微软数据平台与

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microsof sqlserver2012 介绍

microsof sqlserver2012 介绍Microsoft SQL Server 2012是微软发布的新一代数据平台产品，它基于以前版本的成功经验，提供了更多的功能和性能改进，成为企业级数据库管理系统的首选。

以下是SQL Server 2012的介绍：基础架构：SQL Server 2012提供了全面的数据管理和业务智能平台，为关键业务应用提供了企业级的可扩展性、数据仓库、安全、高级分析和报表支持。

新增功能：SQL Server 2012引入了许多重要的新功能，例如列存储索引、AlwaysOn可用性组、SQL Server数据工具、Power View、PowerPivot、Master Data Services和Data Quality Services等。

性能与稳定性：SQL Server 2012在性能、稳定性、易用性方面都有相当大的改进。

作为至今为止最强大、最全面的SQL Server版本，它满足了不断增长的数据需求和业务挑战。

安全性：SQL Server 2012提供了开放、可伸缩性、安全性、可扩展性以及前所未有的高性能等优势。

它提供了企业级的可扩展性、数据仓库、安全等功能，保障了用户数据的安全。

可用性：AlwaysOn可用性组是SQL Server 2012中引入的另一个重要功能，它提供了高可用性和灵活性，并且可以实现零数据丢失的故障转移。

数据工具：SQL Server 2012引入了SQL Server数据工具（SSDT），这是一款集成的开发环境，用于创建、部署和管理数据库项目，它提供了丰富的功能，包括脚本编辑器、发布配置管理、构建和部署工具等。

云技术与平台支持：SQL Server 2012全面支持云技术与平台，并且能够快速构建相应的解决方案实现私有云与公有云之间数据的扩展与应用的迁移。

其他特性：分布式回放（Distributed Replay）功能可以记录服务器上的工作负载，并在其他的服务器上重现，支持在生产测试环境下对硬件更改。

熟悉常见的数据分析工具与平台

熟悉常见的数据分析工具与平台随着“大数据”时代的到来，数据分析工具和平台变得越来越重要。

它们可以帮助我们快速处理和分析大量的数据，从而得出有意义和有效的结论。

本文将介绍一些常见的数据分析工具和平台，以帮助更多人了解并利用这些工具来更好地分析数据。

一、ExcelExcel是最基础和常见的数据分析工具之一。

它可以用于数据管理、预测、数学计算和可视化等方面。

Excel可以将数据直接导入图表，方便快捷地对数据进行分析和可视化。

此外，Excel也可以通过自定义宏功能和插件来扩展其能力，例如，使用Excel VBA编程可创建复杂的定制化功能。

二、R语言R语言是一种广泛应用于统计学和数据分析的开源编程语言。

它具有丰富的数据处理和统计计算功能，如线性回归、聚类分析、决策树等。

R语言可用于数据可视化和报告生成，提供了大量的R包，几乎可以完成任何数据分析任务。

与其他主要编程语言相比，R语言更易学，具有快速、高效和灵活的分析能力。

三、PythonPython是另一种广泛应用于数据科学的编程语言，它可以很好地完成数据管理、分析、可视化和模型构建等任务。

Python有许多有用的库和框架，如NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等，可以大大简化数据处理和模型构建的任务。

例如，Pandas库是一个常用的数据分析库，为数据处理和分析提供了大量的功能，可用于数据操作、可视化、建模等多个方面。

四、TableauTableau是一个常用的商业化的数据分析和可视化平台。

它提供了易于使用和直观的数据可视化工具，可帮助用户发现数据中的有用结论。

Tableau支持多种类型的数据连接，可从不同来源（例如SQL Server、Excel、CSV等）导入数据，更可通过链接在线数据源来获得实时数据。

Tableau还提供了多种分析和可视化方法，如交互式可视化、地图视图和大屏幕监控等。

五、Power BIPower BI是微软推出的一款商业智能平台。

微软云计算平台开发学习路线图

微软云计算平台开发学习路线图微软云计算平台能做什么根据官方资料，微软云计算平台包括三大组成部分：Windows Azure、SQL Azure、Windows Azure Platform AppFabric。

Windows Azure 可看成一个云计算服务的操作系统，也是云计算的基础服务层，主要从事虚拟化计算资源管理和智能化任务分配；SQL Azure是云中的数据库，SQL Azure运行云计算的关系数据库服务，是一种云存储的实现，并提供网络型的应用程序数据存储的服务，它的基础是SQL Server 2008；AppFabric 是一个基于 Web 的开发服务，它可以把现有应用和服务与云平台的连接和互操作变得更为简单，AppFabric作为中间件层，将起到连接非云端程序与云端程序的桥梁的功能。

