数据管理

当我们谈数据资产管理时，我们究竟在谈什么？就目前而言，我们谈论得最多的非数据管理和数据治理这两个概念莫属。但是对于这两个概念，两者的准确定义是什么，具体区别又是什么，仍是困扰着许多人的关键问题。 数据管理和数据治理有很多地方是互相重叠的，它们都围绕数据这个领域展开，因此这两个术语经常被混为一谈。 此外，每当人们提起数据管理和数据治理的时候，还有一对类似的术语叫信息管理和信息治理，更混淆了人们对它们的理解。关于企业信息管理这个课题，还有许多相关的子集，包括主数据管理、元数据管理、数据生命周期管理等等。 于是，出现了许多不同的理论（或理论家）描述关于在企业中数据/信息的管理以及治理如何运作：它们如何单独运作？它们又如何一起协同工作？是“自下而上”还是“自上而下”的方法更高效？ 为了帮助大家弄明白这些术语以及它们之间的关系，本文将着重定义它们的概念，并指出它们的区别，这些定义和区别源自于国际公认的以数据为中心的相关组织，同时还会在一些观点上展开详细的探讨。 数据管理包含数据治理 在说明数据和信息的区别之前，最好从“治理是整体数据管理的一部分”这个概念开始，这个概念目前已经得到了业界的广泛认同。数据管理包含多个不同的领域，其中一个最显著的领域就是数据治理。CMMi协会颁布的数据管理成熟度模型（DMM）使这个概念具体化。DMM模型中包括六个有效数据管理分类，而其中一个就是数据治理

/*--> */ /*--> */ 什么是元数据 　　任何文件系统中的数据分为数据和元数据。数据是指普通文件中的实际数据，而元数据指用来描述一个文件的特征的系统数据，诸如访问权限、文件拥有者以及文件数据块的分布信息( inode... )等等。在集群文件系统中，分布信息包括文件在磁盘上的位置以及磁盘在集群中的位置。用户需要操作一个文件必须首先得到它的元数据，才能定位到文件的位置并且得到文件的内容或相关属性。 元数据管理方式 　　元数据管理有两种方式。集中式管理和分布式管理。集中式管理是指在系统中有一个节点专门司职元数据管理，所有元数据都存储在该节点的存储设备上。所有客户端对文件的请求前，都要先对该元数据管理器请求元数据。分布式管理是指将元数据存放在系统的任意节点并且能动态的迁移。对元数据管理的职责也分布到各个不同的节点上。大多数集群文件系统都采用集中式的元数据管理。因为集中式管理实现简单，一致性维护容易，在一定的操作频繁度内可以提供较满意的性能。缺点是单一失效点问题，若该服务器失效，整个系统将无法正常工作。而且，当对元数据的操作过于频繁时，集中的元数据管理成为整个系统的性能瓶颈。 　　分布式元数据管理的好处是解决了集中式管理的单一失效点问题， 而且性能不会随着操作频繁而出现瓶颈。其缺点是，实现复杂，一致性维护复杂，对性能有一定影响。 来源： https://www.cnblogs

1.微服务跟SOA有什么区别 可以把微服务当做去除了ESB的SOA。ESB是SOA架构中的中心总线，设计图形应该是星形的，而微服务是去中心化的分布式软件架构。 2.优点 每个服务足够内聚，足够小，代码容易理解、开发效率提高；服务之间可以独立部署，微服务架构让持续部署成为可能；每个服务可以各自进行负载均衡扩展和数据库扩展，而且，每个服务可以根据自己的需要部署到合适的硬件服务器上；容易扩大开发团队，可以针对每个服务（service）组件开发团队；提高容错性（fault isolation），一个服务的内存泄露并不会让整个系统瘫痪；系统不会被长期限制在某个技术栈上。 3.缺点 开发人员要处理分布式系统的复杂性；开发人员要设计服务之间的通信机制，对于需要多个后端服务的user case，要在没有分布式事务的情况下实现代码非常困难；涉及多个服务直接的自动化测试也具备相当的挑战性；服务管理的复杂性，在生产环境中要管理多个不同的服务的实例，这意味着开发团队需要全局统筹（PS：现在docker的出现适合解决这个问题）；应用微服务架构的时机如何把握？对于业务还没有理清楚、业务数据和处理能力还没有开始爆发式增长之前的创业公司，不需要考虑微服务架构模式，这时候最重要的是快速开发、快速部署、快速试错。 4.微服务架构的关键问题 （1）微服务架构的通信机制 客户端与服务器之间的通信 在单块应用架构下

