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电信云大数据平台_相关内容
- 应用场景政法综治数据标准不统一:缺乏统一规范,导致数据格式和定义不一致,整合难度大。方案优势国产算力:国产化海光GPU提供强劲算力,天翼云平台提供模型管理能力、智能体管理能力。智能体应用:通过智能体中心实现和政法内部应用的结合,帮助用户基于开源模型构建智能体应用,实现已有业务和大模型的有效结合,快速实现政务AI应用的构建,如对话客服。大模型助力高效处理大数据:大模型能力和政法内部应用的结合,实现政法事件分类、信息提取、大数据查询语句生成。
- 术语解释云资源池 云资源池是指中国电信采用虚拟化技术将计算、存储、网络等IT基础资源虚拟化成相应的逻辑资源池。 公有云 公有云是指云资源池被公众用户通过订阅使用云资源服务,云资源服务可以包括计算、存储、网络、应用程序和服务。 AI云电脑管理平台 提供整套AI云电脑管理平台软件,包含虚拟化、存储管理等组件,具备AI云电脑的开通、管理、监控、运维等能力。 电脑实例 可提供给用户电脑服务的最小单位,一台电脑实例包括vCPU、内存、电脑操作系统和系统盘等基础计算组件。
- 产品定义本章节主要介绍数据治理中心DataArts Studio的产品定义。 数据治理中心 DataArts Studio,是为了应对企业数据管理问题、针对企业数字化运营诉求提供的数据全生命周期管理、具有智能数据管理能力的一站式治理运营平台。 数据治理中心 DataArts Studio包含数据集成、数据开发等功能,支持行业知识库智能化建设,支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座,帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统,消除数据孤岛,统一数据标准,加快数据变现,实现数字化转型。
- 实时云渲染助力共青团中央“青春云展览”上线本文说明云展馆解决方案。 项目背景 2023年6月17日,在中国共产主义青年团第十九次全国代表大会召开前夕,由中国电信参与建成的共青团中央“青春心向党奋进新征程”云展览正式上线。项目主要采用中国电信天翼云 实时云渲染技术,为实时画面渲染、优质交互体验提供保障 。 依托天翼云实时云渲染平台,展览利用元宇宙、全景VR、3D融合等新技术,搭建线上虚拟展厅,通过图片、短视频、互动程序等形式实现展览的交互性、便捷性和易传播性。活动期间展会累计访问次数60000次,峰值并发达到2000路。
- 产品定义本节主要介绍分布式消息服务Kafka的产品简介 分布式消息服务Kafka 是一个分布式、高吞吐量、高可用的消息队列服务,针对开源的 Kafk...数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等大数据领域,是大数据生态中不可或缺的产品之一。
- 新增敏感数据识别任务数据库:授权DSC访问您的数据库,DSC将对数据库资产进行敏感数据识别,添加数据库资产的相关操作请参见数据库资产列表。大数据:授权DSC访问您的大数据源资产后,DSC将支持对相关资产进行敏感数据识别,添加大数据源资产请参见大数据资产列表。MRS:授权DSC访问您的Hive资产后,DSC将支持对相关资产进行敏感数据识别,相关操作请参见MRS资产列表。数据库识别模板选择内置模板或者自定义模板,DSC将根据您选择的模板对数据进行分级分类展示。添加模板请参见新增识别模板。
- 组件说明自动化的数据操作 提供多种操作模式,与自动化运维体系相结合 数据弹性与调度 将数据缓存技术和弹性扩缩容、数据亲和性调度能力相结合,提高数据访问性能 运行时平台无关 支持原生、边缘、Serverless Kubernetes集群、Kubernetes多集群等多样化环境,适用于混合云场景。 重要概念 Dataset: 数据集是逻辑上相关的一组数据的集合,会被运算引擎使用,比如大数据的Spark,AI场景的TensorFlow。而这些数据智能的应用会创造工业界的核心价值。
- TeleDB支撑某省电信汇聚库降本增效Oracle RAC在海量数据的生产域缺少基本的分析查询能力,大数据域实时性为天级/小时级,实时性不足,计算和查询的时候能力已经到达极限,超时宕机的场景频发,难以发挥数据合力,远远无法满足业务需要。TeleDB汇集库在系统中的位置如下图: 汇集库在系统中承担着数据汇集处理的作用,既要对接其他关系数据库,消息中间件等,还要运行部分核心系统的OLTP业务,并在这两者数据的基础上运行模型构建,离线行为分析等OLAP类计算。是一个典型的HTAP系统。
- 应用场景图 日志同步示意图 上图中Logstash、ElasticSearch分别为日志分析和检索的开源工具,Hadoop表示大数据分析系统。
- 应用场景图 日志同步示意图 上图中Logstash、ElasticSearch分别为日志分析和检索的开源工具,Hadoop表示大数据分析系统。
- 产品定义都市环保数据采集 GeminiDB Influx接口支持海量时间线的写入,为环保采集点提供稳定可靠的数据库支撑。 优势: 高效写入和查询:向量化查询接口,高效的聚合、卷积等时序数据查询算子,可高效处理高并发大数据量写入和查询。
- 中国电信天翼云实时云渲染服务等级协议本文提供实时云渲染产品服务等级协议查看链接。 天翼云实时云渲染服务等级协议,详情请参见这里。
