Data Fabric，又名数据经纬，是近期横空出世的一个概念。之前对其了解甚少，近期做了个小调研，对这一概念内涵与外延、产品及定位、业务与前景、未来及趋势等做了简单整理总结，分享给大家。
1、什么是Data Fabric
Data Fabric概念 在 2000 年首先被 Forrester 提出，2016 年 Forrester Wave 中增加了 Big>
Gartner发布的《2021年十大数据和分析技术趋势》中，加速变革被列在了首位（Accelerating Change），其中Data Fabric作为数据基础能力被再次强调。
2022 年 Gartner 公布的顶级战略技术趋势中，Date Fabric 入选工程信任主题的关键技术趋势。
我们如何理解“Data Fabric”？Fabric这个词的本意是“织物、布、构造“。可以想象，数据将在纵横交错的、像织物那样的云网络中自由流动，没有任何限制。不管是哪种计算模式，还是什么的网络，针对批数据、流数据都可以自由交换、共享和处理，那就是数据经纬-Data Fabric带来的新体验。 目前对Data Fabric，还没有特别统一的认识，各家对其有着自己的解读。
一项新技术的出现，必然有其背景及规律，Data Fabric的出现也是为解决当前数据场景的问题。简单梳理下，可罗列为几个痛点（下列数据来自Gartner的调查报告）：
随着企业数据量激增和数据需求日趋复杂，越来越多数据技术 (如数据仓库、数据湖、NoSQL 数据库、OLAP 数据库、实时数据源等) 被引入，企业数据在物理上支离破碎，尤其是采用混合云&多云架构后更是加剧了这一问题。只有 45% 的结构化数据应用于业务，只有不到 1% 的非结构化数据被分析或使用，多达 68% 的数据没有被分析，多达 82% 的企业受到数据孤岛的阻碍。
激增的企业数据、爆炸的业务需求、复杂的数据工程，让业务自助找数、用数变得日趋困难：分析师 80% 的时间用于发现和准备数据，知识型员工将 50% 的时间浪费在寻找数据、发现和纠正错误以及确认不信任的数据来源上、数据科学家花 60% 的时间清理和组织数据。
企业中 55% 的数据无法用于决策，47% 新创建的数据记录至少有一个严重错误，数据质量差导致了巨额的财务损失；为解决不同数据计算和存储需求，企业开始采用越来越多的数据技术 (如数据仓库、数据湖、NoSQL 数据库、OLAP 数据库、实时数据源等) ，让实现“单一事实来源的数据”变得十分困难。
超过 70% 的用户可以访问他们不应该访问的数据。而随着网安法、数安法、个保法、GDPR、CCPA 等数据安全和隐私保护法律的出台和外部安全威胁越来越大，企业必须在合规和治理方面表现出更高的标准，更难的是，企业还需同时兼顾业务的用数效率。
Gartner称：“在过去的十年里，数据和应用孤岛的数量激增，而数据和分析（D&A）团队的技能型人才数量却保持不变，甚至下降。作为一种跨平台和业务用户的灵活、弹性数据整合方式，Data Fabric能够简化企业机构的数据整合基础设施并创建一个可扩展架构，减少大多数数据和分析团队因整合难度上升而出现的技术债务。其真正价值在于：通过内置的分析技术动态改进数据的使用，使数据管理工作量减少70%并加快价值实现时间。Gartner最新预测显示，至2024年，Data Fabric可减少50%人力数据管理成本，与此同时，数据使用效率会因Data Fabric的部署使用伴随着数据类型日益多样化、数据孤岛不断林立、数据结构愈加复杂，企业在分布式数据环境中高效管理和利用多维数据成为亟待解决的难题。与此同时，企业上云成为一大趋势，混合数据环境下企业该如何跨平台、跨环境，以实时的速度收集、访问、管理、共享数据，从不断变化、高度关联、却又四处分散的数据中获得可执行洞见，实现智能化决策？面对上述数据管理难题，Data Fabric提出了一套治理“良方”。Data Fabric是一种新兴的数据集成和管理理念，意在独立于部署平台、数据流程、地理位置和架构方法，在不移动数据位置的前提下，为企业内的所有数据提供单一访问点，保证数据使用端在正确的时间、正确的地点以实时的速度拿到正确的数据。
