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時間:2018-11-22來源:數據治理瀏覽數:876次
? ? ? ? 在考慮當今現代企業中數據的規模和規模時,顯然需要一種全新的數據治理方法。與此同時,數據治理一直是企業范圍內的問題 - 而不是大數據特有的問題。
??????? MapR DataOps治理框架建立在開放式架構之上,融合了多種技術選項,旨在為管理所有數據提供完整的企業級管理解決方案。這些技術來自MapR以及精選合作伙伴,允許客戶滿足各種治理需求,包括:數據沿襲,元數據目錄,數據字典,數據生命周期管理等。

??????? 在許多大數據系統中,各種開源計算引擎和平臺組件之間的審計日志幾乎沒有一致性。由于每個組件以自己的方式記錄數據,如果不是不可能導出重要信息(例如譜系),即數據來自何處以及如何到達那里,則變得麻煩。確保覆蓋范圍存在差距,因此,這些系統并非真正符合合規要求。他們缺少的是一個不可變的記錄系統,它捕獲有關在衍生系統或分析中被攝取,轉換和使用的所有數據的信息。MapR推出了一種突破性方法,使用MapR事件流(MapR-ES)解決大數據時代的沿襲問題。

??????? 另一個問題是元數據存儲庫本身必須與存儲或處理的數據成比例地縮放。在傳統的RDBMS系統中存儲這些元數據并不是一個可行的解決方案,因為這些系統很快就會被粉碎。MapR通過在可擴展的系統中存儲元數據來解決此問題。


??????? 為了應對這些挑戰以及更多挑戰,MapR簡化了整個企業的治理,包括邊緣,云和內部部署,我們通過實現完全的安全性和合規性而不影響敏捷性來實現這一切。
??????? MapR還提供數據治理快速入門解決方案,消除了實現完全安全和受管理集群所需的任何猜測。由專家提供的數據治理快速啟動解決方案旨在通過合規性數據沿襲,大規模管理元數據,保護數據等,快速讓客戶快速起步。
??????? 最后,MapR與許多專注于數據治理的合作伙伴合作。其中一些合作伙伴提供跨越不同企業系統(如RDBMS系統和大數據)的治理功能。其中許多都包括復雜的功能,如基于ML的數據和元數據目錄,數據質量和自動分類。
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