雲數據湖怎麼挖坑

Ⅰ 雲計算的優勢

雲計算的優勢：

1、敏捷性

雲計算可以使您可以輕松使用各種技術，從而可以更快地進行創新，並構建幾乎任何可以想像的東西。您可以根據需要快速啟動資源，從雲伺服器、存儲和資料庫族蔽稿等並敬基礎設施服務到物聯網、機器學習、數據湖和分析等。

您可以在幾分鍾內部署技術服務，並且從構思到實施的速度比以前快了幾個數量級。這使您可以自由地進行試驗，測試新想法，以打造獨特的客戶體驗並實現業務轉型。

2、擴展性和彈性

藉助雲計算，您無需為日後處理業務活動高峰而預先過度預置資源。相反，您可以根據實際需求預置資源量。您可以根據業務需求的變化立即擴展或縮減這些資源，以擴大或縮小容量。

3、節省成本

雲技術將您的固定資本支出（如數據中心和本地伺服器）轉變為可變支出，並且只需按實際用量付費。此外，由於規模經濟的效益，可變費用比您自行部署時低得多。

4、數據安全

雲提供了許多高級安全功能，可確保數據得到安全存儲和處理。通過聯合角色進行精細許可權和訪問管理等功能可以將敏感數據的訪問許可權限制在需要訪問它的員工，從而減少惡意行為者的攻擊面。

雲存儲提供商為其平台及其處理的數據實施基線保護，例如身份驗證、訪問控制和加密。從那裡開始，大多數企業通過自己的附加安全措施來補充這些保護，以加強雲數據保護並加強對雲中敏感信息的訪問。

5、快速部署

藉助雲，您可以擴展到新的地理區域，並在幾分鍾內進行全局部署。例如，AWS的基礎設施遍布全球各地，因此您只需單擊幾下即可在多個物理位置部署應用程序。將應用程序部署在離最終用戶更近的位置可以減少延遲並改善他們的體驗。

6、促進合作

雲環境可以實現團隊之間更好的協作：開發人員、QA、運營、安全和產品架構師都暴露在相同的基礎設施中，並且可以同時操作而不會互相干擾。

雲角色和許可權有助於更好地了解和監控誰在何時做了什麼，以避免沖突和混亂。可以為特定目的構建不同的雲環境，例如登台、QA、演示或預生產。以透明的方式進行協作要容易得多，並且雲鼓勵這樣做。

7、無限存儲容量

雲本質上具有無限容量，可以在各種雲數據存儲類型中存儲任何類型的數據，具體取決於數據的可用性、性能和訪問頻率。

經驗法則是，存儲成本會隨著數據可用性、性能和兆孝訪問頻率的水平而上升。創建和優化雲成本結構策略可以顯著降低雲存儲成本，同時保持公司與雲中數據存儲相關的業務目標。

8、備份和恢復數據

數據可以在沒有容量限制的情況下存儲在雲中這一事實也有助於備份和恢復目的。由於最終用戶數據會隨著時間的推移而發生變化，並且出於法規或合規性原因需要對其進行跟蹤，因此可以存儲較舊的軟體版本以供後期使用，以備恢復或回滾時需要。

雲計算的產生背景：

互聯網自1960年開始興起，主要用於軍方、大型企業等之間的純文字電子郵件或新聞集群組服務。

直到1990年才開始進入普通家庭，隨著web網站與電子商務的發展，網路已經成為了目前人們離不開的生活必需品之一。雲計算這個概念首次在2006年8月的搜索引擎會議上提出，成為了互聯網的第三次革命。

雲計算也正在成為信息技術產業發展的戰略重點，全球的信息技術企業都在紛紛向雲計算轉型。我們舉例來說，每家公司都需要做數據信息化，存儲相關的運營數據，進行產品管理，人員管理，財務管理等，而進行這些數據管理的基本設備就是計算機了。

對於一家企業來說，一台計算機的運算能力是遠遠無法滿足數據運算需求的，那麼公司就要購置一台運算能力更強的計算機，也就是伺服器。

而對於規模比較大的企業來說，一台伺服器的運算能力顯然還是不夠的，那就需要企業購置多台伺服器，甚至演變成為一個具有多台伺服器的數據中心，而且伺服器的數量會直接影響這個數據中心的業務處理能力。

