Содержание

Whois-сервис — проверка доменов

Услуга Whois — что это и зачем она нужна?

Сервис Whois: преимущества

Сервис незаменим, когда есть, например, желание выкупить определенный неиспользуемый домен у владельца. В этом случае можно получить его контактные данные и обсудить вопрос.

Также с помощью Whois можно сделать запрос о любом доменном имени из любой зоны и получить ответ. Сервис предоставит вам практически всю разрешенную информацию о конкретном имени сайта. Для того, чтобы уточнить весь перечень данных, нужно ввести название в соответствующее поле. В каждой зоне пользователь получит информацию разного объема. Это зависит от настроек и типа администратора. Неизменной будет информация о том, занят домен или нет, когда и кто его приобрел, и до какой даты он будет занят нынешним владельцем.

Еще одно преимущество: вы можете быстро и просто узнать, свободен ли нужный домен.

Если он не куплен, можно зарегистрировать его на свое имя. Благодаря этому сервису самые удачные домены можно зарегистрировать заранее.

Этот же сервис можно использовать для получения информации о занятых именах. Благодаря этому обеспечивается безопасность предпринимателей и их клиентов, ведь всегда можно проверить, кто и когда приобрел доменное имя. Таким образом, сводится к минимуму возможность пострадать от мошенников, которые создают сайты с баснословными скидками, акциями и предложениями.

Для удобства пользователей предоставляемые данные переведены на английский и русский язык.

Проверяя домены в зонах .RU и .РФ, вы получите следующую информацию:

  • domain — само доменное имя;
  • nserver — список DNS-серверов, которые поддерживают домен;
  • state — состояние объекта;
  • person — администратор домена-физлицо;
  • org — администратор домена-юрлицо;
  • registrar — регистратор домена;
  • admin-contact — адрес информационной страницы регистратора домена;
  • created — дата и время покупки домена;
  • paid-till — дата и время окончания регистрации домена;
  • free-date — дата, когда домен будет свободен;
  • source — источник данных.

У кириллических доменов, таких как .РФ, будет еще одно поле — Punycode. Оно необходимо для преобразования русскоязычных доменных имен в общепринятую кодировку.

Получить подробную информацию по доменам в зоне .RU и .РФ очень просто: нужно просто нажать кнопку с соответствующим названием.

Частые вопросы

На кого зарегистрирован домен?

Данная информация может быть представлена в блоке Registrant выдачи Whois-сервиса, но не всегда является открытой.

Как узнать дату регистрации домена?

Эту информацию вы найдете в графе expires (иногда expiration date) в первых строках выдачи.

Как узнать информацию о хостинге?

Информация о хостинг-провайдере расположена в перечне DNS-серверов nserver

Как узнать, когда и где зарегистрирован домен?

Сведения о регистраторе находятся в строчке mnt-by, а сведения о дате регистрации — в строчке created выдачи.

Что делать, если домен занят?

У вас есть два варианта действий. Либо, если контактная информация владельца предоставлена, вы можете связаться с ним и попробовать договориться о переуступке домена. Либо вы можете зарегистрировать такое же имя сайта, но в другой доменной зоне, например, в зоне .com вместо .ru.

Условия использования whois-сервиса

Ограничения на использование информации
  • Сервис WHOIS предоставляется ООО «Регистрант» в информационных целях и может быть использован только для получения информации о доменном имени и контактных лицах.
  • Используя сервис WHOIS, Вы соглашаетесь с тем, что:
    • будете использовать полученные данные только в законных целях;
    • не допустите использования полученных данных в целях организации рассылки любой незапрашиваемой информации (спам) по адресам электронной почты, факсу, телефону;
    • не будете производить массовых выборок информации, превышающих разрешенные пределы.
  • Запрещается:
    • изменять информацию, полученную с помощью сервиса WHOIS, в случае ее распространения в информационных целях;
    • использовать полученную информацию с целью ее дальнейшего распространения в коммерческих целях.
Технические ограничения на использование сервиса WHOIS
  • С одного IP-адреса допускается делать ограниченное количество запросов в минуту.
    • Если с одного IP-адреса в течение минуты приходят запросы сверх допустимого количества, то вместо их обработки возможна выдача предупредительного сообщения:
      % You have exceeded allowed connection rate.
      % Please try to connect later.
      % See https://domains.nethouse.ru/whois
      % for details.
    • Если в течение часа пользователь неоднократно превышал скорость поступления запросов, то предоставление WHOIS-сервиса пользователю прекращается, на каждый последующий запрос выдается сообщение:
      % You are not allowed to connect.
      % See https://domains.nethouse.ru/whois
      % for details.
  • Для восстановления доступа к WHOIS-сервису необходимо направить письмо на адрес [email protected], содержащее следующую информацию:
    • просьба о восстановлении доступа к WHOIS-сервису;
    • IP-адрес, для которого прекращено предоставление доступа к WHOIS-сервису;
    • меры, предпринятые для того, чтобы в дальнейшем была предотвращена возможность превышения скорости направления запросов к WHOIS-сервису.
  • При необходимости увеличения допустимой скорости поступления запросов к WHOIS-сервису следует направить на адрес [email protected] просьбу (в свободном формате), которая должна содержать следующую информацию:
    • IP-адрес, с которого будут поступать запросы;
    • обоснование необходимости;
    • запрашиваемая частота обращений к WHOIS-сервису (запросов в минуту).
  • При повторных нарушениях технических ограничений ООО «Регистрант» оставляет за собой право не возобновлять доступ пользователя к WHOIS-сервису.
  • ООО «Регистрант» оставляет за собой право изменять данные условия и ограничения в любое время.

Контактные данные домена и настройки конфиденциальности — Поддержка

Владельцы доменов должны предоставлять верные, актуальные контактные данные. Если данные, которые вы предоставили при регистрации домена, изменились, их надо обновить.

Содержание

Важные примечания
  • При выполнении регистрации можно использовать тот же адрес электронной почты, который указан в учётной записи WordPress.com, или другой адрес.
  • Однако не следует использовать электронную почту, связанную непосредственно с доменом (например, [email protected] в контактных данных для example.com). Если домен перестанет работать, то электронный адрес тоже будет недоступен и мы не сможем связаться с вами по электронной почте, чтобы сообщить об этом.
  • Информация, указанная в контактных данных лица, выполняющего регистрацию, относится к владельцу зарегистрированного имени, который считается владельцем домена. Поэтому для разрешения споров о праве собственности на домен используются контактные данные лица, выполнившего регистрацию. В случае каких-либо изменений принадлежности домена не забудьте обновить контактные данные.

↑ Содержание ↑

Обновление контактной информации вашего домена

Чтобы обновить контактные данные домена, откройте раздел Домены сайта, перейдя в Мой сайт → Платные услуги → Домен (если у вас несколько сайтов, выберите нужный), и щёлкните свой домен. Здесь вы увидите сводную информацию о своем домене с указанными ниже опциями.

Настройки зарегистрированных доменов

Выберите Обновить контактные данные, затем выберите Изменить контактные данные, чтобы внести изменения в контактные данные своего домена.

Если ваши данные доступны для редактирования, они будут выглядеть примерно так.

Телефонные номера должны быть указаны в следующем формате: +код_страны.номер_телефона. Например, номер телефона в России должен быть указан следующим образом +7.999-999-9999.


↑ Содержание ↑

Политика конфиденциальности

Если у вас включена защита конфиденциальности, вы можете получить сообщение о том, что для изменения своих данных нужно обратиться в службу поддержки.

Если вы видите его, нажмите кнопку Назад и попробуйте сначала отключить конфиденциальную регистрацию. Затем снова попробуйте изменить свои контактные данные.

Если вы не можете изменить настройки конфиденциальности своего домена (например, в доменах .dev), изображение на экране будет выглядеть следующим образом.

Если вы отключили конфиденциальную регистрацию и ваши контактные данные подтверждены, вы можете показывать их в публичной службе Whois. Включите слайдер Показывать мои контактные данные в публичной службе WHOIS.

Если у вас отключена конфиденциальная регистрация, но контактные данные не подтверждены, опция их показа в публичной службе WHOIS будет отключена.


↑ Содержание ↑

Изменения адреса электронной почты или имени

В соответствии с политикой ICANN любые изменения указанных ниже данных должны рассматриваться как изменение принадлежности домена.

  • Адрес электронной почты
  • Название организации
  • Имя
  • Фамилия

Это означает, что перед тем, как изменения вступят в силу, они должны быть подтверждены по электронной почте. Изменение этих сведений также повлечет за собой 60-дневную блокировку переноса домена, если вы не откажетесь от нее во время оформления. В течение этого периода времени вы не сможете перенести свой домен к другому регистратору, но сам домен продолжит работать в обычном режиме.

В зависимости от времени регистрации домена и его типа этот процесс будет происходить одним из двух способов.

Вариант 1. В большинстве случаев мы можем провести проверку от вашего имени. При посещении страницы «Контактные данные» внизу вы увидите уведомление о том, что разрешаете нам выступать в качестве вашего уполномоченного агента; кроме того, вы сможете отказаться от блокировки переноса. Если вы не видите этой опции, выполните указанные ниже действия для варианта 2.

После этого вы будете получать электронное письмо с подтверждением изменений. Если вы получите отдельное электронное письмо с просьбой снова проверить свой домен, обязательно сделайте это. Это письмо будет отправлено с электронного адреса [email protected].

Вариант 2. Для старых доменов, зарегистрированных на WordPress.com, вам потребуется подтвердить изменение по электронной почте, отправленной на оба адреса — старый и новый. После изменения контактных данных на экране появится следующее уведомление:

Затем на оба адреса будет отправлено электронное сообщение, содержащее ссылку на страницу подтверждения.  Эти письма будут отправлены с электронного адреса [email protected].

Возможность отказа от блокировки переноса будет доступна только при подтверждении старого адреса. Ссылка на опцию отказа не отправляется по новый адрес электронной почты.

Если у вас больше нет доступа к старому адресу электронной почты или если вы пытаетесь его изменить, но письма с подтверждением не приходят, обратитесь к нам.

↑ Содержание ↑

Уполномоченный агент

В соответствии с политикой ICANN по передаче доменных имен (смена владельца) в большинстве случаев обновление вашего имени, фамилии, организации или адреса электронной почты будет рассматриваться как смена владельца домена и приведет к началу процесса смены владельца домена, даже если на самом деле вы не передаете домен другому лицу. Разрешив своему регистратору (Automattic или Tucows Domains Inc.) выступать в качестве вашего уполномоченного агента, вы сможете немедленно вносить изменения в свои данные WHOIS или передавать право собственности на домен, не просматривая многочисленные уведомления и подтверждения по электронной почте.

