概述
在任何规模上安全地简化和操作数据管道.
CDP数据工程是唯一一个专为企业数据工程团队打造的云原生服务. 基础上 Apache火花, 数据工程是一种全面的数据工程工具集，它支持使用Apache风流实现编制自动化, 先进的管道监测, 视觉故障排除, 和全面的管理工具，以简化跨企业分析团队的ETL流程.
数据工程与 k85彩乐园数据平台，以实现端到端可见性和安全性 对有关 以及与CDP服务的无缝集成 数据仓库 和 机器学习. CDP的数据工程是一致的, 可重复的, 以及任何地方的混合云平台上的自动化数据工程工作流.
用例
到处自动化数据管道
获得ETL可见性和控制
始终保持数据完整性
到处自动化数据管道
安全交付高质量的数据到CDP数据仓库, CDP机器学习, 或者其他分析工具.
数据工程简化了从机器学习到数据仓库等分析团队的数据管道. 通过编配和自动化管道来交付策划的产品，加快实现价值的时间, 安全透明的高质量数据集.
获得ETL可见性和控制
全面透明地管理数据生命周期.
当试图大规模地跨企业操作数据管道时，管理数据生命周期和控制成本变得越来越复杂.
工程数据为容量规划提供了一套操作控制和可见性特性, 管道自动化, 自动血统捕获, 以及跨业务用例的故障排除.
始终保持数据完整性
完整的数据管道可视性，以保护您的业务.
随着数据量和复杂性的增长, 确保跨业务扩展分析工作负载的持续准确性和保真度可能很困难.
数据工程提供了原生数据管道监控和警报，以便及早发现问题, 可视化故障排除可以在问题影响业务之前快速解决问题.
在Apache风流支持下，与数百家作业者协调复杂的数据转换工作流程，以满足关键任务的分析需求.
数据工程是容器化的, 可伸缩的, 和便携, 与隔离的工作负载环境和护栏—支持安全的管道管理和按需弹性计算，以经济有效地满足业务sla.
可视化性能指标，包括CPU, 内存, 和I/O跨您的Spark作业的所有阶段，以查明性能瓶颈，并在排除故障时识别大海针.
通过CLI和REST api利用丰富的作业管理接口，轻松地自动化和集成现有工作流，如CI/CD管道和第三方工具.
工程数据在Kubernetes服务上提供了一个完全集成的Spark，可以自动化和简化工件管理, 安全, 和资源调度-利用Apache Yunikorn提供FIFO和GANG调度.
从集中接口, 平台管理员可以管理访问和安全性, 然后快速提供新的工作负载，同时轻松地监控容量和可视化随时间的资源使用情况. 对有关还支持完整的生命周期沿袭跟踪，以了解数据从哪里来，到哪里去.
准备好深入研究了?
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