元数据如,维度及属性、业务过程、指标等的规范化定义,⽤于更好的管理和使⽤数据;2. 数据应⽤元数据如,数据报表、数据产品等的配置和运⾏元数据;2、元数据的价值元数据最重要的应⽤价值,是数据管理、数据内容、数据应⽤的基础;1. 数据管理⽅⾯为集团数据提供在计算、存储、成本、质量、安全、模型等治理领域上的数据⽀持;如,在计算上可以利⽤元数据查找超长运⾏节点,对这些节点进⾏专项治理,保障基线产出时间;2. 数据内容⽅⾯为集团数据进⾏数据域、数据主题、业务属性等的提取和分析,提供数据材料;如,可以利⽤元数据构建知识图谱,给数据打标签,清楚的知道现在有哪些数据;3. 数据应⽤⽅⾯打通了产品及应⽤链路,保障产品数据准确、及时产出;如,打通 MaxCompute 和应⽤数据,明确数据资产等级,更有效的保障产品数据;3、统⼀元数据体系建设元数据建设的⽬标:打通数据接⼊到加⼯,再到数据消费的整个链路,规范元数据体系与模型,提供统⼀的元数据服务出⼝,保障元数据产出的稳定性和质量;元数据体系建设的思路:(以阿⾥元数据体系 OneMata 为例)1. ⾸先梳理清楚元数据底层数据1. 对元数据做分类,较少数据重复建设,保障数据的唯⼀性;分类:计算元数据、存储元数据、质量元数据、模型元数据、成本管理元数据等;2. 丰富表和字段使⽤说明,⽅便使⽤和理解;2. 根据元仓底层数据构建元仓中间层1. 依据 OneData 规范,建设元数据基础宽表,也就是元数据中间层,打通从数据产⽣到消费的整个链路,不断丰富中间层数据;如,MaxCompute 元数据、调度元数据、同步元数据、产品访问元数据、服务器元数据、应⽤注册元数据等;2. 基于元数据中间层,对外提供标准统⼀的元数据服务出⼝,保障元数据产出的质量;3. 应⽤1. 丰富的元数据中间层,能够为集团数据提供在计算、存储、成本、质量、安全、模型等治理领域上的数据⽀持,形成⼀套完整的ROI 数据体系;2. 丰富的元数据中间层,还能为为集团数据进⾏数据内容、数据域、数据主题、业务属性等的提取和分析提供了数据素材;⼆、元数据应⽤数据的真正价值在于,数据驱动决策,通过数据指导运营;数据化运营:通过数据驱动的⽅法,判断趋势,从⽽展开有效⾏动,帮助发现问题,推动创新或解决⽅案的产⽣;元数据应⽤⽰例:1. 对于数据使⽤者,可以通过元数据指导其快速找到所需要的数据;2. 对于 ETL ⼯程师,可以通过元数据指导其进⾏模型设计、任务优化、任务下线等各种⽇常 ETL ⼯作;3. 对于运维⼯程师,可以通过元数据指导其进⾏整个集群的存储、计算、系统优化等运维⼯作;1、Data Profile核⼼思路:为纷繁复杂的数据,建⽴⼀个脉络清晰的⾎缘图谱;主要功能:通过图计算、标签传播算法等技术,系统化、⾃动化的对计算与存储平台上的数据,进⾏打标、整理、归档;形象的说,Data Profile 实际承担的是为元数据 “画像” 的任务;Data Profile 共有四类标签:思路:数据之间的个性化,除了应⽤场景的不同之外,实际上在数据研发流程、保障登记、数据质量要求、安全等级、运维策略、警告设置上都会有差异;作⽤:节约研发⼈员的时间成本,同时对阿⾥内部的⾮研发⼈员来说,也可以更直观的理解数据、利⽤数据,从⽽提升数据的研发效率;根据这种差异化,Data Profile 开发了四类标签:1. 基础标签:针对数据的存储情况、访问情况、安全等级等进⾏打标;2. 数仓标签:针对数据是增量还是全量、是否可再⽣、数据的⽣命周期来进⾏标签化处理;3. 业务标签:根据数据归属的主题域、产品线、业务类型,为数据打上不同的标签;4. 潜在标签:主要为了说明数据潜在的应⽤场景,如,社交、媒体、⼴告、电商、⾦融等;2、元数据门户主要功能:数据搜索和数据管理;功能模块:“前台”、“后台”;1. “前台” 产品数据地图功能:定位消费市场,实现检索数据、理解数据等 “找数据” 的需求;数据地图:服务对象:围绕数据搜索,服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、算法⼯程师、数据运营等,数据表的使⽤者和拥有者;服务内容:提供⽅便快捷的数据搜索服务,拥有功能强⼤的⾎缘信息及影响分析,利⽤表使⽤说明、评价反馈、表收藏级精品表机制,为⽤户浮现⾼质量、⾼保障的⽬标数据;1. 