Вы можете быть уверены, что мы не будем использовать статус уполномоченного агента, чтобы совершать с вашим доменом какие-либо другие действия. Эта авторизация призвана лишь упростить процесс обновления ваших данных.Если у вас есть сомнения по поводу предоставления своему регистратору статуса уполномоченного агента, вы можете перенести свой домен к другому регистратору.

Обратите внимание, что, если вы вносите в эти поля какие-либо существенные изменения или передаете право собственности на ваш домен, последний может быть перенесен к другому регистратору не ранее чем через 60 дней, если вы не откажетесь от блокировки передачи при обновлении своих контактных данных:

Разнообразие тарифных планов и ценовых предложений

  • Бесплатно

    Оптимальный вариант для студентов

  • Personal

    Оптимальный вариант для представления своего хобби

  • Premium

    Оптимальный вариант для фрилансеров

  • Business

    Оптимальный вариант для малых предприятий

Ваша оценка:

Вся правда о Whois и защите ID домена

После регистрации доменного имени вся ваша информация добавляется в публичную общедоступную базу данных, именуемой Whois. Очень важно предпринять меры предосторожности и защитить вашу конфиденциальность от злоумышленников, хакеров и спамеров а также конкурентов, которые могут изучить открытые данные для построения тактики соперничества и выработки собственной стратегии. В этой статье мы ответим на вопросы, что же такое Whois и зачем нужна услуга защиты ID домена.

Что такое Whois?

База данных Whois включает в себя информацию о всех существующих зарегистрированных в мире доменах. В записях Whois отображается имя и личная контактная информация владельца домена, включая то, на кого и на какое время он зарегистрирован, а также email-адрес, номер контактного телефона и место размещения компании.

В примере информация, которая является полностью доступной после регистрации домена:

Registrant Contact Information:

Domain Name: Ivanov.TLD.
Registry Domain ID: A1234567–TLD
Registrar WHOIS Server: whois.site–ivanova.TLD
Registrar URL: http://www.site–ivanova.TLD
Expires On 2019–01–08
Registered On 2010–01–0
Updated On 2017–01–06
Registrar: OOO Registrar Company
Registrar IANA ID: 1234567
Registrar Abuse Contact Email: [email protected]–Company. tld
Registrar Abuse Contact Phone: +3.8011223344
Domain Status: clientTransferProhibited

На заметку, кроме прочего, в разделе имеется две информационные строки.  Первая, это строка Expires On или «Годен до», которая обозначает, когда доменное имя будет истекать. Если вдруг, вы не продлите домен до этой даты, он перейдет к циклу истечения и удаления, в ходе которого может быть перехваченным. А вторая, это Domain Status или «Статус домена», в котором в основном указан статус clientTransferProhibited, отображающий, что доменное имя не может быть передано другому регистратору доменов.

Следующая часть содержит вашу личную информацию. Вот так выглядит первый раздел персональных данных:

Registrant Contact Information:
Name: Ivan Ivanov
Organization: OOO «Ivanov & CO».
Address: Street, 10 A
City: Kiev
State / Province: Kiev region
Postal Code: 03134
Country: UA
Phone: +3.81234566789
Email [email protected]

Имя регистратора может быть отдельным физическим лицом или должностью, к примеру, Администратор системы. Поле Организация – это название компании, если таковое имеется.

Аналогичная информация касается разделов Administrative Contact Information и Technical Contact Information. Раздел «Контакты администратора» должен содержать информацию об администраторе. В зависимости от регистратора, технический контракт может содержать информацию хостинга, либо вашу информацию.

Почему нельзя использовать вымышленные данные?

Как владелец домена, вы должны предоставить точную и актуальную контактную информацию о себе. Недостоверная информация в Whois может привести к приостановке вашего доменного имени. Также вы должны учитывать каждый момент изменения контактов или настроек DNS, чтобы не потерять право собственности на домен. Поэтому, очень важно чтобы:

  • информация в поле регистранта и администратора всегда отображала контактную информацию о вашей компании или о вас, а не стороннего человека. Если в этом поле указывается не ваше имя, вы не контролируете домен;
  • владелец должен обновлять информацию в этом разделе, и наиболее важным элементом является адрес электронной почты. При возникновения спорных ситуаций, электронный адрес владельца имеет приоритет над почтой администратора;
  • крайне важно то, чтобы вы постоянно имели доступ к учетной записи электронной почты, указанной в качестве почты администратора. Для этого вполне подойдут бесплатные службы, такие как Gmail, однако рекомендуется подключить двухэтапную аутентификацию.

Что касается технической информации, то здесь указывается место, где ваш домен располагается в Интернете. Здесь будет имя сервера, а также его IP адрес.

Name Server: NS01.EXAMPLE–REGISTRAR.TLD 192.168.0.1

Name Server: NS02.EXAMPLE–REGISTRAR.TLD 209.22.44.1

Эта информация доступна по большей части для жалоб на контент сайта, к примеру, из-за нарушения авторских прав. С ее помощью  можно связаться с хостером и узнать страну размещения сайта.

Услуга конфиденциальности

Суть работы защиты ID домена заключается в том, что вся ваша информация становится конфиденциальной, а вместо нее в Registrant Contact Information появляются следующая информация:

Name: Domain Admin
 Organization: Privacy Protect, LLC (PrivacyProtect. org)
 Address: 10 Corporate Drive
 City: Burlington
 State / Province: MA
 Postal Code: 01803
 Country: US
 Phone: +1.8022274003
 Email: [email protected]

Таким образом, ваша личная информация становится скрытой от постороннего взгляда, несанкционированного доступа, кражи личных данных, сторонней информации, надоедливых звонков, писем с вредоносным кодом.

Позаботиться о конфиденциальности с помощью услуги защита ID домена можно сразу при регистрации домена, просто поставив галочку напротив услуги. Если защита ID требуется домену зарегистрированному ранее, напишите нам на [email protected]

Зачем нужно указывать паспортные данные при регистрации домена для сайта

Регистрация международных доменов (NET, COM, ORG)

Для регистрации доменов Вам необходимо авторизоваться в панели управления. После этого Вы сможете покупать домены в зонах com, org, net, us, name, info, biz по низким ценам.

Для регистрации домена в зонах NET, COM, ORG от вас потребуются следующие данные:

  • Имя, фамилия.
  • Организация (необязательное для заполнения).
  • Страна.
  • Регион/Область.
  • Город.
  • Адрес.
  • Почтовый индекс.
  • Телефон.
  • Факс (необязательное для заполнения).

Для регистрации домена в международной доменной зоне от Вас не потребуются паспортные данные. Но в случае жалобы от Вас потребуют документы, удостоверяющие личность. Также их могут запросить при передаче домена другому лицу (продаже). Поэтому настоятельно рекомендуем указывать реальные данные.

Регистрация доменов в зонах RU, РФ

Для регистрации домена в зонах RU, РФ потребуется ввести следующие личные данные:

  • Возраст (количество полных лет).
  • Имя владельца домена.
  • Дата рождения.
  • Паспортные данные (серия, кем выдан, дата выдачи).
  • ИНН для частных предпринимателей. Заполняется только для частных предпринимателей.
  • Место жительства (для лиц без определенного места жительства — последнее место жительства). Поле заполняется по-русски, для нерезидентов допускается заполнение на английском языке.
  • Почтовый адрес. На этот адрес по почте будут высылаться возможные уведомления и другие официальные документы.
  • Страна.
  • Телефон (с обязательным указанием международного кода и кода города).
  • Мобильный телефон (с обязательным указанием международного кода и кода города).
  • Факс (необязательное для заполнения).
  • Электронная почта.

Чтобы проверить доменные зоны Российской Федерации и зарегистрировать доменное имя в одной из них — перейдите на соответсвующую страницу: RU, РФ, SU.

Почему нежелательно регистрировать домен на чужие или недействительные паспортные данные?

Регистрация домена это несложное дело. Вы имеете право регистрировать домен на частное (физическое) лицо или организацию (юридическое лицо). Для организации, предоставление недействительных данных при регистрации домена — может создать проблемы юридического характера.

Давайте, подробнее рассмотрим почему в случае с физическим лицом желательно предоставлять подлинные данные. Для регистрации на частное лицо, вы обязаны предоставить следующие личные данные:

  1. Фамилия, имя отчество;
  2. Паспортные данные;
  3. Действующие телефон и адрес электронной почты.

Эти данные прикрепляются к домену. Для подтверждения регистрации домена мы не требуем предоставления скан-копии документов удостоверяющих личность.

У меня нет паспорта под рукой, я зарегистрирую домен на Иванова Иван Иваныча

Любой пользователь имеет право ввести вымышленные личные данные. Но вот в один прекрасный момент, вам понадобилось переписать домен на другого человека или перенести домен к другому регистратору.

И теперь, если вы ввели ложные данные, осуществить какие либо действия с доменом будет крайне сложно, так как доказать, что это вы владелец, будет практически невозможно.

Для того чтобы произвести любую операцию с доменом — Вам потребуются аргументы, чтобы компания-регистратор пошла Вам навстречу — домен могут просто забрать за нарушение при регистрации. И в любом случае Вам потребуется предоставлять требуемые документы, данные о платежах за домен, IP-адреса с которых Вы регистрировали аккаунт.

Указывайте реальные данные при регистрации домена

И в связи с этим, мы советуем вам указывать действительные паспортные данные при регистрации домена: ФИО, контакты (телефон, почту).

Иначе Вы рискуете потерять (или выкупать по завышенной цене в случае если Вы не сможете продлить домен и его выкупит кто-то другой) Ваше доменное имя, которое уже может быть раскрученным брендом.

Аргументы в пользу регистрации доменов на реальные данные

Итак, почему нужно использовать фактические данные:

  • По правилам зон RU, SU, РФ Вы обязаны указывать свои достоверные данные. И если Вы этого не сделаете, то домен может быть заблокирован и удален, при этом деньги Вам Регистратор не вернет.
  • При предоставлении вымышленных паспортных данных, вы подвергаетесь огромному риску, и передача домена другому человеку становится практически невозможной. Так как подтвердить вашу личность возможно только, если вы вспомните контрольный вопрос при регистрации домена и докажете что именно Вы являетесь владельцем доменного имени.
  • Если у Вас возникли какие либо недопонимания с регистратором доменов или у Вас украли домен, при вводе недействительных паспортных данных доказать, что домен Ваш — очень тяжело.

