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数据服务和现代数据生态系统
Denodo是数据虚拟化的领导者，客户遍布全球并涵盖多个行业，其年度增长超过60%。现代数据生态系统依赖于API和数据服务，提供灵活的访问和治理功能，以满足快速发展的数据需求。数字化转型已成为企业战略的核心，成功与否直接影响企业存亡。
数据服务和现代数据生态系统
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- 3. 3 Denodo 数据虚拟化的领导者 DENODO 办公室、客户、合作伙伴 遍布北美、欧洲、中东和非洲、亚太地区和拉丁美洲 的全球业务。 客户 客户超过800+，包括所有主要行业的财富500和 全球2000强公司，利用数据虚拟化显著提高了业务 灵活性和投资回报率。 财务状况 有超过40亿美元的私有公司支持。 年增长 60%以上;可盈利。 领导者 ▪ 自1999年以来，对数据虚拟化的持续关注时间最长 ▪ 2020 Forrester Wave 的领导者 - 大数据结构 ▪ 2021 Gartner数据集成工具魔力象限领导者 ▪ Forrester 2018 Wave 的领导者 - 数据虚拟化 ▪ 增长最快 — 前十大数据集成供应商 ▪ 多次获奖
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- 8. 日程 1. 数据服务和现代数据生态系统 • 数据生态系统 •API • 模式与实践 • 应用场景 • 功能 2. 产品演示 3. 问答 4. 后续步骤
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- 13. 9 现代数据生态系统 部署 本地 云 处理批量 实时 访问 点对点 分离 数据模型 僵化 灵活 协调 手动 自动
- 14. 10 数字化转型 ▪ 数字化转型是大多数组织的一项战略举措。 ▪ 这一理念体现了技术在战略决策中的作用，它能够自 动化和简化业务流程，改善客户关系，提高效率并节 约成本。 ▪CEO 等公司高层统筹支持：充分掌控全局，保证资 金充裕。 ▪ Gartner：在 2018 年 CIO 预算中占比达 28% ▪ IDC：全球 2000 强中有 2/3 的 CEO 将数字化转型作为 公司战略的核心 ▪ 成功与否关乎企业存亡 ▪ “汝若不为，他人亦会为之”
- 15. 11 数字化 IT 的兴起 及传统IT 面临的挑战 ▪ 数字化 IT 通常称为影子 IT，LOB 工具和需求更为复杂。 ▪ 数字化社会带来更多由 LOB 管理/拥有或与之交互的互动渠道或系统。 ▪ 运营系统自动运转，信息访问对于协助管理运营活动（供应链、订单履行等）至关重要。 ▪ LOB 必须能够敏捷地访问信息，以便分析数据并推动必要的快速试错机制。 ▪ 不同类型的数据需求增加，包括图像、视频、音频等。
- 16. 12 API 的相关性 ▪ 互联网创造了互连世界。 ▪同样，公司内部不同流程和应用程序也需 要相互通信。 ▪ Web 服务是用于构造这种互连世界的构建 模块。 ▪ “应用程序公开功能”概念已演变为“Web 服务即应用程序”（微服务）。 定义 API - 一种接口 Web 服务 - 经由 Web 的远程 API 数据服务 - 适用于数据的 Web 服务 微服务 - 一种架构样式
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- 18. 数据服务为何重要？ 抽象化 ▪ 使用者无需担心数据采集与复合的复杂性。 ▪ 提高IT 灵活性，减少对业务的影响 ▪ 聚合数据提供商信息 可利用 ▪ 多个使用者可针对大量应用场景共享同一服务（通用、可互操作、灵活的使用模式） 治理 ▪ 数据服务还负责关键的治理功能，帮助集中进行度量、监控、版本管理及数据类型重用，确保增强数据可见性并切实 执行访问规则。 语义 ▪ 与逻辑数据模型保持一致 受控访问 ▪ 单一交互点 14
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- 21. 17 数据服务层（数据 API） 这种数据访问层抽取底层数据源的共同特性并加以抽象，将其作为独立服 务公开以形成“数据 API”。 ▪企业内不同用户和开发人员能以安全、受管理的方式访问数据并共享通用数据“模型” ▪ 确保跨整个企业安全、受管理地访问数据 ▪ 保证数据一致性 ▪ 隐藏实际数据源的复杂性、格式和位置 ▪ 支持多种使用协议和模式 示例： 所有开发团队使用单一数据访问层，以避免“按项目分别搜索和解释数据”