如,在数据分析前,使⽤数据地图进⾏关键词搜索,帮助快速缩⼩范围,找到对应的数据;2. 如,使⽤数据地图根据表名直接查看表详情,快速查阅明细信息,掌握使⽤规则;3. 如,通过数据地图的⾎缘分析,可以查看每个数据表的来源、去向,并查看每个表及字段的加⼯逻辑;2. “后台” 产品数据管理功能:定位于⼀站式数据管理,实现成本管理、安全管理、质量管理等;数据管理平台:服务对象及内容:个⼈开发者、BU 管理者、系统管理员等⽤户,提供个⼈和 BU 全局资产管理、成本管理、质量管理等;1. 针对个⼈开发者,主要包括计算费⽤和健康分管理、存储费⽤和健康分管理,并提供优化建议和优化接⼝;2. 针对 BU 管理者和管理员,主要提供 BU、应⽤、集群等全局资产消耗概览、分析和预测;3、应⽤链路分析思路 / 功能:配置数据间的 “⾎缘关系”,⽤户可以通过元数据⾎缘,分析产品及应⽤的链路;通过⾎缘链路可以清楚的统计到某个产品所⽤到的数据在计算、存储、质量上存在哪些问题;通过治理优化保障产品数据的稳定性;实例:业务需求对于某个数据计算任务或表,其重要程度如何?是否还有下游在使⽤?是否可以下线?阿⾥的很多数据产品,都依赖哪些 MaxCompute 表?对这些 MaxCompute 表是否需要根据应⽤的重要程度进⾏资源、运维保障?解决思路:通过元数据⾎缘来分析产品及应⽤的链路,通过⾎缘链路可以清楚的统计到某个产品所⽤到的数据在计算、存储、质量上存在哪些问题,通过治理优化保障产品数据的稳定性;通过应⽤链路分析,产出 3 中⾎缘类型:表级⾎缘、字段⾎缘、表的应⽤⾎缘;表级⾎缘主要有 2 中计算⽅式:1. 通过 MaxCompute 任务⽇志进⾏解析;2. 根据任务依赖进⾏解析;表的应⽤⾎缘解析:难点最⼤;按照应⽤和物理表的配置关系,可以分为配置型和⽆配置型:1. 配置型:如,对于数据报表、集市等应⽤,其数据源直接或间接使⽤ MaxCompute 数据,且有元数据配置依赖关系,通过配置元数据,可以获取 MaxCompute 物理表、具体的报表、集市等应⽤的⾎缘关系;问题案例:对于⽣意参谋等数据产品,其数据源通过数据同步⽅式同步到 MySQL、HBase 等数据库,间接使⽤MaxCompute 数据,且⽆配置产品和 MySQL、HBase 等物流数据源的依赖关系,导致⽆法通过配置源数据解析MaxCompute 数据和数据产品的关系;解决⽅案:主要通过统⼀的应⽤⽇志打点 SDK 来解决此类问题,可以做到配置化、应⽤⽆痕化;2. ⽆配置型:常见的应⽤链路分析应⽤:主要有影响分析、重要性分析、下线分析、链路分析、寻根溯源、故障排查等;4、数据建模思路 / 业务场景:基于现有底层数据已经有下游使⽤的情况,可以通过下游使⽤的元数据指导数据参考模型;通过元数据驱动的数据仓库模型建设,提⾼了数据仓库建模的数据化指导,提升建模效率;下游使⽤情况:指查询、关联、聚合、过滤等操作;记录下游使⽤情况的数据,就是辅助建设模型的元数据;操作:设置阈值,记录下游对数据的使⽤情况,使⽤次数超过阈值的情况,将被⽤来参考建模;数据仓库建模所使⽤的元数据:其中,查询值 SQL 的 SELECT,关联指 SQL 的 JOIN,聚合指 SQL 的 GROUP BY,过滤指 SQL 的 WHERE;1. 表的基础元数据包括下游情况、查询次数、关联次数、聚合次数、产出时间等;2. 表的关联关系元数据包括关联表、关联类型、关联字段、关联次数等;3. 表的字段的基础元数据包括字段名称、字段注释、查询次数、关联次数、聚合次数、过滤次数等;在星形模型设计过程中,可能类似于如下使⽤元数据:1. 基于下游使⽤中关联次数⼤于某个阈值的表,或查询次数⼤于某个阈值的表等元数据信息,筛选⽤于数据模型建设的表;2. 基于表的字段元数据,如,字段中的时间字段、字段在下游使⽤中的过滤次数等,选择业务过程标识字段;3. 