Data Fabric这一概念，尤其鲜明的架构特点，这也是有别于其他技术的重要区别。其实质上是一种数据管理架构思想，其主要目标是打破企业内部的数据孤岛、最大化释放数据价值。其核心理念是通过优化跨源异构数据的发现与访问，将可信数据从所有数据源中以灵活且业务可理解的方式交付给所有相关数据消费者，让数据消费者自助服务和高效协作，实现极致敏捷的数据交付，同时通过主动、智能、持续的数据治理让数据架构持续健康，从而提供比传统数据管理更多的价值。其具备以下特点：
Data Fabric 的一个关键原则是数据集成方法的灵活性，以支持分布式生态系统中的数据管理。也就是说，根据场景的性质及其需求，系统能为用户自动匹配最佳集成策略和数据技术，而无需用户人工搭建数据管道、选型计算存储方案。这样做一方面让用户可以专注于业务实现而无需关心技术细节，另一方面也免去了数据搬运带来的漫长等待，并节省了大量任务运维投入和重复存储成本，极大加速了数据价值实现。
数据需求指数级增长，而企业数据工程团队增长却非常缓慢，甚至有所缩减，在集中式的数据供给模式下，数据工程团队成为影响数据化运营效率的最大瓶颈，唯有让分析师和业务人员自服务才有可能将生产力解放出来，以满足业务旺盛的数据化运营需求。Data Fabric 的最佳解决方案是实现数据民主化，允许业务用户轻松发现并使用数据资产，从而实现敏捷的数据交付。
传统数据治理往往在问题发生后才开始启动，且需要从上到下推动并通过运动式人工治理，这种方式难以持续且越来越无法应对快速膨胀、错综复杂的数据依赖网络。而> Fabric是一种架构方法，该方法在各个节点之间提供完整的点对点连接，这些节点可以是数据源、存储、内部/外部应用程序、用户等任何访问数据或与数据相关的信息。Data Fabric将现有的数据管理系统和应用程序编织在一起，提供可重用的服务，涵盖数据集成、访问、转换、建模、可视化、治理和交付。为了在所有这些不同的服务之间提供连接，Data Fabric包括了连接到数据生态系统工具的连接器。
Data Fabric 的“真正价值在于它能够通过其内置分析能力来动态改善数据的使用，从而加快实现数据价值的速度”，其支持全面的集成数据管理功能，包括发现、治理、管理和编排，并使用 AI 能力进行语义探索、分析和推荐，从而从被动的数据策略转变为主动响应性的数据策略，实现更快速的适应业务、更敏捷的数据洞察、更有效地消除孤岛、更低的成本和风险、更高效的业务协作以及更安全的数据使用。
关联对比
作为一种新生概念，有时会与其他概念和产品有所混淆，那么我们来看看Data Fabric与常用一些概念的区别。
Data Mesh由ThoughtWorks提出，其借鉴了微服务和 Service Mesh 的分布式架构思想，是一种领域驱动和自服务的数据架构设计新模式，基于面向领域去中心化的数据所有权和架构、数据作为产品、平台化自助数据基础设施以及联邦计算治理等四个基本原则进行建设， 通过将系统划分为由较小的跨职能团队管理的离散域来解决大型、复杂、单体数据架构的问题，如缺乏数据所有权、缺乏数据质量管理、组织难以扩展。其核心目标是将数据视为一种产品，通过利用面向领域的自助设计来实现日益庞大、多样化且无处不在的数据集的跨域访问需求，使数据消费者能够发现、理解、信任和使用数据/数据产品（分布在不同领域）来推动数据驱动的决策和计划。
实际上，不同的公司基于自身的数据特点（数据量、数据速度、数据类型等）、安全策略、技术储备、性能要求、资金成本等， 对于Data Fabric或Data Mesh会有不同的具体落地方案。总之，Data Mesh更多地是关注于人和过程而不是技术架构，而Data Fabric是一种技术架构方法，它以一种智能的方式来应对数据和元数据的复杂性。
