在数字化转型的浪潮中，云部署已成为企业不可或缺的选择。然而，面对众多的部署选项，许多技术决策者常常感到困惑：究竟哪种方式最适合我的业务？本文将深入剖析云部署的三种主流方式，从多个维度进行客观对比，帮助您做出明智决策。  一、公有云：成本与弹性的最优解核心特征：公有云是最典型的云部署模式，由云服务商提供共享的基础设施资源，多个租户通过互联网访问相同的计算、存储和网络资源。适用场景：初创企业和中小型企业流量波动明显的互联网业务开发和测试环境数据备份和灾难恢复优势分析：1. 成本效益：采用按需付费模式，无需前期硬件投资，可将资本支出转为运营支出2. 弹性扩展：可根据业务需求快速调整资源规模，轻松应对流量高峰3. 维护简便：服务商负责底层基础设施的维护和升级4. 全球部署：借助服务商的全球数据中心，快速实现业务国际化布局局限性：数据存储在第三方环境，对数据主权有严格要求的行业需要谨慎评估网络性能受互联网质量影响定制化程度相对有限二、私有云：安全与控制的平衡之道核心特征：私有云为企业提供专属的云环境，可以部署在企业自建的数据中心，也可以由第三方托管，但资源完全隔离。适用场景：金融机构、政府单位等监管严格的行业处理敏感数据的企业需要高度定制化的大型企业有特定合规要求的业务系统优势分析：1. 安全保障：物理隔离确保数据完全掌控在企业手中2. 合规支持：更容易满足行业监管要求3. 性能稳定：不受其他租户影响，资源独享4. 深度定制：可根据业务需求进行全方位定制局限性：初始投资较大，需要专业运维团队扩展速度相对较慢总体拥有成本较高三、混合云：灵活与稳健的完美融合核心特征：混合云结合了公有云和私有云的优势，通过专用网络连接，实现工作负载在两种环境间的无缝迁移。适用场景：业务需求波动大的中大型企业数字化转型过程中的传统企业需要兼顾创新与稳定的组织有特定数据驻留要求的国际化企业优势分析：1. 架构灵活：敏感数据存放在私有云，普通业务部署在公有云2. 成本优化：基础负载使用私有云，峰值负载借助公有云弹性3. 风险分散：避免单一供应商锁定4. 平滑演进：支持从传统架构到云原生的渐进式转型局限性：架构设计复杂，技术要求高需要管理多个环境，运维难度较大网络延迟和带宽成本需要重点考虑四、多云策略：避免依赖与优化选择核心特征：多云策略指同时使用两家及以上云服务商的服务，可能是多个公有云组合，也可能是多个私有云组合。适用场景：追求最高程度业务连续性的企业需要利用不同云服务商特色功能的企业希望增强议价能力的大型组织通过不同云服务商服务不同区域业务的跨国公司优势分析：1. 避免锁定：降低对单一供应商的依赖2. 最佳组合：为不同工作负载选择最合适的云平台3. 提升韧性：单个云服务商故障不影响全局业务4. 成本优化：利用供应商间的竞争获取更优价格局限性：管理复杂度最高需要掌握多种技术栈跨云数据传输成本较高五、四种部署方式的多维对比为了更直观地展示差异，我们从六个关键维度进行对比：  六、如何选择适合的云部署方式？选择云部署方式时，建议从以下几个角度进行考量：1. 业务需求：分析业务的关键性、流量模式和性能要求2. 合规要求：评估行业监管政策和数据主权要求3. 技术能力：评估现有团队的技术水平和运维能力4. 成本预算：综合考虑初始投入和长期运营成本5. 发展计划：考虑未来3-5年的业务发展规划实践建议：从小规模试点开始，逐步验证技术路线建立云治理框架，确保可控性和安全性考虑聘请第三方顾问进行客观评估制定清晰的迁移和回滚方案结语云部署没有"一刀切"的最佳方案，每种方式都有其独特的价值和适用场景。重要的是基于企业的实际需求、技术实力和发展战略，选择最适合的部署模式。随着技术的发展和业务需求的变化，云部署策略也需要持续优化和调整。在云时代，灵活性和适应性比任何时候都更加重要。希望本文能为您在云部署的决策过程中提供有价值的参考。

近日，山东济南萌宠乐园羊驼因洗澡后未彻底吹干毛发导致失温死亡的新闻引发关注。这起事故暴露出传统宠物洗护流程中存在的安全隐患，而物联网技术的应用或将成为解决问题的创新方案。  ‍在智慧农业领域，盈电智控物联网传感器已展现出强大的环境监测能力。纳米传感技术能实现农产品质量安全的实时监控，这种高灵敏度监测手段同样适用于宠物洗护场景。通过在洗护区域部署温湿度传感器，可实时监测环境参数，当检测到毛发湿度超标或环境温度异常时，系统将自动触发报警装置。借鉴农业物联网中的边缘计算技术，可以构建智能化的宠物洗护监控系统。类似华南农业大学研发的作物表型信息采集模型，通过在洗护设备中集成边缘计算模块，能够快速处理传感器数据，实时调整烘干设备的运行参数，确保毛发完全干燥。同时，系统可记录洗护全过程的温湿度曲线，为后续责任认定提供数据支持。  现有Arduino智能沐浴系统的技术理念也可延伸应用。该系统通过传感器收集数据并自动调节水温，这种智能化控制模式经过改良后，可实现对宠物洗护环境的精准调控。当系统检测到动物体表温度低于安全阈值时，能够自动启动应急加热措施，有效预防失温风险。随着物联网设备的成本降低和技术成熟，智能洗护解决方案将逐步普及。未来，宠物店可通过安装物联网监测设备，建立标准化的安全洗护流程，避免类似悲剧重演。这不仅是技术赋能传统行业的典型案例，更是对动物福利保障的重要手段。