除了高額的初期建設成本之外，計算機的運營支出中花費在電費上的金錢要比投資成本高得多，再加上計算機和網路的維護支出，這些總的費用是中小型企業難以承擔的，於是雲計算的概念便應運而生了。

Ⅱ 華雲數據湖信息技術有限公司是央企嗎

是。湖南華雲數據湖信息技術有限公司成立於亂清坦2018年12月，由央企北京易華錄信息技術股份有限公司、株洲經濟開發區投資控股集團有限公司等共同正銷設立，是央企的附屬公司，屬於央企，中央企業是指由中央人民政府（國務院）或委託國有資產監督管理機構行使出資人職責，領導班子由中央直接管嘩桐理或委託中央組織部、國資委等其他中央部委管理的國有獨資或國有控股企業。

Ⅲ 各路大佬，騰訊雲的對象存儲和雲資料庫有什麼區別

簡單來說，對象存儲可以用來存儲圖片/視頻/文件等資源，
雲資料庫就是把你本地資料庫遷移到騰訊，就是用騰訊的資料庫服務

Ⅳ 數據湖正在成為新的數據倉庫

編譯：誠歷，阿里巴巴計算平台事業部 EMR 技術專家，Apache Sentry PMC，Apache Commons Committer，目前從事開源大數據存儲和優化方面的工作。

像公有雲數據湖和 Delta Lake 這樣的平台指出了一個中央數據樞紐的趨勢，用來支持決策和AI驅動的自動化決策。

數據倉庫是否再次加入這股浪潮呢，或者會逐漸消亡？

如果你不清楚這個問題的答案也很正常。數據倉庫在一方面目前仍處於熱門階段。筆者作為一個長期的行業觀察者，看到了在不斷創新和創業活動浪潮下行業的快速發展。

這種趨勢基本上始於十年前標准設備進入數據倉庫主流，然後隨著市場向新一代雲數倉轉移逐漸獲得了新動力。在過去幾年中，一個雲數倉供應商（Snowflake） 在市場上獲得了非常多的支持。

但在另一方面，數據倉庫也不斷被行業中的新事物所沖擊，例如大數據、機器學習和人工智慧。這種趨勢造成了數據倉庫在企業IT優先順序下降的印象，但事實上大多數組織至少有一個或者多個數據倉庫服務於各種下游應用程序。

數據倉庫一直作為企業核心工作服務，是幾年前我覺得數據倉庫遠未消亡的原因，這也可能解釋了為什麼其他觀察者認為他們必須重新定義數據倉庫的概念，以使其在數據湖和雲計算時代保持相關性。

許多人認為「數據湖」正在迅速發展成為下一代數據倉庫。對於那些不熟悉這個概念的人來說，數據湖是多結構數據的系統或存儲庫，它們以原始格式和模式存儲，通常作為對象「blob」或文件存儲。

數據湖通常用作所有企業數據的單個存儲，包括源系統數據的原始副本和用於生成報告，可視化，數據分析和機器學習等任務的轉換數據。它們包含分布式文件或對象存儲，機器學習模型庫以及高度並行化的處理和存儲資源集群。並且，資料庫通常在讀取時使用模式，並使用統計模型從中提取有意義的相關性和模式，而不是對它們存儲的對象強制執行通用模式和語義。

這些都與Inmon和Kimball核心概念不一致，這些概念為大多數專業人員的數據倉庫方法提供了信息。從根本上說，一個數據倉庫主要用來聚合，保留和管理官方認可的「單一版本的真實」數據記錄。此概念與所管理數據的特定應用程序域以及使用它的特定用例無關。

如果你懷疑我在那個分數上說的話，請看看Bill Inmon對數據倉庫的定義以及Inmon和Ralph Kimball框架的比較。數據倉庫通常都是關於數據驅動的決策支持，這使得它可以很好地擴展到AI驅動的推理的新世界。