Зачем нужно регистрировать домены на свои данные?

Даже очень далекий от сферы веб дизайна и программирования человек может самостоятельно зарегистрировать домен. Если веб мастер или веб-студия, создающие сайт говорят Вам : «Давайте я зарегистрирую домен на свое имя, так проще» — не идите у них на поводу! Всегда, требуйте вводить Ваши данные при регистрации доменов.

Пример — при покупке автомобиля Вы уделите максимальное внимание чтобы исключить малейшую ошибку в документах. Почему же домены, которые являются частью бизнеса — зачастую регистрируются как попало?

Обычно такая ситуация происходит если веб мастер, которому вы поручили создание сайта и все что с этим связано:

  • Абсолютно не осознает ситуацию и является непрофессионалом (т. к. несет полную ответственность за содержимое сайта).
  • Специально вводит Вас в заблуждение, чтобы создать дополнительные трудности с передачей домена, если Вы захотите отказаться от его услуг.

К сожалению, проблемы такого плана возникают чаще всего из-за безалаберности и нежелания потратить 5 минут своего времени владельцем сайта. Мы регулярно сталкиваемся с подобными ситуациями:
-Внесли выдуманные данные — потратили 2 недели на изменение их на реальные (при этом кучу времени и нервов потеряли, от сайта зависит часть бизнеса).
-Все что касается сайта делал сотрудник. После увольнения или пакостит (если ушел не по своему желанию) или требует откупного — фактически домен и сайт принадлежит ему. И до решения суда Вы ничего не сможете сделать на «своем» сайте.

Основные причины, по которым необходимо регистрировать домен на себя

Простота и легкость регистрации. Наша компания окажет вам необходимую консультацию по всей процедуре регистрации.

Вы также не зависите от:

  • Веб мастера, который создает вам сайт;
  • Компании регистратора;
  • От хостинг-компании. Вы всегда имеете доступ к управлению своими доменами.

Вы не переплачиваете за эту простую услугу кому либо. Платите только за стоимость домена, без дополнительных комиссий. Ознакомиться с нашими ценами на домены Вы можете здесь.

Чужой печальный опыт

Вот скриншот из темы http://habrahabr.ru/company/prostopleer/blog/186314/.

Пользователь потерял домен с миллионной посещаемостью.

Другой пример — хостинговая компания регистрирует клиентские домены на себя:

Прочитать полностью можно по ссылке — http://habrahabr.ru/post/73030/.

Наша компания домены во всех зонах регистрирует на данные клиента. Также Вы можете в любой момент перевести домен к другому регистратору либо передать (продать) кому-либо.

Если у Вас возникли вопросы — Вы можете задать их в комментариях либо любым удобным способом — вот наши контакты.

iPipe – надёжный хостинг-провайдер с опытом работы более 15 лет.

Мы предлагаем:

  • Виртуальные серверы с NVMe SSD дисками от 299 руб/мес
  • Безлимитный хостинг на SSD дисках от 142 руб/мес
  • Выделенные серверы в наличии и под заказ
  • Регистрацию доменов в более 350 зонах

Ошибки при подключении домена

СПРАВОЧНЫЙ ЦЕНТР ТИЛЬДЫ

Есть несколько причин, из-за которых при подключении домена могут возникать ошибки, и сайт может не открываться.
В этой статье мы собрали рекомендации, как их исправить.

Общие рекомендации

Подождите обновления А-записей

Процесс обновления IP адресов в системе DNS в среднем занимает от 3 до 24 часов. Сайт не будет открываться, пока записи не обновятся. Нужно подождать.

Очистите кэш страницы

Браузеры (особенно Google Chrome) сохраняют старые версии страницы (кэш) в памяти и отображают именно их, поэтому часто бывает, что домен подключен, а изменения не видны. Обновите страницу несколько раз.

Иногда простого обновления страницы недостаточно. Очистите кэш и/или проверьте отображение сайта на другом устройстве и через другую сеть.

Как очистить кэш →

Чек-лист настроек на стороне Тильды

Убедитесь, что вы указали домен в Настройках сайта и сохранили настройки

Как указать домен в Настройках сайта на Тильде →

Опубликуйте страницы сайта

Если вы видите надпись «Pages are not published», опубликуйте страницы.

Публикация страницы →

Проверьте, что схема редиректа настроена правильно

Если вы переходите на свой сайт по ссылке из поисковой системы и видите предупреждение, что ваш сайт небезопасен, это значит, что в Настройках сайта выбран пункт: «Использовать схему HTTPS», а HTTPS не настроен.

Как настроить протокол HTTPS →

Чек-лист настроек на стороне регистратора

Проверьте, что А-записи на стороне регистратора указаны верно

Если в адресной строке вы набираете название сайта, без www, например, mysite.com, убедитесь, что в настройках регистратора вы создали запись A для основного домена (часто она обозначается символом «@»).

Если в адресной строке вы набираете название сайта, начиная с www, например, www.mysite.com, убедитесь, что в настройках регистратора вы создали запись A с именем www.

Проверка корректности добавленных записей →
Общая инструкция подключения домена →
Инструкции по настройке DNS популярных регистраторов →

Убедитесь, что для основного домена и поддомена www указано по одной А-записи

Проверка корректности добавленных записей →

Проверьте, что отсутствует АААА-запись

АААА-запись мешает корректной работе сайта на Тильде. Удалите её.

Если вы не видите АААА-запись в списке записей в панели управления регистратора, но результат проверки показывает её наличие, обратитесь в поддержку регистратора и попросите удалить эту запись.

Проверка корректности добавленных записей →

Проверка корректности добавленных записей

Обратите внимание, что обновление записей занимает от 3 до 24 часов. Поэтому результаты проверок будут корректны только после обновления записей.

Инструмент проверки Тильды

В Тильду встроен инструмент проверки корректной настройки IP-адресов домена.

Перейдите в Настройки сайта → Домен.

Если домен ещё не указан, укажите его в поле «ПОДКЛЮЧИТЬ СВОЙ ДОМЕН» и сохраните изменения.

Вы увидите результаты проверки.

Пример ошибок

Если в настройках домена на стороне регистратора допущены ошибки, вы увидите описание ошибок и рекомендации по их устранению. Выполните их.

Другие инструменты проверки корректности записей

Вот ещё несколько инструментов, которые вы можете использовать для проверки корректности добавленных записей:

Google Admin Toolbox. Dig

Проверка DNS-записей домена —утилита dig. REG.RU

24whois.ru — сервис DNS, проверка доменов, проверка работы сайта.

Как обратиться в поддержку регистратора вашего домена

Инструкции по настройке DNS популярных регистраторов

Если вы указали записи в соответствии с инструкцией и рекомендации выше не помогают, напишите в службу поддержки клиентов регистратора вашего домена — сервиса, с помощью которого вы покупали домен.

Как написать в службу поддержки регистраторов:

  • Reg.ru — оставить заявку на странице https://www.reg.ru/support/
  • Ru-center (nic.ru) — написать на почту [email protected]
  • 2domains — написать в форму по ссылке https://2domains.ru/contact
  • Timeweb — написать на почту [email protected]
  • GoDaddy — позвонить по номеру, указанному на странице https://ru.godaddy.com/contact-us.aspx
  • Nethouse — написать на почту [email protected] ru

Пример письма в службу поддержки регистратора

Заголовок: Как поменять dns-записи

Добрый день!

Вопрос по домену: mysite.ru

Я хочу настроить мой домен mysite.ru (укажите ваш домен), чтобы по нему открывался мой сайт, созданный на сервисе Tilda Publishing. Вот их инструкция по настройке домена: http://help-ru.tilda.cc/customdomain

Мне необходимо прописать dns-записи для моего домена.
Запись типа A, которая бы указывала на IP адрес: 185.215.4.10*
и запись типа А для поддомена WWW, которая бы указывала на IP адрес: 185.215.4.10*

Помогите, пожалуйста, справиться с этой задачей.

*Чтобы узнать рекомендованный IP перейдите в Настройки сайта → Домен → укажите домен → сохраните изменения → вы увидите рекомендованный IP-адрес, укажите его вместо примера.

что это в интернете, характеристика, структура и примеры доменного имени

Домен — это уникальное имя сайта. Оно появляется в адресной строке браузера, когда пользователь открывает страницу. В статье расскажем, зачем нужен домен и как его получить.

  • Зачем нужен домен
  • Из чего состоит домен
  • Какие бывают доменные зоны
  • Как получить домен
  • Как зарегистрировать новый домен
  • Как передать доменное имя
  • Как получить домен бесплатно
  • Что важно запомнить

Зачем нужен домен

Чтобы пользователь смог попасть на нужный сайт, каждому ресурсу в интернете присваивают IP-адрес. Он выглядит как длинный набор цифр, и его неудобно вводить. Найти сайт по IP-адресу обычный пользователь не сможет, поэтому владельцы ресурса используют домен — это читаемый адрес. Как правило, он содержит название ресурса или близкое по смыслу понятие, чтобы быстро находить сайт через адресную строку — например, gosuslgi.ru.

Из чего состоит домен

Доменное имя сайта состоит минимум из двух частей, разделенных точкой: доменной зоны и основного домена. Иногда, если нужно отделить раздел от основного сайта, составляют поддомены.

Иерархия домена строится справа налево: от доменной зоны к поддомену. Например, в домене «secrets.tinkoff.ru» три элемента: доменная зона «.ru», домен «tinkoff» и поддомен «secrets».

Доменная зона и основной домен обязательны, а поддомен — нет

Доменная зона. Указывает принадлежность сайта к определенному региону или тематике. Он состоит из точки и нескольких букв. Например, «.ru» означает, что сайт российский, а «.museum» — что сайт принадлежит музею.

Основной домен. Это название сайта, или доменное имя. К примеру, в адресе портала государственных услуг «gosuslugi.ru» основным доменом будет слово «gosuslugi».

Поддомен. Это приставка к основному имени, которая уточняет адрес. Например, у сервиса «Личный кабинет индивидуального предпринимателя» в адресной строке будет указан «lkip2.nalog.ru». Поддомен «lkip2» содержит аббревиатуру нужной страницы. Максимально возможное количество поддоменов — 127. При этом один поддомен не может быть длиннее 63 символов, а все поддомены в сумме вместе с основным доменом и доменной зоной должны укладываться в 255 символов. То есть, если вы создали 10 поддоменов и они в сумме состоят из 255 символов, создать имя не получится: доменные имя и зона должны быть обязательно, а лимит уже достигнут. Эти значения могут отличаться в зависимости от доменной зоны.

