云数据湖怎么挖坑

Ⅰ 云计算的优势

云计算的优势：

1、敏捷性

云计算可以使您可以轻松使用各种技术，从而可以更快地进行创新，并构建几乎任何可以想象的东西。您可以根据需要快速启动资源，从云服务器、存储和数据库族蔽稿等并敬基础设施服务到物联网、机器学习、数据湖和分析等。

您可以在几分钟内部署技术服务，并且从构思到实施的速度比以前快了几个数量级。这使您可以自由地进行试验，测试新想法，以打造独特的客户体验并实现业务转型。

2、扩展性和弹性

借助云计算，您无需为日后处理业务活动高峰而预先过度预置资源。相反，您可以根据实际需求预置资源量。您可以根据业务需求的变化立即扩展或缩减这些资源，以扩大或缩小容量。

3、节省成本

云技术将您的固定资本支出（如数据中心和本地服务器）转变为可变支出，并且只需按实际用量付费。此外，由于规模经济的效益，可变费用比您自行部署时低得多。

4、数据安全

云提供了许多高级安全功能，可确保数据得到安全存储和处理。通过联合角色进行精细权限和访问管理等功能可以将敏感数据的访问权限限制在需要访问它的员工，从而减少恶意行为者的攻击面。

云存储提供商为其平台及其处理的数据实施基线保护，例如身份验证、访问控制和加密。从那里开始，大多数企业通过自己的附加安全措施来补充这些保护，以加强云数据保护并加强对云中敏感信息的访问。

5、快速部署

借助云，您可以扩展到新的地理区域，并在几分钟内进行全局部署。例如，AWS的基础设施遍布全球各地，因此您只需单击几下即可在多个物理位置部署应用程序。将应用程序部署在离最终用户更近的位置可以减少延迟并改善他们的体验。

6、促进合作

云环境可以实现团队之间更好的协作：开发人员、QA、运营、安全和产品架构师都暴露在相同的基础设施中，并且可以同时操作而不会互相干扰。

云角色和权限有助于更好地了解和监控谁在何时做了什么，以避免冲突和混乱。可以为特定目的构建不同的云环境，例如登台、QA、演示或预生产。以透明的方式进行协作要容易得多，并且云鼓励这样做。

7、无限存储容量

云本质上具有无限容量，可以在各种云数据存储类型中存储任何类型的数据，具体取决于数据的可用性、性能和访问频率。

经验法则是，存储成本会随着数据可用性、性能和兆孝访问频率的水平而上升。创建和优化云成本结构策略可以显着降低云存储成本，同时保持公司与云中数据存储相关的业务目标。

8、备份和恢复数据

数据可以在没有容量限制的情况下存储在云中这一事实也有助于备份和恢复目的。由于最终用户数据会随着时间的推移而发生变化，并且出于法规或合规性原因需要对其进行跟踪，因此可以存储较旧的软件版本以供后期使用，以备恢复或回滚时需要。

云计算的产生背景：

互联网自1960年开始兴起，主要用于军方、大型企业等之间的纯文字电子邮件或新闻集群组服务。

直到1990年才开始进入普通家庭，随着web网站与电子商务的发展，网络已经成为了目前人们离不开的生活必需品之一。云计算这个概念首次在2006年8月的搜索引擎会议上提出，成为了互联网的第三次革命。

云计算也正在成为信息技术产业发展的战略重点，全球的信息技术企业都在纷纷向云计算转型。我们举例来说，每家公司都需要做数据信息化，存储相关的运营数据，进行产品管理，人员管理，财务管理等，而进行这些数据管理的基本设备就是计算机了。

对于一家企业来说，一台计算机的运算能力是远远无法满足数据运算需求的，那么公司就要购置一台运算能力更强的计算机，也就是服务器。

而对于规模比较大的企业来说，一台服务器的运算能力显然还是不够的，那就需要企业购置多台服务器，甚至演变成为一个具有多台服务器的数据中心，而且服务器的数量会直接影响这个数据中心的业务处理能力。

