《公有云技术与应用》课件-28.数据管理服务

公有云技术与应用数据服务管理目录CATALOG定义核心技术组成核心优势应用场景数据管理服务的定义0101数据管理服务的定义在数据爆炸的时代，企业不仅需要存储海量数据，更需要高效管理数据全生命周期。

数据管理服务这是公有云平台提供的一站式数据治理解决方案，涵盖数据集成、清洗、存储、分析等全流程，帮助企业从数据中挖掘价值。01数据管理服务的定义01数据管理服务的定义从定义、优势、核心技术及应用场景展开解析，理解其如何成为数据驱动决策的核心支撑。定义数据管理服务是云厂商提供的集约化数据治理平台，通过集成各类工具与服务，实现数据从采集、处理、存储到应用的全生命周期管理。01数据管理服务的定义定义打破了传统数据管理中“工具分散、流程割裂”的痛点，通过统一接口与协同机制，让数据在不同系统间有序流转，就像为企业数据打造了一套“智能化的交通管理系统”。01数据管理服务的定义类比：传统DBA（数据库管理员）的智能化升级版，将人工操作转化为自动化、可视化的云服务。01数据管理服务的定义例如，某零售企业通过数据管理服务，将线上订单、线下门店、用户行为等分散数据集中整合，经过清洗与标准化后，支撑精准营销与库存优化决策，数据处理效率提升80%。01数据管理服务的定义核心优势02

1.全流程数据治理覆盖数据采集（对接业务系统、IoT设备）、清洗（去重、补全、格式转换）、存储（分层存储至数据湖/数据仓库）、分析（对接BI工具）全环节，避免工具碎片化导致的效率损耗。02核心优势

2.自动化与智能化支持数据pipeline自动化配置（如定时抽取、实时同步），通过AI算法自动识别异常数据（如离群值、格式错误）并预警，减少70%的人工干预。02核心优势

3.弹性扩展与成本优化计算与存储资源按需扩展（如分析任务高峰期临时扩容），按实际使用量计费；通过数据生命周期管理（如冷数据自动归档），存储成本降低40%。02核心优势

4.安全合规与权限管控支持数据加密（传输与静态加密）、脱敏（如手机号显示为1385678）、血缘追踪（记录数据来源与流转路径），满足GDPR、等保2.0等合规要求。02核心优势核心技术组成03

支持批量集成（如ETL工具定时抽取数据）、实时集成（如CDC变更数据捕获，延迟<1秒）、接口集成（如API网关对接第三方系统），兼容结构化（数据库）、半结构化（JSON）、非结构化（文档/视频）数据。03核心技术组成1.数据集成技术

基于分布式计算框架（如Spark、Flink）实现大规模数据清洗、转换、聚合；支持SQL脚本、Python代码自定义处理逻辑，适配复杂业务规则。03核心技术组成2.数据处理引擎

记录数据资产信息（如字段定义、数据类型、业务含义）、血缘关系（数据从源头到目标的流转链路）、质量指标（如完整性、准确性），通过数据目录实现资产可视化。03核心技术组成3.元数据管理

细粒度权限控制（如基于角色的访问控制RBAC）、操作审计日志（记录所有数据访问与修改行为）、数据水印（追踪敏感数据泄露源头）。03核心技术组成4.数据安全技术应用场景04需求：集团企业需整合各子公司业务数据（如财务、销售、人力），构建统一数据资产，支撑跨部门数据分析。（一）企业数据中台构建04应用场景

方案：通过数据管理服务的集成工具对接各子公司数据库，抽取数据至数据湖；配置自动化清洗规则，形成标准化数据资产；各部门通过数据目录查询与申请数据，支持自助式分析04应用场景

（一）企业数据中台构建需求：电商平台需实时监控订单量、支付成功率等指标，异常时及时预警（如支付成功率突降）。（二）实时数据监控与决策04应用场景

方案：部署实时数据管道，将订单系统、支付系统数据实时同步至分析引擎；配置监控规则（如支付成功率<90%触发预警），通过可视化大屏展示实时指标；异常时自动推送告警至运营团队，响应时间从小时级缩短至分钟级。04应用场景

（二）实时数据监控与决策需求：金融机构需按监管要求保存5年交易数据，支持随时调取与审计。（三）合规数据归档与审计04应用场景

方案：交易数据实时同步至数据管理服务，按规则自动归档至低成本存储；记录每笔数据的修改日志与访问记录，审计时可通过血缘追踪回溯数据全生命周期；满足“数据可追溯、访问可审计”的合规要求。04应用场景

（三）合规数据归档与审计总结与实践任务05

数据管理服务是云原生数据库体系的"中枢神经"，其价值在于：✅

降本增效：减少70%人工运维成本✅

风险可控：实现数据操作全链路可追溯✅

敏捷创新：赋能业务快速试错05总结与实践任务

1.调研某云厂商数据管理平台（如阿里云DataWorks），尝试配置一条