在体育行业，数据驱动一切，从内容分发到竞猜预测，从用户互动到商业变现，背后少不了一个关键词：数据接口（API）。无论是实时比分、比赛事件、历史统计，还是球员详情、战绩排名，想搞定它们，就必须理解并用好体育数据 API。  本文将围绕三大主流项目（足球、篮球、电竞）展开，结合开发者实际需求，分析 API 的结构、接入方式、使用建议、常见坑点，助你高效构建自己的体育产品。 一、为什么你绕不开体育数据 API？体育数据不是“可选项”，而是“核心能力”。 对于开发者来说，数据 API 是产品的基础组件之一： ⏱ 比分更新要准：球未进，分先到，体验才好 数据结构要稳：字段一致性直接决定后端维护成本 推送机制要快：尤其是比赛中，延迟 1 秒就可能影响用户判断 覆盖赛事要广：不能只覆盖世界杯，五大联赛、NBA、LPL 等都要有 二、各类型赛事 API 接口解析⚽ 足球数据 API（Football API）常用字段：赛事信息：联赛ID、球队ID、开赛时间、状态码 实时数据：比分、红黄牌、角球、换人、VAR、xG数据 球员信息：上场阵容、伤病名单、身价、历史表现 ✅ 使用场景：比分直播系统（比分+比赛进度） 战术分析工具（xG、热力图） 足球新闻/资讯平台 AI 胜率模型训练 技术建议：优选 支持 WebSocket 推送 + REST 拉取 需涵盖国际+国家级联赛（五大联赛、中超、南美联赛等） 实时推送字段粒度要细，建议每 5s 内更新一次 篮球数据 API（Basketball API）常用字段：阶段数据：每节比分、暂停、加时、比赛时间 球员统计：得分、助攻、篮板、失误、命中率 球队数据：排名、战绩、胜率走势 ✅ 使用场景：篮球社区（球员对比） NBA/CBA 数据可视化 实时解说字幕插件（数据驱动） 技术建议：支持比赛状态跟踪（例如 Q1-Q4，OT） 球员数据结构标准化，便于可视化展示 提供历史数据查询接口（按赛季、比赛、球员检索） 电竞数据 API（Esports API）常用字段：游戏项：LOL、Dota2、CS:GO、KPL、王者荣耀实时数据：比赛局数、击杀数、经济曲线、Ban/Pick玩家信息：选手ID、战队ID、角色、战绩✅ 使用场景：电竞资讯平台（比赛快讯）电竞分析（局势预测）AI 弹幕辅助分析工具技术建议：WebSocket 非常关键，需做到秒级延迟要能支持 赛事+战队+选手 的多维数据索引关注比赛状态推送：准备中、进行中、已结束、暂停等三、如何选择合适的体育/电竞 API 提供商？别只看价格，选API服务商要看这5点：维度 推荐做法稳定性 看接口响应成功率、数据延迟、容灾能力覆盖赛事 是否支持主流+冷门赛事技术文档 文档结构是否标准、示例请求是否清晰推送支持 是否提供 WebSocket/消息队列等异步通道售后能力 是否有专属对接人/技术支持响应快四、接入建议与开发踩坑记录✅ 开发建议：建议使用 Node.js / Python + WebSocket 客户端监听机制 数据存储使用 Redis 缓存比分、MySQL 存历史，ElasticSearch 实时检索 统一字段结构，使用 Adapter 进行数据规范转换 ⚠️ 常见坑：不同赛事字段结构不一致 → 建统一数据模型再处理 WebSocket 长连接断流 → 加心跳机制、断线自动重连 免费数据源频繁断更 → 商用请使用稳定商业API 数据接口限频 → 接口频控机制 + 并发控制策略必须上 五、实战应用推荐场景项目类型 所需模块实时比分 APP 实时比分+赛事详情+球员数据电竞资讯网站 英雄Ban/Pick+击杀+视频片段数据体育数据大屏 API + ECharts / D3.js 动态展示AI 胜负预测模型 大数据训练 + 标签数据接口✍️ 结语：体育产品离不开高质量数据想要做一个真正有竞争力的体育应用，别光看 UI 漂亮不漂亮。数据更新是否稳定、结构是否易用、接口响应是否快速，是决定体验的第一位。 别等用户刷不出比分才意识到数据的重要。选择一个稳定的数据接口服务商，是你做体育项目的第一步。

为什么顶级体育App响应速度总能快人一步？背后支撑的API技术才是关键竞争力一、体育数据API：不只是比分推送体育数据API是企业获取实时赛事数据的标准化接口，通过程序化方式提供结构化的体育数据。对于B端用户而言，这不仅仅是比分推送服务，更是构建产品差异化的技术基础。核心数据维度包括：基础数据：赛程、积分榜、球员信息实时数据：比分、事件（进球、红黄牌）、统计（控球率、射门数）高级数据：xG（预期进球）、球员动线、战术分析商业化数据：赔率、盘口、赞助价值数据二、技术架构：企业级接入方案协议选择基准高可用架构设计三、API提供商技术对比服务商 协议支持 数据延迟 QPS限制 适用场景Sportradar REST+WebSocket <100ms 根据套餐 大型商业应用ggscore REST+WebSocket 300-500ms 按需调整 大型项目火星数据 HTTP/WebSocket <200ms 按需调整 国内赛事优先API-Sports RESTful 1-2秒 10/秒 国际赛事覆盖四、实战：构建实时比分系统WebSocket实时连接示例数据标准化处理由于不同提供商数据结构不同，建议进行标准化处理：五、企业级最佳实践性能优化策略缓存策略：Redis缓存热点比赛数据，减少API调用批量请求：合并多个数据请求，减少HTTP开销增量更新：只获取变化数据，降低带宽消耗容错与降级方案监控与告警建议监控以下指标：API响应时间（P99 < 500ms）错误率（< 0.1%）数据延迟（< 1秒）配额使用情况（避免超限）六、合规与法律考量数据授权：确保API提供商拥有合法数据授权使用限制：遵守提供商的使用条款（禁止商业转售等）用户协议：在用户协议中明确数据来源缓存策略：遵守数据缓存时间限制七、技术选型建议根据企业需求选择合适的方案：初创企业：从火星数据等国内提供商开始，成本较低中大型企业：考虑Sportradar等国际提供商，数据更全面高实时性要求：必须选择支持WebSocket的提供商全球化业务：需要多提供商冗余，确保各区域数据质量结语体育数据API的技术选型和实施质量，直接决定了体育类产品的用户体验和商业价值。建议企业在选择时进行充分的技术验证（POC），重点关注数据延迟、稳定性、扩展性和合规性。

