文档介绍：该【云端数据虚拟化与集成技术 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【33】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【云端数据虚拟化与集成技术 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,提供了一致的逻辑视图,隐藏了底层数据源的复杂性。,而无需直接连接到底层数据库或应用。,数据虚拟化消除了数据孤岛,使组织能够有效地利用所有数据资产。:它创建了一个统一的虚拟数据层,隐藏了底层数据源的复杂性和异构性,简化了数据访问和使用。:它允许用户从多个数据源中同时查询数据,无需单独连接到每个源,提高了查询效率和数据整合能力。:它允许组织实施数据级安全控制,以保护敏感数据,并使用元数据定义和强制执行数据治理策略。,屏蔽底层数据源的异构性和复杂性,提供统一的数据访问接口。,创建基于业务规则和语义的虚拟数据映射,使数据符合业务需求。,简化数据集成和应用程序开发,降低数据管理的复杂度。(如流媒体数据、传感数据)集成到虚拟数据层,实现对实时数据的访问和分析。,对实时数据进行持续处理和整合,提供低延迟的数据访问和洞察。,确保实时数据的及时传递和处理,满足数据驱动的决策场景的需求。,通过角色管理和数据权限控制机制,限制对虚拟数据的访问,保障数据安全。,记录用户对虚拟数据的操作,提高数据透明度和可追溯性。,通过数据保留策略和数据销毁机制,确保数据的安全性和合规性。,将数据虚拟化引擎部署在多个节点,实现弹性扩展和高并发处理。,方便连接不同类型的数据源,实现数据异构集成的无缝化。、数据质量管理和数据优化功能,确保虚拟数据的准确性和可靠性。,利用云平台的弹性计算、存储和网络资源,实现数据虚拟化的按需扩展和资源隔离。,如服务发现、自动伸缩和容错性,提高数据虚拟化的运维效率和可用性。,如数据湖、数据仓库和机器学****平台,实现端到端的数据管理和分析旅程。,使人工智能算法能够高效地获取和处理所需的数据。,实现人工智能模型的不同版本之间的数据共享和重用,提高模型开发的效率。,通过机器学****算法生成合成数据,满足数据隐私保护和测试环境的需求。(如JDBC、ODBC)连接各种异构数据源(例如关系型数据库、非关系型数据库、文件系统、消息队列)。,为上层应用提供统一的数据视图。,便于数据源的扩展和管理。,确定要从哪些数据源获取数据。,将异构数据集成到一个统一的视图中。、数据类型转换、数据安全等功能,满足不同应用需求。