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数据服务场景（数据服务场景包括）

发布时间：2023-03-20 04:18:05 稿源：创意岭阅读： 1514 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据服务场景的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、超融合软件解决方案可以适用哪些场景？
2、树根互联六大应用场景的数字化服务能力包括什么？
3、在云联网的业务应用场景中云间互联组网商务方案包括哪些
4、数据服务平台

数据服务场景（数据服务场景包括）

一、超融合软件解决方案可以适用哪些场景？

首先，软件方案和一体机方案如何选择？

如果 IT 规模比较大，会涉及到当下或未来使用多个服务器品牌的可以考虑购买超融合软件产品自行构建方案；
服务器用量较大，具有议价能力的，也可以考虑通过购买方案降低整体的方案成本；
对于虚拟化、硬件等运维能力强的客户可以使用软件方案，但对于运维能力不强的客户建议一体机方案以便降低维护和服务支持的复杂度。

其次，超融合可以适用于哪些场景？

具体可以参考Gartner 在其报告《Critical Capabilities for Hyperconverged Infrastructure》。里面提到了超融合的 6 大适用场景与 11 个评估关键点。

Consolidated：以降低 TCO 为目标的不同层级 IT 设施整合的数据中心超融合项目。

Business-Critical：用于承载类似 ERP 等关键业务，并用于提升可靠性与可扩展性的超融合相关项目。

Cloud：用于承载基于私有云设计的新型应用或重新设计的核心应用。

Edge：支持和 IoT 设备接口，并基于边缘计算相关应用、微服务的超融合相关项目。

ROBO：被远程管理的非主数据中心，亦可用于作为 IoT / 边缘计算的桥接基础架构。

VDI：VDI 架构可通过 LAN/WAN 的方式，通过远程显示协议访问，通过超融合简化部署而受益。

以上 Gartner 定义的六大场景包含重要信息：

超融合最早被广泛的应用的场景以 VDI 和 ROBO 为主，即使是生产环境，也用于非核心生产系统，但时至今日，超融合已经完全覆盖了传统架构中块存储覆盖的所有的领域，甚至包含企业级核心应用。

超融合作为私有云的重要基础，同样成为超融合的一个重要应用场景。

目前热点的边缘计算和物联网领域，也成为超融合的一个重要应用场景。

二、树根互联六大应用场景的数字化服务能力包括什么？

智能研发、智能制造、智能营销、智能服务、智能运营以及模式创新六大应用场景的数字化服务能力。

三、在云联网的业务应用场景中云间互联组网商务方案包括哪些

在云联网的业务应用场景中云间互联组网商务方案包括：

1、电子商务，

2、移动互联网，

3、互联网金融，

4、数据服务。因为云联网是基于互联网思维，通过分享，实现让用户创业、商户创收的双向导入式综合超级平台，所以包括以上4个方面。

四、数据服务平台

数据平台包括两个方面，一个是架构平台，包括各种系统的搭建与维护，例如hdfs/hive/spark等，另一个就是这次要是的，服务平台。

数据仓库建设，数据使用的辅助/后盾。

对于外部用户(分析师，项目团队)来说，报表/元数据是重要的，通过这两个系统，可以很容易的知道数据的基本情况以及统计结果。

对于内部用户(数据团队)来说，调度系统/质量监控是必不可少的，调度系统可以让任务准时的完成，质量监控可以保证提前发现数据问题。

展示出来的数据才有意义。所以要把分析结果正确合理的展示出来，表格，图标，热力图，漏斗图，对于不同的数据用合适的方式展示出来，让数据理解起来更容易。

除了研发之外，分析师，数据pm，都需要自己查看数据。而离线/实时两种数据场景中，需要使用比如mysql/hive/kylin/druid/clickhouse等工具，对于用户来说，需要知道这四种平台的使用方法，所以需要一个统一的系统，除了例行报表的数据/图表展示之外，还要做到屏蔽不同数据引擎，让用户在一个界面轻易的查多个平台甚至跨平台的数据。

保证任务的稳定执行。

众多计算逻辑，包括hql，Java程序，python程序，spark程序，需要在一定条件下顺序执行，可能是时间驱动:每天3点开始执行，可能是条件驱动:上游任务都执行完再进行当前步骤。在这个背景下，调度系统就产生了。

调度系统不仅能做到最基本的版本管理控制，控制任务按条件执行，对于数据系统来说，数据的修改往往伴随着一系列下游的任务执行，那么就需要有级连筛选执行的能力。另外，对任务的执行情况需要有监控，及早发现任务异常。

数据的说明书。

描述数据的数据，包括表的基本信息(表层级，说明，字段内容，建表语句，存储位置等)，数据信息(数据示例，数据类型，枚举值列举举例，数值盒图展示)，增长信息(日新增条数，数据量级)，数据血统(数据流转路径)等。通过查看元数据系统，就可以知道表的详情以及作用。

发现数据问题。

我们无法保证数据不会出问题，但是我们一定要先发现问题并排查原因。不要等项目发现问题了找我们问，这样就会比较被动。

通过以下方面对数据进行监控检查。

在工具平台的共同努力下，更好的处理/使用数据，提供良好的数据服务。

以上就是关于数据服务场景相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。