除了高额的初期建设成本之外，计算机的运营支出中花费在电费上的金钱要比投资成本高得多，再加上计算机和网络的维护支出，这些总的费用是中小型企业难以承担的，于是云计算的概念便应运而生了。

Ⅱ 华云数据湖信息技术有限公司是央企吗

是。湖南华云数据湖信息技术有限公司成立于乱清坦2018年12月，由央企北京易华录信息技术股份有限公司、株洲经济开发区投资控股集团有限公司等共同正销设立，是央企的附属公司，属于央企，中央企业是指由中央人民政府（国务院）或委托国有资产监督管理机构行使出资人职责，领导班子由中央直接管哗桐理或委托中央组织部、国资委等其他中央部委管理的国有独资或国有控股企业。

Ⅲ 各路大佬，腾讯云的对象存储和云数据库有什么区别

简单来说，对象存储可以用来存储图片/视频/文件等资源，
云数据库就是把你本地数据库迁移到腾讯，就是用腾讯的数据库服务

Ⅳ 数据湖正在成为新的数据仓库

编译：诚历，阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家，Apache Sentry PMC，Apache Commons Committer，目前从事开源大数据存储和优化方面的工作。

像公有云数据湖和 Delta Lake 这样的平台指出了一个中央数据枢纽的趋势，用来支持决策和AI驱动的自动化决策。

数据仓库是否再次加入这股浪潮呢，或者会逐渐消亡？

如果你不清楚这个问题的答案也很正常。数据仓库在一方面目前仍处于热门阶段。笔者作为一个长期的行业观察者，看到了在不断创新和创业活动浪潮下行业的快速发展。

这种趋势基本上始于十年前标准设备进入数据仓库主流，然后随着市场向新一代云数仓转移逐渐获得了新动力。在过去几年中，一个云数仓供应商（Snowflake） 在市场上获得了非常多的支持。

但在另一方面，数据仓库也不断被行业中的新事物所冲击，例如大数据、机器学习和人工智能。这种趋势造成了数据仓库在企业IT优先级下降的印象，但事实上大多数组织至少有一个或者多个数据仓库服务于各种下游应用程序。

数据仓库一直作为企业核心工作服务，是几年前我觉得数据仓库远未消亡的原因，这也可能解释了为什么其他观察者认为他们必须重新定义数据仓库的概念，以使其在数据湖和云计算时代保持相关性。

许多人认为“数据湖”正在迅速发展成为下一代数据仓库。对于那些不熟悉这个概念的人来说，数据湖是多结构数据的系统或存储库，它们以原始格式和模式存储，通常作为对象“blob”或文件存储。

数据湖通常用作所有企业数据的单个存储，包括源系统数据的原始副本和用于生成报告，可视化，数据分析和机器学习等任务的转换数据。它们包含分布式文件或对象存储，机器学习模型库以及高度并行化的处理和存储资源集群。并且，数据库通常在读取时使用模式，并使用统计模型从中提取有意义的相关性和模式，而不是对它们存储的对象强制执行通用模式和语义。

这些都与Inmon和Kimball核心概念不一致，这些概念为大多数专业人员的数据仓库方法提供了信息。从根本上说，一个数据仓库主要用来聚合，保留和管理官方认可的“单一版本的真实”数据记录。此概念与所管理数据的特定应用程序域以及使用它的特定用例无关。

如果你怀疑我在那个分数上说的话，请看看Bill Inmon对数据仓库的定义以及Inmon和Ralph Kimball框架的比较。数据仓库通常都是关于数据驱动的决策支持，这使得它可以很好地扩展到AI驱动的推理的新世界。

在过去的一年中，一些备受瞩目的行业公告标志着数据仓库角色的转变。尽管决策支持（也称为商业智能，报告和在线分析处理）仍然是大多数数据仓库的核心用例，但我们看到了其向决策自动化的稳步转变。换句话说，数据仓库现在正支持着数据科学管道，为数据驱动的推理构建了机器学习应用程序。