docker两种存储资源类型 用户在使用 Docker 的过程中，势必需要查看容器内应用产生的数据，或者需要将容器内数据进行备份，甚至多个容器之间进行数据共享，这必然会涉及到容器的数据管理 1）Data Volume （数据卷） 2）Data Volume Dontainers --- 数据卷容器 Data Volume （数据卷） Data Volume 本质上是 Docker Host 文件系统中的目录或文件，使用类似与 Linux 下对目录或者文件进行 mount 操作。数据卷可以在容器之间共享和重用，对数据卷的更改会立马生效，对数据卷的更新不会影响镜像，卷会一直存在，直到没有容器使用 Data Volume 有以下特点： a）Data Volume 是目录或文件，而非没有格式化的磁盘（块设备）。 b）容器可以读写 volume 中的数据。 c）volume 数据可以被永久的保存，即使使用它的容器已经销毁。 Data Volume的使用： 通过-v 参数格式为 <host path>:<container path> a）运行一个容器，并创建一个数据卷挂载到容器的目录上 #docker run -dti -v /web centos:7.0 /bin/bash b）运行一个容器，本地创建/date目录挂载到容器的/var/log/目录上 docker run -dti -v

1. 在项目中应用Spring Security 前面我们已经学习了Spring Security框架的使用方法，本章节我们就需要将Spring Security框架应用到后台系统中进行权限控制，其本质就是认证和授权。 要进行认证和授权需要前面课程中提到的权限模型涉及的7张表支撑，因为用户信息、权限信息、菜单信息、角色信息、关联信息等都保存在这7张表中，也就是这些表中的数据是我们进行认证和授权的依据。所以在真正进行认证和授权之前需要对这些数据进行管理，即我们需要开发如下一些功能： 权限数据管理（增删改查） 菜单数据管理（增删改查） 角色数据管理（增删改查、角色关联权限、角色关联菜单） 用户数据管理（增删改查、用户关联角色） 鉴于时间关系，我们不再实现这些数据管理的代码开发。我们可以直接将数据导入到数据库中即可。 1.1 导入Spring Security环境 第一步：在health_parent父工程的pom.xml中导入Spring Security的maven坐标 < dependency > < groupId > org.springframework.security </ groupId > < artifactId > spring-security-web </ artifactId > < version > ${spring.security.version}

什么是元数据 任何文件系统中的数据分为数据和元数据。数据是指普通文件中的实际数据，而元数据指用来描述一个文件的特征的系统数据，诸如访问权限、文件拥有者以及文件数据块的分布信息(inode...)等等。在集群文件系统中，分布信息包括文件在磁盘上的位置以及磁盘在集群中的位置。用户需要操作一个文件必须首先得到它的元数据，才能定位到文件的位置并且得到文件的内容或相关属性。 元数据管理方式 元数据管理有两种方式。集中式管理和分布式管理。集中式管理是指在系统中有一个节点专门司职元数据管理，所有元数据都存储在该节点的存储设备上。所有客户端对文件的请求前，都要先对该元数据管理器请求元数据。分布式管理是指将元数据存放在系统的任意节点并且能动态的迁移。对元数据管理的职责也分布到各个不同的节点上。大多数集群文件系统都采用集中式的元数据管理。因为集中式管理实现简单，一致性维护容易，在一定的操作频繁度内可以提供较满意的性能。缺点是单一失效点问题，若该服务器失效，整个系统将无法正常工作。而且，当对元数据的操作过于频繁时，集中的元数据管理成为整个系统的性能瓶颈。 分布式元数据管理的好处是解决了集中式管理的单一失效点问题， 而且性能不会随着操作频繁而出现瓶颈。其缺点是，实现复杂，一致性维护复杂，对性能有一定影响。 如何利用元数据管理数据质量： 点击这里 更多精品课程： 云数据库Redis版使用教程