Какие бывают доменные зоны

Доменную зону выбирают при регистрации домена. Название сайта и поддомен пользователь может придумать, но доменную зону выбирают из существующих. Их список ограничен — всего в интернете есть около 500 доменных зон. Они делятся на территориальные и тематические.

Территориальная доменная зона. Аббревиатура после точки отражает название страны, города или региона, где находится аудитория сайта. Например, доменные зоны России — «.ru» или «.рф», Украины — «.ua», Казахстана — «. kz». Если бизнес работает только в одном регионе, можно выбрать более узкую, региональную зону. Например, доменная зона для Санкт-Петербурга — «.spb.ru», для республики Адыгея — «.adygeya.ru».

Чтобы зарегистрировать домен, нужно учитывать его требования. Например, для доменной зоны «.ru» есть три правила:

Информация о регистрации в доменной зоне РФ

  1. Длина доменного имени должна быть от 2 до 63 символов.
  2. Домен состоит из латинских букв, цифр и дефисов.
  3. Дефис не должен стоять в начале или в конце домена.

Правила зоны «.рф» аналогичны, но вместо латинских букв нужно использовать символы кириллицы, в том числе можно использовать букву «ё».

По доменной зоне клиент может определить, стоит ли переходить на сайт. Допустим, он из Санкт-Петербурга и хочет заказать смартфон. В поиске выпадает два сайта: с доменными зонами «.spb.ru» и «.com». Зона «.com» — интернациональная, поэтому, скорее всего, заказ придется ждать долго, его будут везти из-за границы. А сайт с «.spb.ru» показывает, что продавец находится в Санкт-Петербурге. Значит, можно получить смартфон быстрее.

Тематическая доменная зона. Международные тематические зоны указывают на направление деятельности: например, «.biz» — бизнес, «.agency» — агентство, «.auto» — автомобили.

По тематической зоне пользователь делает вывод, подойдет ли ему сайт. Например, он хочет купить билеты напрямую от авиакомпании. Зона «.aero» укажет, что ресурс, скорее всего, соответствует его запросу.

Как создать сайт, который поможет повысить продажи

У некоторых тематических зон есть особые условия. Зону «.agency» могут выбрать любые компании и частные лица. Обычно ее используют рекламные агентства, СМИ и агентства недвижимости, но студии маникюра и авторы личных блогов тоже могут. Для регистрации в зоне «.aero» нужно предъявить регистратору идентификатор принадлежности к Авиационному сообществу. Его можно получить на официальном сайте доменной зоны.

Запросить идентификатор участника авиационного сообщества

Список требований для каждой зоны можно найти на сайте компании-регистратора.

Как получить домен

Получить домен можно двумя способами: зарегистрировать новый или купить чужой.

Зарегистрировать. Нужно выбрать имя и отправить его компании-регистратору. Если имя свободно, она его зарегистрирует.

Список регистраторов доменов

Купить. Купить домен можно у компании-регистратора или на специальных биржах. На некоторых хостингах — сервисах, которые позволяют организациям и частным лицам размещать сайт в интернете, — есть раздел «освобождающиеся доменные имена». Это значит, что клиент не продлил право на имя после окончания срока договора и домен скоро выставят на продажу.

Аукцион доменов

В разделе указано, когда может освободиться доменное имя. Если это случилось сегодня, имя можно забрать себе, а если срок подходит через несколько дней, гарантий нет: владелец еще может успеть его выкупить

Старые домены покупают по нескольким причинам:

  1. Считается, что их легче вывести в топ выдачи поисковых запросов.
  2. Домену присвоены ТИЦ и PR. Это показатели доверия со стороны поисковых систем. Сейчас эти показатели не начисляются, но разработчики веб-сайтов по привычке предпочитают такие имена.
  3. Имя содержит нужные ключевые слова, которые помогают продвигать сайт в поисковых системах.

Покупка чужих доменов не всегда безопасна. Например, к сайту могли быть применены санкции поисковых систем. Чтобы не потерять клиентов из-за плохой репутации домена, можно посмотреть его историю в сервисе проверки доменов.

Как зарегистрировать новый домен

Чтобы зарегистрировать домен, нужно выбрать имя и активировать его на сайте компании-регистратора.

Регистратор доменных имен

Выбрать доменное имя. Правильно подобранный домен — это средство, которое поможет клиентам узнавать компанию и поднимет сайт в поисковой выдаче. Чтобы пользователям было легче найти сайт, в доменном имени не должно быть труднопроизносимых слов, большого количества цифр и сложных аббревиатур. Есть еще несколько приемов:

  • включить в доменное имя название марки или организации;
  • подобрать уникальное имя: схожие названия смогут запутать клиента и направят его на созвучный сайт конкурента;
  • использовать короткое название: его легче запомнить;
  • не использовать буквы кириллицы, которые можно перевести в латинские обозначения разными способами. Например, «я» — это «ya» или «ja».

Для многих предпринимателей сайт — основной инструмент дохода. Чтобы не потерять домен и избежать конфликтной ситуации, нужно убедиться, что имя не совпадает с чужим товарным знаком, и оформить его на себя, а не на администратора.

Что делать, если пришла претензия о нарушении товарного знака

На сайте компании-регистратора можно проверить, свободно ли доменное имя

Пример хорошего домена — top-cvety.ru. Имя отражает деятельность компании, его легко прочесть и запомнить. Менее удачное — buketdlyatebya.ru. Фраза «букет для тебя» длинная, из-за слитного написания и буквы «я» имя тяжело читается — домен трудно запомнить.

Активировать домен. Чтобы использовать выбранное имя, нужно зайти на сайт компании-регистратора и выполнить четыре шага:

  1. Ввести имя и доменную зону.
  2. Выбрать дополнительные функции — например, приобрести SSL-сертификат, чтобы обезопасить данные, которые пользователи вводят на сайте.
  3. Ввести персональные данные покупателя.
  4. Оплатить домен.

Домен подключают на определенный срок, потом его нужно продлевать: это можно сделать в личном кабинете на сайте регистратора. Владельцу домена заранее присылают письмо с напоминанием. Если не продлить срок действия домена вовремя, регистратор заблокирует его и даст клиенту 90 дней на выкуп со штрафом. Когда срок выйдет, имя станет доступно для свободной продажи — его сможет купить кто-то другой.

Зачем нужен хостинг и как его выбрать

Как передать доменное имя

Если компанию продали, сайт больше не нужен или его владелец уволился, доменное имя можно продать или переоформить на другого владельца. Для этого составляют договор передачи имени на нового администратора. В предмете договора нужно указать:

  • название домена;
  • имена прежнего и нового владельцев;
  • места регистрации обоих владельцев;
  • дату перехода имени к новому администратору.

После заключения договора нужно подать регистратору уведомление о передаче прав третьему лицу: теперь оплачивать домен будет другой человек.

Как получить домен бесплатно

Некоторые регистраторы предлагают бесплатные имена для сайта. К ним добавляют приставки, которые отражают, какой системе управления принадлежит сайт. Например, «.ucoz.ru» или «.wix.com.». У них есть ограничения:

  • имя нельзя продать;
  • регистратор может добавить рекламу на ваш сайт;
  • бесплатные сайты плохо продвигаются — поисковые системы негативно относятся к именам с приставкой регистратора;
  • могут возникнуть проблемы со скоростью загрузки страниц.

Бесплатное имя подойдет для размещения личного блога, который вы не планируете продвигать в поисковой выдаче. Привлекать читателей в блог удобнее через соцсети.

Если сайт — основной канал продаж, нужен домен без ограничений.

Что важно запомнить

  1. Доменное имя — название интернет-ресурса в адресной строке. Его можно составить самостоятельно или выбрать из свободных доменов.
  2. Доменная зона указывает на территорию или тематику сайта.
  3. Удачное название сайта должно быть коротким, связанным с названием компании, легко читаемым и запоминающимся.

Что такое домен данных? (примеры включены)

Определение доменов данных является важной частью вашей стратегии работы с данными. Так что же такое домен данных?

На самом деле это может означать несколько вещей, в зависимости от того, рассматриваем ли мы это с точки зрения управления данными и базами данных или с точки зрения управления данными. Или думайте об этом как о взгляде на это с технической или деловой стороны. И вы можете сказать: «Джордж, почему мы заботимся об обоих? Давайте просто сосредоточимся на стороне управления данными». Ну, я думаю, что вам нужно знать и то, и другое.

Даже если вы занимаетесь управлением данными, вам необходимо понимать техническую сторону, потому что в противном случае, когда вы будете разговаривать с этими распорядителями технических данных, хранителями данных и ИТ, они могут использовать этот термин не так, как вы. Даже когда вы разговариваете с поставщиками, я думаю, хорошо понимать оба взгляда на термины. Да, я знаю, это неприятно, когда один и тот же термин имеет разные значения, но работая над управлением данными, вы привыкнете к этому, поскольку это одна из вещей, которые управление данными попытается сделать, прояснить эти различия.

Область данных (управление базой данных)

С точки зрения управления базой данных или, еще лучше, с точки зрения моделирования данных, область данных представляет набор значений, которые может содержать элемент данных. Лучше всего это понять на примере. Представьте себе онлайн-форму с выпадающим полем, которое мы можем встретить в форме, которую мы заполняем. Давайте возьмем это как пол.

Когда мы нажимаем на это раскрывающееся меню, мы можем получить некоторые опции, например следующие:

  •  Мужской
  • Женский
  • Недвоичный
  • Не указано

Конечно, могут быть и другие варианты, в зависимости от вашего определения пола. Не в этом дело. Идея состоит в том, что у нас будут эти фиксированные опции. Когда мы записываем это в таблицу базы данных, значение, присвоенное полу, может быть только одним из этих 4 значений. Поэтому мы говорим, что домен данных для столбца «пол» — «мужской», «женский», «небинарный» или «не указан».

GENDER_TABLE

MALE

FEMALE

NON-BINARY

NOT SPECIFIED

Data domain (data управление)

С точки зрения управления данными домен данных означает нечто иное. Здесь предметная область представляет собой «логическую группу элементов, представляющих интерес для организации, или областей, представляющих интерес внутри организации».

Вы можете думать о доменах данных как о высокоуровневых категориях данных с целью определения подотчетности и ответственности за данные. Между прочим, предметную область также называют «предметной областью» или «концепцией данных», так что вы можете столкнуться и с тем, и с другим. В рамках управления данными они оба относятся к одному и тому же.

