曙海教学优势
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主题 |
内容见要 |
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海量数据处理系统 |
海量数据高并发实时处理的系统场景 |
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非事务型的实时流式数据 |
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海量数据高并发的实时流式处理数据架构解决方案 |
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实时流式处理处理的架构汇总 |
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高容量，高并发， 高性能， 高可用，廉价IT投入的非功能性需求实现 |
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8种海量数据处理的架构设计与实时流式处理的整合与集成解决方案 |
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分布式系统架构的实时流式处理核心设计 |
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实时流式处理的架构分析与框架差异 |
实时流式计算的应用场景及关键技术 |
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实时流式计算的适用业务场景 |
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关键技术（从系统架构，数据传输，编程接口，高可用，维护成本，其他关键技术维度阐述） |
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常见实时流式计算系统简介（Flink, Spark等） |
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Flink与Spark Streaming实时流式处理框架差异 |
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优缺点分析 |
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实时数据标准 |
数据标准化在数据治理中的意义 |
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实时数据标准定义，标准单词析取 |
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数据标准域，标准用语 |
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数据标准管理规范 |
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数据标准建设模型，过程 |
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服务总线对数据标准的意义 |
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结合产品实现数据标准 |
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数据标准在数据架构中得地位和作用 |
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数据质量 |
控制数据质量的方法 |
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数据质量管理模型 |
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数据知识库 |
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利用知识库对数据进行清洗，匹配 |
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自动化进行数据质量控制的方法 |
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数据质量产品介绍 |
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数据质量在数据架构中得实现方法和价值使用场景 |
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数据安全 |
数据安全管理范围 |
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数据安全管理流程 |
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数据共享策略 |
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数据安全技术架构 |
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数据安全生命周期管理 |
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数据安全产品和数据安全方法 |
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数据安全在数据架构中得使用（多租户、资源隔离等） |
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数据模型 |
概念模型设计 |
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逻辑模型设计 |
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物理模型设计 |
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数据仓库主题域模型设计 |
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多维模型设计 |
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实时数据模型 |
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数据仓库分层设计 |
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数据生命周期 |
数据生命周期管理及意义 |
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数据生命周期管理体系 |
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识别数据分类和相对应的生命周期管理 |
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数据冷热温转化 |
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数据价值评分 |
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数据生命周期管理对于数据架构得实际使用场景和方法 |
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元数据 |
元数据的定义 |
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元数据的使用场景 |
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元数据的分类 |
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元数据梳理方法 |
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元数据管理流程和方法 |
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元数据管理内容 |
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元数据国际标准 |
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元数据管理架构 |
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元数据在数据架构中地位和使用场景 |
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主数据 |
主数据的定义 |
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主数据识别方法 |
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主数据模型 |
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主数据管理规范 |
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一般主数据系统功能和技术架构 |
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主数据建设方法论 |
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主数据和其他系统集成方法 |
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主数据在数据架构中得实际使用场景 |
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流批一体化架构 |
flink流批一体的分层架构 |
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flink流批一体DataStream |
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flink流批一体DAG Scheduler |
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flink流批一体的Shuffle架构 |
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flink流批一体的容错策略 |
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案例 |
一个典型银行实时风控大数据实时流式处理案例实践： |
