北京和远科技有限公司-火车MR数字化运维
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视频作者:北京和远科技有限公司








数字化运维-数据增强

数据汇聚:首先我们需要把摄入的数据能够汇集到统一的位置,保证能够通过统一的方式能够在需要时访问到。

这个过程中的一个重要方法是通过建立运维数据命名空间的标签体系,能够对集成的数据进行标注。

另外数据平台提供了单元化的数据存取模块,实现了对底层集成的静态历史数据和动态实时流式数据多模存储复杂性的隔离,为后续的数据处理单元扫清障碍。

数据过滤:大部分的 AI 算法及数据仓库的构建都要求对输入的数据进行过滤。如数据仓库的 ETL 过程中的数据清洗、转换,AI 场景下特征工程中的大部分的工作都涉及到数据过滤的内容。

数据过滤可以在数据汇聚之前进行,也可以在数据汇聚之后进行,甚至在数据汇聚的过程同时进行过滤操作。但是一般来说,在完成数据汇聚之后执行数据过滤操作往往更有意义。




数字化运维公有云的资源弹性伸缩问题

云端资源的可伸缩性可以较大程度的调节企业业务波动带来的资源损耗问题,火车MR数字化运维,节约企业运维成本。目前,公有云上已经可以实现计算、存储、通信等资源的弹性伸缩,但必须通过订单,否则无法实现以动态形式按需实时调整实时计费。基于此,火车MR数字化运维解决方案,推动公有云的资源弹性伸缩由指令式(订单)向实时自动化动态化形式升级,将成为众多云服务商研究探索的方向。





数字化运维云端安全架构问题有待解决

在传统安全问题没有得到有效解决的情况下,企业部分或全部业务迁移云端之后,云端的公共属性将进一步加大企业安全管理和控制的难度,火车MR数字化运维技术,同时云端应用安全问题也极易被云系统管理区域的安全水平掩盖。其原因,火车MR数字化运维服务,

一是在上云之后,数字分散导致数据的泄露和非正常访问风险加大;

二是应用之间的物理隔离转变成逻辑的虚拟隔离,安全边界越来越模糊,漏洞被放大,虚拟机和虚拟机之间缺乏必要的防护; 

三是安全匹配跟不上快速敏捷的应用。





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