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运维专题第1期：数据中枢
CMDB，内置丰富 CI 模型，全方位记录 TCE 平台资源和配置项； CMDB，贯穿整个平台及云产品生命周期，为不同的运维场景提供了统一的配置信息管理； CMDB，通过预设数据、自动化联动等手段协助用户进行运维决策 日常运维场景下，CMDB 作为运维组件数据源， 为云哨监控系统、日志平台等专有云平台运维组件提供资产配置信息和业务信息，帮助各运维组件更好地实现了告警聚合、关联查询和数据下钻的能力。 CMDB 内置了丰富的 CI 模型，绝大部分 CI 模型的配置数据均不需要客户手工配置，而是通过各种接口自动同步配置数据。 为了确保 CMDB 配置数据的准确性，CMDB Agent 会定期采集主机硬件配置信息和进程信息，并根据预设的校验规则，自动判定 CMDB 记录的主机配置和业务配置是否正确，并根据预设的处理规则选择通知客户确认或者自动修改配置值 -【END】- CMDB 不仅为运维工作提供全面、准确、权威的配置数据管理，同时依托腾讯云丰富运维经验为降低客户运维工作复杂度。
75530编辑于 2022-06-24 〔从零搭建〕数据中枢平台部署指南
摘要： 数据中枢平台基于开源项目DataCap建设，是一款用于数据转换、集成和可视化的集成软件。 / 请联系市场总监获取账号密码 一、数据中枢平台基于开源项目DataCap建设 AllData数据中台商业版中的数据中枢平台（DataCap）功能，是一款用于数据转换、集成和可视化的集成软件。 2、持超过 40+ 数据源，包括 ClickHouse、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、Elasticsearch、Kafka 等主流数据库和中间件。 3.2 生产环境： 选择release/v2.x.x标签版本（如v2.5.0），避免未经验证的代码。 解决：在application-prod.yml中配置： 1、数据中枢平台首页 2、插件市场-Connecttor 插件市场提供丰富插件，支持功能扩展与定制，满足企业多样化数据需求。
24510编辑于 2025-09-13企业应用观测中枢建设
2、云原生、微服务技术应用伴随着业务增长，IT架构领域提出了云原生、微服务的构建理念，将传统的大体量、高耦合应用系统拆分为微型化、可拆卸的分布式模块。 完整可观测体系的结构与应用可观测的占位企业应用观测建设思路总体定位链路追踪的工具，即前面提到的APM，因为其自动化生成了一系列数据之间的关联关系，在整个可观测体系中是一个类似中枢的存在。 以下就用Logback日志框架配合Skywalking探针（一种业界流行的开源APM探针）来做个例子，其中关键的修改点在于：1、引用skywalking官方提供的工具类2、在Logger配置中引用这个Appender 2、下钻到进程所在的主机/容器集群排查问题当我们在系统中通过APM探针或者SDK按照规范要求上报了Trace信息，一般都会携带对应服务所在的主机或者容器集群信息，最常见的就是主机的IP地址以及容器的ContainerID 结语以上，我们介绍了比较成熟理想的企业应用观测中枢建设方案。总的来说，应用观测领域目前尚处于快速发展、落地探索阶段，各企业在建设应用观测中枢的过程中不应操之过急。
21410编辑于 2025-06-17AllData数据中台架构全览：数据时代的智慧中枢
AllData大数据产品是可定义数据中台，以数据平台为底座，以数据中台为桥梁，以机器学习平台为中层框架，以大模型应用为上游产品，提供全链路数字化解决方案。 2、灵活性底层架构灵活，支持微前端（如Wujie架构）和可插拔的后端设计，确保系统的高度可扩展性和定制性。 应用场景与价值 AllData数据中台集成了丰富的功能模块，覆盖了数据集成平台、数据同步平台、数据质量平台、实时开发中心、实时开发IDE、离线开发平台、元数据管理平台、指标体系平台、数据模型管理、数据比对管理 、数据安全管理、数据服务管理、BI报表等功能，提供一站式数据服务。 2、模块化设计WuJie+可插拔架构建设可定义数据中台，涵盖了数据存储、数据处理、数据服务、数据应用等核心应用功能。
28421编辑于 2025-02-21数据中枢平台 · 致力于打造行业场景化数据枢纽