在现代企业的数字化转型中，IT部门的角色正在发生深刻变化。它不再只是一个支持性功能，而是企业业务创新和增长的重要推动力。**ITIL4大师认证（ITIL4 Master）**作为IT服务管理的最高级别认证，不仅帮助IT管理者建立系统化的IT运营框架，更强调如何通过IT创造可衡量的业务价值。在ITIL先锋论坛的讲座——《Master之路，解析ITIL大师应具备的知识结构》中，长河老师详细解析了如何通过ITIL4大师认证体系，让IT从“成本中心”转型为“业务价值中心”。本篇文章将结合该讲座内容，探讨如何利用ITIL4方法论提升企业的市场竞争力。ITIL4大师认证：让IT从运营支持转型为业务赋能传统观念中，IT被视为一个支撑部门，主要职责是保障系统稳定、提供基础设施和支持业务运作。然而，随着企业竞争加剧和客户需求变化，IT部门需要从“运营支持”向“业务赋能”转型，成为企业创新的核心。ITIL4如何帮助企业实现这一转变？IT战略与业务战略对齐ITIL4的**数字化与IT战略（Digital & IT Strategy, DITS）**模块，帮助企业确保IT投资和业务目标一致，提高IT的业务价值贡献率。提升IT服务的稳定性和效率通过事件管理（Incident Management）和问题管理（Problem Management），优化IT运维流程，减少业务中断，提高客户体验。加速IT项目交付，支持业务创新采用**高效服务管理（High Velocity IT, HVI）**方法，加快IT产品和服务的开发与交付周期，使企业能够迅速适应市场变化。优化IT投资回报（ROI）通过IT财务管理（IT Financial Management），确保每一笔IT支出都有明确的商业回报，从“成本中心”向“利润贡献者”转型。企业如果能够有效利用ITIL4的框架，将IT管理与业务增长目标结合，IT部门的价值将远远超越传统的支持性角色，成为企业发展的核心驱动力。案例分析：IT如何驱动企业业务增长？为了更直观地理解ITIL4如何帮助企业创造价值，我们来看一个零售行业的实际案例。背景：某国际零售企业的IT挑战库存管理问题：由于供应链系统落后，门店经常出现缺货或库存积压现象，影响销售额。电商平台不稳定：大促期间，电商系统崩溃，导致订单流失。IT投资缺乏透明度：企业高管难以衡量IT投资的业务价值，导致预算审批受限。如何应用ITIL4进行优化？优化供应链IT系统采用ITIL4的服务价值链（Service Value Chain, SVC），重构库存管理系统，使供应链端到端可视化，提高调配效率。通过需求管理（Demand Management），优化采购预测，减少库存积压。提升电商平台稳定性通过可用性管理（Availability Management），优化服务器架构，提高系统可靠性。采用容量管理（Capacity Management），确保系统能够动态扩展，应对高峰流量。建立IT投资与业务目标的对齐机制通过IT财务管理（IT Financial Management），构建ROI分析模型，确保IT支出能够带来直接的商业回报。最终成果供应链可视化能力提升，使库存管理精度提高35%。电商平台的崩溃率从3%下降至0.2%，确保销售高峰期系统稳定。通过精准的IT投资分析，年度IT成本降低15%，销售额增长10%。这个案例展示了ITIL4不仅是管理IT流程的工具，更是一个可以直接影响企业利润和增长的业务赋能体系。ITIL4大师认证如何帮助企业构建长期竞争优势？除了短期的运营优化，企业更需要长期构建IT能力，以确保持续竞争力。ITIL4大师认证提供了一整套方法论，使企业能够长期受益。通过IT服务管理提升客户体验采用ITIL4的**服务设计（Service Design）**方法，基于客户需求优化IT服务，提高满意度。在银行业，使用**需求管理（Demand Management）**优化在线银行服务，使客户能够享受更快速的响应。让IT成为创新驱动力通过高效服务管理（High Velocity IT, HVI），缩短产品开发周期，加快市场响应速度。在制造业，结合持续改进（Continual Improvement），提升智能制造能力，优化生产流程。确保IT治理与合规性通过信息安全管理（Information Security Management），确保数据安全合规，符合GDPR等法规要求。在金融行业，建立**治理与合规管理（Governance & Compliance）**体系，降低监管风险。通过以上方法，ITIL4大师认证不仅帮助企业提升IT运营能力，更为企业创造长期可持续的竞争优势。 ITIL先锋论坛讲座的启示：IT价值最大化的路径本次ITIL先锋论坛讲座强调了ITIL4大师认证如何帮助企业最大化IT价值，并将其转化为实际业务成果。如何让IT成为企业的核心价值创造者？从“IT支持”转向“IT战略伙伴”IT部门应参与企业战略决策，确保IT投资与业务目标保持一致。数据驱动决策，提高市场洞察能力通过服务绩效管理（Service Performance Management），基于数据制定精准的市场策略。持续优化IT服务，提高市场竞争力采用持续改进（Continual Improvement），定期优化IT运营，提高业务敏捷性。结语：ITIL4大师认证是IT管理者迈向业务领导者的关键ITIL4大师认证不仅仅是IT管理的高阶认证，更是IT领导者向业务管理者转型的重要工具。在企业数字化转型的时代，IT部门不再是一个成本中心，而是企业增长的驱动者。通过ITIL4大师认证，企业可以建立高效的IT服务管理框架，实现IT与业务的深度融合，最终推动企业的持续增长和市场竞争力的提升。对于希望提升IT管理价值、推动业务创新的企业和个人而言，深入学习ITIL4大师认证体系，将是未来成功的关键。

