在应用程序和数据之间，存在一条难以逾越的大河。 所以，将零信任思想应用于数据访问时，听起来很简单；但将零信任技术应用于数据访问时，做起来却很困难。 当然，对于正确的事情，即使困难，也该做。...尽管Snowflake或Redshift这样的现代数据库的确可以通过Okta或IAM支持原生SSO，但大多数业务用户使用BI工具（如Looker、Tableau、Thoughtspot等）通过单个服务帐户来访问数据...08 答案：具备数据SSO的数据访问平台 我们的方案是一个数据安全平台（DSP），它必须是一个身份联合访问控制系统，也必须能够将SSO带入数据网格。...2）非应用程序型场景的数据SSO 注意到，许多数据访问场景并不经过应用程序：SRE、DBA和其他人可以直接连接到数据存储。...所以，现在让我们来看看通过终端（terminal）或其他专用连接的数据访问。 图3-传统方案 vs. 数据SSO方案 在左侧（传统方案）：用户直接连接到数据库。
根据凯捷的一项调查，如果正确的贯彻了DevOps的指导思想——合作，并采用了适宜的工具加以辅助，你的业务系统的部署频率可以提高30倍，而所需时间比传统工具缩短8000倍。 正确的工具 ?...链接：https://eng.uber.com/m3/ 22、Looker Looker，现在是谷歌云的一部分，它是一个高度适应性的商业智能和数据分析平台，与Redshift，Snowflake，BigQuery...使用Looker，你将获得前所未有的数据洞察。...链接：https://looker.com/ 23、Apache Hadoop Hadoop是专为易于扩展而设计的，其框架允许将大型数据集从单个节点扩展到数千个节点。...Sensu与你在使用的平台集成，并与Sensu SSO一起提供强大的安全保证。
通过连接到许多不同的本地和基于云的数据源，Tableau的直观界面将数据源，准备，探索，分析和演示结合在一个简化的工作流程中。 Tableau的灵活性使其非常适合上面讨论的三种类型的分析。...名词解释 单点登录（Single Sign On），简称为 SSO，是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一。SSO的定义是在多个应用系统中，用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。...（来自百度百科） 2.Looker Looker致力于提供统一的数据环境和集中的数据治理，致力于成为数据分析者的可重用组件。...使用提取/加载/转换（ELT）方法，Looker使用户能够根据需要对数据进行建模和转换。 Looker还具有专有的LookML语言，它以可视和可重用的方式利用SQL。...Microstrategy连接到ERP和云数据供应商等众多企业资产，并与Android，iOS和Windows等多个常见用户客户端集成。
6 IBM云数据服务的Looker Blocks Looker为基于Web的商业智能平台提供了访问驻留在数据库中或者云中的数据。...Looker与IBM合作开发了一套Looker Blocks组件，通过利用IBM的云数据服务实现更加简化和可定制的数据分析服务。根据这两家公司所称，该组合将允许客户在数天内部署一个完整的数据平台。...在新版本中，通过混合的事务处理或者分析处理将事务和分析合并成一个单一的数据库，以支持OLTP和OLAP查询。用户可以在大量的写入负载中实现 实时查询。...在9.3版本中，本地连接到本机连接到Snowflake Computing的云数据仓库系统更易于Tableau用户执行简单和复杂数据探索和分析。...数据争论是原始数据的转化过程，将复杂的数据转换成清洁的，结构化的数据转化成可分析的，这是数据分析过程中最具有挑战性的一个部分。
