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详细说明DataWorks 数据服务提供强大的数据 API 能力,并能与多种业界流行的 BI 报表 (DataV、QuickBI、PowerBI和Grafana) 结合,使用 API 数据源的好处是统一数据接口、统一权限管理、统一数据交换以及数据服务提供强大的各式各样的插件能力 (如缓存插件、流量控制插件、日志脱敏插件、断路器插件、IP访问控制插件、三方鉴权插件等),下文介绍各热门 BI 工具接入 DataWorks 数据服务的操作方式。
DataWorks 近期上线了数据推送功能,能够将数据库查询的数据组织后推送到各渠道 (如钉钉、飞书、企业微信及 Teams),除了能将业务数据组织后推送,也能将数据库自身提供的监控数据组织后推送,这边我们就以 Postgres 为例,定期推播 Postgres 的数据量变化等信息,帮助用户掌握 Postgres 状态。
DataWorks 近期上线了数据推送功能,能够将数据库查询的数据组织后推送到各渠道 (如钉钉、飞书、企业微信及 Teams),除了能将业务数据组织后推送,也能将数据库自身提供的监控数据组织后推送,这边我们就以 MySQL (也适用于StarRocks) 为例,定期推播 MySQL 的数据量变化等信息,帮助用户掌握 MySQL 状态。
DataWorks 近期上线了数据推送功能,能够将数据库查询的数据组织后推送到各渠道 (如钉钉、飞书、企业微信及 Teams),除了能将业务数据组织后推送,也能将数据库自身提供的监控数据组织后推送,这边我们就以 ClickHouse 为例,定期推播 ClickHouse 的慢 Query、数据量变化等信息,帮助用户掌握 ClickHouse 状态。
DataWorks 数据开发提供强大的工作流及调度能力,且近期上线了数据推送节点,这篇文章简单利用 Shell + 数据推送节点来完成每日天气预报的推送工作。
DataWorks 数据开发提供强大的工作流及调度能力,且近期上线了数据推送节点,这篇文章简单利用 Shell + AI + 数据推送节点来完成每周工作内容总结。
数据推送日前已在数据服务页面上提供全托管式的推送服务,基于同样的底层推送架构,我们将推送的能力也搬上了数据开发 (DataStudio),结合数据开发已有的工作流,提供了简单推送、合并推送、脚本推送及条件推送等四大推送能力,用户能在既有的工作流上弹性组装四种方式的推送。
DataWorks 近期上线了数据推送功能,能够将数据库查询的数据组织后推送到各渠道 (如钉钉、飞书、企业微信及 Teams),除了能将业务数据组织后推送,也能将数据库自身提供的监控数据组织后推送,这边我们就以 Hologres 为例,定期推播 Hologres 的慢 Query、数据访问量变化等信息,帮助用户掌握 Hologres 状态。
DataWorks数据服务提供便捷的操作即可提供大数据API,现在支持导出更完整的API文档(基于OpenAPIv3),除了能导入到三方插件(Postman、VSCode、Swagger、Redoc等),还能转成GraphQL,本文将介绍如何将DataWorks数据服务API提供到GraphQL服务上。
DataWorks 提供丰富的数据可视化界面,让用户能轻松地透过界面操作大数据业务,但仍有集成至自建 Web 界面的需求,减少切换页面的频率。下文就以透过阿里云令牌服务结合自建 Web 界面代理登录阿里云,做到嵌入DataWorks数据地图的血缘图。
大多数业务都会有定期推送业务信息至钉钉、飞书、Teams 群的需求,有些信息要推三个群、要推两个群、有些信息要 at 人、有些要当天、有些要当月,不旦要管理多个推送的 Webhook,还要管理推送的内容、监控推送是否生效等等,DataWorks 新推出的数据推送能减轻以上问题,还能助力快速完成推送内容开发,支持规范的上线流程。
最近看了一些API的管理平台如API Layer、boomi、Odoo等平台,思考如果自己动手搭建一个API授权平台是否困难,结果透过网上的资源就能搭建起一个简易且可扩展API授权平台,且大部份依赖的功能都可免费体验,此文分享这次搭建的代码跟使用到的工具,希望想要在公司内部建立自用的API授权平台能很快地实现。