【亲测有用】数据中台数据服务管理能力演示

本文涉及的产品
阿里云百炼推荐规格 ADB PostgreSQL,4核16GB 100GB 1个月
简介: 杭州奥零数据科技有限公司成立于2023年,专注于数据中台业务,维护开源项目AllData并提供商业版解决方案。AllData提供数据集成、存储、开发、治理及BI展示等一站式服务,支持AI大模型应用,助力企业高效利用数据价值。

🔥🔥 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。

✨杭州奥零数据科技官网:http://www.aolingdata.com
✨AllData开源项目:https://github.com/alldatacenter/alldata
✨AllData官方文档:https://alldata-document.readthedocs.io
✨AllData社区文档:https://docs.qq.com/doc/DVHlkSEtvVXVCdEFo

1数据服务管理.png

AllData数据中台的数据服务管理功能为用户提供了强大的数据访问和处理能力。通过合理的配置和使用,用户可以快速构建和发布高效、安全的数据服务,满足业务需求。

数据服务管理提供实时监控与告警机制,确保服务稳定运行,并具备详细的日志记录与审计功能,高效管理数据服务,提升数据流通效率与业务响应速度。同时,用户也需要注意数据的安全性和性能优化等方面的问题,确保数据服务的稳定可靠。

一、功能能力演示

1.1 接口市场管理
0、接口市场管理.png

1.2 数据服务搜索
允许用户根据关键词、服务类型在API名称进行搜索。
1、数据服务搜索.png

1.3 数据服务上线发布:

1.3.1 数据服务发布成功之后,接口可以调用

在数据服务成功发布之后,接口可以被调用,从而实现数据的获取。
2、数据服务发布成功.png

1.3.2 数据服务注销,数据服务注销之后,接口无法调用

注销后的数据服务将无法再被任何应用或系统调用。
3、数据服务注销.png

1.4 数据服务拷贝

支持对已发布的数据服务进行拷贝,快速创建新的服务实例。
4、数据服务拷贝.png

1.4.1 数据服务拷贝成功

拷贝成功后,建立新副本可独立配置和管理。
5、数据服务拷贝成功.png

1.5 创建数据服务

通过选择数据API编辑的字段属性配置,需填写完整的描述、参数类型、操作符等信息。
6、创建数据服务.png

1.5.1 表引导模式创建数据服务(二选一)
需要选择字段作为请求参数
7、需要选择字段作为请求参数.png

需要选择字段作为返回参数
8、需要选择字段作为返回参数.png

1.5.2 数据库脚本创建数据服务(二选一)

允许用户编写自定义的SQL脚本或存储过程来创建数据服务。
9、数据库脚本创建数据服务(二选一).png

1.5.3 保存数据服务

⚠️注意:需要同时填写描述、参数类型、操作符、示例值、默认值,才可以保存数据服务成功。
10、保存数据服务.png

1.5.4 创建数据服务成功

在创建过程中,用户需要选择数据源、定义请求参数和返回参数、配置服务逻辑等。
11、创建数据服务成功.png

1.6 数据服务调用测试:

1.6.1 进入数据服务详情
12、进入数据服务详情.png

1.6.2 进入接口实例
13、进入接口示例.png

1.6.3 数据服务接口返回结果

在调用接口后,仔细查看返回结果,包括返回的状态码、数据内容、错误信息等。
14、数据服务接口返回结果.png

1.7 数据安全脱敏管理
创建或管理数据服务时,选择需要脱敏的字段,并配置相应的脱敏规则。
15、数据安全脱敏管理.png

1.8 接口日志管理
用户可以查看接口名称,包括调用方、数据量、耗时、返回结果等信息。
16、接口日志管理.png

1.9 第三方服务管理
允许用户集成和管理第三方服务,扩展数据服务的功能和范围。
17、第三方服务管理.png

1.9.1 新增第三方服务
在新增过程中,需要填写第三方服务的基本信息,服务名称、类型、服务请求地址、方式等。
18、新增第三方服务.png

1.10 第三方服务详情
19、第三方服务详情.png

1.11 第三方服务日志管理

为了跟踪和监控数据服务的运行状态,可以启用日志记录功能。记录第三方服务的调用日志,便于用户监控和分析服务的使用情况,帮助用户及时发现和解决问题。
20、第三方服务日志管理.png

二、服务稳定性与性能性

2.1 服务监控

实时监控:使用监控工具对数据服务的运行状态和性能指标进行实时监控,如响应时间、吞吐量、错误率等。
告警机制:设置合理的告警阈值,当服务性能指标超过阈值时及时触发告警,以便及时处理问题。

2.2 负载均衡

分布式部署:对于高并发场景,可以将数据服务分布式部署在多台服务器上,通过负载均衡技术分散请求压力。动态调整:根据服务负载情况动态调整负载均衡策略,确保服务能够高效处理请求。

2.3 容错与恢复

容错机制:设计容错机制,如服务降级、限流等,确保数据服务在部分组件故障时仍能正常运行。数据备份与恢复:定期备份数据服务的相关数据和配置,以便在需要时快速恢复服务。

三、注意事项

3.1 数据安全性
在配置和调用数据服务时,注意保护敏感信息,使用加密传输和存储方式。

3.2 服务监控
定期监控数据服务的运行状态和性能指标,及时发现并处理问题。

3.3 数据一致性
在配置数据服务时,需要确保数据源的一致性和准确性。如果数据源发生变化,需要及时更新数据服务配置以确保数据的正确性。

3.4 性能优化
为了提高数据服务的性能,可以对接口进行性能优化操作,优化SQL查询语句、使用索引等。

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