IBM云数据服务的Looker Blocks Looker为基于Web的商业智能平台提供了访问驻留在数据库中或者云中的数据。...Looker与IBM合作开发了一套Looker Blocks组件，通过利用IBM的云数据服务实现更加简化和可定制的数据分析服务。根据这两家公司所称，该组合将允许客户在数天内部署一个完整的数据平台。...在新版本中，通过混合的事务处理或者分析处理将事务和分析合并成一个单一的数据库，以支持OLTP和OLAP查询。用户可以在大量的写入负载中实现实时查询。...在9.3版本中，本地连接到本机连接到Snowflake Computing的云数据仓库系统更易于Tableau用户执行简单和复杂数据探索和分析。...数据争论是原始数据的转化过程，将复杂的数据转换成清洁的，结构化的数据转化成可分析的，这是数据分析过程中最具有挑战性的一个部分。
近期Datahub进行了一次大的版本更新，从0.9版本以后Datahub也正式发布了列级别数据血缘的功能。 0.9.1版本又增加了，列的影响分析这个功能。...1、建立列级别数据血缘的API 2、Snowflake和Looker，Tableau的列级别数据血缘实现 3、列级别数据血缘的可视化 4、列的影响分析 列级别的数据血缘非常的重要。...与Atlas的展示不同，Datahub将列血缘和数据集血缘放在了一起展示，对于数据脉络的理解也更加的清晰。...另外Datahub也发布了未来一段时间的开发计划表，值得关注的有： 2022年四季度 ，实现Bigquery和Redshift 的列级别数据血缘。 2023年一季度，实现对Spark的支持。...这也让我们对Datahub的未来有了更多的期待，赶紧升级用起来吧! 另外，在这几年的写作中，我也发现了除了文字以外，用视频的方式来表达可能会更加的清晰，生动，效率更高。
他们将这种理解与一种易于理解且具有吸引力的定价模型结合起来，该模型支持价值证明、增量购买和企业规模。...ThoughtSpot 的软件可以部署在云中，也可以作为商用硬件上的本地设备，将内存中的数据加载到大型并行处理(MPP)引擎中，并建立索引以提高查询性能。...Domo连接到企业应用程序的能力是一个不同点，因为Domo以类似API的连接器的形式维护连接器，这些连接器可以动态响应源端模式中的更改。 GoodData ?...Looker的主要区别在于对基于云的分析数据库的本地支持，特别是对Amazon (Redshift, Athena)、谷歌BigQuery和Snowflake的支持。...数据通常从关系数据源实时查询，因为其可以将缓存放入柱状内存引擎中。 整理编译：张苏月
当完美的Looker实例组织得很差时，增长负责人花更多时间寻找按付费用户与免费用户分割的CAC上的有用图形，而实际上并未改变增长策略。如果整洁和组织已经被丢弃，分析团队将重新创建已存在的可视化。...我将通过Python伪代码示例来进行详细介绍，以Looker为例，因为它非常流行并且容易出现冗余，同时还将提供其他企业工具的指南（因为几乎任何BI工具都可以执行此操作）。 让我们进入技术细节。...1.编写一个脚本将所有的BI元数据导出到数据仓库中。 初始化访问实例。在Looker中，可以通过Python SDK来实现这一点。设置实例的URL、客户端ID和客户端密钥的环境变量。...因此，我们已经将所有数据存储在数据仓库中，并且知道哪些可视化最近没有被使用（我通常建议将“不常用”的门槛设置为60或90天）。BI工具通常在数据团队之外被广泛使用，那么如何进行这一努力的沟通呢？...需要提到数据目录在元数据工作中的作用。虽然大多数现代数据目录连接到BI工具并为你收集元数据，但它们还没有建立起主动删除可视化的机制（尚未）。
；为了能定制和复用数据可视化体验，Looker采用了自己的数据描述语言LookML，这种语言可以简化脚本编写的过程，同时还能对SQL查询进行再利用。...用户可以将Looker查询分发到企业的各个智能部门，包括销售、营销等。系统的部署也很方便，只需几个小时即告完成。...最近两三年Looker发展势头迅猛： 2014年Looker业务实现了400%的增长，当时商业客户超过250家，其中包括Yahoo！...Looker的战略是把主要资金用于开发，让Looker能够嵌入到其他web应用上。...关注数字营销的朋友都知道，从by session到by user是大势所趋。说Looker已经做到了有点夸张，但在这点上，Looker做的已经相当不错了。 ?