在過去的一年中，一些備受矚目的行業公告標志著數據倉庫角色的轉變。盡管決策支持（也稱為商業智能，報告和在線分析處理）仍然是大多數數據倉庫的核心用例，但我們看到了其向決策自動化的穩步轉變。換句話說，數據倉庫現在正支持著數據科學管道，為數據驅動的推理構建了機器學習應用程序。

新一代數據倉庫實際上是數據湖，對那些用於構建和訓練機器學習模型的清洗，整合和驗證的數據進行管理。例如，去年秋天在Amazon re：Invent 大會上，亞馬遜網路服務公布了AWS Lake Formation。這種新的託管服務的明確目的是簡化和加速安全數據湖的設置。然而，AWS Lake Formation 擁有雲數據倉庫的所有特點，盡管AWS並沒有這樣稱呼它，實際上已經提供了一個面向決策支持應用程序的經典數據倉庫。

AWS Lake Formation的架構和功能類似於數據倉庫。實際上，AWS以這種方式來描述它：「數據湖是一個集中的，策劃的和安全的存儲庫，它以原始形式存儲所有數據並為分析做好准備。通過數據湖，您可以分解數據孤島並組合不同類型的分析，以獲商業洞察力並指導更好的業務決策。「

另一個例子是 Databricks 最近宣布的 Delta Lake開源項目。 Delta Lake的明確目的（現在可以在Apache 2.0許可下使用）類似於AWS Lake格式：通過對數據湖中維護的數據集的聚合，清洗，管理和治理，以支持機器學習。

Delta Lake 位於現有的內部部署或雲數據存儲平台之上，可以從Apache Spark訪問，例如HDFS，Amazon S3或Microsoft Azure blob存儲。 Delta Lake將數據存儲在Parquet中，以提供Databricks所稱的「事務存儲層」.Parquet是一種開源的列式存儲格式，無論數據處理框架的選擇如何，都可用於Hadoop生態系統中的任何項目。它通過樂觀並發可串列化，快照隔離，數據版本控制，回滾和模式實施來支持ACID事務。

Delta Lake和AWS Lake Formation之間的一個關鍵區別是 Delta Lake 處理該管道中的批量和流數據。另一個是Delta Lake支持所有數據的ACID事務，允許數百個應用程序同時進行多次寫入和讀取。此外，開發人員可以訪問每個Delta Lake的早期版本，以進行審計，回滾或重現其MLFlow機器學習實驗的結果。

在最廣泛的層面上，Delta Lake似乎與使用最廣泛的開源數據倉庫項目 Apache Hive 競爭，盡管 Hive 完全依賴基於 HDFS 的存儲，並且直到最近才解決對ACID交易的支持。Hive 3一年前被宣布終於為基於Hadoop的數據倉庫提供ACID支持。 Hive 3使用delta文件為事務CRUD（創建讀取更新刪除）表提供操作的原子性和快照隔離。

這些最近的行業公告 - AWS Lake Formation，Delta Lake和Hive 3預測是數據湖成為所有決策支持和決策自動化應用以及所有交易數據應用的治理中心的日子。為了加速這些趨勢，Hive 3和Delta Lake等開源項目需要在供應商和用戶之間獲得更廣泛的吸引力。

「數據倉庫」這一術語可能主要指的是商業智能結構化數據的受管理的多域存儲。但是，底層數據平台將繼續發展，為基於雲的人工智慧管道提供核心數據治理基礎。

AI而非BI正在推動企業數據倉庫的發展。

作者：EMR

Ⅳ 數據管理，數據治理，數據中心，數據中台，數據湖都是什麼意思，有什麼關系呢

數據治理和數據管理

簡單來說治理就是管理的管理。

管理你得遵循一定得標准規范體系，一定得流程，一定得組織角色分工，而這些內容就必須先通過數據治理定義清楚。管理只是根據數據治理規范體系去執行管理和監督得職責。

既管理執行得依據是治理規范體系。

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數據中台和數據湖

這個要解釋清楚不太容易，因此我盡量做簡化。

數據湖一般是公有雲服務商提出得一個概念，即企業得結構化，非結構化數據都可以全部採集和存儲到我這里來。數據湖就是一個大得存儲站，這個存儲是分布式可無限擴展得，存儲過來得數據也不會去清洗和加工，盡量保持原樣。