基于主从表的关联关系、关联次数,确定和主表关联的从表;4. 基于主从表的字段使⽤情况,如,字段的查询次数、过滤次数、关联次数、聚合次数等,确定哪些字段进⼊⽬标模型;5、驱动 ETL 开发思路:通过元数据,指导 ETL ⼯作,提⾼ ETL 的效率;实例场景:1. 通过 Data Profile 得到数据的下游任务依赖情况、最近被读写次数、数据是否可再⽣、每天消耗的存储计算等,通过这些信息判断数据是否可以下线;2. 如果根据⼀些规则判断数据可以下线,则会通过 OneClick 触发⼀个数据下线的⼯作任务流,数据 Owner 可能只需要点击提交按钮,删除数据、删除元数据、下线调度任务、下线 DQC 监控等⼀些列的操作就会⾃动在后台执⾏完成;。
元数据方案有哪些概述在数字化时代,数据被广泛应用于各个领域和行业。
为了在海量数据中迅速定位和获取所需信息,元数据(Metadata)扮演着重要的角色。
元数据是描述数据的数据,它包含了关于数据的各种属性和特征,帮助用户快速了解和使用数据。
元数据方案是指在数据管理和信息系统中,为了有效地组织和使用数据而定义的元数据结构和规则的集合。
合理的元数据方案有助于提高数据发现、数据分析和数据共享的效率。
本文将介绍一些常见的元数据方案和其应用。
数据字典数据字典是一种元数据方案,用于定义和描述数据集中的数据项和数据结构。
数据字典包含了数据项的各种属性信息,如数据类型、数据长度、取值范围、符号说明等。
数据字典可以帮助用户快速理解数据集的组成和结构,为数据分析和数据共享提供基础。
数据字典通常以表格的形式展示,每个数据项占据一行,各种属性字段按列分布。
下面是一个简单的数据字典示例:数据项数据类型数据长度取值范围说明姓名字符串20 - 学生姓名年龄整数 3 0-120 学生年龄性别字符串 4 男、女学生性别业务元数据业务元数据是描述数据与特定业务或组织相关的元数据。
它包含了数据的业务含义、业务规则和业务流程等信息。
业务元数据有助于理解数据的背景和应用场景,为数据分析和决策提供支持。
常见的业务元数据包括数据源、数据生产过程、数据更新频率、数据用途等。
例如,一个销售数据集的业务元数据可能包括产品代码、客户类别、销售日期等信息,这些信息可以帮助用户了解销售业绩和市场趋势。
技术元数据技术元数据是描述数据存储、管理和处理方式的元数据。
它包含了数据的物理结构、数据访问方式和数据处理规则等信息。
技术元数据有助于数据的存储和调用,保证数据的完整性和安全性。
常见的技术元数据包括数据表结构、索引方式、数据备份策略等。
例如,在一个关系数据库中,技术元数据可以包括表的字段名、字段数据类型、主键和外键关系等信息,这些信息有助于数据库的设计和优化。
云计算中的自动化运维与编排工具推荐随着云计算的快速发展,自动化运维与编排工具在云计算领域中扮演着重要的角色。
它们能够帮助企业高效管理和运维云计算资源,提升运维效率,降低成本。
本文将为读者介绍几种在云计算中常用的自动化运维与编排工具,并分析其特点和优缺点。
一、AnsibleAnsible是一种功能强大的自动化运维工具,它基于Python开发,并采用SSH协议进行通信。
Ansible的主要特点是简单易用,不需要在被管理的主机上安装客户端,只需在控制节点上安装即可。
通过编写Ansible的Playbook文件,可以实现自动化部署、配置管理、应用发布等操作。
Ansible还支持多种编程语言,可以与其他工具和平台进行集成。
优点:简单易用、无需客户端、支持多种编程语言、可与其他工具进行集成。
缺点:对复杂的任务支持不够强大、扩展性相对较弱。
二、ChefChef是一个基于Ruby开发的自动化运维工具,它使用基于DSL (领域特定语言)的方式描述系统配置和部署流程。
Chef提供了丰富的资源和库,可以通过编写Chef的Cookbook来管理系统配置和软件包的安装。
Chef采用客户端-服务端架构,需要在被管理的节点上安装Chef客户端,并通过Chef服务器进行统一管理。