它提供了两大服务，服务总线和访问控制。

AppFabric 让开发人员可以把精力放在他们的应用逻辑上而不是在部署和管理云服务的基础架构上。

如图1所示：图1 Windows Azure 平台了解了微软云计算平台的整体功能后，我们具体来了解一下微软云计算平台给用户提供了什么以及在此平台上可以做什么应用。

微软的架构布道者Bill Zack详述了微软云计算平台给用户提供的功能和服务主要包括计算、存储、通信、部署和管理。

如表1所示：表1 微软云计算模式和功能有了这么多模式和功能后，我们在云平台上就可以做一些应用和开发了，我们能做的开发web应用程序、并行计算、分析应用程序，如表2所示：主要包括三类：技术资源列表了解了微软云计算能够做什么以及云应用可以开发什么以后，接下来给大家介绍的就是收集的微软云计算相关资源，这些我们资源我们分成两类来介绍，第一类是由微软官方提供的各种资料，包括MSDN、云计算Blog、Channel 9上的视频等等；第二类资源是在学习的过程中收集的第三方资源，包括一些活跃的云计算网站、论坛、书籍等等。

微软Dryad分布式并行计算平台

一
个有向无环图。图中的每个节点表示
个要执行的程序，节点之间的边表示
一
数据通道中数据的传输方式，其可能是文件、ＴＰＰｐ、共享内存等，为了支Ｃｉｅ
持数据类型需要针对每个类型有序列化
如图２示，当用户使用Ｄｒａ平所ｙｄ
算法以充分利用细颗粒度并行的优势，
编写的程序可以轻易运行在分布式并行
￣雌哺嚷
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集群计算平台，无论是单台多核计算机务在各个节点上的运行。在Ｄｙｄｒａ平台还是由多台计算机组成的集群，甚至拥上，每个工作或并行计算过程被表示为
计算编程框架，支持常用的协同任务调度和硬件资源管理，通过Ｗｏｋｓａｉｇｒｅｌｔｎ
有数千台计算机的数据中心，都可以从任务队列中创建的策略建模来实现分布式并行计算的编程框架。
传递组成。任务管理器获取无环图之有向无环图。这些操作包括建立新节候，会先查看用户属于哪一类，然后后，便会在程序的输入通道准备，当点，在节点问加入边，合并两个图以直接访问存储那类用户数据的数据有可用机器的时候便对它进行调度。随后ＪＭ从命名服务器那里获得一个可

数据库基础及应用-VisualFoxPro数据库课程设计

数据库基础及应用-VisualFoxPro数据库课程设计一、 VisualFoxPro数据库简介VisualFoxPro是一款由微软公司开发的关系型数据库管理系统，它提供了各种数据管理功能，为开发人员提供了一个快速且可靠的平台。

VisualFoxPro具有可扩展性和可定制性的特点，是应用广泛的数据库系统之一。

VisualFoxPro数据库可以应用于各种行业，如银行、证券、保险、电信、教育、医疗等，也可以用于个人和中小型企业的管理。

它可以处理大量的数据，同时还可以进行数据分析和预测，帮助用户更好地了解数据和业务。

二、 VisualFoxPro数据库设计VisualFoxPro数据库的设计包括数据库模型的设计和数据库的实现。

数据库模型是数据库的框架，定义了数据的结构和关系，而数据库实现则是将设计好的模型转换为实际的数据库。

在进行VisualFoxPro数据库设计时，需要考虑以下几个方面：1. 数据库需求分析首先需要对数据库进行需求分析，确定数据库的目标和功能。

这包括：•数据库需要处理的数据类型和数量•数据库所需进行的操作类型（增、删、改、查等）•数据库的使用场景和目标用户•数据库的安全性和可靠性等要求2. 数据库模型设计根据需求分析的结果，设计数据库的逻辑结构和物理结构。

这包括：•数据库表结构的设计，包括字段的类型、长度、键，以及表之间的关系等；•数据库索引的设计，包括选择键和非选择键；•数据库查询的设计，包括查询条件和结果集合的格式等。

3. 数据库实现将数据库设计模型转换为实际的数据库。

这包括：•创建数据库表，并确定表之间的关系；•建立索引、触发器、存储过程等；•进行数据导入和查询测试，确保数据库的正常运行。

三、 VisualFoxPro数据库的应用VisualFoxPro数据库广泛应用于各行各业，以下列举几个常见的应用场景：1. 企业管理VisualFoxPro数据库可以用于企业管理，包括客户关系管理、采购管理、销售管理、库存管理等。