在这个数字化时代，每一条数据都承载着用户的行为痕迹，成为连接过去与现在的桥梁。最近，一位上海网友在滴滴出行小程序中意外发现了一笔追溯至2017年的未支付订单，其异常高昂的费用（1414元）与实际行程（2公里，约7分钟）之间形成的巨大反差，而网友在向客服第一次反馈得到的回复居然是正常！随后，滴滴相关人员表示，最晚13日晚9点将改价为14元，但并没有告知出现问题的原因。这一事件背后，不仅考验着企业的客户服务应对机制，更凸显了物联网技术在优化出行服务、确保计费精确性方面的重要性。物联网技术：精准监控的基石物联网（IoT）技术，作为信息技术的重要分支，通过传感器、智能设备与互联网的深度融合，实现了物物相连，信息实时交换。在出行领域，物联网技术的应用已经从简单的车辆追踪扩展到了行程计费、乘客安全、服务质量评估等多个维度。对于上述提到的历史订单计费失误，物联网技术提供了多层防护和解决方案：1.实时数据采集与传输在每一次行程开始到结束的过程中，物联网传感器可以实时记录车辆位置、行驶速度、行驶距离等关键信息，并通过无线网络即时传输至后台系统。这种实时监控机制有效避免了因数据延迟或丢失导致的计费错2.智能分析与异常检测利用大数据分析和机器学习算法，平台能够对收集到的海量数据进行深度挖掘，自动识别异常计费模式。例如，当系统检测到短距离却高费用的异常订单时，会立即触发预警机制，及时介入调查，而非等到数年后由用户偶然发现。3.历史数据追溯与校正物联网技术不仅能够实时监控，还支持长期的数据存储与高效检索。一旦发现计费误差，无论是即时还是历史订单，都能迅速定位问题源头，进行精确校正。这不仅维护了用户的利益，也提升了平台的信誉和运营效率。物联网技术为解决出行平台计费失误提供了一把钥匙，不仅能够实现对历史订单的精准追踪与管理，更能从根本上预防未来计费错误的发生。随着技术的不断进步与应用深化，我们有理由相信，一个更加智能、公平、透明的出行新时代即将到来。

近日，有网友反映购买今**桶装方便面后，在扫描包装上标注的“百分之百中奖”二维码时，意外被开通了中国移动的流量包、付费会员等收费服务。这一事件再次引发了公众对于物联网技术下手机安全问题的关注。在物联网技术日益普及的今天，如何有效防范手机被恶意开通下载收费，成为了亟待解决的问题。防范策略与建议一、设备认证技术设备认证技术是物联网安全中的基础技术之一。在物联网环境中，每个设备都应该具有独特的身份标识，并通过严格的认证流程来确认其合法性。例如，使用公钥基础设施（PKI）来分发和管理设备的数字证书，可以确保设备之间的通信是安全可靠的。对于扫描二维码的情况，可以设计一个设备认证系统，使得只有在经过认证的设备和应用中，用户才能扫描并信任二维码。二、数据加密技术数据加密技术是保护数据在传输和存储过程中不被窃取或篡改的关键技术。在物联网环境中，数据可能会通过各种无线信道进行传输，因此必须采用强大的加密算法来保护数据的安全性。对于二维码中的信息，可以使用加密技术对其进行保护，以防止黑客截获并篡改信息。此外，在传输敏感数据时，如用户的个人信息、支付密码等，应使用端到端加密技术，确保数据在传输过程中的安全性。三、访问控制技术访问控制技术可以限制对物联网设备和数据的访问权限，防止未经授权的访问和操作。在物联网环境中，可以实施基于角色的访问控制（RBAC）策略，根据用户的角色和权限来限制其对设备和数据的访问。例如，对于扫描二维码的功能，可以限制只有经过授权的用户才能使用，并且只能访问经过验证的二维码信息。四、安全审计和日志记录安全审计和日志记录技术可以帮助我们追踪和监控物联网环境中的安全事件，以便及时发现和处理安全问题。在物联网系统中，应实施全面的安全审计和日志记录策略，记录所有设备和用户的操作行为，以便在发生安全事件时进行追溯和分析。例如，可以记录用户扫描二维码的时间、地点、设备信息以及二维码的内容等，以便在发生恶意开通下载收费等安全事件时进行追踪和分析。五、持续更新和维护物联网设备和系统需要定期更新和维护以保持其安全性。随着新的安全漏洞和攻击手段的出现，我们需要及时更新设备和系统的安全补丁和固件来防止被攻击。此外，我们还需要定期评估物联网系统的安全性，并根据评估结果进行相应的安全加固和优化。​今**泡面事件再次敲响了物联网时代安全警钟，提醒我们享受技术便利的同时，必须强化自我保护意识，共同构筑牢固的安全防线。应用物联网安全技术可以有效地防范手机被恶意开通下载收费等安全问题。通过设备认证、数据加密、访问控制、安全审计和日志记录以及持续更新和维护等技术手段，我们可以构建一个安全可靠的物联网环境，保护用户的隐私和财产安全。

数据接收加密的，怎么解密

DAS数据管理服务（Data Admin Service，简称DAS），用来登录和操作云上数据库的Web服务，提供数据库开发、运维、智能诊断的一站式云上数据库管理平台，方便用户使用和运维华为云数据库。提供最好用的数据库客户端：无需安装本地客户端，所见即所得的可视化操作体验，提供数据和表结构的同步、在线编辑，SQL输入的智能提示等丰富的数据库开发功能。GaussDB(DWS)数据仓库服务GaussDB(DWS) 是一种基于华为云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。