在存過來後，數據湖再困橡提供一些標准得開放介面給你使用數據，這些介麵包括了查詢SQL類介面，計算引擎介面，流處理介面等。提供介面得目的也很簡單，你能夠方便得使粗物用你存儲過來得數據。

數據湖得存儲一般是分布式對象存儲或分布式文件存儲，即使你是結構化資料庫採集過來得數據，仍然會轉成統一的存儲方法，方便擴展。

數據中台簡單來說企業共享數據能力下沉並對外開放。

數據中台包括了底層數據技術平台（可以是我們熟悉的大數據平台能力），中間的數據資產層，上層的數據對外能力開放。

核心的資產層本身也分層，從最底層的貼源數據，到分域應用數據，再到上層的數據倉庫和數據標簽庫。而數據湖更多對應到數據中台概念裡面的數據貼源層。

企業實際在建數據中台的時候實際很少用數據湖汪凳旁這個概念。

兩者的對比映射如下：

數據中心

對於數據中心這個詞，原來在BI系統應用裡面也經常出現。

但是現在數據中心一般特指IT基礎設施，大的公有雲數據機房等，在BI系統或數據中台裡面都很少用這個詞。即數據中心這個詞偏IT硬體基礎設施層面了。

Ⅵ 雲計算有哪些優點

雲計算的優勢包括：1、敏捷性；2、擴展性和彈性；3、節省成本；4、數據安全；5、快速部署；6、促進合作；7、無限存儲容量；8、備份和恢復數據。其中，「敏捷性」意味著雲計算可以使您可以輕松使用各種技術，根據需要快速啟動資源，從雲伺服器、存儲和資料庫等基礎設施服務。雲計算是基於互聯網的計算。

術將您的固定資本支出（如數據中心和本地伺服器）轉變為可變支出，並且只搏簡需按實際用量付費。此外，由於規模經濟的效益，可變費用比您自行部署時低得多。4、數據安全雲提供了許多高級安全功能，可確保數據得到安全存儲和處理。通過聯合角色進行精細許可權和訪問管理等功能可以將敏感數據的訪問許可權限制在需要訪問它的員工，從而減少惡意行為者的攻擊面。雲存儲提供商為其平台及其處理的數據實施基線保護，例如身份驗證、訪問控制和加密。從那裡開始，大多數企業通過自己的附加安全措施來補充這些保護，以加強雲數據保護並加強對雲中敏感信息的訪問。5、快速部署藉助雲，您可以擴展到新的地理區域，並在幾分鍾內進行全局部署。例如，AWS 的基礎設施遍布全球各地，因此您只需單擊幾下即可在多個物理位置部署應用程序。將應用程序部署在離最終用戶更近的位置可以減少延遲並改善他們的體驗。6、促進合作雲環境可以實現團隊之間更好的協作：開發人員、QA、運營、安全和產品架構師都暴露在相同的基礎設施中，並且可以同時操作而不會互相干擾。雲角色和許可權有助於更好地了解和監控誰在何時做了什麼，以避免沖突和混亂。可以為特定目的構建不同的雲環境，例如登台、QA、演示或預生產。以透明的方式進行協作要容易得多，並且雲鼓勵這樣做。7、無限存儲容量雲本質上具有無限容量，可以在各種雲數據存儲類型中存儲任何類型的數據，具體取決於數據的可用性、性能和訪問頻率。經驗法則是，存儲成本會隨著數據可用性、性能和訪問頻率的水平而上升。創建和優化雲成本結構策略可以顯著降低雲存儲成本，同時保持公司與雲中數據存儲相關的業務目標。8、備份和恢復數據數據可以在沒有容量限制的情況下存儲在雲中這一事實也有助於備份和恢復目的。由於最終用戶數據會隨著時間的推移而發生變化，並且出於法規或合規性原因需要對其進行跟蹤，因此可以存儲較舊的軟體版本以供後期使用，以備恢復或回滾時需要。