WindowsAzure平台数据存储的访问控制研究

（１．浙江理工大学先进制造技术研究所，杭州３１００１８；２．杭州电子科技大学自动化学院，杭州３１００１８；３．山东电工电气日立高压开关有限公司，济南２５０１０１）
摘
要：访问控制是保证信息机密性和完整性的关键。针对微软的云平台——ｗｉｎｄｏｗｓＡｚｕｒｅ平台，着重研究
浙江理工大学学报（自然科学版），第３１卷，第１期，２０１４年１月
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＺｈｅｊｉａｎｇＳｃｉ — ＴｅｃｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ）
Ｖｏ１．３１，Ｎｏ．１，Ｊａｎ．２０１４
文章编号：１６７３ — ３８５１（２０１４）０１ — ００７５ — ０４
ＷｉｎｄｏｗｓＡｚｕｒｅ平台数据存储的访问控制研究
宁方华，牛建瑞，俞武嘉。，郭玉明。
收稿日期：２Ｏｌ３一Ｏ４ —２２
基金项目：浙江省重点创新团队项目（２０１１Ｒ０９０１５ —１３）
ＳｔｏｒａｇｅＳｅｒｖｉｃｅ支持访问协议Ｈ删ＨＴＴＰＳ，
ＳｔｏｒａｇｅＳｅｒｖｉｃｅ和ＳＱＬＤａｔａｂａｓｅ具有数据存储功
能。目前为止，ＷｉｎｄｏｗｓＡｚｕｒｅ刚刚落户中国，实

微软云计算Windows+Azure平台完整资料

防火墙规则设置
通过NSG规则，用户可以精细控制特定端口和协议的访问权限。例如，可以允许HTTP/HTTPS流量通过，同时阻止其他不必要的入站流量。
威胁防护
Azure还提供威胁防护功能，如Azure防火墙和网络安全中心，可帮助用户检测和防御网络攻击。
应用程序网关及负载均衡实现
应用程序网关
Azure应用程序网关（AGW）是一个高性能、高可用的Web应用程序防火墙和负载均衡器，支持 SSL卸载、Web应用程序防火墙（WAF）和URL路由等功能。
02
Windows Azure计算服务
虚拟机与虚拟网络配置
虚拟机创建与管作系统、分配资源、设置网络等。
虚拟网络配置
在Azure中创建虚拟网络，配置子网、IP地址范围、网络安全组等，以实现虚拟机之间的安全通信。
存储与数据管理
允许管理员根据安全需求和用户便利性进行灵活配置，例如设置信任的设备或IP地址等。
06
Windows Azure开发工具与资源管理
Visual Studio集成开发环境支持
强大的开发工具
Visual Studio为Windows Azure提供了全面的开发工具支持，包括项目模板、调试工具、性能分析器等。
04
Windows Azure网络与安全
虚拟网络配置及连接管理
虚拟网络概述
Windows Azure虚拟网络（ VNet）是云计算平台中的逻辑隔离网络，提供用户自定义的IP 地址空间和子网划分，支持虚拟机、云服务和其他资源的互连互
通。
虚拟网络配置
创建VNet时，需要定义地址空间、子网、DNS服务器和网关等参数。用户可以通过Azure门户、PowerShell或Azure CLI进行

微软云架构高级工程师认证(Azure-架构方向)真题

微软云架构高级工程师认证(Azure-架构方向)真题介绍本文档提供了微软云架构高级工程师认证（Azure-架构方向）真题的相关信息。

该认证旨在评估候选人在微软Azure云平台架构方面的专业能力和技能。

认证内容微软云架构高级工程师认证（Azure-架构方向）的考试内容主要包括以下方面：1. Azure基础设施架构设计：基于Azure平台进行解决方案设计，包括网络、存储、虚拟机等基础设施的搭建和配置。