文章内容主要为以下三部分: 一、功能介绍 二、功能特点 三、访问数据中枢平台页面 Tips:关注「公众号」大数据商业驱动引擎 数据中枢平台基于开源项目DataCap建设 AllData数据中台商业版持续创新升级 ，最新成功集成开源项目——数据中枢平台（DataCap），一款用于数据转换、集成和可视化的集成软件。 支持多种数据源、文件类型、大数据相关数据库、关系型数据库、NoSQL 数据库等。通过该软件可以实现对多数据源的管理，以及对数据源下的数据进行各种操作转换。 2、持超过 40+ 数据源，包括 ClickHouse、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、Elasticsearch、Kafka 等主流数据库和中间件 3、通过 JDBC、Native 数据源-创建数据源 修改数据源-数据源 修改数据源-配置 修改数据源-授权 修改数据源-高级 修改数据源-自定义 工作流 支持可视化编排，实现数据任务的自动化调度与灵活执行。
18010编辑于 2025-07-24直播数据看板工具：流量战场的神经中枢
2. 流量来源的认知迷雾 某服饰品牌将80%预算投向"观看时长高"的用户，实际购买者70%来自停留仅15秒的流量（快手算法白皮书）。来源标签错位导致ROI跌破1:0.7（巨量引擎诊断）。 3. 实时互动心电图 理想系统需捕捉每帧情绪波动： 毫秒级监测评论情感倾向（如"贵了"→红色警报） 自动标记高转化话术时段（"买它"出现转化率飙升5倍） 决策延迟压至3秒内（Firework实测） 2. 逐帧分析环节转化率（讲解/上链接/逼单阶段） 自动关联流失时段话术与画面（如"产品特写缺失致点击率跌40%"） 投流浪费减少80%（有赞直播方案） ⚙️ 工具全景图（板栗看板核心领航） 板栗看板直播中枢 穿透式分析来源渠道转化效能 漏斗手术台：定位环节流失点并标注回放片段 AI指挥官： NLP解析"立即提升逼单转化率"输出话术策略 预测流量峰值提前扩容服务器 本土化闪电战： 深度打通抖音/快手/视频号数据源 Firework实验室） 结语：从流量赌博到精准战争终极胜负手： ✨ 让互动可操控如肢体，让流量可解剖如基因，让转化可设计如电路 ✨undefined正如淘宝直播负责人断言："2025年后，直播间的生死取决于数据看板的毫秒级响应力
14010编辑于 2025-07-23- 来自专栏可观测系列
企业应用观测中枢建设
2、云原生、微服务技术应用伴随着业务增长，IT架构领域提出了云原生、微服务的构建理念，将传统的大体量、高耦合应用系统拆分为微型化、可拆卸的分布式模块。 企业应用观测建设思路总体定位链路追踪的工具，即前面提到的APM，因为其自动化生成了一系列数据之间的关联关系，在整个可观测体系中是一个类似中枢的存在。 以下就用Logback日志框架配合Skywalking探针（一种业界流行的开源APM探针）来做个例子，其中关键的修改点在于：1、引用skywalking官方提供的工具类2、在Logger配置中引用这个Appender 2、下钻到进程所在的主机/容器集群排查问题当我们在系统中通过APM探针或者SDK按照规范要求上报了Trace信息，一般都会携带对应服务所在的主机或者容器集群信息，最常见的就是主机的IP地址以及容器的ContainerID 结语以上，我们介绍了比较成熟理想的企业应用观测中枢建设方案。总的来说，应用观测领域目前尚处于快速发展、落地探索阶段，各企业在建设应用观测中枢的过程中不应操之过急。
33310编辑于 2024-07-29 构建数据中枢：数据中台指标体系如何赋能企业运营
AllData大数据产品是可定义数据中台，以数据平台为底座，以数据中台为桥梁，以机器学习平台为中层框架，以大模型应用为上游产品，提供全链路数字化解决方案。 结合数据同步平台（Seatunnel），可实现从数据采集、清洗到分析的全链路高效流转。 数据同步层（Seatunnel）数据源接入 市场数据通过Seatunnel的HTTP/FTP插件定时抓取第三方行业报告、竞品公开数据；用户行为数据实时接入埋点日志（如Kafka），支持增量同步；产品性能数据对接监控系统 2. 「 风险与应对措施 」01 数据质量问题风险：数据源格式不统一导致同步失败；应对：在Seatunnel中增加数据校验规则，对异常数据记录日志并告警。
37900编辑于 2025-05-22KPaaS洞察|92%中企数据孤岛，CDO如何打造数据神经中枢？