新一代数据仓库实际上是数据湖，对那些用于构建和训练机器学习模型的清洗，整合和验证的数据进行管理。例如，去年秋天在Amazon re：Invent 大会上，亚马逊网络服务公布了AWS Lake Formation。这种新的托管服务的明确目的是简化和加速安全数据湖的设置。然而，AWS Lake Formation 拥有云数据仓库的所有特点，尽管AWS并没有这样称呼它，实际上已经提供了一个面向决策支持应用程序的经典数据仓库。

AWS Lake Formation的架构和功能类似于数据仓库。实际上，AWS以这种方式来描述它：“数据湖是一个集中的，策划的和安全的存储库，它以原始形式存储所有数据并为分析做好准备。通过数据湖，您可以分解数据孤岛并组合不同类型的分析，以获商业洞察力并指导更好的业务决策。“

另一个例子是 Databricks 最近宣布的 Delta Lake开源项目。 Delta Lake的明确目的（现在可以在Apache 2.0许可下使用）类似于AWS Lake格式：通过对数据湖中维护的数据集的聚合，清洗，管理和治理，以支持机器学习。

Delta Lake 位于现有的内部部署或云数据存储平台之上，可以从Apache Spark访问，例如HDFS，Amazon S3或Microsoft Azure blob存储。 Delta Lake将数据存储在Parquet中，以提供Databricks所称的“事务存储层”.Parquet是一种开源的列式存储格式，无论数据处理框架的选择如何，都可用于Hadoop生态系统中的任何项目。它通过乐观并发可串行化，快照隔离，数据版本控制，回滚和模式实施来支持ACID事务。

Delta Lake和AWS Lake Formation之间的一个关键区别是 Delta Lake 处理该管道中的批量和流数据。另一个是Delta Lake支持所有数据的ACID事务，允许数百个应用程序同时进行多次写入和读取。此外，开发人员可以访问每个Delta Lake的早期版本，以进行审计，回滚或重现其MLFlow机器学习实验的结果。

在最广泛的层面上，Delta Lake似乎与使用最广泛的开源数据仓库项目 Apache Hive 竞争，尽管 Hive 完全依赖基于 HDFS 的存储，并且直到最近才解决对ACID交易的支持。Hive 3一年前被宣布终于为基于Hadoop的数据仓库提供ACID支持。 Hive 3使用delta文件为事务CRUD（创建读取更新删除）表提供操作的原子性和快照隔离。

这些最近的行业公告 - AWS Lake Formation，Delta Lake和Hive 3预测是数据湖成为所有决策支持和决策自动化应用以及所有交易数据应用的治理中心的日子。为了加速这些趋势，Hive 3和Delta Lake等开源项目需要在供应商和用户之间获得更广泛的吸引力。

“数据仓库”这一术语可能主要指的是商业智能结构化数据的受管理的多域存储。但是，底层数据平台将继续发展，为基于云的人工智能管道提供核心数据治理基础。

AI而非BI正在推动企业数据仓库的发展。

作者：EMR

Ⅳ 数据管理，数据治理，数据中心，数据中台，数据湖都是什么意思，有什么关系呢

数据治理和数据管理

简单来说治理就是管理的管理。

管理你得遵循一定得标准规范体系，一定得流程，一定得组织角色分工，而这些内容就必须先通过数据治理定义清楚。管理只是根据数据治理规范体系去执行管理和监督得职责。

既管理执行得依据是治理规范体系。

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数据中台和数据湖

这个要解释清楚不太容易，因此我尽量做简化。

数据湖一般是公有云服务商提出得一个概念，即企业得结构化，非结构化数据都可以全部采集和存储到我这里来。数据湖就是一个大得存储站，这个存储是分布式可无限扩展得，存储过来得数据也不会去清洗和加工，尽量保持原样。