2. Azure高可用性和容错性设计：通过使用Azure的高可用性和容错性功能，确保应用和服务的可用性和持续性。

3. Azure安全性设计：设计和实现安全的Azure云架构，保护数据和应用程序免受潜在威胁。

4. Azure数据平台技术：利用Azure提供的数据存储、分析和处理能力，构建高效的数据平台解决方案。

5. Azure解决方案优化和性能调优：针对已搭建的Azure解决方案进行性能分析和优化，提高应用和服务的性能。

考试流程微软云架构高级工程师认证（Azure-架构方向）的考试流程如下：1. 报名参加认证考试。

2. 准备备考材料，包括研究资料、参考文档等。

3. 在指定时间和地点参加考试，考试形式为在线考试。

4. 考试合格者将获得微软云架构高级工程师认证（Azure-架构方向）证书。

准备考试的建议为了成功通过微软云架构高级工程师认证（Azure-架构方向）考试，建议考生采取以下几点准备策略：- 深入理解Azure云平台的架构和相关服务。

- 研究和掌握Azure基础设施架构设计、高可用性和容错性设计、安全性设计等方面的知识。

- 进行实践项目，熟悉Azure云环境下的架构设计和实施过程。

- 参加相关培训课程和研究资源，掌握最新的Azure架构设计和最佳实践。

- 多做真题练，熟悉考试形式和内容，提高应试能力。

结论微软云架构高级工程师认证（Azure-架构方向）真题是评估候选人在Azure云平台架构方面专业能力和技能的重要认证。

服务器虚拟化平台比较

服务器虚拟化平台比较随着信息技术的不断发展，服务器虚拟化技术已经成为现代数据中心的重要组成部分。

通过服务器虚拟化，可以将一台物理服务器划分为多个虚拟服务器，从而提高服务器资源的利用率，降低硬件成本，简化管理和维护工作。

在市场上，有多种服务器虚拟化平台可供选择，如VMware vSphere、Microsoft Hyper-V、Citrix XenServer等。

本文将对这些主流的服务器虚拟化平台进行比较，以帮助用户选择适合自己需求的平台。

一、VMware vSphereVMware vSphere是目前市场上最为流行的服务器虚拟化平台之一，由VMware公司开发。

vSphere提供了全面的虚拟化解决方案，包括虚拟机管理、存储管理、网络管理等功能。

其特点包括高可靠性、高性能、易管理等优点。

vSphere支持多种操作系统，可以在不同的硬件平台上运行，适用于中小型和大型企业的虚拟化环境。

二、Microsoft Hyper-VMicrosoft Hyper-V是微软公司推出的虚拟化平台，是WindowsServer操作系统的一部分。

Hyper-V提供了强大的虚拟化功能，支持多种操作系统，包括Windows、Linux等。

Hyper-V具有良好的集成性，可以与其他微软产品（如Active Directory、System Center等）无缝集成，方便用户进行统一管理。

Hyper-V适用于Windows环境下的虚拟化部署，是许多Windows用户的首选。

三、Citrix XenServerCitrix XenServer是由Citrix公司开发的开源虚拟化平台，基于Xen虚拟化技术。

XenServer具有良好的性能和稳定性，支持多种操作系统，包括Windows、Linux等。

XenServer提供了丰富的管理工具和功能，如动态内存控制、存储迁移、高可用性等。

XenServer适用于需要开源虚拟化解决方案的用户，具有较高的灵活性和定制性。

常见的云计算技术平台介绍

常见的云计算技术平台介绍云计算技术是当今信息技术领域中的重要发展方向之一，它已经广泛应用于各个行业和领域。

在支持企业的数字化转型过程中，云计算技术平台扮演着重要角色。

本文将介绍几种常见的云计算技术平台，包括亚马逊云计算（AWS）、微软云计算平台（Azure）、谷歌云平台（GCP）和IBM云计算平台。

1. 亚马逊云计算（AWS）亚马逊云计算（Amazon Web Services）是全球领先的云计算平台之一。

AWS提供了广泛的云服务，包括计算、存储、数据库、网络、人工智能和机器学习等。

AWS的弹性计算云（EC2）是最著名的云计算服务之一，它使用户能够轻松创建、管理和扩展虚拟服务器实例。

此外，AWS还提供了弹性块存储（EBS）和简单存储服务（S3）等存储服务，以及关系型数据库服务（RDS）和无服务器计算服务（Lambda）等其他基础设施服务。

2. 微软云计算平台（Azure）微软云计算平台（Microsoft Azure）是另一家领先的云计算服务提供商。

Azure提供了一系列云服务，包括计算、存储、数据库、人工智能、物联网和区块链等。

Azure的虚拟机（Virtual Machines）提供了灵活可扩展的计算资源，可以根据需求进行快速部署和管理。

此外，Azure还提供了Blob存储和文件存储等多种存储选项，以及Azure SQL数据库和Cosmos DB等数据库服务。

Azure还积极推进人工智能和机器学习领域，在此方面提供了许多工具和服务，如Azure机器学习服务（Azure Machine Learning）和认知服务（Cognitive Services）等。