元数据管理，管理哪些内容 来源： https://www.cnblogs.com/lt1548748657/p/11682057.html

/*--> */ /*--> */ 这一章介绍如何在 Docker 内部以及容器之间管理数据，在容器中管理数据主要有两种方式： 数据卷（Volumes） 挂载主机目录 (Bind mounts) 数据卷 /*--> */ /*--> */ 1.数据卷 可以在容器之间共享和重用 2.数据卷 的修改会立马生效 3.数据卷 的更新，不会影响镜像 4.数据卷 默认会一直存在，即使容器被删除 注意： 数据卷 的使用，类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount，镜像中的被指定为挂 载点的目录中的文件会隐藏掉，能显示看的是挂载的 数据卷 。 [root@localhost ~]# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE ubuntu 16.04 657d80a6401d Less than a second ago 121MB nginx latest ab56bba91343 Less than a second ago 126MB ubuntu v2 a66d0fda4c36 5 hours ago 86.1MB <none> <none> 986426ddabcf 5 hours ago 86.1MB nginx v2 06292a546f31 25 hours ago 126MB commit-test v1

mongodb创建集合、数据管理 创建集合 说明: 前面创建了test1用户，test1用户对db1库读写，对db2只读. 之所以先创建db1库，表示用户在db1库中创建，就一定要db1库验证身份，即用户的信息跟随数据库. 比如test1用户虽然有db2库的读取权限，但是一定要先在db1库进行身份验证，直接访问会提示验证失败. 登录: [root@root-01 ~]# mongo --host 192.168.2.115 --port 27017 -u admin -p "admin122" --authenticationDatabase "admin" MongoDB shell version v3.4.9 connecting to: mongodb://192.168.2.115:27017/ MongoDB server version: 3.4.9 Server has startup warnings: 2017-10-20T09:35:56.569+0800 I CONTROL [initandlisten] 2017-10-20T09:35:56.569+0800 I CONTROL [initandlisten] ** WARNING: /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled is 'always'. 2017

MDM主数据管理： MDM主要是提供两个：一个就是数据的采集过程，一个就是数据的分发和数据服务能力的提供过程。 1、 主数据生产者 ：主要指主数据的产生源，即谁录入谁就是生产者。以员工为例，一般在 HRP中登记和维护，即可认为HRP是员工主数据的生产者。 2、 主数据消费者 ：也称主数据使用者，主要指使用主数据的信息系统。以员工为例，一般 CIS和NIS都需要使用员工信息，即可认为CIS和NIS是员工主数据的消费者。 3、 订阅分发 ：主要指 MDM通过某种机制(如RESTful)将主数据信息同步到主数据消费者的操作。 请求 消息体： { "Request": { "Head": { "Version":"1.1", "LicId":"MDM", "TranCode":"主数据代码", "ServiceVersion":"服务内容版本", "ContentType":"text/json", "OrgId":"发送方所属院区代码", "AppId":"发送方系统代码", "RecOrgId":"接收方所属院区代码", "RecAppId":"接收方系统代码", "MessageId":" 消息 ID(建议随机生成GUID)", "Timestamp":"请求消息生成的时间戳（精确到毫秒）" }, "Body": { // 如果是单条数据，需要放在DataItem节点中，如下：