数据虚拟化与Data Fabric的关系上，数据虚拟化是Data Fabric架构中的关键技术之一，可以在不移动数据的情况下从源头访问数据，通过更快、更准确的查询帮助缩短实现业务价值的时间。Data Fabric 的数据虚拟化层提供了跨平台敏捷集成、统一语义、低代码创建数据API（支持SQL、REST、OData和GraphQL等技术）、智能缓存加速等功能，在数据处理引擎和数据消费者之间架起了桥梁。
Data Fabric不是数据湖或者数据仓库的替代方案，数据湖是其异构数据源之一（数据源可以是数据仓库、数据湖，也可以是业务数据库等其他数据存储），Data Fabric将应用程序与数据湖（或者数据仓库）进行连接，通过统一的数据管理框架支持在分布式的环境中进行数据消费。Data Fabric 可以为数据湖或数据仓库提供可信的数据，同时，基于数据湖（或者数据仓库）的Data Fabric 为业务提供更精准的洞察能力。
知识图谱是Data Fabric重要的组成部分。如果将Data Fabric翻译成数据经纬的话，那么知识图谱则是经纱和纬纱，其使得Data Fabric支持动态集成以及数据应用编排，而作为基石的数据目录也是基于知识图谱进行实现的。知识图谱使得Data Fabric在良性循环中进行持续运营和发展，如灵活性(可以表达任何数据和元数据)、可组合性（易于增量进化）、连接性（连接所有数据和元数据“孤岛”）、无缝数据治理、面向未来（基于标准）、表现力（最全面的“开箱即用” 模型）、可集成性（最完整、开放和灵活的 APIs）、智能（集成推理和机器学习）等。
数据中台方法的本质思想是通过对数据进行集中式建设、集中式管理和集中式服务，以提供单一事实来源的数据（single source of truth）。这就决定了数据中台只有在数据需求较为固定、用数人群比较集中、决策频率相对较低的情况下是比较有效的。伴随企业数据需求日趋复杂、用数人群占比越来越大，决策频率越来越高，业务对用数的敏捷性和灵活性要求越来越高，数据中台这种集中的数据管理方式无法实现数据的敏捷性和灵活性。Data Fabric旨在提供对创新深度、速度要求更高的创新型业务更为合适。
2、Data Fabric 价值及能力
Data Fabric的真正价值在于它能够通过其内置分析能力来动态改善数据的使用，从而加快实现数据价值的速度，其支持全面的集成数据管理功能，包括发现、治理、管理和编排，并使用AI能力进行语义探索、分析和推荐，从而从被动的数据策略转变为主动响应性的数据策略，产生：
针对Data Fabric，需要具备什么能力，目前还没有行业统一标准。我们可以通过Forrester和Gartner对能力有个大致的了解。
Forrester 定义的能力要求
3、Data Fabric 厂商实践
Data Fabric (数据经纬）目前是一个IT热点，众多国内外公司均推出了针对> IBM – Cloud Park for>
北京极数云舟科技有限公司（ Cloud-ark ）是一家致力于数据处理基础技术研发的高新技术企业，结合数据处理领域最前沿的Data Fabric理论，创造性地提出广义数据库系统，并自主实现内核层多引擎融合技术，打造核心产品：云舟数据经纬平台（DTark），助力用户打造简单、高效、便捷与可持续发展的企业数据基座。
DTark核心技术本质是实现了多引擎融合数据处理，同时也实现了数据多副本、水平弹性伸缩、数据一致性、透明高可用、分层解耦等能力，基于成熟开源组件，并兼容开源协议和技术生态体系,稳定可靠，简单易用，软件核心源代码及关键技术自主研发，产品安全可控。极数云舟基于DTark产品，服务能力覆盖复杂企业数据管理、数据平台建设、数据库系统及管理，助力客户数字化、智慧化等基于数据融合服务的数据基座建设，也为数据中台、大数据平台建设提供了新动力，在提高性能、降低成本、减少定制化、降低系统复杂度、提升系统可持续发展能力等方面独具优势：
作者介绍
