Dataphin V3.4 - 租户管理

本文涉及的产品
智能数据建设与治理Dataphin,200数据处理单元
简介: 在Dataphin V3.4中,我们发布了多租户的功能。本文将提供一个简单的视频演示如果做租户的管理。

在Dataphin V3.4中,我们发布了多租户的功能:

  1. 一套Dataphin部署可支持多个租户,且租户的计算引擎可设置为不同的计算引擎类型,如一个租户设置为MaxCompute计算引擎,另一个租户使用CDH5、CDH6或其他计算引擎。
  2. 可分别设置设置租户的数据处理单元、质量规则的配额。
  3. 可设置租户的名称及租户的logo


产品功能演示

以下的视频为大家演示租户的创建、编辑、删除及恢复操作。

目录
相关文章
|
5月前
|
运维 关系型数据库 调度
想一套Dataphin管理云上云下的集群和数据?“注册调度集群”来帮忙!
在实际业务场景中,部分企业在云上和云下(本地机房)都存在集群和数据库,企业期望通过一套Dataphin同时对这些集群和数据库进行管理,如何有效解决数据跨网络传输带来的安全性低和流量成本高的问题是其中的关键。为了解决上述问题,Dataphin推出“注册调度集群”功能,帮助企业实现一套Dataphin管理云上云下的集群和数据。
|
5月前
|
数据采集 存储 Oracle
高效元数据采集与管理 -- Dataphin新功能助力数据驱动业务增长
Dataphin作为领先的数据开发与治理一体化平台,全新推出元数据采集与管理功能,可支持多种采集源,并能对采集到的元数据对象进行统一管理和运营,同时可对接丰富的下游应用,为企业在数据管理各个环节提供强有力的支持。
201 2
|
7月前
|
UED
瓴羊Dataphin V3.8 升级速递丨强化数据治理、提升标签洞察力、灵活管理诉求……
瓴羊Dataphin V3.8 升级速递丨强化数据治理、提升标签洞察力、灵活管理诉求……
|
存储 数据采集 监控
数据治理利器Dataphin:数据安全管理3步走,保障全链路数据安全(V3.11版本)
瓴羊Dataphin(智能数据建设与治理),一直在探索数据安全管理能力的产品化最佳实践,即如何帮助企业利用产品工具能力,基于法律法规、主管部门要求和自身行业和业务的需要,建立起规范的分级分类制度,并对敏感数据制定相应的保护策略。企业通过Dataphin构建起合规的数据安全体系,将数据安全风险降至最低,让数据资产在安全合规的基础上,得到最大的价值释放。
800 4
|
数据采集 监控 数据管理
数据质量最佳实践(4):支持范围和多级分区质量监控+按项目和个人管理数据质量【Dataphin V3.11】
在Dataphin数据治理系列:基于数据质量管理,支撑业务快速发展这篇文章中,我们详细的介绍了Dataphin数据质量模块的产品核心能力和产品使用演示。 在Dataphin V3.11版本中,质量新增了下面两个能力: 1、针对复杂的业务分区的校验能力 2、按照项目和个人管理数据质量
465 1
|
数据采集 SQL 机器学习/深度学习
Dataphin数据治理系列:基于数据质量管理,支撑业务快速发展
数据质量是数据建设和管理中非常重要的一环。所有的数据应用,不论是用于支持业务开展的数据库,还是用于支持商业决策,或者用于机器学习和人工智能等高级应用,实现数据价值的前提是数据本身是高质量的,是可靠和可信的。
Dataphin数据治理系列:基于数据质量管理,支撑业务快速发展
|
运维 安全 项目管理
Dataphin权限体系(2):项目内角色权限体系【Dataphin V3.4】
良好的角色权限体系是支持业务能够安全合规的运行的保障,本期我们对内置角色的权限进行了优化,一起来看下最新的角色权限吧。
Dataphin权限体系(2):项目内角色权限体系【Dataphin V3.4】
|
数据采集 SQL 运维
【Dataphin 智能运维】千呼万唤的调度限流配置功能终于上线了!
Datatphin V3.4版本全新上线调度限流功能,支持根据业务优先级和资源情况,控制不同时间段内不同任务的下发数量。基于限流能力,不仅可以减少对底层计算引擎和上下游数据源的并发压力,保证高优任务优先分配调度及计算资源,任务能按序产出;同时也能实现故障异常场景下的快速止血,增强整体稳定性。
【Dataphin 智能运维】千呼万唤的调度限流配置功能终于上线了!
Dataphin V3.4 - 自定义租户名称及Logo
通过设置企业自定义的租户的名称及Logo可以更好的传达企业的理念与价值,本文将通过一个短小的视频介绍该Dataphin自定义租户名称及Logo的功能。
384 0
Dataphin V3.4 - 自定义租户名称及Logo
|
小程序 数据处理
Dataphin V2.9.7-萃取3.0之平台管理功能简介
在正式开始标签研发之前,首先需要对基于业务需求对标签使用场景、需求定义、统计口径、时效性等进行梳理,产出标签体系。标签体系的建设有三个核心要素:ID(用于区分和识别打标对象)、行为(标签计算依赖的来源数据,记录了实体的活动信息)、标签(用于描述实体特性的信息)。为了更好的管理核心要素,我们常常需要通过“分类”的方式对齐进行梳理,萃取的“平台管理”功能就提供了核心要素类目定义的能力。
Dataphin V2.9.7-萃取3.0之平台管理功能简介

热门文章

最新文章

相关产品

  • 智能数据建设与治理 Dataphin