什么类型的网站比较容易做,4399游戏网页版,网站做等保是按照什么定级别的,百度指数搜索近日#xff0c;奇点云的数据云全系产品发布新一季更新。本文着重分享数据存算引擎DataKun、数据安全引擎DataBlack、指标工厂SimbaMetric、标签工厂SimbaTag的最新进展。 摘要#xff1a; 数据存算引擎DataKun R2.0发布#xff0c;在安全稳定、智能运维、自主可控等层面均…近日奇点云的数据云全系产品发布新一季更新。本文着重分享数据存算引擎DataKun、数据安全引擎DataBlack、指标工厂SimbaMetric、标签工厂SimbaTag的最新进展。 摘要
· 数据存算引擎DataKun R2.0发布在安全稳定、智能运维、自主可控等层面均有优化实现360°可观测。
· 数据安全引擎DataBlack R2.0发布成为独立版本支持全域数据安全内置开箱即用的行业模板更有“冠军算法”加持。
· SimbaMetric指标工厂、SimbaTag标签工厂成为独立版本可搭载于企业现有数据平台之上为标签管理、指标管理提效。 DataKun R2.0
智能运维自主可控
数据存算引擎DataKun提供企业级的大数据集群智能运维能力。延续“安全稳定”、“智能运维”、“云原生”、“自主可控”四大特性DataKun R2.0持续优化进阶 360°可观测告别传统人肉运维
围绕大数据运维全生命周期DataKun从系统层、服务层、业务层实现360°可观测并通过智能运维模型自动化监测、分析和优化系统行为改变了传统“人肉运维”的方式。
R2.0相关升级主要体现在以下三个方面
1、“健康检查”
DataKun“健康检查”功能通过一系列检查及验证帮助运维工程师及时发现常见的配置问题更新系统参数减少由于错误配置引起的潜在故障和性能问题。
本次更新完善了检查与更新NTP的设置以确保时间同步完善了检查与优化磁盘的设置以确保存储性能更优。 2、“Service Advisor”
“Service Advisor”服务顾问功能旨在通过分析集群组件的配置和状态检查可能存在的问题并提供优化建议。例如按照集群规模动态推荐各组件的CPU和内存值帮助用户改善集群的性能和资源利用率解决Container并发度不足导致任务运行排队严重、效率太低等问题。
本次更新中Service Advisor基于过往服务客户的最佳实践优化了HDFS、Ranger、HBase、ClickHouse等组件的配置推荐算法。
3、“集群监控”
“集群监控”功能相当于大数据集群的“天眼”。DataKun R2.0迭代了基础监控数据指标体系建设了完善的监控看板与易用的诊断工具覆盖系统、服务、业务三个层面帮助及时发现硬件故障、资源瓶颈、任务执行异常等问题。 全量压测安全稳定
作为数据存算引擎DataKun需确保长期运行过程中始终具备高可用、高性能且满足安全、稳定、合规的要求。
1、核心组件全量压测充分保障稳定
本轮更新DataKun的核心组件完成全量压测包括YARN、HDFS、Hive、Spark等在内的所有核心组件稳定性及性能均得到了充分验证。
结合压测结果数据我们进一步对组件进行配置调优提升了集群的整体吞吐能力。
2、持续关注开源组件安全第一时间修复相关漏洞
DataKun持续关注开源社区动态及时更新并进行专业的兼容性验证测试以规避因开源组件漏洞而造成的拒绝服务攻击、远程代码执行及安全绕过等问题。
本轮迭代截至2023年6月Hadoop和Hive中发现的高危漏洞均已在DataKun R2.0修复完毕。 自主可控增加国内研发软硬件环境适配
DataKun持续适配国内研发软硬件环境R2.0现已支持兼容KunPengARM架构Kylin V10、X86 Kylin V10。
此外DataKun R2.0提供更成熟、标准化的配套迁移服务支持从CDH及云上EMR迁移至DataKun进一步保障企业客户自主可控。 DataBlack R2.0
独立版本支持全域数据安全
数据安全引擎DataBlack以数据为中心具备敏感数据自动化发现、数据脱敏和加密、权限管理、风险识别和监控、数据审计等五大核心功能助力客户完成企业级的数据全生命周期安全管控及保护。 DataBlack R2.0带来以下关键更新
独立版本支持全域全场景数据安全
自R2.0起DataBlack正式作为独立产品单独售卖而不再只作为数据云平台DataSimba的增购项。
“自立门户”的DataBlack不仅能保障数据云平台DataSimba、数据存算引擎DataKun内的数据资产安全也支持对接分析云例如CDP、UBA等多类数据应用产品提供一站式的数据安全管理能力帮助企业高效满足《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》等安全合规要求。 DataBlack R2.0产品架构升级独立支持全域数据安全
以增长分析UBA为例利用DataBlack完成敏感数据识别后企业用户可以对UBA内Event、User、Item三张表中存在安全风险的敏感信息进行统一管理也可以下载风险明细满足审计要求。