优点:灵活强大、丰富的资源和库、可重复使用的Cookbook、可扩展性高。
缺点:学习曲线较陡峭、部署和配置较为复杂。
三、PuppetPuppet是一款使用Ruby开发的自动化运维工具,它采用基于DSL的方式来描述系统配置和编排过程。
Puppet通过编写Manifest文件来定义系统配置和服务的安装,可以实现自动化的部署和配置管理。
Puppet还提供了丰富的资源和模块,可以方便地扩展和定制。
优点:丰富的资源和模块、可扩展性强、支持跨平台。
缺点:学习曲线较陡峭、性能稍有欠缺。
四、KubernetesKubernetes是一个开源的容器编排平台,主要用于自动化部署、扩展和管理容器化应用。
基于liteflow的组件编排
基于liteflow的组件编排是一种灵活而强大的工具,它能够帮助我们有效地管理和组织各种业务流程。
在这篇文章中,我们将探讨liteflow的一些关键特性以及它在实际应用中的优势。
liteflow提供了一个可视化的界面,使得组件的编排变得直观而简单。
我们可以通过简单拖拽和连接不同的组件来构建复杂的业务流程。
这种可视化的编排方式不仅提高了开发效率,还降低了学习成本,使得即使非技术人员也能够参与到流程的设计和管理中来。
liteflow支持灵活的流程控制和条件分支。
我们可以定义不同的条件来决定流程的走向,并且可以在流程中嵌入各种判断逻辑和循环。
这种灵活的控制结构使得我们可以根据实际需求来设计出更加复杂和智能化的业务流程。
liteflow还提供了丰富的组件库,包括各种常见的数据处理、计算和通信组件。
我们可以根据自己的需求选择合适的组件,或者自己开发和定制组件。
这种可扩展性和灵活性使得我们可以根据实际需求来构建出适用于不同场景的业务流程。
liteflow还提供了强大的监控和调试功能。
我们可以实时监控流程的执行情况,并进行错误追踪和排查。
这种监控和调试功能使得我们能够及时发现和解决问题,提高系统的稳定性和可靠性。
基于liteflow的组件编排是一种强大而灵活的工具,它能够帮助我
们构建复杂和智能化的业务流程。
无论是在企业的业务流程管理中,还是在个人的工作流程设计中,liteflow都能够发挥重要的作用。
希望通过本文的介绍,读者能够更加了解和认识liteflow,并能够充分发挥其优势和潜力。
为了使得软件更加快速的开发和更高的可靠性,IT产业需要学会更有效的再次利用软件的基础构造。为了达到这个目的,我们需要定义目标软件的基础构造使用的可承认的(或可支持的)模式。你可能会潜意识的认识到应该在软件生命周期中引入一个更完善的可描述性内容。因为可描述性内容提供一条正式的信道来转换分析时产品到编译时产品。这是有能力进行前向工程分析的关键。你需要明确将用生成的代码去工作的技术(基础)环境。
环顾这IT产业中不同的基础构造提案,以及多种技术,很明显的是许多软件的基础构造提供者看起来正在把模式的概念应用到应用程序一般执行的构架当中。
希望拥有基础结构产品和通向功能层基础的工具。而应运而来的是产生了非原创综合病症的克星。这种工具不仅仅是帮助你建模,而且可以通过体系化代码生成来帮助你加速编程。
这种IT产业中的运动已经聚集力量好多年了。一个简单的观点应该自然,浅显。 基础结构的模式的位置越高,我们可以重复利用的就越多,也就能使市场商业应用软件拥有更高的质量,更快的开发时间。
理解元数据,我们能创建支持基础结构。 生产基础结构,我们能创建高生产力的工具来支持基础结构。 把工具交给技术团体,我们将比今天以更快地创造更有可重复性,更高质量的应用软件。
无处不在的模式 构架遭受了“非特殊”的痛苦。应用或者滥用经常有几种不同的途径。为了给可供选择的使用和使用类型提供合理的数字,为了为创建应用程序提供一般的基础服务,构架获得了一个不公平的评价,因为它太复杂。因此很难理解,就像IT职业人员陷入了多种多样的使用方法的泥潭。搞好构架的级别,达到规定性和适应性的平衡已经被证明是一个艰巨的挑战。如果搞坏框架的级别,你就会经常遇到问题。你需要模式来执行基于软件的系统吗?