OpenMetadata 包括以下内容： 元数据模式- 使用类型、实体和实体之间关系的模式定义元数据的核心抽象和词汇。这是开放元数据标准的基础。还支持具有自定义属性的实体和类型的可扩展性。...摄取框架支持众所周知的数据仓库，如 Google BigQuery、Snowflake、Amazon Redshift 和 Apache Hive；MySQL、Postgres、Oracle 和 MSSQL...连接器- 支持连接到各种数据库、仪表板、管道和消息传递服务的 55 个连接器。 术语表- 添加受控词汇来描述组织内的重要概念和术语。添加词汇表、术语、标签、描述和审阅者。...数据安全- 支持 Google、Okta、自定义 OIDC、Auth0、Azure、Amazon Cognito 和 OneLogin 作为 SSO 的身份提供商。...此外，还支持 AWS SSO 和 Google 基于 SAML 的身份验证。 功能展示 请参考大数据流动视频号的功能演示： 如何安装？
(snowFlake.nextId()); } } } 结合前面提到的原理可知，集群部署环境下每台机器的应用启动时，初始化SnowFlake应该指定集群内唯一的workerId...很多朋友都知道，机器上的ip可以转换成int数据，很容易想到，由于每台机器的ip不同（至少同1集群中不会重复），将ip转换出来的数字，对worker上限总数取模（注：worker总数只要小于1024即可...可能有一天会突然发现，snowflake生成的id出现了重复，但是代码并没有做过任何变更！...，所以它俩在并发高的情况下，有就较大概率生成相同的id，而且这个bug还挺难查的，可能机器一重启，又正常了（因为ip变了），如果只是偶尔出现，还会让人误以为是“时钟回拨”问题。...可以借助redis，对集群内的机器在应用启动时做一个workerId的全局登记，流程图如下： 注1：因为容器随时可能被销毁，如果机器没了，登记表里的记录就没用了，相当于成了脏数据，所以检查过程中，有一步清理过期记录就是用来干这个的
2.3.摄取框架 Ingestion Framework 是一个模块化、可扩展的 Python 库，用于从外部源系统（例如 Snowflake、Looker、MySQL、Kafka）提取元数据，将其转换为...3.元数据摄取架构 DataHub 支持极其灵活的摄取架构，可以支持推、拉、异步和同步模型。下图描述了将您喜爱的系统连接到 DataHub 的所有可能选项。...3.2.基于拉动的集成 DataHub 附带一个基于 Python 的元数据摄取系统，可以连接到不同的源以从中提取元数据。...请注意，并非所有 MCP 都会生成 MCL，因为 DataHub 服务层将忽略对元数据的任何重复更改。...基于二级索引的元数据读取将路由到搜索索引（或者也可以使用此处描述的强一致二级索引支持）。全文和高级搜索查询将路由到搜索索引。复杂的图形查询（例如血缘）将路由到图形索引。
在上图中，连单表聚合查询最慢的 Presto，也是一个经典的 MPP 架构引擎。 其次，ClickHouse 的查询引擎，参考和继承了 MonetDB/X100 的实现，用的是向量化的执行引擎。...后来，他更是成为了云数仓领导者 Snowflake 的创始人之一。...最后，ClickHouse 在数据的存储上采用了列式的 MergeTree 存储方式。这也使得数据的编码，压缩和处理都可以很高效。...比如说 ClickHouse 也采用了列存和向量化执行引擎。又比如说，Redshift 和 Snowflake 都实现了 CBO。...所以任何可以支持 MySQL的连接协议的方式都可以连接到 SelectDB Cloud，包括但不限于 MySQL Client， JDBC，DBeaver。
数据仓库：BigQuery 如上所述选择正确的数据仓库是我们难题中最重要的部分。主要的三个选项是 Snowflake[7]、BigQuery[8] 和 Redshift[9]。...这意味着在很长一段时间内，BI 和数据可视化领域由专有工具（Tableau、PowerBI 和最近的 Looker）主导，缺乏开源项目，只有小众用例。然后是 Apache Superset。...如今由于其庞大的开源社区，它已成为“第三次浪潮”（以及 Metabase 和 Looker 等替代品）的领先技术之一。...Superset 部署由多个组件组成（如专用元数据数据库、缓存层、身份验证和潜在的异步查询支持），因此为了简单起见，我们将依赖非常基本的设置。...: [https://www.snowflake.com/](https://www.snowflake.com/) [8] BigQuery: [https://cloud.google.com/bigquery