3. 谷歌云平台（GCP）谷歌云平台（Google Cloud Platform）是谷歌提供的云计算服务平台。

GCP提供了计算、存储、数据库、人工智能和大数据等一系列云服务。

GCP的计算引擎（Compute Engine）允许用户创建和管理虚拟机实例，并提供了可扩展的计算能力。

五大云计算平台比较分析

五大云计算平台比较分析在当今信息技术愈演愈烈的时代，云计算技术得到了快速普及和广泛应用。

随着市场竞争的加剧，各大云计算平台不断推陈出新地提高服务水平，为用户提供更加完善的云计算解决方案。

本文将分别分析AWS、Azure、Google Cloud、Alibaba Cloud、华为云这五大云计算平台的特点和优势。

一、AWS（亚马逊云计算）AWS是由亚马逊公司推出的一款云计算平台。

作为全球最大的云计算平台，AWS不断推陈出新，丰富其云计算、IaaS、PaaS、SaaS等服务实力。

AWS对于人工智能、大数据等领域有着丰富的技术积累和经验，可直接应用于企业级业务。

AWS的优点是：1.强大的安全性：AWS建立了全面的安全体系，可以避免大规模的攻击和数据泄露。

2.强大的扩展性：AWS具备优秀的扩展性，可以根据客户业务需求灵活满足客户的需求。

3.灵活的计费方式：AWS的计费方式非常灵活，可以根据用户的实际需求进行计费，大大降低了用户的使用成本。

二、Azure（微软云计算）Azure全称是“Microsoft Azure”，是微软公司推出的一款云计算平台。

作为全球大型IT企业，微软在云计算领域拥有丰富的经验和技术优势。

Azure在国内已经开设了多个数据中心，使用户能够更好地服务本地业务。

Azure的优点是：1.强大的生态支持：微软可以提供Azure、Office 365、Azure Active Directory等集成的生态系统支持，使得企业内部协作更加便捷。

2.高性能的网络架构：Azure具备卓越的网络架构性能，可以提供极佳的数据处理速度和集成能力。

3.价值最大化：Azure服务强调价值等比计价。

这意味着用户可以根据实际使用需求随时租用所需的计算能力以及网络服务。

三、Google Cloud（谷歌云计算）作为一个技术大国，Google在市场上的表现相对来说比较犹豫。

谷歌云计算（Google Cloud）是谷歌公司推出的云服务，不仅具有谷歌公司在技术和运维方面的优势，还具有丰富的应用场景，非常适合大型项目的高效开发。

微软的云计算平台AZURE精品PPT课件

--DELETE Blob
关键技术
——存储机制（Table）
• 直接将实体类、实体对象存入表格结构当中
关键技术
——存储机制（Table）
• 分割table：分发entity将table扩展到存储节点上,并进行监视，动态调整。
• Table操作：使用数据服务的API来完成 • 更新操作的乐观一致性
务器、数据中心、Web和PC上的应用程序
Paas
微软云计算的应用场景
·稳定的性能 ·大量的前期投入
·租用服务器 ·较少的控制权限 ·较少的灵活性 ·较少前期投入
·共享基础设施 ·虚拟化，动态化 ·高稳定性，可用性 ·量入为出（Pay as you go）
负载均衡
应用计算
存储组织结构
关键技术
--虚拟机制
Web角色实例
Worker 角色实
例
Windows Azure 组织结构
·用户可以根据需求选择
创建什么实例
·每个实例创建一个虚拟
机。虚拟机运行64位的W indows Server2008，虚拟机与物理内核是一对一的关系
·每个虚拟机都有个agen
关键技术
--存储机制
• 目标：可以让程序员存储他们想存储的任何数据，同时程序员可
以在任何时候、从任何终端和任何地方获取任意大小的数据。
• Windows Azure的存储由三个重要部分构成：
Windows Azure Blob：提供了二进制的图片、视频，文件以及大块数据的存储服务
Windows Azure Table:提供了结构化的存储 Windows Azure Queue:提供一个可靠的消息存储和消息服务。
--获取实体到本地，同时获取版本号（HTTP ETag）

微软Azure云平台技术介绍

微软Azure云平台技术介绍Azure 基础服务和最佳实践—虚拟机常规用途A 系列：基准CPU 计算能力，最高提供8 核心56G 内存以及16X500iops 的磁盘能力。