Просто отметим, что некоторые относятся к домену данных, чтобы иметь в виду то же самое, что и набор данных. Это неверно, поскольку предметная область может содержать несколько наборов данных, если эти наборы данных представляют одну и ту же область интересов в организации.

Если это все еще ясно как грязь, давайте рассмотрим несколько примеров.

Примеры предметной области

  • Клиент
  • Продукт (или Услуга)
  •  Местоположение
  • Продавец (или Поставщик)
  • Операция (или Заказ, или Продажа)
  • Юридическая
18 9 0 -10 И они не всегда такие, хотя обычно они самые распространенные. В конце концов, это действительно зависит от отрасли, частью которой вы являетесь.

Давайте рассмотрим некоторые отраслевые области данных.

В секторе образования у вас может быть:

  • Студент
  • Исследования
  • Факультет
  • Выпускники
  • .

В сфере страхования вы можете встретить:

  • Поставщик
  • Участник

В любом из этих секторов вы также можете иметь некоторые из предыдущих доменов данных. Так, например, я уверен, что все 3 сектора будут иметь «Местоположение», «Транзакция» и «Юридический» в качестве доменов данных.

Поддомен данных

Существует также концепция поддомена данных. Обычно каждый домен данных будет иметь от 3 до 10 поддоменов данных.

Что такое поддомен? Это просто способ еще больше разделить эту область данных на другие категории.

Однако есть некоторые соображения:

  • Поддомен уникален
  • Между этим доменом данных и поддоменом данных существует отношение 1 к 1
  • Он наследует характеристики примеры доменов для некоторых из доменов данных, упомянутых выше.

    Клиент

    • Физическое лицо
    • Корпорация
    • Правительство
    • Благотворительность
    • Группа
    • Домашнее хозяйство

    Vendor

    • Vendor specification
    • Pricing
    • Service level agreement

    Location

    • Site
    • Geographical area
    • Building
    • Office
    • Warehouse
    • Outdoor space

    Conclusion

    Вы должны помнить, что эти домены данных и поддомены представляют собой способ группировки наиболее важных данных организации, и они охватывают бизнес-подразделения и системы. Таким образом, для одного и того же домена у вас могут быть разные заинтересованные лица из разных направлений бизнеса и отделов, и данные могут быть найдены в разных системах, могут быть созданы разными системами или использованы разными системами.

    При этом реальность также может быть немного сложнее, и когда данные не идеально вписываются в ту или иную предметную область, данные могут быть связаны более чем с одним доменом. Это не рекомендуемый подход, но иногда он неизбежен.

    Об авторе

    Джордж Фирикан

    Джордж Фирикан является директором по управлению данными и бизнес-аналитике в Университете Британской Колумбии, который входит в число 20 лучших государственных университетов мира. Его страсть к данным привела его к внедрению отмеченных наградами программ в области управления данными, качества данных и бизнес-аналитики. Из-за своего стремления к постоянному совершенствованию и обмену знаниями он основал LightsOnData, веб-сайт, который предлагает бесплатные шаблоны, определения, передовой опыт, статьи и другие полезные ресурсы, которые помогут решить вопросы и решить проблемы управления данными и управления данными. Он также имеет более двенадцати лет опыта управления проектами и бизнес-/технического анализа в сфере высшего образования, сбора средств, разработки программного обеспечения и веб-сайтов, а также электронной коммерции.

    Домены данных — с чего начать?. Практическое руководство с мест | by Piethein Strengholt

    Стратегический путь к проектированию сетки данных масштаба предприятия

    Во всех обсуждениях сетки данных, которые я веду с предприятиями, предмет доменов данных привлекает наибольшее внимание. Клиенты считают владение данными, ориентированное на предметную область, самой сложной частью сетки данных. Зачастую существует фундаментальное непонимание концепции проектирования, управляемого предметной областью (DDD). Другие специалисты по работе с данными находят концептуальные понятия DDD слишком сложными для понимания или проецируют примеры из архитектуры программного обеспечения или объектно-ориентированного программирования на свой ландшафт данных. В этом посте я постараюсь убрать сложную лексику и дать вам практическое руководство.

    Domain-Driven-Design

    Начнем с теоретической части: Domain-Driven-Design (DDD) — это метод поддержки разработки программного обеспечения, который помогает описывать сложные системы для крупных организаций, первоначально описанный Эриком Эвансом. DDD популярен, потому что многие из его практик высокого уровня повлияли на современные подходы к разработке программного обеспечения и приложений, такие как микросервисы.

    DDD различает ограниченные контексты, домены и поддомены. Домены — это проблемные области, которые мы пытаемся решить. Это области, в которых знания, поведение, законы и деятельность сходятся воедино. Это области, где мы видим семантическую связь: поведенческие зависимости между компонентами или сервисами. Домены обычно разбиваются на поддомены, чтобы лучше управлять сложностью. Типичным примером является декомпозиция домена таким образом, чтобы каждый поддомен соответствовал определенной бизнес-задаче.

    Не все поддомены одинаковы. Например, вы можете классифицировать домены как основные, общие или вспомогательные. Основные поддомены являются наиболее важными. Это секретный соус, ингредиенты, которые делают бизнес уникальным. Общие поддомены неспецифичны и обычно легко решаются с помощью готовых продуктов. Вспомогательные поддомены не дают конкурентного преимущества, но необходимы для поддержания работы организации. Обычно они не такие сложные.

    Ограниченные контексты — это логические (контекстные) границы. Они сосредоточены на пространстве решений: дизайне систем и приложений. Это область, в которой имеет смысл сосредоточить внимание на пространстве решений. В рамках DDD это может быть код, проекты баз данных и т. д. Между доменами и ограниченными контекстами может быть согласование, но связывание их вместе не является жестким правилом. Ограниченные контексты в целом носят технический характер и могут охватывать несколько доменов и поддоменов.

    Сложность использования DDD для управления данными заключается в том, что первоначальным вариантом использования DDD было моделирование сложных систем в контексте разработки программного обеспечения. Первоначально он никогда не был придуман для моделирования корпоративных данных, что делает этот метод для специалистов по управлению данными очень абстрактным и техническим. Итак, позвольте мне привести метафору. Думайте о домене как о области общих интересов. Возьмем, к примеру, свой дом и улицу. Улица — это домен, а каждый дом — поддомен. Каждый дом стоит на своем участке и имеет забор, что также означает, что дом не занимает весь участок. Забор представляет собой ограниченный контекст (модель ответственности). Владельцы домов несут ответственность за содержание своих домов и могут делать все, что хотят, в пределах своих заборов. Однако при пересечении границ (заборов) необходимо придерживаться определенных правил. Например, всегда использовать общую подъездную дорожку при входе или выходе из дома.

    Если мы возьмем сетку данных в качестве концепции демократизации данных и реализуем принцип доменно-ориентированного владения данными для большей гибкости, как это будет работать на практике? Как мог бы выглядеть переход от моделирования корпоративных данных к моделированию проектирования на основе предметной области? Какие уроки мы можем извлечь из DDD для управления данными?

    Сделайте функциональную бизнес-декомпозицию проблемных областей

    Моя первая рекомендация, прежде чем разрешить группам обрабатывать свои данные от начала до конца, — это посмотреть на объем и понять проблемные области, которые вы пытаетесь решить. Важно сначала выполнить это упражнение, прежде чем переходить к деталям технической реализации. Как пропагандирует DDD, это помогает установить логические границы между этими проблемными областями, потому что обязанности становятся более четкими и лучше управляются.

    Чтобы сгруппировать области проблем, я рекомендую вам взглянуть на архитектуру вашего бизнеса. В рамках бизнес-архитектуры существуют бизнес-возможности: способности или способности, которыми бизнес может обладать или обмениваться для достижения конкретной цели или результата. Такая абстракция упаковывает данные, процессы, организацию и технологии в определенном контексте в соответствии со стратегическими бизнес-целями и задачами вашей организации. Карта бизнес-возможностей показывает, какие функциональные области считаются необходимыми для выполнения вашей миссии и видения.

    Карта бизнес-возможностей вымышленной авиакомпании (Автор: Piethein Strengholt)

    Выше я создал декомпозицию вымышленной авиакомпании: Oceanic Airlines , которая должна освоить все функциональные области, перечисленные в карте бизнес-возможностей в чтобы добиться успеха. Например, Oceanic Airlines должна иметь возможность продавать билеты в рамках онлайн- или офлайн-систем управления билетами или иметь пилотов для управления самолетами благодаря программе управления пилотами. Компания может отдать на аутсорсинг некоторые виды деятельности, оставив при этом другие в качестве основы своего бизнеса.

    На практике вы обнаружите, что большинство ваших людей организовано вокруг этих способностей. Люди, работающие над одним и тем же бизнес-процессом, используют один и тот же словарь. То же самое относится и к вашим приложениям и процессам; которые, как правило, хорошо согласованы и тесно связаны на основе согласованности действий, которые они должны поддерживать. Таким образом, картирование бизнес-возможностей является отличной отправной точкой, но история на этом не заканчивается.

    Сопоставление бизнес-возможностей с вашими приложениями и данными

    Для лучшего управления архитектурой предприятия, бизнес-возможностями, ограниченными контекстами и приложениями все должно быть согласовано. При этом важно соблюдать некоторые основные правила. Очень важно, чтобы бизнес-возможности оставались на уровне бизнеса и оставались абстрактными. Они представляют то, что делает организация, и нацелены на проблемное пространство. При реализации бизнес-возможности создается реализация — экземпляр возможности — для определенного контекста. В пределах таких границ в пространстве решений несколько приложений и компонентов работают вместе, чтобы обеспечить определенную ценность для бизнеса.

    Приложения и компоненты, ориентированные на определенные бизнес-возможности, не связаны с приложениями, ориентированными на другие бизнес-возможности. Это обеспечивает большую гибкость, а также здесь в игру вступают домены и ограниченные контексты, точно так же, как граничные заборы и наши дома. Вы можете установить четкие принципы: Ограниченные контексты выводятся из бизнес-возможностей и сопоставляются исключительно с ними. Они представляют собой границу реализации бизнес-возможностей и ведут себя как домен. Если бизнес-возможности меняются, ограниченные контексты меняются. Предпочтительно вы ожидаете полного согласования между доменами и соответствующими ограниченными контекстами, но реальность, как вы узнаете в следующих разделах, может быть другой.

    Если мы проецируем сопоставление возможностей на Oceanic Airlines, ваши границы ограниченного контекста и реализации домена могут выглядеть так, как показано ниже.