一个好的模式能提供复杂数据结构的易懂的描述,同样也可以在帮助我们描述复杂关系。
如果软件的构架和基础结构的使用能被定义为模式,那么元数据将是描述这些模式的语言。因此,描述模式将是元数据的责任。元数据不是一个长期的语言,元数据有很多方言,并且甚至会混杂起来。元数据是描述模式的数据模型的表示的共同项。因此,对于任何一组给定的元数据,它所提供的高质量的描述将由联合的元数据模型决定。
在这一点上需要提一下,模式不是并且永远不能被限制设计时间。以前,标准,例如统一标准的模型语言和提案(如模型驱动机构),指出许多模型和元数据在工程生命周期中逆流而上。如IBM,像很多大型科技机构一样,在90年代一直致力于使基于UML的总系统的模型形式化。许多这样的提案永远不能成为官方外部的宣传物。但是2003年10月,微软打破了这个僵局,并且发表了他们未解决的系统定义模型(SDM)。利用这些概括了整个系统的模型(如SDM),你将能看到模型驱动,因此元数据驱动处理几乎涉及软件开发生命周期的所有领域。
通过描述模式来获得功能上的好处,政策和服务抽象 在设计和创建过程中,或者元数据驱动设计和应用软件开发中,使用元数据将提供一条能完美的支持强大的模式本质的解决方案。因此支持高值软件构架和基础构架产品在市场中是可行的。
元数据帮助描述你的应用程序领域中的模式。描述(或者仿真)应用程序必须使用的模式将辅助促进软件基础结构的必须提供的特征,以及基础结构最大使用的风格。这就提供了必需和被允许的基础构造的早期可见性,这一基础构造是非常重要的,更安全的,更为可控的环境,在这个环境中,软件的基础结构能在应用程序构造法的层次上走的更远。控制基础结构网更高级别上发展是为应用程序开发者提供更有价值的服务,这给你的应用程序开发者带来了在功能抽象方面的能力进步。
用模式仿真应用程序的需求(藉由元数据来描述)可能会被应用到几乎所有领域。因此,元数据能被用来描述对象特征到相关表格的映像,从定义相关对象运行时会话管理角色,到特定类对象提供的服务的签名,这种规则构成了应用程序开发者控制基础结构潜在行为的政策定义。
设计应用程序时,元数据可以应用于基础结构和应用程序服务分界的描述,以及整合的服务执行的配置数据。随后,和这些服务(还有元数据模型)结合起来的元数据描述可能在你的服务的前提工作中使用,在现存的或者未来的技术环境。这就为服务定义提供了一个充足的,并且可重复使用的方法。
这样使用元数据,在商业(应用程序)和技术(基础结构)领域,需要在商业分析和软件基础结构之间就元数据模型达成一致。这就达成了应用程序和基础结构之间的行为协议,并且允许了详细的功能分析和并行结构的软件基础机构。在这种情况下,应用软件开发小组可能现在在开发过程中的早期阶段抓住主要问题。而这个阶段是提高软件发展周期效率的关键因素。
元数据驱动方法和其它主流方法配合的也很好,例如使用条件模型和基于人工的方法论(如合理的统一化过程)。元数据驱动方法有潜力重复利用,并且相对于目标技术平台是独立的。
技术 在深入讨论元数据怎么链接面向服务构架和网络服务之前,我们值得花点时间来讨论元数据背后的技术问题
元数据本身是一个概念。这就是许多不同元数据模型存在的原因。元数据概念能在很多技术领域内应用,因此,很多软件产品,在商业和技术层次JNDI上有元模型,LDAP和主动目录也是如此。它们都在元模型中使用了相似的概念,但是都有不同的(物理)元数据。
清楚的是,那些设计和开发产品使用元数据的同时也使用(使嵌入)或者链接(整合)到工具。这些工具通常是图形化的,并且越来越多的被链接到提高开发产品率当中。联系到元数据本身,它有主要的重要性。这种使用和工具的整合对于软件周期里储存的支持,传播和元数据模型的使用可能是设计和创建环境技术中最重要的方面。
当选择工具协助设计和开发的时候, 最重要的标准经常被集中在: 工具储存和使用元数据的能力,包括他们和你们的设计。 工具共享元数据的能力。这种能力对于帮助减少设计和执行之间的语义差距,在设计时和编译时上很有用。 开发工具和优先的软件基础结构的整合,运行时间平台,尤其是代码生成。 设计和代码生成技术的开发工具的整合,例如脚本语言,可能会被整合元数据模型所使用。 遵从标准(MOF)