本文基于集成扩展平台实战沉淀，解构从"数据割据"到"数据驱动"的七维进化路径：一、明确数据管理的目标在设计数据管理机制之前，企业必须明确其目标。数据管理的核心目标是确保数据的准确性、一致性和可用性。 三、建立数据更新与同步机制数据的更新和同步是确保数据一致性的关键环节。企业需要建立一套高效的数据更新与同步机制，以确保数据在不同系统之间的实时性和准确性。 企业可以借鉴这种思路，建立一套适合自身需求的数据质量控制体系，通过数据校验、数据清洗、数据标准化等手段，确保数据的质量。五、实现数据的可视化与分析数据的价值在于其能够为企业决策提供支持。 同时，企业还可以利用数据分析工具，对数据进行深入分析，挖掘数据背后的潜在价值。六、保障数据安全与合规数据安全和合规是数据管理的重要组成部分。 通过明确数据管理的目标、选择合适的数据管理模式、建立数据更新与同步机制、加强数据质量控制、实现数据的可视化与分析、保障数据安全与合规以及持续优化与改进，企业可以建立一套高效的数据管理机制，提升数据的价值
16110编辑于 2025-02-18利用PostgreSQL和ServBay构建跨境电商高效WMS数据中枢
传统依赖Excel管理库存、手动同步ERP数据的做法已无法满足需求。如何通过技术手段实现仓储数据的结构化、自动化和高效同步？ PostgreSQL：稳定且高性能的仓储数据库 PostgreSQL支持复杂数据结构和高并发事务，适合跨境电商中SKU繁多、订单频繁的场景。 NOT NULL, sku VARCHAR(50) NOT NULL, quantity INTEGER NOT NULL, status VARCHAR(20) NOT NULL ); 2. 构建轻量级API，解耦系统数据接口 利用Python的Flask框架配合SQLAlchemy ORM，实现RESTful API，向外部系统提供标准化数据接口。 关键点： 设计清晰的数据模型 实现GET接口查询库存和订单 支持JSON格式数据，方便ERP、TMS调用 代码简洁、易于维护和扩展 示例代码略，详见前文。 3.
17520编辑于 2025-06-11EMQX 与 MQTT: AI 大模型时代的分布式数据中枢
在这样的背景下，MQTT Broker （基于 MQTT 协议的消息服务器）作为一个关键的数据基础设施，在数据的时代正发挥着核心中枢站的作用：接收来自物联网设备、移动应用、云平台等各种来源的消息，然后将这些消息传递给目标设备或应用程序 在这样的场景中，MQTT Over QUIC 协议由于其低延迟和高可靠性，在自动驾驶和 ⻋联网（V2X）通信中变得尤为重要，而 OCPP(开放充电点协议)在电动汽⻋充电方面也发挥着关键⻆色。 无论是 QoS 0 的“最多一次”，QoS 1 的“至少一次”，还是 QoS 2 的“仅此一次”，EMQX 均确保数据按照特定的需求得到妥善的处理，这对于那些需要精确数据输入的 AI 模型是极其关键的。 例如， 它能够从传感器发送的原始数据流中提取有用信息，转换数据格式，或识别并剔除异常值。这样的预处理是实现高质量 AI 训练数据的关键，确保 AI 模型的输入是准确且高效的。2. 2. 智能调度与低延迟传输: 当设备连接到其就近的 Replica 节点时，它们能够在地理位置上更接近的地方订阅和消费数据。
51110编辑于 2024-07-05- 来自专栏数据猿
未来的智慧中医药数据，应是流动的“医疗知识中枢”
为了实现这一目标，南京市中医院重视数据治理与高质量数据集建设，通过对业务数据的全面梳理与清洗，构建起支持人工智能应用的语料库。 未来的智慧中医药数据， 应是流动的“医疗知识中枢” 尽管前景光明，但在通往智慧医疗的道路上，依然存在障碍。 正如本次论坛“破界·反卷”的主题所暗示的，真正的挑战往往不在技术本身，而在于技术之外。 举例来说，数据安全就是个问题。一方面，模型需要海量、高质量的数据进行训练；另一方面，数据的集中利用也带来了隐私泄露风险，尤其医疗数据本身具有较高的敏感性和隐私性。 南京市中医院的分享之所以意义重大，因为它不仅展示了技术的可能性，更揭示了中医发展的新图景，正如国强所言：未来的智慧中医药数据，不应是古籍书本，而应是流动的“医疗知识中枢”——它既在临床、诊室、手术台边提供循证支持 文：珞珈山人/ 数据猿 责编：夜阑听雨 / 数据猿
4210编辑于 2025-10-21 游戏广告检测的智慧中枢-腾讯云ACE