    Распределение данных между доменами (Автор: Piethein Strengholt)

    В приведенном выше примере «Распределение данных между доменами» управление клиентами основано на предметной экспертизе и, следовательно, имеет право определять, какие данные передаются другим доменам. Внутренняя архитектура управления клиентами не связана, поэтому все компоненты приложений в пределах этих границ могут напрямую взаимодействовать с помощью интерфейсов и моделей данных для конкретных приложений. Однако распространение данных в другие домены формализовано с использованием продуктов данных и четких стандартов взаимодействия. Это общая дорога для входа и выхода из ваших домов! При таком подходе все информационные продукты также согласуются с предметной областью и наследуют вездесущий язык: сконструированный, формализованный язык, согласованный заинтересованными сторонами и разработчиками из той же предметной области для удовлетворения потребностей этой предметной области.

    Множественные возможности реализации приводят к дополнительным доменам

    При работе с картой бизнес-возможностей Важно понимать, что некоторые бизнес-возможности могут реализовываться несколько раз. Например, Oceanic Airlines, пример, который мы использовали до сих пор, может иметь несколько локализованных реализаций или реализаций «обработки багажа и потерянных предметов». Например, одно направление бизнеса работает только в Азии. В этом контексте «обработка багажа и утерянные предметы» — это возможность, которая выполняется для самолетов, связанных с Азией. Другое направление бизнеса может быть ориентировано на европейский рынок, поэтому в этом контексте используется другая возможность «обработки багажа и потерянных вещей». Этот сценарий с несколькими экземплярами может привести к множеству локализованных реализаций с использованием разных технологических сервисов и разрозненных групп, управляющих этими сервисами. Извлеченные уроки заключаются в том, что отношение бизнес-возможностей и экземпляра возможности (реализации) является отношением «один ко многим», что также означает, что вы в конечном итоге получаете дополнительные (под)домены.

    Общие возможности и общие данные

    Более важным является то, как вы должны использовать общие бизнес-возможности. Такая возможность обычно реализуется централизованно — как сервисная модель — и предоставляется различным направлениям бизнеса. Такой возможностью может быть, например, «управление клиентами». В контексте Oceanic Airlines азиатские и европейские направления бизнеса используют для своих клиентов одно и то же администрирование. Возникает вопрос: как спроецировать владение данными домена на общую возможность? Вполне вероятно, что несколько представителей бизнеса несут ответственность за клиентов, находящихся в одной и той же общей администрации. В заключение, есть домен приложения и домен данных! С точки зрения продукта данных ваш домен и ограниченный контекст не полностью совпадают. И наоборот, вы можете возразить, что с точки зрения бизнес-возможностей существует только одна проблема с данными.

    Продукт данных: продукт данных — это единица или компонент архитектуры данных, который инкапсулирует функциональные возможности для создания оптимизированных для чтения наборов данных, доступных для использования другими доменами.

    Для ваших общих возможностей, таких как сложные пакеты поставщиков, решения SaaS и устаревшие системы, я рекомендую придерживаться последовательного подхода к владению данными вашего домена. Одним из способов может быть разделение прав собственности на данные с помощью информационных продуктов, что также может потребовать усовершенствования приложений. В примере «управления клиентами» разные пайплайны из домена приложения могут генерировать несколько продуктов данных: один продукт данных для всех клиентов, связанных с Азией, и один для всех клиентов, связанных с Европой. Это означает, что несколько доменов данных происходят из одного и того же домена приложения.

    Другой метод обработки общих данных заключается в том, чтобы попросить ваши домены приложений разработать единый продукт данных, который инкапсулирует метаданные для различения владельцев данных внутри продукта данных. Например, вы можете использовать зарезервированное имя столбца для владения, сопоставляя каждую строку с одной определенной областью данных. Ниже вы видите пример того, как это можно сделать с помощью столбца домена.

    Пример того, как инкапсулированные метаданные могут облегчить совместное владение (Автор: Piethein Strengholt)

    Сложность с общими возможностями заключается в том, что домены данных перекрываются с доменами приложений. В идеале ваши команды, владеющие бизнес-возможностями, согласованы с областями ваших приложений, поэтому владение программным обеспечением и владение данными также согласованы. Если разделение ваших доменов невозможно, вам необходимо провести различие между владением приложениями и владением данными. Таким образом, в примере «управления клиентами» у вас будет один владелец приложения, который отвечает за базовые технологические службы, конвейеры и компоненты приложения. Затем у вас будет несколько владельцев данных (представителей бизнеса), которые будут нести ответственность за различные наборы данных, включая регистрацию метаданных, конфиденциальность, безопасность и т. д.

    Остерегайтесь сложных приложений, обслуживающих несколько бизнес-возможностей

    Еще один момент, на который следует обратить внимание, — это приложения, которые обслуживают несколько бизнес-возможностей, как это часто бывает на крупных и традиционных предприятиях. Например, Oceanic Airlines использует пакет программного обеспечения для облегчения как «управления затратами», так и «активов и финансирования». Такие общие приложения, как правило, большие и сложные: бизнес-пакеты поставщиков или устаревшие монолиты, предоставляющие максимально возможное количество функций. Ожидается, что домен приложения в такой ситуации будет больше. То же самое относится к совместному владению, что означает, что несколько доменов данных находятся в домене приложения.

    Шаблоны проектирования для доменов, ориентированных на источник, повторную доставку и ориентированных на потребителя

    При сопоставлении доменов вы узнаете, что существуют различные шаблоны, основанные на создании, потреблении или повторной доставке данных. Я рекомендую разрабатывать схемы архитектуры для поддержки ваших доменов на основе их характеристик.

    Домены, выровненные по источнику , выровнены с исходными системами, в которых происходят данные. Обычно это транзакционные или операционные системы. Цель должна состоять в том, чтобы собирать данные непосредственно из этих золотых исходных систем. Продукты данных, происходящие из предоставляющих доменов, должны быть оптимизированы для чтения для интенсивного потребления данных, поэтому вы хотите упростить свои домены, используя стандартные службы для преобразования данных и обмена ими. Эти услуги, в том числе предварительно настроенные структуры контейнеров, упрощают публикацию данных вашим группам, ориентированным на исходный код; это путь наименьшего сопротивления, позволяющий поступать правильно с минимальными потерями и затратами. При правильном проектировании ваша архитектура, например, будет выглядеть так, как показано на рисунке ниже:

    Совместное использование данных домена, ориентированного на источник (Автор: Piethein Strengholt)

    Домены, ориентированные на потребителя , являются противоположностью доменам, ориентированным на источник, поскольку они согласованы с конкретными вариантами использования конечных пользователей, которым требуются данные из других доменов. Они потребляют и преобразуют данные в соответствии со своими вариантами использования в бизнесе. Чтобы удовлетворить эти потребительские потребности, вам следует рассмотреть возможность предоставления услуг общих данных для преобразования и потребления данных, например. возможности инфраструктуры данных, не зависящие от домена, для обработки конвейеров данных, инфраструктуры хранения, потоковых сервисов, аналитической обработки и т. д.

    Выровненный по потреблению домен с использованием данных (Автор: Piethein Strengholt)

    Домены повторной доставки: Другой и более сложный сценарий — возможность повторного использования данных. Например, несколько нижестоящих потребителей могут заинтересоваться комбинацией данных из разных доменов. Рекомендации информационных продуктов помогут принять правильное решение.

    Для вашей архитектуры я рекомендую вам слабо связать создание продуктов данных и ваши аналитические варианты использования. В приведенной ниже модели домен берет на себя владение как агрегированными данными, повторно используемыми данными, так и аналитическим вариантом использования. Однако эти две проблемы не связаны. При таком подходе потребители данных могут безопасно использовать новые продукты данных, не будучи тесно связанными с аналитическими вариантами использования той же области. Агрегированные данные в этой ситуации являются входными данными для аналитического варианта использования.

    Совместное использование агрегированных данных (Автор: Piethein Strengholt)

    Другим вариантом могут быть вновь сгенерированные данные, которые становятся кандидатами для использования другими доменами. В этой ситуации потребитель данных становится поставщиком данных и будет следовать тому же пути распространения данных. Архитектура в этом случае будет выглядеть следующим образом:

    Совместное использование вновь созданных аналитических данных (Автор: Piethein Strengholt)

    Стандартизированные шаблоны для решения сложных задач интеграции

    При разбиении вашего корпоративного ландшафта на более детализированную доменную структуру вы столкнетесь со сложными проблемами интеграции. Если мы возьмем пример Oceanic Airways, данные из «управления клиентами» могут потребоваться в других областях. Или «план полета и обзор управления
    » должны знать, существует ли еще пилот в администрации «управления пилотом», прежде чем планировать полет. Как бы вы справились с этим?

    Лучше всего стандартизировать общие шаблоны проезда для междоменной интеграции. Например, при обработке больших данных можно применить CQRS для создания доменно-ориентированных хранилищ данных для чтения. Это позволяет доменам интенсивно считывать данные с других доменов без необходимости постоянного дублирования данных. Например, для строго согласованных операций чтения (и команд) рекомендуются шаблоны API. Следующий обзор шаблонов проектирования может помочь вам в вашем переходе:

    Общие шаблоны проезда для комплексной интеграции между доменами (Автор: Питейн Стренгхольт)

    Если ваши общие шаблоны подъездных путей спроектированы правильно, они также интегрируются с вашими возможностями управления данными. Это позволяет вам собирать метаданные для обеспечения прозрачности и понимания безопасности, наблюдаемости, возможности обнаружения, происхождения и связи, мониторинга качества, оркестровки, уведомлений и т. д.

    Уровень детализации для разделения

    Теперь, когда мы знаем, как распознавать и облегчать домены данных, мы подходим к следующему пункту: разработка правильного уровня детализации доменов и правил для разделения. Есть два важных аспекта, которые вступают в игру при декомпозиции вашей архитектуры:

    Во-первых, существует детализация для функциональных доменов и настройка ограниченных контекстов: соответствие способу работы, обеспечение доступности данных для всех доменов и использование общих служб, соблюдение стандартов метаданных и т. д. Моя рекомендация для распространения данных состоит в том, чтобы установить границы, где это возможно, мелкозернистые, потому что все, что связано с данными, — это предоставление данных для интенсивного (повторного) использования данных. Если вы слишком грубо определите границы своего домена, вы вызовете нежелательные связи между многими приложениями, и повторное использование данных будет потеряно. Таким образом, каждый раз, когда данные выходят за пределы бизнес-возможностей, стремитесь к развязке. Это означает, что внутри домена разрешена тесная связь. Однако при пересечении границ домены должны оставаться несвязанными и распространять продукты данных, оптимизированные для чтения, для обмена данными с другими доменами. Поэтому, если, например, подразделениям «бронирования и комиссионные» и «управление клиентами» Oceanic Airlines необходимо обмениваться данными, они должны использовать общие схемы проезда.