- exists子句在大数据量场景调大work_mem性能更好exists子句在数据量比较大的情况下,优化器选择走Hash Semi Join,而在调大work_mem后,优化器执行走Hash Join,性能会更好。本文为您介绍该场景下的详细测试情况。 以下是关于该场景的测试情况: work_mem默认4MB时,SQL执行计划和耗时情况如下: 可以看到,优化器选择走了Hash Semi Join,耗时3.7秒。
- CDN叠加Web应用防火墙（边缘云版）Web应用防火墙(边缘云版)依托天翼云的云安全节点形成云安全网络,结合云端大数据分析平台,为用户提供应对Web攻击、入侵、漏洞利用、挂马、篡改、后门、爬虫等防护。 适用场景 网站对内容有加速需求,同时又有较高的安全防护要求时,可以选择使用天翼云CDN加速叠加Web应用防火墙(边缘云版)产品。相关产品介绍,详情请见:Web应用防火墙(边缘云版)。
- 自建Oracle迁移至中国电信TeleDB本节为您介绍自建Oracle迁移至中国电信TeleDB任务配置。 限制条件 中国电信TeleDB for MySQL在使用Udal组件的情况下,全量迁移阶段无法自动迁移表定义。您需要提前手动创建表。 目标端配置请参照自建Oracle迁移至自建MySQL。
- 自建PostgerSQL迁移至中国电信TeleDB本节为您介绍自建PostgerSQL迁移至中国电信TeleDB任务配置。 限制条件 中国电信TeleDB for MySQL在使用Udal组件的情况下,全量迁移阶段无法自动迁移表定义。您需要提前手动创建表。 目标端配置请参照自建PostgreSQL迁移至自建MySQL。
- 自建MySQL迁移至中国电信TeleDB本节为您介绍自建MySQL迁移至中国电信TeleDB任务配置。 限制条件 中国电信TeleDB for MySQL在使用Udal组件的情况下,全量迁移阶段无法自动迁移表定义。您需要提前手动创建表。 目标端配置请参照自建MySQL迁移至自建MySQL。
- 其他云平台云主机迁移至天翼云数据压缩处理方式上,为了使现有ZIP压缩方式兼容更多的压缩文件类型,多样化地适用于更多迁移场景,平台根据ZIP的特性,制定了私有的压缩协议,同时做到压缩不落盘,将整个过程放在内存中处理,实现无损压缩同时提高压缩效率。 信创支持方面,CMS针对多种信创平台及信创系统组合做出了相应适配,完美兼容ARM架构下如麒麟、统信、OpenEuler此类系统。
- TeleDB助力天翼物联规模化发展天翼物联科技有限公司是中国电信在物联网领域打造的自有核心能力、研发运营一体化的物联网能力中心。TeleDB数据库助力天翼物联网平台(AIoT)打造为国内首个基于天翼云的超大规模亿级连接、3AZ高可用、云原生物联网平台,树立中国电信云上应用标杆,一式两化赋能产业数字化业务创新。天翼物联网平台涉及海量运行数据以及位置信息,该系统的核心功能是要对地理位置信息进行关联计算和查询,这个需要TeleDB提供的地理信息能力进行支持,并且对稳定性有极高的要求。
- MRS Manager简介MRS通过MRS Manager管理大数据组件,例如Hadoop生态体系中的组件。因此,MRS和MRS Manager管理界面上的部分概念需要区别,具体解释见下表: 差异对比参考 名词概念 MRS MRS Manager MapReduce服务 表示数据分析云服务,简称为MRS,包括Hive、Spark、Yarn、HDFS和ZooKeeper等组件。 为租户集群中的大数据组件提供的统一管理平台。
- 什么是短信服务国内短信支持三网合一专属通道,与工信部携号转网平台实时互联。产品具备电信级运维保障,支持实时监控自动切换,到达率高达99%。产品功能短信验证码:3秒可达,国内短信采用三网合一专属通道,与工信部携号转网平台实时互联。通道正规、覆盖率高且安全稳定。短信通知:安全可靠:保证99%到达率,国内短信具备电信级运维保障,支持实时监控自动切换。大容量高并发,智能调度。异步通知:支持通过回调方式通知用户,进而减少等待时间。数据统计:提供请求量、发送成功量、失败量等统计数据。
- 创建敏感数据识别任务数据库,添加云数据库资产,参考添加云数据库章节。大数据,添加大数据源资产,参考添加大数据源资产章节。MRS,添加Hive资产,参考添加MRS资产。数据库识别规则组选择识别任务需要使用的规则组,可多选。可参考新增敏感数据规则组章节创建规则组。-识别模式选择检测任务的扫描模式:快速识别:根据规则组进行扫描,实现数据分布快速识别。全量识别:在规则组的基础上加入自然语义处理NLP能力,扫描速度相对较慢,识别率更高。
- 简介背景 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展,企业级大数据集群需要满足: 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业(分析、查询、流处理等),同时存放不同类型和格式的数据。 某些类型的用户(例如银行、政府单位等)对数据安全非常关注,很难容忍将自己的数据与其他用户的放在一起。 这给大数据集群带来了以下挑战: 合理地分配和调度资源,以支持多种应用和作业在集群上平稳运行。 对不同的用户进行严格的访问控制,以保证数据和业务的安全。
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