Ⅶ 為什麼企業引入RPA機器人的應用效果不理想

RPA或IPA作為企業數字化轉型升級過程中必不可少的一種產品或解決方案，確實在降本增效、提升運營能力，優化組織流程等方面有著相當不錯的應用效果。企業對RPA或IPA的認可度也逐步提升，越來越多的企業正在組織內引入或計劃引入RPA或IPA機器人。RPA或IPA的項目建設金額，從最初的幾萬，十幾萬，逐步上升到幾百萬甚至千萬級數額，尤其是一些超大型企業，集團型企業，大型企業都在積極布局引入RPA或IPA來提升企業管理效能、優化組織流程、完善和提升核心業務競爭和服務能力、拓展風險管控的手段、加強數字資產和數字信息的貫通。通過引入RPA，打破企業信息孤島，打通企業數據治理和數據經營的最後一公里，使企業的業務數據、財務數據、經營數據等信息流動起來，藉助大數據挖掘和分析、人工智慧決策等技術，形成結構化的、標準的、統一的數據湖，最終為企業經營決策、分析預測、產品研發、風險管控、組織優化、流程再造等方面提供強有力的支撐。

遺憾的是，到目前為止，企業引入RPA或IPA機器人的應用效果並不理想。那這又是為什麼呢？在此，筆者想用這幾年的從業經歷來簡單聊一下，這樣可能更具象一些。筆者是從2018年開始負責研發RPA相關產品，並逐步開始負責實施和交付相關RPA項目，成功給數十家大型企業交付了RPA項目，期間遇到過無數的技術問題，以及業務和流程問題，踩過了很多坑，也挖過很多坑，在不斷的挖坑填坑的過程中給客戶交了一份滿意的答卷。因此針對企業引入RPA機器人的應用效果不理想的問題，還是稍微有點發言權。

一、應用效果不理想的主要表現在哪幾方面呢？

1>企業管理層不滿意，沒有亮眼的數據支撐應用效果的評價。

因為大部分RPA實施廠商都不懂企業的業務，更無法站在企業全局和管理層視角下看問題，只做一些零散的點，在沒有科學的規劃，體系化的思維下，解決的單點問題，並不會給企業帶來質的飛越，效果就突顯不出來。

企業的業務實際上是非常復雜的，多面的，組織結構、業務流程、IT架構、應用系統、網路架構、安全管理、風險管控、經營要求等都決定著要想做好RPA的項目，必須深入了解企業的業務，梳理企業管掘睜胡理的核心訴求和痛點，明確其組織結構，流程和IT體系等。

比如我們服務的一家大型企業，管理層提出了一個資金方面管理的訴求，就是要解決集團對其所有控股公司，分子公司等的資金，實現實時、動態管控，消除資金安全風險，並實現統一集中多核算組織多周期、多維度、靈活的銀企對賬。也許當你看到是資金監控和銀企對賬的時候，認為這是RPA項目中一個多麼簡單的場景，不就是按定好的規則自動從網銀下載流水或余額，自動下載企業日記賬，自動發送資金收付消息，自動生成余額調節表嗎?如果真是這樣認為的話，那就大錯特錯，最終基本很難落地。因為這家超大型企業只獨立法人主體就有1800多個，其獨立核算組織多達6000多個，境外還有數十家企業，有自己的財務公司和司庫，業務范圍覆蓋面很全，業務判攔類型眾多， 業務應用系統400多個，涉及到的銀行有500多家，網銀U盾達7000多個，網銀賬戶有12000多個。照這種規模、這種復雜度，如何滿足企業對資金管理的訴求呢？

我們提供的解決方案是分布式陣列網路，通過分類集中、有序授權，在不同的控股公司或分子公司總部集中其各業務單位的U盾或網銀賬戶，部署到我們的KBOT節點上，在總控管理平台上通過統一授權，賦予業務人員遠程使用的許可權，同時也賦予RPA機器人的使用許可權，在一套平台、一套體系下，實現資金流水和余額的及時下載、查詢以及預警，在可視化的大屏上動態的展示資金的流出和流入、資金的異常信息，以及早數RPA機器人的運行狀態。通過建立自適配、自解析、自定義規則的銀企對賬平台，實現不同核算組織按照不同維度、不同周期的自動對賬，網銀流水的歸檔，在機器人完成96%以上精度的對賬基礎上，提供人工復核勾對，提供賬期鎖定，手動觸發，預對賬，多輪對賬等，最終實現對賬100%的准確性。