    Во-вторых, существует степень детализации для технических доменов и использования инфраструктуры. Подумайте о современной распределенной платформе данных, использующей различные децентрализованные зоны для обеспечения гибкости обслуживания интеграции данных и продуктов данных внутри нее. Как бы вы предложили такую ​​зону с общей инфраструктурой и сервисами своим различным командам, работающим в домене? Мой опыт показывает, что многие различные аспекты определяют, какие функциональные домены будут логически сгруппированы вместе и станут кандидатами на совместное использование инфраструктуры платформы. Вот несколько примеров:

    • Сплоченность и эффективность в работе и обмене данными. Это тесно связано с гравитацией данных: тенденцией постоянного обмена большими наборами данных между доменами.
    • Региональные границы могут привести к реализации одних и тех же бизнес-возможностей и планов.
    • Право собственности, безопасность или юридические границы могут привести к разделению доменов. Например, некоторые данные не могут быть разрешены для просмотра другими доменами.
    • Гибкость и скорость изменений являются важными факторами. В нескольких областях может быть скорость инноваций, в то время как другие области сильно ценят стабильность.
    • Функциональные границы могут разлучить команды, например, ориентированные на источник/потребитель. Возможно, половина ваших доменных команд отдает предпочтение определенным услугам, а не другим наборам услуг.
    • Причина может заключаться в том, что вы хотите потенциально продать или отделить свои возможности, поэтому тесная интеграция с общими службами из других доменов не будет разумной.
    • Размер команды, навыки и зрелость могут иметь значение. Высококвалифицированные и зрелые команды хотят использовать свои собственные службы и инфраструктуру.
    • К сожалению, политические границы также могут быть движущей силой. Особенно я вижу это, когда бизнес-возможности неправильно соотносятся с организационной структурой.

    Преимущество моделирования бизнес-возможностей заключается в том, что оно помогает лучше распознавать и организовывать домены в архитектуре сетки данных. Он обеспечивает целостное представление о том, как данные и приложения приносят пользу вашему бизнесу. В то же время вы расставляете приоритеты и сосредотачиваетесь на своей стратегии данных и реальных потребностях бизнеса. Вы также можете использовать эту модель за пределами потребности только в данных. Если, например, вас беспокоит масштабируемость, вы можете определить свои наиболее важные основные возможности и разработать для них стратегию.

    При объединении всех ваших доменов и зон инфраструктуры ваша архитектура сетки данных концептуально должна выглядеть следующим образом:

    Пример архитектуры организации доменов, использования инфраструктуры и взаимодействия в архитектуре сетки данных (Автор: Piethein Strengholt)

    В В приведенной выше модели домены логически организованы и эффективно совместно используют инфраструктуру, при этом данные интегрируются и распределяются с использованием общих шаблонов подъездных путей. Каждая группа продуктов данных действует как субдомен, беря на себя ответственность за данные, которые они производят и обслуживают. При пересечении границ домена команды используют общие службы данных для преобразования и использования данных, предлагаемые планом зоны инфраструктуры.

    Некоторые люди могут забеспокоиться, что построение такой архитектуры целевого состояния путем планирования всего заранее является интенсивным упражнением. Предлагаемая альтернатива — это органическая идентификация ваших доменов при включении их в вашу архитектуру. Таким образом, вместо того, чтобы определять свое целевое состояние сверху вниз, вы работаете снизу вверх: исследуйте, экспериментируйте и переводите свое текущее состояние в целевое состояние. Этот подход потенциально может быть быстрее, но он подвергает риску сложные операции перемещения или переделки, когда что-то начинает ломаться. Более тонкий подход мог бы работать в обоих направлениях и со временем встречаться посередине.

    Наконец, проектирование распределенной архитектуры в масштабе также требует масштабного мышления. Моделирование бизнес-возможностей и сопоставление ключевых элементов вашей стратегии упростит декомпозицию домена. Если это содержание вам нравится, предлагаю вам ознакомиться с книгой Data Management at Scale .

    Спасибо @mchesbro , @mihail.tatarnikov , @bashyroger, Richard Rotella, Klaudia Gowero и Jan Meskens за обратную связь! Также @roger.stoffers за то, что поделился идеями из своей книги: A Field Guide to Digital Transformation

    Домены данных — Cloud Adoption Framework

    • Статья
    • 14 минут на чтение

    Сетка данных в своей основе основана на децентрализации и распределении ответственности между доменами. Если вы действительно понимаете эту часть бизнеса, вы лучше всего сможете управлять связанными данными и обеспечивать их точность. Это принцип доменно-ориентированного владения данными.

    Чтобы продвигать доменно-ориентированное владение данными, вам необходимо сначала провести декомпозицию вашей архитектуры данных. Основатель сетки данных Жамак Дехгани продвигает подход Domain-Driven Design (DDD) к разработке программного обеспечения как полезный метод, который поможет вам идентифицировать ваши домены данных.

    Сложность использования DDD для управления данными заключается в том, что первоначальный вариант использования DDD заключался в моделировании сложных систем в контексте разработки программного обеспечения. Первоначально он не был создан для моделирования корпоративных данных, и для специалистов по управлению данными его метод может быть абстрактным и техническим. Также часто отсутствует понимание DDD. Практики находят его концептуальные понятия слишком сложными для понимания или пытаются спроецировать примеры из архитектуры программного обеспечения или объектно-ориентированного программирования на свой ландшафт данных. В этой статье вы найдете практическое руководство и понятный словарь, чтобы вы могли понять и использовать DDD.

    Domain-Driven Design

    Представленный Эриком Эвансом, Domain-Driven Design — это метод поддержки разработки программного обеспечения, который помогает описывать сложные системы для крупных организаций. DDD популярен, потому что многие из его практик высокого уровня влияют на современные подходы к разработке программного обеспечения и приложений для таких вещей, как микросервисы.

    DDD различает ограниченные контексты, домены и поддомены. Домены — это проблемные области, которые вы хотите решить. Это области, в которых объединяются знания, поведение, законы и действия. Вы видите семантическую связь в доменах, поведенческие зависимости между компонентами или службами. Еще одним аспектом доменов является общение. Члены команды должны использовать язык, общий для всей команды, чтобы все могли работать эффективно. Этот общий язык называется вездесущий язык или доменный язык .

    Домены разбиты на поддомены для лучшего управления сложностью. Типичным примером этого является разбиение домена на поддомены, каждый из которых соответствует одной конкретной бизнес-задаче.

    Не все поддомены одинаковы. Например, вы можете классифицировать домены как основные, общие или вспомогательные. Основные поддомены являются наиболее важными. Это секретный соус, ингредиенты, которые делают организацию уникальной. Общие поддомены неспецифичны, и обычно их легко решить с помощью готовых продуктов. Вспомогательные поддомены не дают конкурентного преимущества, но необходимы для поддержания работы организации и обычно не являются сложными.

    Ограниченные контексты — это логические (контекстные) границы. Они сосредоточены на пространстве решений: дизайне систем и приложений. Это область, в которой имеет смысл сосредоточить внимание на пространстве решений. В рамках DDD это может включать в себя код, проекты баз данных и т. д. Между доменами и ограниченными контекстами может быть согласование, нет жесткого правила, связывающего их вместе. Ограниченные контексты носят технический характер и могут охватывать несколько доменов и поддоменов.

    Рекомендации по моделированию предметной области

    Если вы примете сетку данных в качестве концепции демократизации данных и реализуете принцип доменно-ориентированного владения данными для повышения гибкости, как это будет работать на практике? Как может выглядеть переход от моделирования корпоративных данных к моделированию проектирования на основе предметной области? Какие уроки вы можете извлечь из DDD для управления данными?

    Проведите функциональную бизнес-декомпозицию ваших проблемных областей

    Прежде чем разрешить своим командам обрабатывать свои данные от начала до конца, посмотрите на объем и поймите проблемные области, которые вы пытаетесь решить. Важно сначала выполнить это упражнение, прежде чем переходить к деталям технической реализации. Когда вы устанавливаете логические границы между этими проблемными областями, обязанности становятся более ясными и ими можно лучше управлять.

    Посмотрите на свою бизнес-архитектуру при группировании проблемных областей. В рамках бизнес-архитектуры существуют бизнес-возможности: способности или возможности, которыми бизнес обладает или обменивается для достижения конкретной цели или результата. Эта абстракция упаковывает данные, процессы, организацию и технологии в определенный контекст в соответствии со стратегическими бизнес-целями и задачами вашей организации. Карта бизнес-возможностей показывает, какие функциональные области кажутся необходимыми для выполнения вашей миссии и видения.

    Вы можете просмотреть декомпозицию возможностей вымышленной компании Tailwind Traders в следующей модели.

    Tailwind Traders должны освоить все функциональные области, перечисленные в карте возможностей бизнеса, чтобы добиться успеха. Например, Tailwind Traders должны иметь возможность продавать билеты в рамках онлайн- или офлайн-систем управления билетами или иметь пилотов для управления самолетами в рамках программы управления пилотами. Компания может отдать на аутсорсинг некоторые виды деятельности, оставив другие в качестве основы своего бизнеса.

    На практике вы обнаружите, что большинство ваших людей организованы вокруг деловых возможностей. Люди, работающие над одним и тем же бизнес-процессом, используют один и тот же словарь. То же самое относится и к вашим приложениям и процессам, которые, как правило, хорошо согласованы и тесно связаны на основе согласованности действий, которые они поддерживают.

    Картирование бизнес-возможностей — отличная отправная точка, но ваша история на этом не заканчивается.

    Сопоставление бизнес-возможностей с приложениями и данными

    Чтобы лучше управлять архитектурой предприятия, согласуйте свои бизнес-возможности, ограниченные контексты и приложения. При этом важно соблюдать некоторые основные правила.

    Бизнес-возможности должны оставаться на уровне бизнеса и оставаться абстрактными. Они представляют то, чем занимается ваша организация, и нацелены на ваши проблемные области. При реализации бизнес-возможности создается реализация (экземпляр возможности) для определенного контекста. Несколько приложений и компонентов работают вместе. В пределах таких границ пространства вашего решения, чтобы обеспечить определенную ценность для бизнеса.