在存过来后，数据湖再困橡提供一些标准得开放接口给你使用数据，这些接口包括了查询SQL类接口，计算引擎接口，流处理接口等。提供接口得目的也很简单，你能够方便得使粗物用你存储过来得数据。

数据湖得存储一般是分布式对象存储或分布式文件存储，即使你是结构化数据库采集过来得数据，仍然会转成统一的存储方法，方便扩展。

数据中台简单来说企业共享数据能力下沉并对外开放。

数据中台包括了底层数据技术平台（可以是我们熟悉的大数据平台能力），中间的数据资产层，上层的数据对外能力开放。

核心的资产层本身也分层，从最底层的贴源数据，到分域应用数据，再到上层的数据仓库和数据标签库。而数据湖更多对应到数据中台概念里面的数据贴源层。

企业实际在建数据中台的时候实际很少用数据湖汪凳旁这个概念。

两者的对比映射如下：

数据中心

对于数据中心这个词，原来在BI系统应用里面也经常出现。

但是现在数据中心一般特指IT基础设施，大的公有云数据机房等，在BI系统或数据中台里面都很少用这个词。即数据中心这个词偏IT硬件基础设施层面了。

Ⅵ 云计算有哪些优点

云计算的优势包括：1、敏捷性；2、扩展性和弹性；3、节省成本；4、数据安全；5、快速部署；6、促进合作；7、无限存储容量；8、备份和恢复数据。其中，“敏捷性”意味着云计算可以使您可以轻松使用各种技术，根据需要快速启动资源，从云服务器、存储和数据库等基础设施服务。云计算是基于互联网的计算。

术将您的固定资本支出（如数据中心和本地服务器）转变为可变支出，并且只搏简需按实际用量付费。此外，由于规模经济的效益，可变费用比您自行部署时低得多。4、数据安全云提供了许多高级安全功能，可确保数据得到安全存储和处理。通过联合角色进行精细权限和访问管理等功能可以将敏感数据的访问权限限制在需要访问它的员工，从而减少恶意行为者的攻击面。云存储提供商为其平台及其处理的数据实施基线保护，例如身份验证、访问控制和加密。从那里开始，大多数企业通过自己的附加安全措施来补充这些保护，以加强云数据保护并加强对云中敏感信息的访问。5、快速部署借助云，您可以扩展到新的地理区域，并在几分钟内进行全局部署。例如，AWS 的基础设施遍布全球各地，因此您只需单击几下即可在多个物理位置部署应用程序。将应用程序部署在离最终用户更近的位置可以减少延迟并改善他们的体验。6、促进合作云环境可以实现团队之间更好的协作：开发人员、QA、运营、安全和产品架构师都暴露在相同的基础设施中，并且可以同时操作而不会互相干扰。云角色和权限有助于更好地了解和监控谁在何时做了什么，以避免冲突和混乱。可以为特定目的构建不同的云环境，例如登台、QA、演示或预生产。以透明的方式进行协作要容易得多，并且云鼓励这样做。7、无限存储容量云本质上具有无限容量，可以在各种云数据存储类型中存储任何类型的数据，具体取决于数据的可用性、性能和访问频率。经验法则是，存储成本会随着数据可用性、性能和访问频率的水平而上升。创建和优化云成本结构策略可以显着降低云存储成本，同时保持公司与云中数据存储相关的业务目标。8、备份和恢复数据数据可以在没有容量限制的情况下存储在云中这一事实也有助于备份和恢复目的。由于最终用户数据会随着时间的推移而发生变化，并且出于法规或合规性原因需要对其进行跟踪，因此可以存储较旧的软件版本以供后期使用，以备恢复或回滚时需要。