GaussDB(DWS)是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务 ，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，同时兼容PostgreSQL/Oracle数据库生态，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。GaussDB(DWS) 基于Shared-nothing分布式架构，具备MPP (Massively Parallel Processing)大规模并行处理引擎，由众多拥有独立且互不共享的CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点组成。在这样的系统架构中，业务数据被分散存储在多个节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。使用DAS连接GaussDB(DWS)1.等待DWS开通后，登录DWS控制台。在集群管理菜单下，点击集群右侧的“登录”按钮。2.输入用户名、密码进行登录。3.选择点击打开数据库4.打开SQL窗口5.执行sql。

    本帖整理汇总了HCS数据库产品服务各个引擎标准交付部署、升级变更方案、最佳实践、故障问题应急排查套路、以及常见非标操作鉴定标准及评审流程，后续会持续更新，以便使用。交付变更标准方案--HCS标准云底座说明：安装、升级、补丁、扩容标准方案文档请到华为support网站获取，不在本社区论坛发布；请严格按照support网站提供的标准方案操作。1.数据库服务安装交付部署checklisthttp://3ms.huawei.com/hi/group/3288655/wiki_7173493.html2.数据库服务升级前checklist+升级指导http://3ms.huawei.com/hi/group/3288655/wiki_6654416.html3.HCS数据库服务升级变更方案评审接口矩阵cid:link_14.非标方案评审流程：cid:link_2

我要备案。如何才能备案成功？

1、自定义的函数和存储过程在后台哪个目录里存在？我先后台修改存储过程，自定义函数怎么操作？2、我记忆中好像在开发手册中提到，数据delete以后是把数据的一个标识删除了，数据其实还在表里，有没有什么方法可以找回？3、数据库导出的数据会默认省略整数位的0。知会省略0，例如0.11导出以后就变成 .1了，导入导致各种报错。求助各位大佬

在工业和信息化部所发布的《“十四五”大数据产业规划》中明确，数据是新时代重要的生产要素，是国家基础性战略资源，也是推动经济转型发展的新动力。现今数据逐步受到各方的重视，数据即资产也成为了共识。而面对不断激增的数据，如何管理、如何使其发挥价值、给企业提供决策支撑是现阶段的关键。因此，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所聚焦数据管理工具体系，推出了结构化数据管理与非机构化数据管理产品评测，包括数据管理平台、数据质量管理平台、数据标准管理平台、数据模型管理平台、元数据管理平台、主数据管理平台、数据资产目录管理平台、以及数据标注平台，集合数据采集、数据建模、数据标准化、数据质量管理、数据分析应用等多项能力，助力企业提升数据管理的效率与人员意识，辅助各部门人员协作，增强数据与数据应用方的契合程度，发挥数据的潜在价值。数据管理平台基础能力评测是数据治理评测体系里首个推出的标准，依据《YD/T 3760-2020大数据 数据管理平台技术要求与测试方法》行业标准开展评测工作，其中涵盖12个测试大项：数据源、数据质量、数据标准、模型管理、元数据、主数据、数据资产报告、数据共享服务管理、安全性等，共计80项测试用例。截止至2022年6月，已评测50家企业，覆盖了市场上主流的数据管理产品，同时也逐步发展成为甲方的选型标准，涉及金融、银行、医疗、能源、工业等行业。在2022年上半年，“可信大数据”产品评测也推出了首批数据质量管理平台、数据标准管理平台的首批评测工作，杭州数梦工场科技有限公司也成为了第一家通过数据质量与数据标准两项测评的企业。数据治理体系系列评测中国信通院云大所开展的“可信大数据”评测是国内首个大数据产品的评测体系，截止至2022年6月中国信通院已完成400余次测试累积完成近300款产品的测试工作，包括数据管理平台、数据挖掘平台、数据脱敏工具、数据库等，见证了国内大数据产品不断进步，逐渐丰富的过程，也成为了大数据产品发展的风向标。目前，数据治理系列工作评测项目正式启动，其中数据模型管理平台、主数据管理平台、元数据管理平台、数据资产目录管理平台、数据标注平台作为“可信大数据”产品能力评测体系的新项目，将于2022年12月的“数据资产管理大会”上为通过首批评测产品颁发证书，欢迎相关单位积极报名参与！来源：中国信通院-大数据技术标准推进委员会

湖仓一体进一步取消了用户的选型困难，为用户提供的数据管理平台兼具数据仓库的结构和治理优点与数据湖的扩展性和为机器学习提供的便利性大数据（Big Data）在字面上的理解是海量数据，但这个角度是抽象的。在网络信息时代，大数据产生的客观意义并不在于其宏大的数据规模，而在于如何数据进行专业存储和处理，并从中挖掘和提取所需要的知识价值。技术突破通常来源于市场对产品的实质需求，互联网、云、AI的不断发展与大数据技术融合满足了商业需求。在大数据产业中，降低存储成本、提升计算速度、对数据进行多维度的分析加工、赋能企业利用数据价值，是大数据产业实现盈利的关键，也是大数据技术蓬勃发展的根源。大数据技术的内涵伴随着传统信息技术和数据应用的发展不断演进，而大数据技术体系的核心始终是面向海量数据的存储、计算、处理等基础技术。在大数据技术发展的60多年之间，数据应用经历了互联网、移动互联网蓬勃的发展与需求变革。