数据库集成平台（数据库集成开发工具）

本篇文章给大家谈谈数据库集成平台，以及数据库集成开发工具对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据库集成平台的知识，其中也会对数据库集成开发工具进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、realme数据服务平台是啥
• 2、阿里云的主要功能是什么？
• 3、集成系统的层次结构
• 4、项目集成云平台以什么为对象
• 5、地理信息系统集成的现状

realme数据服务平台是啥

realme数据服务平台是realme为用户提供的一种数据服务，可以让用户轻松访问、查看、分析、管理realme产品的数据。它能够收集用户的健康数据、使用数据以及其他相关数据，帮助用户更加清楚地了解自己的健康状况，并及时采取措施改善健康状况。

阿里云的主要功能是什么？

阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。

阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

扩展资料：

阿里云主要产品：

1、弹性计算：

云服务器ECS：可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

负载均衡：对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务

弹性伸缩：自动调整弹性计算资源的管理服务

资源编排：批量创建、管理、配置云计算资源

容器服务：应用全生命周期管理的Docker服务

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

批量计算：简单易用的大规模并行批处理计算服务

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

2、数据库：

云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL

云数据库MongoDB版：三节点副本集保证高可用

云数据库Redis版：兼容开源Redis协议的Key-Value类型

云数据库Memcache版：在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应

PB级云数据库PetaData：支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库

云数据库HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

云数据库OceanBase：金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库

数据传输：比GoldenGate更易用，阿里异地多活基础架构

数据管理：比phpMyadmin更强大，比Navicat更易用

3、存储：

对象存储OSS：海量、安全和高可靠的云存储服务

文件存储：无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务

归档存储：海量数据的长期归档、备份服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

表格存储：高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务

4、网络：

CDN：跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

高速通道：高速稳定的VPC互联和专线接入服务

NAT网关：支持NAT转发、共享带宽的VPC网关

2018年6月20日，阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。

5、大数据：

MaxCompute：原名ODPS，是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。

QuickBI：高效数据分析与展现平台，通过对数据源的连接，和数据集的创建，对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

大数据开发套件：提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能，拥有强大的OpenAPI为数据应用开发者提供良好的再创作生态

DataV数据可视化：专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用，满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求

关系网络分析：基于关系网络的大数据可视化分析平台，针对数据情报侦察场景赋能，如打击虚假交易，审理保险骗赔，案件还原研判等

推荐引擎：推荐服务框架，用于实时预测用户对物品偏好，支持A/BTest效果对比

公众趋势分析：利用语义分析、情感算法和机器学习，分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势

企业图谱：提供企业多维度信息查询，方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务

数据集成：稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台，为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道

分析型数据库：在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索

流计算：流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具

6、人工智能：

机器学习：基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台，用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验，平台提供了丰富的组件，包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估

语音识别与合成：基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验

人脸识别：提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块

印刷文字识别：将图片中的文字识别出来，包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景

7、云安全：

服务器安全（安骑士）：由轻量级Agent和云端组成，集检测、修复、防御为一体，提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能，保障服务器安全

DDoS高防IP：云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠

Web应用防火墙：网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击，保护网站业务可用及资产数据安全

加密服务：满足云上数据加密，密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案

CA证书服务：云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书，部署简单，轻松实现全站HTTPS化，防监听、防劫持，呈现给用户可信的网站访问

数据风控：凝聚阿里多年业务风控经验，专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险

绿网：智能识别文本、图片、视频等多媒体的内容违规风险，如涉黄，暴恐，涉政等，省去90%人力成本

安全管家：基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务，为云上用户建立和持续优化云安全防御体系，保障用户业务安全

云盾混合云：在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系

态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案

先知：全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞，最私密的安全众测平台。全面体检，提早发现业务漏洞及风险，按效果付费

移动安全：为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务，并可对应用进行安全增强，提高反破解和反逆向能力。