編輯

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用數據說話，用實打實的專業性去服務好客戶，多去深入了解企業業務，從管理和全局的視角，通過科學合理的規劃、體系化的思維，專業的業務咨詢和梳理，結合AI、低代碼、大數據分析、規則引擎、雲計算、邊緣計算等來實施RPA項目，最終應用效果自然不會錯到哪裡去。

2>使用人員不滿意，RPA機器人運行的穩定性太脆弱，擴展性和靈活性太單薄。

很多RPA項目交付人員都會深有感觸，RPA機器人所依賴的應用系統或環境等只要有一丁點變化，整個流程就會停滯，導致其使用人員經常抱怨，其後續維護成本居高不下。究其原因，主要是因為RPA項目實施選擇的產品功能覆蓋不全，圖像拾取的精度不夠或控制項元素拾取不到，以及受未知窗體的影響。RPA機器人的執行也不具備擴展性和靈活性，對於同一個機器人，如何動態參數化執行、如何按需執行，沒有很好的滿足用戶差異化、便捷的使用訴求。

同樣拿上面我們服務的那家大型企業為例，我們當時做的只是資金業務線條的部分業務，主要是試點單位資金監控和銀企對賬，涉及到30家獨立法人主體，578家核算組織，10家分中心，70家銀行，430個盾，850多個網銀賬戶，800多名使用人員，四個ERP系統（Oracle、金蝶、遠光、SAP）,一個司庫平台，一套影像平台，接入銀企直聯的20多家網銀，非銀企直聯的有50來家網銀。整個企業在一套專網內，通過網閘、防火牆進行隔離，有自己獨立的數據中心，數據中心有DMZ區和TRUSTLOCAL區，提供的伺服器為虛擬機（企業不可能為RPA項目單獨采買物理裸金屬伺服器），提供的系統主要是Linux系統和Windows Server系統。

我們先不談銀企對賬的場景，放到後續篇章做深入探討，此處就只拿網銀流水下載和余額查詢來說，他的業務足夠簡單，也很容易理解，就是模擬人工登陸網銀系統下載網銀流水和查詢余額。但是我們要想真做好他，做的持續穩定運行，絕非一件易事。所面對的技術難題深刻地影響著RPA流程機器人的持續穩定性，魯棒性（以前的篇幅中介紹過一些常見問題，可參考以網銀流水和回單自動下載為例談RPA項目的成功落地），其核心的幾點主要是：

1、雲虛擬機怎麼掛載U盾，如何避免雲虛擬機IP漂移的問題？

2、資源有限的情況下，怎麼在提升並發的同時，避免網銀各種驅動、證書、IE版本，安全要求等方面的沖突？

3、雲虛擬機環境下，怎麼解決部分網銀反虛擬化的問題？

4、雲虛擬機環境下，怎麼解決屏幕獨占，沒法抓取控制項，導致無法輸入密碼的問題？

5、雲虛擬機環境下，怎麼解決部分網銀反遠程桌面的問題？

6、雲虛擬機環境下，怎麼解決需要物理按壓OK/確認鍵，在U盾上輸入密碼的問題？

7、雲虛擬機環境下，怎麼解決U盾上動態口令自動獲取並回填的問題？

8、怎麼統一管理調度分布在不同地域的U盾？

9、怎麼解決網銀頁面升級帶來的RPA流程機器人停止運行？

10、怎麼解決網銀定期或不定期彈窗導致的RPA流程機器人停止運行？

這十大問題，目前還未見有哪家廠商能提供完整有效的解決方案。可能你會說，讓甲方提供物理裸金屬伺服器不就行了，確實是，道理可以這么講，但給甲方提供的整體解決方案能力就會大打折扣，由此甲方也會因為要上RPA項目，改變了甲方原有的IT架構和規劃，破壞了甲方統一建設、統一規劃、集中管控、集中服務的整體原則。

在無數次不間斷的攻堅下，我們提出了自己有效的解決方案，契合了當前所面臨著這十大核心關鍵問題，通過一種超融合、軟硬體一體、智能化的設備，有效的解決了當前的問題，最終給甲方交出了滿意的答卷。

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未完待續。