适用开发测试、生成服务器、代码存储库、低流量网战和Web 应用程序、微服务、早期产品试验和小型数据库；常规均衡D 系列：1.6 倍于A 系列VM，高CPU/ 内存比以及最多140G 内存和本地高速缓存SSD。

适用于生产应用程序、需更多内存的应用程序、I/O 密集应用如高性能数据库；计算机优化F 系列：2 倍于A 系列的CU，Inter Turbo Boost 技术、本地高速缓存SSD。

适用于计算集中的服务如游戏、分析等，这也是最具性价比的虚拟机系列。

微软Azure 虚拟机提供了业界独有的高可用单实例SLA 和多种负载均衡方式，对于任何为所有磁盘使用高存储的单实例虚拟机，能保证有不少于99.9% 的时间内具有虚拟机的连接性。

同时，Azure 启动计算资源提前预付计划，即EA 客户若拥有稳定并可预估的工作负载，且能够提前给出适用Azure 计算能力的承诺和计划，则可享受高折扣，这对于有意使用Azure 平台的用户来说可谓是一大利好消息！Azure 基础服务和最佳实践—网络和安全对于用户而言，保证网络的安全性至关重，微软在这方面也做了大量的努力。

Azure 平台采用了多个层次来确保用户的应用和数据安全，在Internet 流量进入Azure 虚拟网络之前，Azure 平台本身将实施两层安全性：DDoS 保护和公共IP 地址。

流量进入虚拟网络后，有许多功能将派上用场。

Azure 虚拟网络是客户连接其工作负荷的基础，也是应用基本网络层安全性的所在之处。

它是客户在Azure 中的专用网络（虚拟网络覆盖），并具有以下功能和特性：流量隔离：虚拟网络是Azure 平台上的流量隔离边界。

一个虚拟网络中的虚拟机(VM) 无法与不同虚拟网络中的VM 直接通信，即使这两个虚拟网络是由同一个客户所创建。

PowerBI数据网关实现跨平台的数据整合与共享

PowerBI数据网关实现跨平台的数据整合与共享在现代企业中，数据是一个极其宝贵的资源。

不同部门、不同系统产生的数据往往存在着隔阂和壁垒，导致数据的共享和整合变得困难。

为了解决这个问题，微软推出了PowerBI数据网关，它可以实现跨平台的数据整合与共享，为企业提供了强大的数据可视化和分析能力。

一、PowerBI数据网关的基本介绍PowerBI数据网关是一种基于云计算的技术，它作为中间件，提供了企业内外数据的安全传输和管理。

它可以将企业内部的数据源（如SQL Server、Oracle、Excel等）和外部的数据源（如云端数据库、SaaS应用程序等）连接起来，并将数据整合到PowerBI分析平台上。

通过PowerBI数据网关，企业可以快速、安全地访问、共享和分析数据，实现数据的全面管理和利用。

二、PowerBI数据网关的特点和优势1. 跨平台支持：PowerBI数据网关可以连接到多种数据源，包括云端和本地的数据源，支持多种操作系统，包括Windows、Linux等，实现了跨平台的数据整合和共享。

2. 数据传输安全：PowerBI数据网关使用SSL/TLS协议对数据进行加密传输，保证数据在传输过程中的安全性。

同时，它还支持基于角色的访问控制，可以对不同用户和组织进行权限管理，确保数据的安全和隐私。

3. 实时数据更新：PowerBI数据网关支持实时数据更新，可以通过轮询方式、触发器、定期刷新等方式，实现数据的实时同步和更新，保证数据的准确性和及时性。

4. 数据转换和清洗：PowerBI数据网关提供了灵活强大的数据转换和清洗功能，可以对数据进行格式转换、字段映射、计算字段的添加等操作，确保数据的一致性和规范性，提高数据的质量和可用性。

5. 异构数据集成：PowerBI数据网关支持多种数据源的集成，可以将不同类型、不同结构的数据源整合到一起，实现不同系统之间的数据交互和共享，打破了数据的孤岛，提高了数据的利用价值。

J2EE与.NET的比较

1．体系架构的比较作为彼此竞争的应用平台，J2EE和.NET开发平台在目标和体系结构上极其相似，但在实现上又完全不同。

（１）类似的平台基础构造J2EE和.NET两个平台在底层的执行引擎都源于托管的虚拟机概念,但.NET的CLR沿着Java虚拟机(JVM)走得更远，CLR在借鉴了JVM的自动垃圾收集、异常处理等机制的同时，又为.NET平台添加了多语言支持、组件自描述等新的特性。

