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的日志数据，通过关键字查询、模糊查询等方式简单快速地进行 日志分析 查询，适用于日志实时数据分析、安全诊断与分析、运营与客服系统等，例如云服务的访问量、点击量等，通过日志分析，可以输出详细的运营数据。 立即使用 日志分析功能 多种结构化拆分和模板 日志分析需要将数据进行结构化分析，结来自：专题
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数据脱敏保护 通过多种预置脱敏算法+用户自定义脱敏算法，搭建数据保护引擎，实现非结构化数据脱敏储存，结构化数据静态脱敏，防止敏感数据泄露。 通过多种预置脱敏算法+用户自定义脱敏算法，搭建数据保护引擎，实现非结构化数据脱敏储存，结构化数据静态脱敏，防止敏感数据泄露。 满足信息合规要求来自：专题![]()
分布式搜索服务，为用户提供结构化、非结构化文本、以及基于AI向量的多条件检索、统计、报表。完全兼容开源Elasticsearch软件原生接口；它可以帮助网站和APP搭建搜索框，提升用户的搜索体验；也可以用于搭建日志分析平台，助力企业实现数据驱动运维，数据驱动运营；它的向量检索能力来自：专题![]()
整合数据安全全生命周期各阶段状态，对外整体呈现云上数据安全态势 整合数据安全全生命周期各阶段状态，对外整体呈现云上数据安全态势 了解详情 云上全场景覆盖 整合云上各类数据源，支持结构化和非结构化类型数据，支持云原生和E CS 自建场景 整合云上各类数据源，支持结构化和非结构化类型数据，支持云原生和ECS自建场景来自：专题![]()
协同分析既支持Hive、 GaussDB 等结构化数据源，也支持HBase等非结构化数据源。 全局元数据 对于非结构化数据源HBase，提供映射表方式将非结构化SCHEMA映射成结构化SCHEMA，实现HetuEngine对HBase的无差别SQL访问；对于数据源信息，提供全局管理。 全局权限控制 数据源的权限均来自：专题![]()
图2车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~来自：百科![]()
SureSave DAR海量非结构化数据云备份是针对TB到PB量级数据环境设计的专业保护工具，通过数据备份、构建索引、检索预览、引导恢复等功能，为用户提供数据生命周期内的全面保护。SureSave DAR海量非结构化数据云备份由三部分组成：备份（存储）服务器端程序、WEB管理平台来自：其他![]()
进行日志的查询。 日志查询与实时分析 对采集的日志数据，可以通过关键字查询、模糊查询等方式简单快速地进行查询，适用于日志实时数据分析、安全诊断与分析、运营与客服系统等，例如云服务的访问量、点击量等，通过日志数据分析，可以输出详细的运营数据。 日志监控与告警 云日志服务结合 应用运维管理 （Application来自：百科![]()
LTS 被删除。 日志查询与实时分析 对采集的日志数据，可以通过关键字查询、模糊查询等方式简单快速地进行查询，适用于日志实时数据分析、安全诊断与分析、运营与客服系统等，例如云服务的访问量、点击量等，通过日志数据分析，可以输出详细的运营数据。 对采集的日志数据，可以通过关键字查询、模来自：专题![]()
华为云围绕虚拟块存储提供了EVS云硬盘服务，DSS专属分布式存储服务，备份云硬盘的CBR云备份服务，为云硬盘做数据跨AZ同步的容灾服务SDRS。华为云提供了对象存储服务，用以存储非结构化数据，如文档、图片、影音视频等。华为云提供用以做文件共享的SFS/SFS Turbo文件共享服务。 文中课程来自：百科![]()
日志的查询。 日志查询与实时分析 云日志服务对采集的日志数据，可以通过关键字查询、模糊查询等方式简单快速地进行查询，适用于日志实时数据分析、安全诊断与分析、运营与客服系统等，例如云服务的访问量、点击量等，通过日志数据分析，可以输出详细的运营数据。 日志监控与告警 云日志服务结合应用运维管理（Application来自：专题![]()
对IT设备进行运维分析与故障定位、对业务指标分析运营效果。 统计分析：20余种统计分析方法、近10种划分维度。 实时高效：从入库到能够被检索到，时间差在数秒到数分钟之间。 可视化：表格、折线图、热图、云图等多种图表呈现方式。 站内搜索 对网站内容进行关键字检索、对电商网站商品进行检索与推荐。来自：百科![]()
云日志服务平台提供实时采集日志、日志查询与实时分析、日志监控与告警和日志转储等能力。 实时采集日志 云日志服务提供实时日志采集功能，采集到的日志数据可以在云日志控制台以简单有序的方式展示、方便快捷的方式进行查询，并且可以长期存储。 云日志服务采集到日志数据按照结构化和非结构化进行分析。结构化日志是通过规则来自：专题![]()
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1、高度可扩展性和可伸缩性 随着数据获取手段的自动化，多样化和智能化，导致数据量急剧增大。 2、数据类型多样和异构处理能力 结构化数据到半结构化/非结构化数据 文本到图形图像，音频视频等多媒体数据 流数据、队列数据 3、数据处理时效性要求 传感、网络和通信技术发展对于数据快速流入和处理，实时性方面提出了更高要求。来自：百科