Ⅶ 为什么企业引入RPA机器人的应用效果不理想

RPA或IPA作为企业数字化转型升级过程中必不可少的一种产品或解决方案，确实在降本增效、提升运营能力，优化组织流程等方面有着相当不错的应用效果。企业对RPA或IPA的认可度也逐步提升，越来越多的企业正在组织内引入或计划引入RPA或IPA机器人。RPA或IPA的项目建设金额，从最初的几万，十几万，逐步上升到几百万甚至千万级数额，尤其是一些超大型企业，集团型企业，大型企业都在积极布局引入RPA或IPA来提升企业管理效能、优化组织流程、完善和提升核心业务竞争和服务能力、拓展风险管控的手段、加强数字资产和数字信息的贯通。通过引入RPA，打破企业信息孤岛，打通企业数据治理和数据经营的最后一公里，使企业的业务数据、财务数据、经营数据等信息流动起来，借助大数据挖掘和分析、人工智能决策等技术，形成结构化的、标准的、统一的数据湖，最终为企业经营决策、分析预测、产品研发、风险管控、组织优化、流程再造等方面提供强有力的支撑。

遗憾的是，到目前为止，企业引入RPA或IPA机器人的应用效果并不理想。那这又是为什么呢？在此，笔者想用这几年的从业经历来简单聊一下，这样可能更具象一些。笔者是从2018年开始负责研发RPA相关产品，并逐步开始负责实施和交付相关RPA项目，成功给数十家大型企业交付了RPA项目，期间遇到过无数的技术问题，以及业务和流程问题，踩过了很多坑，也挖过很多坑，在不断的挖坑填坑的过程中给客户交了一份满意的答卷。因此针对企业引入RPA机器人的应用效果不理想的问题，还是稍微有点发言权。

一、应用效果不理想的主要表现在哪几方面呢？

1>企业管理层不满意，没有亮眼的数据支撑应用效果的评价。

因为大部分RPA实施厂商都不懂企业的业务，更无法站在企业全局和管理层视角下看问题，只做一些零散的点，在没有科学的规划，体系化的思维下，解决的单点问题，并不会给企业带来质的飞越，效果就突显不出来。

企业的业务实际上是非常复杂的，多面的，组织结构、业务流程、IT架构、应用系统、网络架构、安全管理、风险管控、经营要求等都决定着要想做好RPA的项目，必须深入了解企业的业务，梳理企业管掘睁胡理的核心诉求和痛点，明确其组织结构，流程和IT体系等。

比如我们服务的一家大型企业，管理层提出了一个资金方面管理的诉求，就是要解决集团对其所有控股公司，分子公司等的资金，实现实时、动态管控，消除资金安全风险，并实现统一集中多核算组织多周期、多维度、灵活的银企对账。也许当你看到是资金监控和银企对账的时候，认为这是RPA项目中一个多么简单的场景，不就是按定好的规则自动从网银下载流水或余额，自动下载企业日记账，自动发送资金收付消息，自动生成余额调节表吗?如果真是这样认为的话，那就大错特错，最终基本很难落地。因为这家超大型企业只独立法人主体就有1800多个，其独立核算组织多达6000多个，境外还有数十家企业，有自己的财务公司和司库，业务范围覆盖面很全，业务判拦类型众多， 业务应用系统400多个，涉及到的银行有500多家，网银U盾达7000多个，网银账户有12000多个。照这种规模、这种复杂度，如何满足企业对资金管理的诉求呢？

我们提供的解决方案是分布式阵列网络，通过分类集中、有序授权，在不同的控股公司或分子公司总部集中其各业务单位的U盾或网银账户，部署到我们的KBOT节点上，在总控管理平台上通过统一授权，赋予业务人员远程使用的权限，同时也赋予RPA机器人的使用权限，在一套平台、一套体系下，实现资金流水和余额的及时下载、查询以及预警，在可视化的大屏上动态的展示资金的流出和流入、资金的异常信息，以及早数RPA机器人的运行状态。通过建立自适配、自解析、自定义规则的银企对账平台，实现不同核算组织按照不同维度、不同周期的自动对账，网银流水的归档，在机器人完成96%以上精度的对账基础上，提供人工复核勾对，提供账期锁定，手动触发，预对账，多轮对账等，最终实现对账100%的准确性。