在.NET和J2EE平台上，程序的编译都经过两个类似的过程。

首先，特定高级语言编译器将C#（及其他.NET语言）和Java源代码分别翻译成中间语言(IL)和字节代码(ByteCode)。

.NET在中间语言设计时通盘考虑了多个主流高级语言，在这一层面实现了.NET 平台的跨语言承诺；J2EE的基石是Java语言，它最典型的特征是：一次编写，多次运行。

跨平台是J2EE一直引以为豪的关键，这是通过JVM来实现的。

其次，在执行时，中间语言被即时编译器(JIT)编译成特定平台的二进制代码，字节代码则通过JVM解释执行，完成各自语言的指令功能。

鉴于微软在“Wintel平台”上的代码优化功底，.NET代码的执行速度较之于Java有明显的优势是不争的事实。

但在Unix/Linux平台上，由于.NET迟迟未能实现其跨平台的承诺，J2EE几乎成了惟一的选择，执行效率的比较也就无所谓。

在代码执行的同时，通用语言运行时和Java虚拟机也都提出了异常捕捉、类型安全、内存分配和垃圾收集等自动化内存管理工作，大大减轻少了现代软件的内存泄漏问题，减轻了程序员的繁重负担。

面向对象程序设计在J2EE和.NET平台中都获得了直接的支持，单根继承加多接口实现是它们共有的特征。

但在面向对象之外，.NET对现代组件编程提供了直接支持。

当然，当下很多企业中间件都是基于J2EE平台，只是.NET从设计、编码、配置到运行都给予了组件编程更多、更直接的支持。

在基础的和企业级的服务上两个平台很难一决高低。

ODS数据服务平台介绍

增量层的数据范围＞ODS层的数据范围
学习改变命运,知识创造未来
2021/3/4
ODS数据服务平台介绍
总部汇总层
保监会报表、总部快
报等
总分传输
SQL Server
数据库
省级汇总层
DTS调度抽取
Call Center、
省级数据接口
DTS调度抽取
DTS调度抽取
取
镜像库
Trigger抽取
镜像库
未确定数据
ODS数据服务平台介绍
A类表的冗余字段
许多信息在7版中存在，但8版中把保单信息分布在几张表中，所以我们在抽取8版数据时，生成了相关字段的信息。
原则如下： 1、一对一的表，直接更新 2、一对多的表，SUM更新或首条记录更新
学习改变命运,知识创造未来
2021/3/4
ODS数据服务平台介绍
B类表的冗余字段
库
SQL Server
数据库
SQL Server
数据库
INFORMIX
数据库
增量及全表抽
学习改变命运,知识创造未来
CBPS 7版
2021/3/4
CBPS 8版
年金系统
AMI
财务系统
S
ODS数据服务平台介绍
……
层次间的数据导向
1、增量层（INCR）是生产系统的同构层，并且是逻辑集中的。有几类业务系统就有几个增量数据库。
T类表－AMIS类表
H类表
L类表、M类表、N类表
学习改变命运,知识创造未来
2021/3/4
ODS表命名规则
包括A01长险保单表，A04基金险保单表，A05短险保单表，A02基本要约表、A03子要约表、A11长险被保人表、A12基金险被保人表、A13短险被保人等表。主键合并

利用MicrosoftSharePoint建立企业内部知识库和协作平台

利用MicrosoftSharePoint建立企业内部知识库和协作平台利用Microsoft SharePoint建立企业内部知识库和协作平台企业的成功往往依赖于高效的知识管理和良好的内部协作。

随着信息技术的快速发展，利用合适的软件工具来建立企业内部知识库和协作平台已成为许多企业追求的目标。

本文将介绍如何利用微软的SharePoint平台来实现这一目标。

第一部分：SharePoint平台的概述Microsoft SharePoint是一套用于创建网站和在线应用的工具集合，它可以帮助企业实现信息共享、协作和内容管理。