数据库与数据仓库基于事务分析处理等传统优势依然是当前信息技术的中流砥柱，但也在日益增长的数据复杂度需求以及海量弹性的数据规模面前难以匹配。分布式架构的突破与云计算的兴起奠定了数据湖的概念，湖仓一体则进一步取消了用户的选型困难，为用户提供的数据管理平台兼具数据仓库的结构和治理优点与数据湖的扩展性和为机器学习提供的便利。数据仓库与数据湖作为两个单独的数据管理范式都具备成熟的技术积累，在长期实践中两者以湖+仓的混合架构方式共同存在：数据湖用作对原始数据的提取和处理，同时依赖数据仓库在数据管道的发布。在用户反馈中，湖+仓的混合架构存在着使Hadoop和MPP共存下的数据冗余、两个系统间ETL造成的低时效性、一致性保障及运维等方面的困难。在用户需求的驱动下，数据湖与数据仓库提供商在原本的范式之上向其限制的范围扩展，逐渐形成了“湖上建仓”与“从数仓向湖”的两种“湖仓一体”的成型路径。虽然在底层逻辑中，湖仓一体仍然是一个二元体系，但能够极大帮助用户在其原IT基础之上封装出与需求更紧密的大数据范式，或者直接挂载全托管服务的湖仓一体系统。数据仓库本身以及ETL的性能取决于通信、I/O能力和硬件性能，执行架构则决定了数据仓库的支撑能力数据库侧重OLTP，数据仓库侧重OLAP。数据仓库是传统的关系型数据库如SQL Server、Oracle等，经过严格的数据模型设计或参数调整就可以变成很好的数据仓库实体，而纯粹的数据仓库如Terradata、SybaseIQ若要用来适应OLTP系统则不合适。趋势中，OLAP与OLTP正在走向统一融合成HTAP，数据库对AP分析能力的加强将使数据库与数据仓库的界限将逐渐模糊。Hadoop架构（MapReduce模型）适合海量数据存储查询、批量数据ETL、非结构化数据分析；而MPP架构适合替代现有关系型数据结构下的大数据处理，进行多维度数据分析、数据集市。混搭架构中，MPP处理高质量的结构化数据，同时提供SQL及事务支持。而Hadoop实现半结构化、非结构化数据处理。通过这种混搭方式，自动满足结构化、半结构化、非结构化数据的高效处理的需求，解决了传统数据仓库在海量数据下加载慢、数据查询效率低、难以融合多种异构数据源进行分析的困难。这种打破数据仓库与数据仓库边界的方案已经成为了一种主流架构方式。但在湖仓一体进程中，有更多新兴的架构正在开发和验证，或有新一代的架构在未来将取代MPP-Hadoop架构成为更优的架构方案。数据湖为了实现实时数据处理开发出了多种架构方式，其中最具代表性的是Lambda、Kappa、IOTA架构数据湖从Lambda架构开始完成离线与实时计算的融合，Kappa架构统一了数据口径简化数据冗余。IOTA架构通过边缘下发和统一数据模型取消了ETL，进一步加速了数据湖效率。其他的数据湖架构还有偶数科技自研的Omega架构，由流数据处理系统和实时数仓组成。融合了Lambda架构和Kappa架构处理流数据的优势，增加了实时按需智能和离线按需智能数据处理的能力，以及高效处理可变更数据实时快照的能力。随着数据智能服务认知的流行，厂商如何将数据分析服务与机器学习服务无缝集成，为无AI算法背景的数据研发和分析师等用户提供更加智能易用的产品服务尤为关键数据库、数据仓库、数据湖以及湖仓一体等产品是数据基础设施，如何采用数据分析工具，并且驱动决策，才能转化出数据价值。人工智能和机器学习功能是赋予湖仓一体服务能力创新的重要功能。数据智能（Data Intelligence）即基于大数据，通过AI对海量数据进行处理、分析、挖掘，提取数据中的信息和知识，并通过建立模型寻求现有问题的解决方案以及实现预测等，帮助决策。过去，BI作为统计分析类计算是数据仓库的主要应用场景，预测类计算的AI分析是数据湖的主流应用。随着湖仓一体的成熟化，AI+BI双模式将成为大数据计算分析的重要负载形式。随着大数据技术的持续发展，离线处理与实时处理的融合、数据存储与数据分析的融合，大数据系统的性能瓶颈的突破提供了巨大的数据服务及应用的潜力。相应的，随着数据智能服务认知的流行，厂商如何将数据分析服务与机器学习服务无缝集成，为无AI算法背景的数据研发和分析师等用户提供更加智能易用的产品服务尤为关键，如：（1）通用性：可直接通过SQL进行机器学习模型推理；（2）易用性：提供简易工具实现业务利用已有数据实现机器学习模型训练；（3）透明化：可视化数据准备低代码进行数据清洗转换；（4）智能运维：AIOPS 能力应用在数据平台日常运维。机器学习平台与大数据平台深度融合，融合后的机器学习大数据平台的数据处理速度和自动化水平将提升一代。而要实现机器学习与大数据的融合，根据相关论文，需要满足以下要求：（1）隔离机制：人工智能与大数据之间不发生相互干扰的情况；（2）代码无缝对接：使大数据平台支持机器学习的原生代码；（3）融合框架：数据处理层、赋能层、应用层中，引入数据融合引擎，对数据处理层和赋能层进行深度融合；而要实现机器学习生产效率的提升，需要满足以下要求：（1）全生命周期平台化：覆盖从数据准备、模型构建、模型开发到模型生产的端对端能力；（2）预置机器学习算法和框架：使用户可以直接调用，而无需自行构建；（3）资源快速启动：底层资源即需即用，无需预置，使用统一的计算集群。全无服务器部署的湖仓一体架构是指数据存储、数据查询引擎、数据仓库、数据处理框架、数据目录产品均支持无服务器部署Serverless无服务器部署通过FaaS+BaaS提供服务，允许用户在不构建不运维一个复杂的基础设施的情况下进行开发，运行和管理应用程序。湖仓一体Serverless化后会具备两个优点：使用流程简化向用户提供Serverlesss部署的湖仓一体架构，使用户获得更易用的使用体验，全托管无运维的方式也帮助用户专注于业务本身，而非关心技术逻辑，符合云原生概念。