链接SOA和使用元数据的网络服务
建议 经过两个建立在相似原则但不同的执行结果的应用软件例子,我将研究,基于元数据的方法如何能在现有的和新创建的的应用软件上定义服务接口。这个练习的基本目标是将这些接口向附加的使用基础结构整合的技术环境,创建应用程序的基础结构,和在设计阶段建立的元数据模型。
应用程序举例——共有基础 在这个经过中,两个应用程序例子表现出了相似的功能角色,并且对外部世界有相似的正面作用。
由于我正在重点研究核心服务期上的服务接口层,我将做一些关于每一个应用程序执行的假想。第一,应用程序是运行在相同的数据库和数据模型上的——程序2是程序1的备份;第二,我不关心接口状态或者任何中等等级用户的接口部件;第三,我关心任何调度的细节方面或者任何通信机构的配置;第四,服务请求和服务端部分共享的应用部分时和服务器模型相同的,这些部分处理了程序或者运行时间平台的内嵌问题;第五,应用程序的开发是多个小组在数个时间域内进行的。
实际的(商业)功能性可能在应用程序之间是相似的,程序之间不一样的是表示他们系统边界服务结构的模型。
程序举例 1 ——原始的,遗传下来的 服务段原始程序的接口是由C头文件组成的。接口上的每个函数使用量身定制的信号。外部机构通过基于DCE的远程调用程序来调用接口函数。
增加一个函数相对比较简单,但是和DCE技术连接紧密。增加一个可供选择的访问,来提供函数的non-DCE(不使用DCE)的频道,是不可能离开流程再设计过程的。
注意到所有服务的数据字典在程序接口上都是公开的。函数名字直接放在程序整体名空间里(它们在小组正在开发的所用函数种必须是独一无二的)。
图一:应用程序 1 应用程序举例 1 ——发展 原始程序1稍后通过一组C++类被打包,使得CORBA总线的服务器端接口暴露在外。C++接口不起直接的打包作用,但是,把C函数封装到一组服务中,并且提供统一“一般”的对象作为上下文的请求。
每一种服务定义一些源于上下文请求类的类,目的是为服务器端基本的C函数需求的参数,创造一组专门的“容器”。
因此函数被封装到服务中,所有函数的参数定义被一组“容器”类定义封装起来。
为了更方便的处理这些“更一般的”请求,引入一个新的服务器端(应用程序)组件类型,来核实上下文请求,使得提供的正确参数生效,并把这些参数映射到正确的基本C函数里。请求映像器,是接口定义语言(IDL)中定义的服务执行。一般情况下,并行开发需要在每个IDL服务中有一个请求映射器。但是这个模型也不是系统强迫的。
为一个现有的服务增加新的函数,需要引出一个新的容器类,需要为映像器增加新的代码来排列容器数据,并且生成基本的C访问。为一个新服务请求增加一个新函数,首先,服务接口应该在IDL中定义,还要穿件一个基于服务接口的映射器。
注意到所有服务的数据字典直接暴露在程序接口上,但是都被服务和请求上下文定义仔细研究。如图2
图 2 ,程序 1 发展 应用程序例 2 ——山丘之王? 程序1和2的关键区别是程序2是用基于元数据的方法来创建的。程序2没有被限制重复使用现有的C函数。
程序2中的每一个程序端函数都是建立在一个共同的,用来表示服务请求的元数据模型基础上的。这和发展的程序1在概念上是相似的。但是一般上下文请求的处理被嵌入到服务期代码中了。服务器端函数必须明白一般的上下文请求格式。见图3。
图 3 ,程序 2 表示上下文请求时,不需要具体参数。抛开具体的函数信号,在运行时间内,程序2处理上下文请求时,使用了一般的结构。但是,在这个例子中,上下文请求对命名值对的属性包在本质上应该是相似的。道具包能分等级,因此能被用来表示任意数据结构,尤其是基于XML计划基础上的XML文檔。
服务名和请求上下文,是服务器端执行请求的应用程序组件所要求的。和请求上下文许可的数据结构的定义相连接的服务名,在数据库中仍然是“服务定义”。这种定义,是数据库的有效条目,只属于那个唯一的服务。