在移动游戏市场，恶意广告正在侵蚀玩家体验：诱导充值类广告：伪造官方活动诱导消费隐私窃取类广告：伪装福利弹窗盗取设备信息恶意引流广告：跳转赌博网站造成法律风险某头部厂商数据显示，未部署广告检测系统的游戏， 传统人工审核模式存在3大痛点：滞后性：人工巡查间隔最长2小时覆盖率低：仅能抽检20%的广告位误判率高：正常推广内容常被误删二、腾讯云ACE：游戏广告检测的"智慧中枢"腾讯云ACE整合四大核心技术模块，打造立体化广告治理方案 场景2：弹幕广告自动化清理在MOBA类游戏直播间，黑产利用弹幕机刷广告。ACE集成NLP语义分析模型，可区分正常玩家互动与广告话术，日均拦截无效弹幕超百万条，准确识别率达92%。 符合GDPR/CCPA等国际标准 缺乏跨境数据合规方案 五、部署方案与成本效益腾讯云ACE提供弹性阶梯计费模式：基础版：50万次/月检测量，单价0.08 元/次企业版：无限量检测+专属策略团队，年费折扣最高达45%定制化服务：针对超休闲游戏推出轻量化SDK，包体积增加＜2MB某放置类游戏接入后，广告相关客诉下降83%，ARPU值提升15%，3个月内回收成本
22910编辑于 2025-09-23- 来自专栏大内老A
WCF后续之旅(3): WCF Service Mode Layer 的中枢—Dispatcher
正如标题所述，Dispatcher是整个WCF service mode layer的中枢，本篇文章讲着重围绕着Dispatcher来展开介绍。 2. 比如在某个service 方法被真正之前，我们希望设置一些Context的数据，这些数据可能使业务有关，但大部分是和具体的业务逻辑没有关系的，比如一些Auditing的数据。 在方式执行完成后，对这些context数据进行清理和回收。 对于前者来讲，所有的数据通过message进行封装，后者则同一个个具体的object来呈现。
81590发布于 2018-01-16 - 来自专栏云头条
1.1 亿、大理州城市大脑一期(数据中枢、适配中心)服务采购项目
2022年5月31日，大理州发展和改革委员会发布《大理州城市大脑一期(数据中枢、适配中心)服务采购项目》采购意向公告，预算 10950 万元。 采购需求： 为抢抓数字经济发展机遇实现跨越式发展，全面加速经济社会数字化转型，结合大理州实际，推进大理州城市大脑一期（数据中枢、适配中心）服务采购工作。 主要内容包含： （一）数据中枢服务：为全州提供数据采集、数据归集、数据存储、数据加工、数据治理等服务形成各项数据资源；通过汇聚全州数据，打通数据壁垒，全面支撑好全州横向纵向数据共享交换需求，全面提升政府工作效率 ；通过汇聚政务数据、行业数据、社会数据，为全州的智慧化应用建设提供各类数据支撑服务。
40710编辑于 2022-06-06 - 来自专栏Tapdata
AI-Ready TapData：如何基于 MCP 协构建企业级 AI 实时数据中枢？（含教程）
通过支持 MCP（Model-Context-Protocol）协议，TapData 成为业内率先开放大模型原生对接能力的数据平台，使大模型能够直接访问和实时调用企业多源数据，逐步构建通向 AI 应用的实时数据中枢 一、TapData + MCP 架构与能力 通过支持 MCP 协议，TapData 将传统“数据同步平台”升级为面向 AI 应用的“实时数据中枢”，让大模型可以像调用 API 一样，实时访问企业核心业务数据 2. ✅ Step 2：配置数据源与模型 1. 连接原始数据库 登录 TapData 管理界面，创建对业务数据库的连接（如订单库、库存库等）。 选择所需表结构、字段信息，自动生成元数据视图。 2. TapData 所做的，不是打造一个新模型，而是构建一个让所有模型都能顺畅调用、快速理解、实时获取企业数据的“智能数据中枢”。
46510编辑于 2025-05-17 - 来自专栏数据狗说事儿
看电网公司如何打造企业级报表“智能中枢”
破局：从向基层要数据到从平台取数据的管理革命国家电网明确提出“逐步实现数据同期统计、报表自动生成”的要求。 亿信华辰提出，平台采用“中台 + 报表工具”架构，以“共建共享” 为核心理念，瞄准三大核心能力：报表生成自动化（减少人工干预）、报表分析自助化（释放业务部门潜力）、报表数据线上补录（打通数据闭环），推动管理模式从向基层要数据向从平台取数据转型 这套规范不仅让开发效率提升40%，更成为国网某省电力数据治理的重要参考模板。2. 见效：从工具替代到价值创造的生态裂变经过两年运行，该企业报表平台已从单纯的报表工具升级为某电力的数据中枢，其价值正从效率提升向业务创新深度渗透。1. 2.