成本灵活优化Serverless部署能够提供按需计费，不需要为等待付费，可以做到更高效的资源利用率。对于使用随时间变化大的企业是更具性价比的。无服务器部署已经成为了头部厂商在湖仓产品系列竞逐的产品特性，用以更好的支持用户需求：（1）亚马逊云通过具备Serverless能力的Redshift+EMR+MSK+Glue+Athena+Amazon Lake Formation实现Serverless全无服务器部署的湖仓一体；（2）华为云Stack+DLI Serverless+FusionInsight MRS+DWS实现Serverless化部署的大数据体系；（3）阿里云的DLA通过核心组件Lakehouse、Serverless Spark、Serverless SQL打造云原生+Serverless+数据库与大数据一体化架构Maxcompute；（4）其他Serverless湖仓产品还有Databricks Serverless SQL、Azure Synapse Analytics Serverless、移动云云原生Lakehouse等。数据管理解决方案厂商需要以用户体验为中心，从数据仓库、数据湖、湖仓方案、IaaS相关等维度持续深耕产品技术在市场用户对数据仓库要求更高的灵活性，并对数据湖要求更高的成长性的背景下，“湖仓一体”概念是业内厂商与用户对未来大数据架构的共同认知。纵然在概念层面具备显著的优势，湖仓一体在实际生产中依然面临由于技术或服务的不成熟而带来的众多问题。潜在用户出于对使用体验与稳定性的担忧、或对替换成熟稳定的原系统的投入产出价值不清晰，而保持谨慎观望。厂商需要以用户体验为中心，从多维度切入持续深耕产品技术。中国数据管理解决方案市场处于稳步增长阶段，竞争主体将根据其在创新能力及成长能力两个维度的表现划分梯队本报告分别通过市场增长指数与创新指数两大主要维度衡量业内优秀厂商竞争实力。增长指数衡量竞争主体在数据管理解决方案增长维度的竞争力，包括：数据存储、数据准备、机器学习分析支撑、湖仓一体整合、多维度多框架数据分析等创新技术或能力；而创新指数则衡量竞争主体在数据管理解决方案的竞争力，位置越靠右侧，数据管理解决方案的兼容性、查询&计算性能表现、灾备安全、服务支持、产业链生态、数据服务场景解决方案等市场增长能力及水平。沙利文联合头豹研究院根据增长指数和创新指数两大评估维度，通过数据存储、数据准备、数据分析支撑、数据分析、流程编排管理、兼容性、性能、灾备建设、服务支持、开源社区与产业链生态及数据服务场景解决方案十一项大指标，对中国数据管理解决方案市场竞争力多因素分层次评估。由“创新指数”和“增长指数” 综合评分，亚马逊云科技、华为云、阿里云、金山云、星环科技、浪潮云位列中国数据管理解决方案市场领导者梯队。亚马逊云科技：亚马逊云科技智能湖仓架构升级，通过Amazon Athena与Amazon Lake Formation打破数据孤岛，构建云中统一的数据治理底座，Amazon SageMaker机器学习全流程组件助力机器学习由实验转为实践，赋能业务人员探索业务敏捷创新。亚马逊云科技凭借专业深入的技术支持服务提供经历全球商业实践的产品和服务，为各行业客户提供各类数据服务场景的成熟解决方案。华为云：华为云FusionInsight MRS智能数据湖，MRS与AI开发平台ModelArts实现数智融合，通过HetuEngine一站式交互式SQL分析引擎实现湖仓协同，提供离线、实时、逻辑三湖一集市的数据架构支撑丰富的业务场景。华为云在大数据领域引领开源坚持开放，联合1000+行业应用生态合作伙伴共建覆盖金融、运营商、互联网、泛政等领域的落地场景解决方案。阿里云：阿里云Maxcompute适配多种数据湖仓案构建湖仓一体最佳实践，具备DB级元数据透视统一开发管理数据，与机器学习平台PAI无缝集成提供超大规模的机器学习处理能力。同时，Maxcompute与Hologres深度集成，为客户提供离线实时一体化的海量云数仓结构。结合开放开发建设和与伙伴生态产品的深度集成，为多行业用户的各种大数据场景提供多维的产品组合。金山云：金山云云原生数据引擎KCDE的统一元数据服务LMS统一湖仓的元数据层，支持构建实时湖、离线湖、分析湖的逻辑数据湖。大数据开发治理平台KDC与机器学习平台KingAI融合，基于统一的数据底座提供一站式数据挖掘服务。金山云以多元产品矩阵构建全域云原生能力，在金融、泛互联网、医疗、公共服务行业广泛覆盖大数据云平台应用解决方案。浪潮云：浪潮云大数据存储与分析IEMR提供多湖多仓关联计算能力，通过数据湖构建IDLF提供湖仓数据协同调用能力，与机器学习平台IMLP深度适配并提供200+预置模型和100+即开即用的行业模型调用能力。浪潮云IEMR具备高安全保障的灾备建设水平，IBP数据产品线可根据业务场景提供个性化产品交付形态，对电信、医疗、金融、政务等行业及其他大型国企提供丰富的场景解决方案和实施经验。星环科技：星环科技大数据基础平台TDH通过提供统一的SQL编译器Transwarp Quark和统一的分布式计算引擎Transwarp Nucleon等打造湖仓一体解决方案，突破传统Hadoop+MPP混合架构实现批流协同、多模融合的特性。星环科技在大数据各流程任务均提供组件化的技术服务和高度解耦的成熟产品，落地案例覆盖了金融、政务、交通、运营商、邮政、医疗、能源等行业。文章来源：弗若斯特沙利文 （如有侵权，请联系删除）

