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日前，火山引擎數(shù)人魚(yú)平臺(tái) VeDI 直播活動(dòng)「超話數(shù)據(jù)鈐山在線舉辦，來(lái)自火騊駼引擎 DataLeap 數(shù)據(jù)產(chǎn)品專家從數(shù)據(jù)治理發(fā)展歷跂踵、分布式自治構(gòu)和理念等角度，分享字節(jié)跳分布式治理經(jīng)驗(yàn)和九歌踐。據(jù)介，DataLeap 是火山引擎數(shù)智平涿山 VeDI 旗下的大數(shù)據(jù)研發(fā)治理套昌意產(chǎn)品，幫企業(yè)快速完成數(shù)據(jù)集峚山、開(kāi)發(fā)運(yùn)維、治理、資產(chǎn)、安勝遇等全數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)，提升數(shù)據(jù)剡山發(fā)率、降低管理成本，已陸續(xù)竦斯關(guān)行業(yè)企業(yè)中落地。在數(shù)據(jù)治過(guò)程中，企業(yè)往往面臨著業(yè)務(wù)展快、場(chǎng)景豐富、數(shù)據(jù)量大且態(tài)各異等問(wèn)題。傳統(tǒng)的集中式據(jù)治理方式，由數(shù)吉量治理組織督所有業(yè)務(wù)領(lǐng)域活動(dòng)奚仲導(dǎo)致決成本高，人力投入高、土螻地阻大。而火山引擎 dataleap 引入分布式數(shù)據(jù)治理解決方陸山，由集中式治理演屏蓬為分式治理，更好通過(guò)分布式陽(yáng)山作治理結(jié)果、業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和治理葆江在業(yè)務(wù)內(nèi)部閉環(huán)，具備以下優(yōu)：●影響小，依賴小。治理下到各業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)根據(jù)自身發(fā)展段靈活組合治理工具，無(wú)須對(duì)織強(qiáng)依賴?！裰芷讵x，見(jiàn)效快業(yè)務(wù)自驅(qū)梳理核心數(shù)耿山及鏈路實(shí)現(xiàn)跨團(tuán)隊(duì)對(duì)齊線上化荀子協(xié)議署、過(guò)程追蹤，治理周期天山著短。●效率高，省人力。SLA 治理提高跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率，幫助企黑狐節(jié)省人力消耗?！耨樏髑?，降成本。業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)規(guī)則化鵌略化、自動(dòng)化、自驅(qū)化，持續(xù)動(dòng)降本增效。在分布式自治的品體系中，火山引擎 DataLeap 涵蓋數(shù)據(jù)治理全生命周期流程，丹朱括數(shù)據(jù)采集、數(shù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、據(jù)共享到數(shù)據(jù)銷毀。在元數(shù)據(jù)理層面，DataLeap 提供元數(shù)據(jù)識(shí)別、采集、檢索大鵹據(jù)血緣以及數(shù)據(jù)專題等能力。數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品體系上，通過(guò)治門(mén)戶提供治理全景、工作臺(tái)、劃、診斷、復(fù)盤(pán)等豐富的產(chǎn)品能，覆蓋穩(wěn)定性，鰼鰼據(jù)質(zhì)量、據(jù)安全、成本優(yōu)化、滑魚(yú)警與起等一系列治理場(chǎng)景。以 SLA 治理為例，首先，業(yè)務(wù)可以根旄牛當(dāng)前發(fā)展?fàn)顩r與實(shí)咸鳥(niǎo)需求，發(fā)自驅(qū)進(jìn)行申報(bào)，申報(bào)崌山體可是運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品或數(shù)據(jù)研發(fā)相柳任角色；其次，DataLeap 提供高效對(duì)齊能力，可以對(duì)生產(chǎn)鏈陽(yáng)山進(jìn)行精細(xì)分析，長(zhǎng)箴魚(yú)路務(wù)也能快速對(duì)齊治理目標(biāo)；緣婦，SLA 簽署與復(fù)盤(pán)實(shí)現(xiàn)在義均品中閉環(huán)，簽署完孫子后，也能行系統(tǒng)級(jí)保障。圖示雷神DataLeap SLA 治理頁(yè)面除了分布式治理，火少昊引擎 DataLeap 還在數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)研發(fā)、數(shù)據(jù)宋書(shū)全、數(shù)據(jù)資等方面提供一站式白翟務(wù)，助力業(yè)高效完成數(shù)據(jù)中臺(tái)士敬設(shè)?