8、互联网中间件：

企业级分布式应用服务EDAS：以应用为中心的中间件PaaS平台、

消息队列MQ：ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件

分布式关系型数据库服务DRDS：水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务

云服务总线CSB：企业级互联网能力开放平台

业务实施监控服务ARMS：端到端一体化实时监控解决方案产品

9、分析：

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

云数据库HybirdDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

大数据计算服务MaxCompute：TB/PB级数据仓库解决方案

分析型数据库：海量数据实时高并发在线分析

开放搜索：结构化数据搜索托管服务

QuickBI：通过对数据源的连接，对数据进行即席分析和可视化呈现。

参考资料：

百度百科-阿里云

集成系统的层次结构

以信息为中心的系统集成主要包括以下几个层次：硬件和网络平台集成—软件支撑平台集成—数据库和模型集成—应用集成。这几个层次是从面向工具到面向应用逐渐过渡的过程，每一个层次都屏蔽了上一个层次的许多具体技术细节，最终形成面向应用的集成系统。

（1）硬件和网络平台集成。大型实用系统一般都是异种机型、异种操作系统、异种网络环境，硬件和网络平台集成实现集成系统的物理连接。

（2）软件支撑平台集成。各种遥感，地理信息系统，关系数据库管理系统软件功能上各不相同，同一类型不同厂商的软件在内容上也有所侧重，需要对这些软件支撑平台功能进行组合和裁剪，并根据需要自行开发相应的模块，以完成集成系统功能的需要。

（3）数据库和模型集成。集成化的地理信息系统应将不同区域、不同时间、不同内容、不同格式的地理信息数据集成在一起，形成物理上分布、逻辑上集中的分布式数据库。模型集成平台完成应用模型与数据库集成平台的交互，并支持模型的二次开发和提供可视化构模工具。

（4）应用集成。在统一的数据库集成平台和模型集成平台的基础上，开发专业应用模型，完成系统要求的功能，提供最终面向用户的应用界面。

项目集成云平台以什么为对象

项目集成云平台以整个项目为对象。项目集成云平台是项目管理数据库集成平台的信息综合门户数据库集成平台，以整个项目为对象，实现对项目管理目标数据库集成平台的跟踪分析和预测预警。集成云平台是基于先进数据库集成平台的云技术SAPCloudPlatform及SAPHANA数据库集成数据库集成平台的数据管理平台，可集成各系统中API提供的所有功能。

地理信息系统集成的现状

GIS是一种处理地理信息数据库集成平台的特殊信息系统。地理信息与其他信息的差别在于它的数据既包含属性数据又包含空间数据数据库集成平台，二者同等重要。地理信息系统一般被定义为用于采集、存储、管理、分析和表达空间数据的信息系统。从这个角度看数据库集成平台，GIS包括空间数据的获取、处理加工和应用的全过程数据库集成平台，从一开始就是一种集成系统。

GIS集成狭义上指GIS自身的集成，广义上则包括与地理空间信息相关的数据采集系统、处理分析系统、应用系统的综合集成。在实际应用中根据用户的需要可能还包括办公自动化系统、通信系统、指挥调度系统等相关系统的集成。

GIS本身的集成包括数据的集成、模型的集成和软件的集成。数据集成是指不同地域、不同时间、不同内容（属性）的地理信息数据如何形成一个统一的整体，并按照一定的规律对其进行适当的分割，形成一个物理上分布、逻辑上集中的实用、高效的分布式空间数据库系统。模型集成是指如何建立反映空间规律的模型，并将这些模型与数据库平台、支撑功能软件平台有机地结合在一起，实现模型库、方法库和知识库的管理，并在已有的模型、方法和知识的基础上建立新的模型。软件集成主要指GIS功能软件支撑平台的集成，包括同一种平台内部各模块之间的集成以及不同GIS平台功能模块之间的集成，同时还有可能包括与其他类型软件之间的集成。在集成的技术方面目前还存在一些问题，随着计算机硬件的进步和软件技术的发展，这里面的许多问题将逐步解决，但GIS集成的核心问题仍然存在，那就是时空统一的数据模型的建立，在这种数据模型基础上统一的时空体的逻辑和物理分割以及如何建立面向问题的空间分析模型。