面对数据应用日益多样而安全合规缺失的现状企业的数据安全管理部门可以借助DataBlack对全域数据采取一致的数据安全策略与流程应用给用户授予对应应用的安全角色、配置安全能力从而真正提高数据安全管控效率。 内置行业模板开箱即用
根据各行业规范要求和业务特性DataBlack R2.0内置了数据安全分类分级行业模版开箱即用帮助企业高效管理敏感数据自动生成分级分类全景图。
目前内置模板包括以下三类
分类分级标准模板基于《个人信息保护法》等国家安全法律法规内置37类敏感数据类别及对应的敏感级别帮助企业快速完成敏感数据分类、查询状态。金融数据安全分类分级模板依据《金融数据安全 数据安全分级指南》JR/T 0197—2020侧重个人金融信息保护和金融重要数据保护。智联网汽车数据分类分级模板依据“数据安全推进计划”出台的《智能网联汽车数据分类分级指南》侧重智能网联汽车的个人敏感信息和汽车重要数据保护。 “冠军算法”加持智能安全
曾斩获全国数据安全赛事冠军的“异常攻击事件检测模型”现已融入DataBlack R2.0
“异常攻击事件检测模型”是一种兼顾“攻击事件分类识别”和“基线行为预测”的多任务深度学习模型不仅能检测攻击事件发生的时间段、攻击事件类型还能解析攻击事件的独特表现。
通过该模型所属的“风险智能识别”功能企业可以监控对应平台内用户的操作行为自动化检测异常操作识别离职员工账号违规使用、员工下载敏感数据导致泄露、低权限账号访问敏感重要数据等安全风险问题。 SimbaMetric R2.0
指标管理与开发的效率工具
SimbaMetric指标工厂是针对指标统一管理与开发的效率工具为企业提供一套完整的指标管理与开发体系。
具体而言SimbaMetric能全面满足指标的业务需求、技术需求以及管理需求提供指标从“提出”、“定义”、“设计”、“开发”、“使用”、“修改”到“下线”等全生命周期的管理功能为经营分析、风险管理、领导决策等提供管理规范、指标统一、数据易用的产品功能保障。
作为Simba Toolkits数据服务工具箱中的一员SimbaMetric现已进阶为独立版本不仅支持搭配数据云平台DataSimba增购也支持单独购买满足更多客户所需。 SimbaMetric R2.0的能力包括
严谨的分层分域设计更清晰。在指标开发的过程中SimbaMetric支持用户严格遵循数仓分层分域的架构设计让数据结构清晰化、条理化减少指标的重复开发。指标建模的方式让指标业务更“落地”。SimbaMetric以“统计粒度派生指标”形成逻辑表的业务维度和度量字段使得维度建模的过程与业务紧密结合。例如渠道维度的订单分析数据应围绕“渠道”的统计粒度和“订单”相关的派生指标进行开发。管理数据标准更强调应用数据标准。在数据治理的场景中SimbaMetric基于数据标准场景实现了对数据规范的管理如标准的定义、标准值的定义和条件约束并通过这套规范执行、检测、维护数据的标准化。丰富的行业模板库一键引用。我们将众多行业的实践经验沉淀至高级版模板库功能中可以在项目中一键引用行业模板并创建包括但不限于泛零售行业的词根、数据标准、主题域、业务过程等等多个模板。 SimbaTag R2.0
标签开发与管理分析的效率工具
与SimbaMetric同期“独立”的还有SimbaTag标签工厂。
SimbaTag是面向业务标签开发、管理、分析的生产力工具型应用。
聚焦大数据治理环节中高频的标签开发场景SimbaTag提炼OEET方法论Object对象-Entity实体-Event事件-Tag标签可完成标签体系从业务定义到数据模型构建、标签开发的落地全过程并针对形成的标签资产进行统一的资产管理提供数据服务API及数据订阅服务。
下游业务系统例如CDP客户数据平台可通过调用SimbaTag提供的Open API接口灵活调整标签开发模板迭代衍生标签沉淀出新的标签资产形成“标签生产-管理-服务-回流”的标签运营生态。 与此前的版本相比SimbaTag R2.0有以下产品优势
操作配置可视化可拖拽式构建对象宽表模型并将字段批量配置为对象属性输出表结构稳定标签输出表采用高表结构便于下游系统查询及调用标签管理接口开放支持下游系统调用Open API接口进行标签克隆快速生成衍生标签。 写在最后为什么选择让它们“自立门户”
继数据存算引擎DataKun后数据安全引擎DataBlack、指标工厂SimbaMetric、标签工厂SimbaTag陆续升级为独立版本。
也就是说上述产品可以单独售卖而不再只作为数据云平台DataSimba的增购项。已有数仓/数据平台的企业可以根据自身的技术栈规划按需选购。 相较搭配购买单独购买独立版本往往更为“轻量”组合更为灵活。而实践过后有许多企业会发现各类数据产品工具自成一套组装时不得不重复建设架构变得冗杂。
因此与市面上产品不同的是上述产品的独立版本均内置了Simba OS数据云操作系统内核负责对DataBlack、SimbaMetric、SimbaTag等产品提供数据的存算、权限体系等标准能力。
Simba OS采用对象体系的设计因此上述产品的独立版本均可继承对象的属性和行为例如继承“支持60多种数据源”、“具备完善的监控告警运维能力”等。在保持轻量、灵活等优势的同时无需为多引擎、多依赖、多云、海量多源异构数据等带来的复杂性以及多产品体系打通等问题操心。
期待成为您的理想选择