它提供了丰富的功能和灵活的配置选项，可以根据企业的需求来定制和扩展。

下面将介绍如何使用SharePoint平台来建立企业内部知识库和协作平台。

第二部分：建立知识库知识库是一个集中存储和组织企业内部知识和文档的系统。

利用SharePoint平台可以很方便地建立一个知识库，并实现知识的分类、检索和共享。

1. 创建站点和文档库：首先，在SharePoint中创建一个新的站点，然后在该站点上创建一个文档库。

文档库将用于存储和组织企业的文档。

2. 设计文档库的结构：根据企业的需求，设计文档库的结构，包括文件夹和元数据。

元数据可以帮助对文档进行分类和检索，提高知识库的可用性。

3. 上传和管理文档：将企业现有的文档上传到文档库中，并设置适当的权限和版本控制，确保文档的安全性和一致性。

4. 配置搜索功能：通过配置SharePoint的搜索功能，可以让用户方便地检索和访问知识库中的文档和信息。

可以设置关键字搜索、过滤器和排序等功能，提高搜索的准确性和效率。

第三部分：实现协作平台协作平台可以帮助企业内部的员工共同合作完成任务和项目，提高团队的协同效率。

利用SharePoint平台可以轻松地建立一个协作平台，并提供丰富的协作工具和功能。

1. 创建协作站点：在SharePoint中创建一个新的站点，用于支持团队的协作。

微软云计算架构

“软件+服务”的好处在于，既充分继承了传统软件部署方式的优越性，又大量利用了云计算的新特性。
微软的公有云计算平台为客户提供优秀的平台一直是微软的目标。在云计算时代，平台战略也是微软的重点。
在云计算时代，有三个平台非常重要，即开发平台、部署平台和运营平台。Windows Azure Platform是微软的云计算平台，其在微软的整体云计算解决方案中发挥关键作用。它既是运营平台，又是开发、部署平台；上面既可运行微软的自有应用，也可以开发部署用户或ISV的个性化服务；平台既可以作为SaaS等云服务的应用模式的基础，又可以与微软线下的系列软件产品相互整合和支撑。事实上，微软基于Windows Azure Platform，在云计算服务和线下客户自有软件应用方面都拥有了更多样化的应用交付模式、更丰富的应用解决方案、更灵活的产品服务部署方式和商业运营模式。
三、客户自建：客户可以选择微软的云计算解决方案构建自己的云计算平台。微软可以为用户提供包括产品、技术、平台和运维管理在内的全面支持。
产品特点即企业既会从云中获取必需的服务，也会自己部署相关的IT系统。
在云计算时代，一个企业是否可以不用部署任何的IT系统，一切都从云计算平台获取？或者反过来，企业还是像以前一样，全部的IT系统都部署在企业内部，不从云中获取任何的服务？
微软云计算架构
微软推出的架构
01 架构
03 产品特点
目录
02 战略
基于以上架构，微软能为企业提供两种云计算部署类型，即公共云和私有云。
架构
公共云：由微软自己运营，为客户提供部署和应用服务。在公共云中，Windows Azure Platform是一个高度可扩展的服务平台，提供基于微软数据中心随用随付费的灵活的服务模式。

数据分析中的数据分析平台推荐

数据分析中的数据分析平台推荐数据分析在当今社会中扮演着越来越重要的角色，它可以帮助企业和组织更好地理解和利用海量的数据。

而为了进行高效的数据分析，一个好的数据分析平台是必不可少的。

本文将介绍几个值得推荐的数据分析平台，帮助读者选择适合自己需求的平台。

首先，我们来介绍一下Tableau。

Tableau是一款功能强大且易于使用的数据可视化和分析工具。

它提供了丰富的图表和图形选项，使用户能够直观地展示和分析数据。

同时，Tableau还支持与多种数据源的连接，包括Excel、SQL数据库和在线数据源等。

这使得用户能够轻松地从不同的数据源中提取数据，并进行深入的分析和挖掘。

此外，Tableau还具有强大的数据处理和计算功能，可以帮助用户快速进行数据清洗和转换。

总之，Tableau是一款非常适合初学者和专业人士使用的数据分析平台。

接下来，我们来介绍一下Power BI。

Power BI是由微软开发的一款数据分析和可视化工具。

它提供了丰富的数据连接选项，包括Excel、SQL数据库、SharePoint和Azure等。

Power BI还支持实时数据流，可以帮助用户实时监控和分析数据。

此外，Power BI还具有强大的数据建模和计算功能，用户可以通过简单的拖放操作来创建复杂的数据模型和计算公式。

Power BI还提供了丰富的可视化选项，用户可以根据自己的需求选择合适的图表和图形来展示数据。

总的来说，Power BI是一款功能强大且易于使用的数据分析平台。

除了Tableau和Power BI，还有一款值得推荐的数据分析平台是Google Data Studio。

Google Data Studio是一款免费的数据可视化和报告工具。

它与Google Analytics和其他Google产品紧密集成，可以帮助用户更好地分析网站和应用程序的数据。

Google Data Studio提供了丰富的数据连接选项，用户可以从不同的数据源中提取数据，并进行深入的分析和可视化。