- 22. 18 数据即服务的数据虚拟化 Denodo 可在任何功能完备的数据模型之上提供 一键式、零开发 RESTWeb 服务： ▪ 支持 XML、JSON、GeoJSON、RSS 和 HTML ▪ 支持分层结构 ▪ 使用基础 HTTP、Kerberos、OAuth 2.0 和 SAML 进行 身份验证 ▪ 使用 OpenAPI 进行自我记录 ▪ 提供 REST、OData 和 GraphQL 格式
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- 25. 21 应用 – API网关 Denodo – API 网关
- 26. 22 模式 – 数据访问 模式描述 应用 聚合 提供聚合结果集以供 使用 将处理作业从前端卸载至后端。利用下推功能。此外，还可与 缓存和/或查询加速功能结合使用。 扩展（融合） 提供额外的计算或派生 元素 新字段中包含从现有字段扩展而来的数据。这种方式通常旨在 避免存储或修改底层系统。应用示例包括添加来自多个列的地 理空间信息或公式。 混合 将（不同来源的）多个数 据元素链接至一项服务 此服务对多个元素进行整合。针对要混合的内容/混合时间指定 规则。数据存在于由唯一标识符链接的单独存储库中。 筛选 限制结果中返回的数据 通常是出于安全性考虑，基于请求者的类型加以限制（行）或 约束（列）。用于提升性能时，即成为微服务架构模式。
- 27. 23 模式 – 数据访问 模式描述 应用 （实体）域 在现有系统上呈现逻辑数 据域 支持组合使用微服务，以表达特定（功能）域范围。通常由所 有权（集中式或分布式）和控制（例如官方/监理）驱动。利用 可遍历的关系。 复合 通过单一“复合”服务， 整合（多项）其他服务 调用 简化底层服务的复杂性，包括安全性、事务性、性能和建模的 驱动因素。 共享 将服务公开至另外的层 通常用于将“数据”公开至“应用程序”层，或从“内部”组 织公开至“外部”。通常在与 API 管理工具相关联的情况下使 用，以及与基于 Web 的 IdP（SAML、OpenID 和 OAuth2） 解决方案结合使用。
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- 33. 数据服务的功能 ▪ 数据模型（表、视图、存储过程）可自动作为 Web服务使用 - 完全 无需编码 ▪ 提供多种格式：RESTful（XML、JSON）、OData 4、GeoJSON ▪ 支持 GraphQL：灵活的数据服务新格式 ▪ 自动文档 (OpenAPI) 以及与数据目录集成 ▪ 使用 OAuth 2.0 等现代协议进行身份验证 ▪ 基于角色的授权，利用列/行限制和脱敏等规则 ▪ 工作负载管理：优先级、配额（每小时查询数）、依据用户/角色/IP 的限制等。 ▪ 缓存和查询加速功能 ▪ 与 BPM、iPaaS 和 API 管理工具集成 ▪ 监控、访问审核 30
- 34. 31 Graph QL ▪ 零代码实现GraphQL 接口的发布 ▪ 无需再多一次查询 ▪ 拥有 Denodo 数据虚拟化引擎的全部功能 ▪ 高级查询功能（可选） ▪ 与 Denodo 的安全基础架构集成 ▪ 支持 GraphQL 的 Web 应用程序和框架 现在可以与 Denodo 对话
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- 37. 34 关键信息 ▪ 数据虚拟化可通过现代数据生态系统中的 API缩短上市周期并提高 数据资产利用率。 ▪ 将访问和存储分离是 API 和数据即服务的基本概念。 ▪ 实时性在与业务流程和分析模型交互时尤为重要。 ▪ 诸如REST、OData 和 GraphQL 等微服务方法可扩展数据的用途。
- 38. 39 Denodo 资源 ✓ Denodo官网：www.denodotech.cn ✓Denodo社区：https://community.denodo.com/ ✓ Denodo博客：http://www.datavirtualizationblog.com/ ✓ 产品试用：https://www.denodo.com/en/denodo-platform/test-drives ✓ 联系我们： ✓ 添加微信 ✓ 电话至 +86.18518356610 ✓ 邮件至 cli@denodo.com