韩锋，社区编辑，CCIA（中国计算机协会）常务理事，前OracleACE，腾讯TVP，阿里云MVP，dbaplus等多家社群创始人或专家团成员。有着丰富的一线数据库架构、软件研发、产品设计、团队管理经验。曾担任多家公司首席DBA、数据库架构师等职。在云、电商、金融、互联网等行业均有涉猎，精通多种关系型数据库，对NoSQL及大数据相关技术也有涉足，实践经验丰富。曾著有数据库相关著作《SQL优化最佳实践》、《数据库高效优化》。
Tmmediately back-up your data and replace your hard disk drive A failure may be imminent
开机需要按下F1键才能进入，主要是因为BIOS中设置与真实硬件数据不符引起的，可以分为以下几种情况：1、实际上没有软驱或者软驱坏了，而BIOS里却设置有软驱，这样就导致了要按F1才能继续。 2、原来挂了两个硬盘，在BIOS中设置成了双硬盘，后来拿掉其中一个的时候却忘记将BIOS设置改回来，也会出现这个问题。 3、主板电池没有电了也会造成数据丢失从而出现这个故障。 4、重新启动系统，进入BIOS设置中，发现软驱设置为1.44M了，但实际上机箱内并无软驱，将此项设置为NONE后，故障排除。 曾经有很多人问过这样的问题，下面把此类问题做一下总结，希望对大家有所帮助。 1、Hareware Monitor found an error，enter POWER MANAGEMENT SETUP for details，Press F1 to continue，DEL to enter SETUP中文：监视功能发现错误，进入POWER MANAGEMENT SETUP察看详细资料，按F1键继续开机程序，按DEL键进入COMS设置。 解释：有的主板具备硬件的监视功能，可以设定主板与CPU的温度监视、电压调整器的电压输出准位监视和对各个风扇转速的监视，当上述监视功能在开机时发觉有异常情况，那么便会出现上述这段话，这时可以进入COMS设置选择POWER MANAGEMENT SETUP，在右面的**Fan Monitor**、**Thermal Monitor**和**Voltage Monitor**察看是哪部分发出了异常，然后再加以解决。 2、pri slave drive-ATAPI LNCOMPatible press F1 to Resume可能是你的光驱没接好或有故障,最好在CMOS中将各IDE口设为自动。 3、Press F1 to continue,DEL to enter SETUP开机后 按DEL 进入 BIOS ，在选择软驱中选择 NONE 后按F10保存就可以了4、CMOS checksum error－Defaults loadedPress F1 to contnue?DEL to enter SETUP08／09／2000－i810－ITE8712－6A69ME1CC－00cmos电池没电。 5、Warning！CPU has been changed！Please Enter CPU speed CMOS setup and Remember to save Before Exit！这说明BIOS设置被冲掉了，要重新设置BIOS(又叫做CMOS设置)。 开机按住“Del”键进入设置，看你的主板说明书。 你的CPU频率是多少？在BIOS中要选好外频，倍频反正是锁定的。 外频总是66、100或133，要看CPU型号，从低往高设置。 如果是AWARD的BIOS设置，在首页就选Frequency/Voltage Control (频率/电压的控制)，使用此菜单可以对频率、电压进行特别的设定。 其中“Clock By Slight Adjust(时钟频率微调)”允许你选择CPU时钟频率。 各种主板的BIOS设置有差别，可以参考自己的主板说明书进行调整。 6、cpu has been changed please re-enter cpu settings in the cmos setup and remember to save before quit!