成功的数据治理计划会利用政策、标准和流程来创建高质量数据，并确保在整个组织中正确利用这些数据。数据治理最初侧重于关系数据库和传统数据仓库中的结构化数据，但后来情况发生变化。如果你的企业拥有数据湖环境，并希望从中获得准确的分析结果，那么你还需要部署适当的数据湖治理，作为整体治理计划的一部分。 但数据湖对企业数据管理的所有领域（包括数据治理）带来各种挑战。下面我们将探讨一些主要的治理挑战，以及有效治理数据湖的好处。不过，首先让我们定义什么是数据湖：这是指一个拥有大量原始数据的数据平台，通常包括各种结构化、非结构化和半结构化数据类型。它通常建立在Hadoop、Spark和其他大数据技术之上。 虽然大多数数据仓库将数据存储在关系表中，但数据湖使用扁平架构。每个数据元素都被分配一个唯一标识符，并用一组元数据标签进行标记。因此，数据湖不像数据仓库那么结构化。数据通常以其原始格式保留，并根据特定分析用途的需要进行分类、整理和过滤，而不是在将其加载到数据湖中时。数据湖与数据沼泽 如果数据湖没有得到很好的管理和治理，它可能会变成沼泽而不是湖泊。数据在没有适当监督和记录的情况下被转储到平台中，使数据管理和治理团队难以跟踪数据湖中的内容。这可能会导致数据质量、一致性、可靠性和可访问性方面出现问题。 因此，数据科学家、数据工程师和其他最终用户可能无法为分析应用程序找到相关数据。更糟糕的是，数据沼泽可能会导致分析错误，并最终导致糟糕的业务决策。数据安全和隐私保护可能无法正确应用，从而使企业的数据资产及其商业声誉面临风险。为了避免这种沼泽地情况，企业必须管理数据湖环境。数据湖治理的好处 有效的数据治理使企业能够提高数据质量，并最大限度地利用数据进行业务决策，这可以带来运营改进、更强大的业务战略和更好的财务绩效。这个道理同样适用于治理数据湖，就像它与其他类型的系统一样。数据湖治理提供的具体好处包括： 增加对相关数据的访问以进行高级分析。在管理良好的数据湖中，数据科学家和分析团队的其他成员更容易找到机器学习、预测分析和其他数据科学应用所需的数据。 为分析用途准备数据所花费的时间更少。虽然数据湖中的数据通常以原始形式保留，知道特定应用程序需要它，但在受监管的环境中可以缩短数据准备过程。例如，前期数据清理减少以后修复数据错误和其他问题的时间。 降低IT和数据管理成本。通过防止数据湖失控，可以减少所需的数据处理和存储资源。通过提高数据准确性、整齐度和一致性，还可以降低总体数据管理需求。 提高敏感数据的安全性和监管合规下。数据湖的常见用例是帮助营销和销售。因此，他们通常包含有关客户的敏感信心。数据湖的强大治理有助于帮助此类数据得到适当保护，并且不会被滥用。数据湖治理挑战 数据治理的配套数据管理学科包括数据质量、元数据管理和数据安全，所有这些因素都会影响数据湖治理及其挑战。以下是数据湖部署中遇到的五个常见数据治理挑战。 1. 识别和维护正确的数据源。在很多数据湖实施中，源元数据没有被捕获或根本不可用，这使得数据湖内容的有效性值得怀疑。例如，记录系统或数据集的业务所有者没有被列出，或者明显冗余数据可能会给数据分析师带来问题。至少，应记录数据湖中所有数据的源元数据，并提供给用户以深入了解其来源。 2. 元数据管理问题。元数据为数据集的内容提供背景信息，使数据在应用程序中易于理解和使用，元数据是重要组成部分。但是很多数据湖部署没有将正确的数据定义应用于收集的数据。此外，由于原始数据通常加载到数据湖中，很多企业没有部署步骤来验证数据或应用组织数据标准。由于缺乏适当的元数据管理，数据湖中的数据对分析没什么用处。 3. 数据治理和数据质量缺乏协调。不协调数据湖治理和数据质量工作可能会导致低质量数据进入数据湖。当数据用于分析和推动业务决策时，这可能会导致结果不准确，从而导致对数据湖的信心丧失以及整个组织对数据的普遍不信任。有效的数据湖实施需要数据质量分析师和工程师与数据治理团队和业务数据管理员密切合作，以应用数据质量策略、分析数据并采取必要措施来提高其质量。 4. 数据治理和数据安全缺乏协调。在这种情况下，未在治理过程中正确应用的数据安全标准和策略，可能会导致访问受隐私法规保护的个人数据和其他类型的敏感数据时出现问题。尽管数据湖旨在成为相当开放的数据源，但仍需要安全和访问控制措施，并且数据治理和数据安全团队应共同努力处理数据湖设计和加载过程以及持续的数据治理工作。 5. 使用相同数据湖的业务部门之间的冲突。不同部门可能对相似数据有不同的业务规则，这可能导致无法协调数据差异以进行准确分析。拥有一个强大的数据治理计划，具有数据策略、标准、程序和定义的企业视图，包括企业业务术语表，可以减少多个业务部门使用一个数据湖时出现的问题。如果企业有多个数据湖，则每个数据湖都应包含在数据湖治理流程中，并为其分配业务数据管理员。如何开始管理数据湖 与其他类型系统中的数据治理一样，数据湖治理的常见初始步骤包括： 记录管理数据湖的业务案例，包括数据质量指标和其他衡量管理工作收益的方法。 寻找高管或业务发起人，以帮助为治理工作获得批准和资金支持。 如果你还没有适当的数据治理架构，请创建一个架构，其中包括治理团队、数据管理严以及数据治理委员会-由业务主管和其他相关数据所有者组成。 与治理委员会合作，为数据湖环境制定数据标准和治理政策。另一个好的初始步骤是构建数据目录，以帮助最终用户定位和理解存储在数据湖中的数据。或者，如果你已经拥有其他数据资产的目录，则可以将其扩展为包括数据湖。数据目录捕获元数据并创建可用数据的清单，用户可以搜索以找到他们需要的数据。你还可以在目录中嵌入有关你组织的数据治理策略的信息，以及强制执行规则和限制的机制。 总之，通过在设计、加载和维护数据环境中涵盖强大的数据治理以及元数据管理、数据质量和数据安全流程，可以显着提高数据湖的价值。经验丰富的专业人员在所有这些领域的积极参与也至关重要。否则，你的数据湖可能确实会变成更多的数据沼泽。来源：TechTarget中国