近年来，一些学者和专家提出“3S集成”或“5S集成”。“3S集成”即GIS，RS，GPS的集成，“5S集成”还要加上数字摄影测量系统（DPS）和专家系统（ES）。RS与GIS联系较为密切，RS一直被看做GIS快速获取信息的重要来源，而GIS被认为是RS信息利用的深化，很早以前就有人提出RS和GIS集成的问题，提出分开的但是平行的结合、无缝的结合和整体结合等若干模式，但是在实际应用中进展甚微。“3S集成”的一般模式是RS采集面状信息，GPS采集实时点位数据，为GIS提供数据源，利用GIS进行空间数据管理和空间分析。DSS和ES的引入目的在于深化空间数据的应用。DSS主要处理半结构化和非结构化的问题，它的目的是辅助决策而不是代替人的作用。ES则是模拟专家的分析和决策过程，代替人的作用。空间信息的获取、分析和应用是一个首尾相联、循环往复的过程。空间信息应用所产生的方案和决策作用于空间对象使之改变状态，使空间信息获取、分析和应用开始新的一轮循环。在这种模式中，“5S集成”通过反馈和协调机制形成了一个有机的整体，代表了地理信息系统集成的新方向。

在实际应用中，以航空航天遥感信息、测绘信息和地面观测资料获取为数据源，用GIS空间分析功能建立专业评估分析模型来进行空间信息管理和决策的面向地理信息的集成系统在资源与环境动态监测、农作物估产、重大自然灾害监测评估、生态网络研究、城市规划与管理等领域发挥了重要作用，国内外已有许多成功的系统。

当前GIS系统集成存在方法上的问题，初步归纳有以下几个方面值得注意：

（1）信息集成理论基础薄弱。地理信息的类型、来源、表现和应用都越来越多样化。尽管GIS集成系统在分布式平面网络扩展（WEBGIS）、三维立体扩展（3D GIS）、时间扩展（TGIS）、属性扩展（多源数据融合）的实践方面取得了很大进展，但在GIS中目前还缺乏对地理统一时空体的有效表达。

（2）GIS集成的方法论匮乏。对于地理信息集成的概念缺乏一致的认识，对于GIS如何集成、GIS集成包含哪些内容、集成系统的体系结构缺乏深入的理论研究。

（3）机械集成多，有机集成少。许多集成系统只是各子系统简单的堆砌，造成数据和功能的冗余和不一致，无法投入业务化运行。这主要是由于缺乏对系统集成的全面认识。从总体上讲，系统集成不仅仅是功能集成，还应包括资源集成、信息集成和人员集成。集成系统不仅应具备各子系统的功能，而且还应提供系统的反馈和协同功能，同时为将来加入新的功能并形成一个有机的整体提供可能。

（4）集成的体系结构不合理。GIS集成一般是多种硬件平台、多种操作协同、多种网络平台、多种支撑软件、多种应用集成的统一，单独一种或几种商用软件无法满足整体系统的需要，而且建立在商用支撑软件上的集中式系统，在系统扩充、升级和维护等方面都存在许多问题，所有的应用都无法脱离该系统。从集中系统转向以C/S结构为基础的分布式系统，把商用软件看做是提供特定功能的服务器，可以根据需要组合各种商用软件模块和自行开发的模块，并可以很方便地升级和替换。

（5）灵活性差。GIS应用一般都是宏观动态的复杂系统，但是目前的集成系统用户一般只能按照系统提供的菜单完成预制的功能，而无法根据实际需要迅速建立面向应用的分析模型。这主要是集成系统由于没有统一的信息视图，缺乏数据库集成平台和模型库集成平台，缺乏方便、灵活和可视化的构模工具。

（6）缺乏标准。早期的GIS集成系统大都属于研究和试验系统，没有统一的标准。但是标准化是大型复杂系统成功的基本保证。随着越来越多的空间数据标准的制定，借鉴和融合CIMS标准、软硬件标准制定GIS集成的标准，是GIS集成系统从试验研究走向业务化运行的重要内容。

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