有些主板上有个外频跳线,默认为100MHZ,还有些主板不支持自动调频.你只要进BIOS里把外频设置成你的CPU标准外频就可以了,倍频方面一般是自动设置，最好不要超频。 如果上述解决办法都不能解决的话，你可以检查CMOS旁边电路是否有烧坏的迹象，我的机器就是因为CMOS旁边的电路有问题，上述机决方法都试过了也没用，最后一烙铁就搞定。 呵呵，不妨你也试试！开机需要按F1才能进入系统的故障排除在通常情况下,要求按F1进入系统都是系统的BIOS设置有不影响系统启动的小问题所致，所以请检查BIOS里的硬件信息设置与实际不符之处。 一般常见故障是：1、主板上的电池没电了。 解决方法：换主板电池。 2、你设置了软驱启动，但是你的软驱有问题。 解决方法：a、开机按DEL进入bios，开机启动顺序，关闭软驱启动。 b、关闭开机软驱检测功能：启动电脑，然后按【Del】键进入BIOS设置主界面；选择“Advanced BIOS Features”设置项，按回车键进入；将“Boot Up Floppy Seek”设置为“Disabled”，这样即可关闭开机软件检测功能了。
C语言,如何实现搜索内存数据
一般的讲,内存里边虽然说有*G的空间,但有些地方只是挂名存在,实际上是不存在的,所以访问了就会出错,所以就要判断内存是不是为有效地址,就要用到VirtualQuery获取指定内存属性, 根据属性来判断能不能进行读取, 如果能读取就从调用VirtualQuery中得到的内存信息minfo中获取当前内存地址的有效区域的大小,然后再进行读取.你可以用VC调试来看看,不能访问的内存就用?号来表示.由于搜所内存是一种运算量庞大的工作,所以,在对比处理要作速度优化处理. 如果数据大于4字节,请用 long 的数据格式来作对比运算, long 是 char 的处理速度的三倍以上,(个人测试的)用long处理前端数据,再用 char 作收尾工作. 这是对比处理了.流程就有以下:判断地址的有效性->定好搜所范围->进行对比->输出结果 开始地址 EndAdd 结束地址 Data 查找的数据DataSize 数据大小void *FindMemory(DWORD StartAdd,DWORD EndAdd,void *Data,DWORD DataSize) {MEMORY_BASIC_INFORMATION minfo;DWORD rt;while(StartAdd{ ::VirtualQuery((void*)StartAdd,&minfo,sizeof(MEMORY_BASIC_INFORMATION)); if() if(==MEM_COMMIT||==MEM_FREE) { char *s=(char*)StartAdd,*e=s+; for(;s<=e;s++) if(memcmp(s,Data,DataSize)==0) return s; } StartAdd=(DWORD)+; } return 0; }
mysql把一个数据库中的数据复制到另一个数据库中的表 2个表结构相同
1、使用软件Navicat就可迁移复制数据库，打开Navicat，右键点击左边空白的地方，点击New Connection下的MySQL，创建一个服务器的连接，下面将演示把本地的数据迁移到服务器：2、在弹出的创建新连接的窗口里，输入服务器的IP，数据库账号，密码等，然后就可以连接数据库了：3、创建好后们打开本地的数据库，点击“Data Transfer”（数据传输），接着弹出新的界面：4、新窗口中在左边选择本地数据库的库，和需要转移的表，可以选择一个，或多个表：5、然后在右边的目标里，选择服务器的连接，然后选择服务器上的数据库：6、选择完成后，就开始进行数据转移了，数据量不是很大的，很快就会转移完成的。以上就是mysql中数据复制到另一个数据库的方法：
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