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在云時代數據分析師怎樣實時了解數據庫管理的變化動態?

來源:CPDA數據分析師網 / 作者:數據君 / 時間:2020-07-15

IT決策者和從業人員如何在云時代生存和發展

數據結構是倉庫和湖泊的現代繼任者,語義和圖形使數據結構成為覆蓋并涵蓋現有數據和分析環境的覆蓋圖,語義圖數據模型捕獲并導航數據關系,這些解決方案可以:

 

1、簡化對復雜數據的訪問以解決意外問題

2、快速分析,連接和協調來自多個來源(包括非結構化)的數據

3、通過概念模型向不同的角色呈現量身定制的觀點和經驗

4、靈活地動態容納新數據源和用例,而影響最小

5、水平縮放以適應企業數據結構規模

 

傳統的數據庫供應過程可能需要數小時,數天或數周的時間;涉及多個團隊;引入摩擦和復雜的過程;降低業務敏捷性;降低創新率;并增加了上市時間。

 

架構差異可以為用戶提供:

1、多功能的多模型,多模式,ACIDNoSQL數據庫平臺

2、輕松擴展無共享,異步,彈性架構

3、在任何規模上均具有一致的性能,即使添加微服務也是如此

4、永遠在線,全球分布,邊緣到云

5、位置和部署不可知

6、易于編程-N1QL中的模式靈活性+ SQL

7、內置復制

8、具有多維擴展的工作負載隔離

 

啟動存儲監控解決方案

智能存儲和用戶分析功能以及運行狀況檢查,可進行預測性維護,增強的安全性和資源優化,因此,客戶可以減少平均維修時間,提高可用性并加速新部署,從而節省運營成本,并使他們能夠更輕松地適應工作負載需求,存儲基礎架構的智能,統一視圖,其中包括互連的用戶,應用程序,網絡連接和存儲設備。

 

1、智能監控-使用實時交互式儀表板和歷史數據來完善可觀察性,這些歷史數據包括按數據中心,節點,服務等對資源利用率進行切片和切分的功能。

2、可自定義的儀表板-除了預先配置的儀表板之外,還可以靈活地從100多個可用數據面板中構建自己的儀表板,并以更細粒度的層次深入用戶或存儲數據。

3、預測性維護-用于預測硬件故障,評估維護需求并避免性能影響的主動警報。

4、用戶行為分析-監視用戶活動,深入了解使用模式,例如上載/下載,API使用,S3事務,請求大小和HTTP響應代碼,并實施安全性和合規性策略。

5、異常檢測-識別趨勢和故障,以便采取糾正措施,例如創建支持案例,觸發維修或采取其他糾正措施以確保最佳操作。

6、自定義通知-自定義警報可更主動地監視應用程序,并具有靈活性,

 

武漢項目數據分析師(CPDA

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