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用数据说话，用实打实的专业性去服务好客户，多去深入了解企业业务，从管理和全局的视角，通过科学合理的规划、体系化的思维，专业的业务咨询和梳理，结合AI、低代码、大数据分析、规则引擎、云计算、边缘计算等来实施RPA项目，最终应用效果自然不会错到哪里去。

2>使用人员不满意，RPA机器人运行的稳定性太脆弱，扩展性和灵活性太单薄。

很多RPA项目交付人员都会深有感触，RPA机器人所依赖的应用系统或环境等只要有一丁点变化，整个流程就会停滞，导致其使用人员经常抱怨，其后续维护成本居高不下。究其原因，主要是因为RPA项目实施选择的产品功能覆盖不全，图像拾取的精度不够或控件元素拾取不到，以及受未知窗体的影响。RPA机器人的执行也不具备扩展性和灵活性，对于同一个机器人，如何动态参数化执行、如何按需执行，没有很好的满足用户差异化、便捷的使用诉求。

同样拿上面我们服务的那家大型企业为例，我们当时做的只是资金业务线条的部分业务，主要是试点单位资金监控和银企对账，涉及到30家独立法人主体，578家核算组织，10家分中心，70家银行，430个盾，850多个网银账户，800多名使用人员，四个ERP系统（Oracle、金蝶、远光、SAP）,一个司库平台，一套影像平台，接入银企直联的20多家网银，非银企直联的有50来家网银。整个企业在一套专网内，通过网闸、防火墙进行隔离，有自己独立的数据中心，数据中心有DMZ区和TRUSTLOCAL区，提供的服务器为虚拟机（企业不可能为RPA项目单独采买物理裸金属服务器），提供的系统主要是Linux系统和Windows Server系统。

我们先不谈银企对账的场景，放到后续篇章做深入探讨，此处就只拿网银流水下载和余额查询来说，他的业务足够简单，也很容易理解，就是模拟人工登陆网银系统下载网银流水和查询余额。但是我们要想真做好他，做的持续稳定运行，绝非一件易事。所面对的技术难题深刻地影响着RPA流程机器人的持续稳定性，鲁棒性（以前的篇幅中介绍过一些常见问题，可参考以网银流水和回单自动下载为例谈RPA项目的成功落地），其核心的几点主要是：

1、云虚拟机怎么挂载U盾，如何避免云虚拟机IP漂移的问题？

2、资源有限的情况下，怎么在提升并发的同时，避免网银各种驱动、证书、IE版本，安全要求等方面的冲突？

3、云虚拟机环境下，怎么解决部分网银反虚拟化的问题？

4、云虚拟机环境下，怎么解决屏幕独占，没法抓取控件，导致无法输入密码的问题？

5、云虚拟机环境下，怎么解决部分网银反远程桌面的问题？

6、云虚拟机环境下，怎么解决需要物理按压OK/确认键，在U盾上输入密码的问题？

7、云虚拟机环境下，怎么解决U盾上动态口令自动获取并回填的问题？

8、怎么统一管理调度分布在不同地域的U盾？

9、怎么解决网银页面升级带来的RPA流程机器人停止运行？

10、怎么解决网银定期或不定期弹窗导致的RPA流程机器人停止运行？

这十大问题，目前还未见有哪家厂商能提供完整有效的解决方案。可能你会说，让甲方提供物理裸金属服务器不就行了，确实是，道理可以这么讲，但给甲方提供的整体解决方案能力就会大打折扣，由此甲方也会因为要上RPA项目，改变了甲方原有的IT架构和规划，破坏了甲方统一建设、统一规划、集中管控、集中服务的整体原则。

在无数次不间断的攻坚下，我们提出了自己有效的解决方案，契合了当前所面临着这十大核心关键问题，通过一种超融合、软硬件一体、智能化的设备，有效的解决了当前的问题，最终给甲方交出了满意的答卷。

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未完待续。