IPO当日收盘价$254, 比IPO定价$120翻了超过一倍 连一向声称“不懂科技”的巴菲特都投了超过五亿美元 关于Snowflake和这个创纪录的IPO，已经有很多文章写了，但是作为SaaS从业者还是希望能给你一些不一样的深度...下图是Snowflake网站上的一个流程图。 不得不感慨，连数据库这样的产品都能用bottom up的销售模式，世界变化真是快。 可见传统与时髦，没有对错。...Snowflake的确有很多创新，比如首创将storage, compute分开，既让scale up更快，也让不同use case的数据使用更方便。...Snowflake非常聪明的一点就是利用了Cloud的规模化效应。...比如： BI/analytics 2019年收购Numeracy，有了自建的Query UI。同时，Looker被google收购之前，就是Snowflake很重要的合作伙伴。
相当于从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，业务服务将号段在本地生成1~1000的自增ID并加载到内存.。...，用于计算下一个号段 step：步长，也就是每次获取ID的数量 description：对于业务的描述，没啥好说的 将Leaf项目下载到本地：https://github.com/Meituan-Dianping...=false 注意：leaf.snowflake.enable 与 leaf.segment.enable 是无法同时开启的，否则项目将无法启动。...Leaf采用双buffer的方式，它的服务内部有两个号段缓存区segment。当前号段已消耗10%时，还没能拿到下一个号段，则会另启一个更新线程去更新下一个号段。...二、Leaf-snowflake Leaf-snowflake基本上就是沿用了snowflake的设计，ID组成结构：正数位（占1比特）+ 时间戳（占41比特）+ 机器ID（占5比特）+ 机房ID（占5
随着5G的到来，将生态系统推向新的发展务必重要。因为如下图所示，5G将移动生态系统扩展到新的行业，新的频谱带和类型，新的部署、新的服务和新的用户体验。...然后，这些技术规范由构成3GPP合作关系的七个区域标准组织（SSO）转化为技术标准（如下图所示）。区域性SSO也负责制定和执行知识产权（IPR）政策。 2、3GPP是一个由会员驱动的组织。...除了管理3GPP网站之外，在3GPP中启所有工程工作的动和完成的都赖于研发，技术发明以及来自生态系统和世界各地3GPP个人成员的协作。...3GPP确定了完整的端到端蜂窝系统的规范，包括用户设备，无线接入，核心网和服务框架。然而，这些系统的复杂性和规模要求将这些规范的工作分成更小，更专门的部分（例如RF，安全性）。...5G也许是业界转型的新一代技术，它不仅提供新的性能和效率水平来增强当今的移动宽带服务，而且还将移动网络扩展为广泛用例的统一连接架构。
相当于从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，业务服务将号段在本地生成1~1000的自增ID并加载到内存.。 大致的流程如下图所示： ?...，用于计算下一个号段 step：步长，也就是每次获取ID的数量 description：对于业务的描述，没啥好说的 将Leaf项目下载到本地：https://github.com/Meituan-Dianping...=false 注意：leaf.snowflake.enable 与 leaf.segment.enable 是无法同时开启的，否则项目将无法启动。...当前号段已消耗10%时，还没能拿到下一个号段，则会另启一个更新线程去更新下一个号段。 简而言之就是Leaf保证了总是会多缓存两个号段，即便哪一时刻数据库挂了，也会保证发号服务可以正常工作一段时间。...二、Leaf-snowflake Leaf-snowflake基本上就是沿用了snowflake的设计，ID组成结构：正数位（占1比特）+ 时间戳（占41比特）+ 机器ID（占5比特）+ 机房ID（占5
相当于从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，业务服务将号段在本地生成1~1000的自增ID并加载到内存.。...，用于计算下一个号段 step：步长，也就是每次获取ID的数量 description：对于业务的描述，没啥好说的 将Leaf项目下载到本地：https://github.com/Meituan-Dianping...=false 注意：leaf.snowflake.enable 与 leaf.segment.enable 是无法同时开启的，否则项目将无法启动。...当前号段已消耗10%时，还没能拿到下一个号段，则会另启一个更新线程去更新下一个号段。 简而言之就是Leaf保证了总是会多缓存两个号段，即便哪一时刻数据库挂了，也会保证发号服务可以正常工作一段时间。...二、Leaf-snowflake Leaf-snowflake基本上就是沿用了snowflake的设计，ID组成结构：正数位（占1比特）+ 时间戳（占41比特）+ 机器ID（占5比特）+ 机房ID（占5
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