13110编辑于 2025-07-23 - 来自专栏Banber可视化云平台
Banber被集成案例—“穗智管”城市运行管理中枢
二.Banber被集成说明 Banber数据可视化分析平台作为城市运行管理中枢数据可视化分析底座，被集成应用于项目产品与业务主题场景。 （2）综合指挥 Banber数据可视化分析平台应用于综合指挥平台智慧门户，旨在构建指挥一张图、协同调度、挂图作战、应急预案、勤务值守、指尖指挥等工作模式。 （3）粤政易政务微信 粤政易政务微信提供了OAuth的授权登录方式，可以让网页和政务微信共享用户ID，从而免去登录的环节，在不对接应用中枢用户中心的场景，使用粤政易账号体系实现统一身份认证单点登陆Banber 框架-合作伙伴提供 图表内容-Banber提供 （2）城市调度主题被集成 城市调度主题由中通服团队负责开发，Banber发布成数据卡片被集成在城市调度多个页面使用。 Banber数据可视化平台通过自带【视频流】组件配置快速实现隔离酒店实时监控画面。 2.
2.1K10编辑于 2022-09-19 - 来自专栏AI大模型
基于动态知识中枢的HITL AI Agent架构全解析
上下文保持中间件（保障人工介入时的状态延续） 实时协作通道（AI辅助标注工具集成） 双反馈引擎 短期反馈环：实时规则注入（人工决策→规则引擎） 长期反馈环：增量训练管道（人工标注→模型再训练） 企业级知识中枢 动态知识图谱存储人工决策逻辑 案例库自动归集系统 合规审计追踪模块 二、关键技术实施路径 阶段1：业务沙盒验证（2-4周） # 置信度路由伪代码示例 def route_request(input_data input_data) # 人机协同模式 else: return human_workflow.create_ticket(input_data, priority=risk_score*10) 阶段2： 反馈解析器 participant C as 规则引擎 participant D as 模型训练池 A->>B: 提交决策结果+修正原因 B->>C: 提取可规则化逻辑(即时生效) B->>D: 清洗结构化数据 模型成熟度}) * 业务风险系数 三、生产环境最佳实践 医疗诊断场景部署案例： 当AI诊断置信度<85%时自动转人工 放射科专家工作台集成DICOM标注器 误诊案例自动触发48小时模型热更新 金融风控运行数据
17610编辑于 2025-07-23 - 来自专栏开源能源管理系统
MyEMS 4G 网关：打造高效协同的能源管理中枢
其 5Mbps 上行速率与 10Mbps 下行速率的通信性能，既能满足高频次数据上报需求，又能高效接收云端指令，确保数据传输的实时性与连贯性。 精准捕捉数据：全方位现场采集能力在工业数据采集层面，MyEMS 4G 网关展现出卓越的兼容性与扩展性。 用户可根据实际需求灵活设定采集周期，从根本上保障数据的时效性与完整性，为能源分析提供坚实的数据基础。 边缘智能核心：本地化数据处理与控制MyEMS 4G 网关内置强大的边缘计算引擎，将数据处理能力延伸至网络边缘，有效减轻云端压力并提升响应速度。 智能数据传输：按需上报的流量优化策略在数据上报机制上，MyEMS 4G 网关提供多重灵活选择：周期上报可按固定时间间隔稳定传输数据，变化上报仅在监测值超出设定阈值时触发，条件触发上报则能响应特定场景下的复杂逻辑
11800编辑于 2025-07-09
腾讯云开发者