    Приложения и компоненты, ориентированные на определенные бизнес-возможности, не связаны с приложениями, ориентированными на другие бизнес-возможности, поскольку они решают разные бизнес-задачи. Ограниченные контексты выводятся из бизнес-возможностей и сопоставляются исключительно с ними. Они представляют собой границу реализации бизнес-возможностей и ведут себя как домен.

    Если бизнес-возможности меняются, ограниченные контексты меняются. Вы предпочтительно ожидаете полного согласования между доменами и соответствующими ограниченными контекстами, но, как вы узнаете из последующих разделов, реальность иногда отличается от идеала.

    Если мы проецируем сопоставление возможностей на Tailwind Traders, границы ограниченного контекста и реализации предметной области могут выглядеть примерно так, как показано на следующей диаграмме.

    На этой диаграмме управление клиентами основано на экспертных знаниях в предметной области и поэтому лучше знает, какие данные предоставлять другим областям. Внутренняя архитектура управления клиентами не связана, поэтому все компоненты приложений в пределах этих границ могут напрямую взаимодействовать, используя интерфейсы и модели данных для конкретных приложений.

    Продукты данных и четкие стандарты взаимодействия используются для формализации распространения данных в другие домены. При таком подходе все информационные продукты также согласуются с предметной областью и наследуют вездесущий язык, который представляет собой сконструированный, формализованный язык, согласованный заинтересованными сторонами и разработчиками из той же предметной области для удовлетворения потребностей этой предметной области.

    Дополнительные домены из нескольких реализаций возможностей

    При работе с картами бизнес-возможностей важно осознавать, что некоторые бизнес-возможности могут реализовываться несколько раз.

    Например, Tailwind Traders может иметь несколько локализованных реализаций (или реализаций) «обработки багажа и потерянных предметов». Предположим, что одно направление их бизнеса работает только в Азии. В этом контексте «обработка багажа и утерянные предметы» — это возможность, которая выполняется для самолетов, связанных с Азией. Другое направление бизнеса может быть нацелено на европейский рынок, и в этом контексте используется другая возможность «обработки багажа и потерянных предметов». Этот сценарий с несколькими экземплярами может привести к множеству локализованных реализаций с использованием разных технологических сервисов и разрозненных групп для работы с этими сервисами.

    Отношение бизнес-возможностей и экземпляров возможностей (реализаций) — один ко многим. Из-за этого вы получаете дополнительные (суб-) домены.

    Найдите общие возможности и следите за общими данными

    То, как вы используете общие бизнес-возможности, очень важно. Обычно вы реализуете общие возможности централизованно, как модели обслуживания, и предоставляете их различным направлениям бизнеса. «Управление клиентами» может быть примером такого рода возможностей. В нашем примере с Tailwind Traders азиатские и европейские направления бизнеса используют одно и то же администрирование для своих клиентов.

    Но как можно спроецировать владение данными домена на общие возможности? Несколько представителей бизнеса, вероятно, несут ответственность за клиентов, находящихся в рамках одной общей администрации.

    Есть домен приложения и домен данных. Ваш домен и ограниченный контекст не полностью совпадают с точки зрения продукта данных. Вы могли бы, наоборот, утверждать, что с точки зрения возможностей бизнеса существует только одна проблема с данными.

    Для общих возможностей, таких как сложные пакеты поставщиков, решения SaaS и устаревшие системы, будьте последовательны в своем подходе к владению данными домена. Вы можете разделить право собственности на данные с помощью продуктов данных, что может потребовать улучшения приложения. В нашем примере «управления клиентами» Tailwind Traders разные конвейеры из домена приложения могут генерировать несколько продуктов данных: один продукт данных для всех клиентов, связанных с Азией, и один для всех клиентов, связанных с Европой. В этой ситуации несколько доменов данных происходят из одного и того же домена приложения.

    Вы также можете попросить свои домены приложений создать единый продукт данных, который инкапсулирует метаданные для различения владельцев данных внутри себя. Например, вы можете зарезервировать имя столбца для владельца, сопоставив каждую строку с одной определенной областью данных.

    Определите монолиты, предлагающие несколько бизнес-возможностей

    Обратите внимание также на приложения, которые обслуживают несколько бизнес-возможностей, которые часто встречаются на крупных и традиционных предприятиях. В нашем примерном сценарии Tailwind Traders использует сложный программный пакет для облегчения как «управления затратами», так и «активов и финансирования». Эти общие приложения представляют собой монолиты, предоставляющие максимально возможное количество функций, что делает их большими и сложными. В такой ситуации домен приложения должен быть больше. То же самое относится и к совместному владению, когда несколько доменов данных находятся в домене приложения.

    Шаблоны проектирования для доменов, ориентированных на источник, повторную доставку и ориентированных на потребителя

    При сопоставлении доменов вы узнаете, что существуют различные шаблоны, основанные на создании, потреблении или повторной доставке данных. Для вашей архитектуры разработайте схемы поддержки ваших доменов на основе их конкретных характеристик.

    Исходные домены, выровненные по системе

    Домены, выровненные по исходной системе, выровнены с исходными системами, в которых происходят данные. Эти системы обычно являются транзакционными или операционными.

    Ваша цель — получить данные непосредственно из этих золотых исходных систем. Прочитайте и оптимизируйте продукты данных из ваших доменов для интенсивного использования данных. Облегчите эти домены с помощью стандартизированных сервисов для преобразования данных и обмена ими.

    Эти службы, включающие предварительно настроенные структуры контейнеров, упрощают публикацию данных вашим командам, ориентированным на исходный код. Это путь наименьшего сопротивления с минимальными нарушениями и затратами.

    Потребительские домены

    Домены, ориентированные на потребителя, противоположны доменам, ориентированным на источник. Они согласованы с конкретными вариантами использования конечных пользователей, которым требуются данные из других доменов. Домены, ориентированные на клиента, потребляют и преобразуют данные в соответствии с вариантами использования вашей организации.

    Рассмотрите возможность предоставления общих служб данных для преобразования и использования данных, чтобы удовлетворить эти потребительские потребности. Вы можете предложить возможности инфраструктуры данных, не зависящие от предметной области, например, для управления конвейерами данных, инфраструктурой хранения, службами потоковой передачи, аналитической обработкой и т. д.

    Повторная доставка доменов

    Повторное использование данных — это другой и более сложный сценарий. Например, если последующие потребители заинтересованы в сочетании данных из разных доменов, вы можете создавать продукты данных, которые объединяют данные или объединяют данные высокого уровня, необходимые во многих доменах. Это позволяет избежать повторяющихся действий.

    Не создавайте сильных зависимостей между вашими информационными продуктами и аналитическими вариантами использования. Вместо этого стремитесь к гибкости и слабой связанности. Следующая модель демонстрирует, как можно добиться гибкости. Домен берет на себя ответственность как за продукты данных, так и за аналитические варианты использования, и разработал отдельные процессы для создания продуктов данных и использования данных.

    Определение перекрывающихся шаблонов доменов

    Моделирование доменов часто усложняется, когда данные или бизнес-логика совместно используются в доменах. В крупных организациях домены часто полагаются на данные из других доменов. Может быть полезно иметь общие домены, которые обеспечивают интеграционную логику таким образом, чтобы другие поддомены могли стандартизироваться и извлекать из этого выгоду. Держите общую модель между субдоменами небольшой и всегда согласовывайте с вездесущим языком.

    Для перекрывающихся требований к данным можно использовать различные шаблоны из предметно-ориентированного проектирования. Вот краткий обзор шаблонов, которые вы можете выбрать:

    • Шаблон отдельных способов можно использовать, если вы предпочитаете связанные с этим затраты на дублирование, а не на повторное использование. Возможность повторного использования приносится в жертву большей гибкости и маневренности.
    • Можно использовать шаблон клиент-поставщик , если один домен силен и готов взять на себя ответственность за данные и потребности нижестоящих потребителей. Недостатки включают в себя конфликтующие вопросы и принуждение ваших нижестоящих команд к согласованию результатов и планированию приоритетов.
    • Шаблон партнерства можно использовать, когда ваша интеграционная логика координируется незапланированным образом в рамках вновь созданного домена. Все команды сотрудничают и учитывают потребности друг друга. Поскольку никто не может свободно изменить общую логику, требуется значительная приверженность всех участников.
    • Шаблон конформиста можно использовать для приведения всех ваших доменов в соответствие со всеми требованиями. Используйте этот шаблон, когда 1) ваша работа по интеграции сложна, 2) никакие другие стороны не могут контролировать или 3) вы используете пакеты поставщиков.

    Во всех случаях ваши домены должны соответствовать вашим стандартам совместимости. Партнерский домен, производящий новые данные для других доменов, должен предоставлять свои продукты данных, как и любой другой домен, в том числе брать на себя ответственность.

    Обязанности домена

    Сетка данных децентрализует владение данными, распределяя их между группами домена. Для многих организаций это означает переход от централизованной модели управления к федеративной модели. Командам домена назначаются задачи, например:

    • Получение права собственности на конвейеры данных, такие как прием, очистка и преобразование данных, для удовлетворения как можно большего числа потребностей клиентов данных
    • Повышение качества данных, включая соблюдение соглашений об уровне обслуживания и мер качества, установленных потребителями данных
    • Инкапсуляция метаданных или использование зарезервированных имен столбцов для тонкой фильтрации на уровне строк и столбцов
    • Соблюдение стандартов управления метаданными, в том числе:
      • Регистрация схемы приложения и исходной системы
      • Метаданные для улучшения возможности обнаружения
      • Информация о версии
      • Связь атрибутов данных и бизнес-терминов
      • Целостность информации метаданных для обеспечения лучшей интеграции между доменами
    • Соблюдение стандартов совместимости данных, включая протоколы, форматы данных и типы данных
    • Предоставление происхождения либо путем связывания исходных систем и служб интеграции со сканерами, либо путем предоставления происхождения вручную
    • Выполнение задач по обмену данными, включая проверку доступа к IAM и создание контракта на данные

    Уровень детализации для разделения

    Теперь, когда вы знаете, как распознавать и облегчать домены данных, вы можете научиться проектировать правильный уровень детализации доменов и правила для разделения. При декомпозиции архитектуры задействованы два важных аспекта.

    Детализация функциональных доменов и настройка ограниченных контекстов — это одно измерение. Домены соответствуют определенному способу работы, гарантируя, что данные станут доступными для всех доменов, использующих общие службы, получающих право собственности, придерживающихся стандартов метаданных и т. д.

    По возможности установите точные границы для распределения данных. Чтобы стать управляемым данными, нужно сделать данные доступными для интенсивного повторного использования. Если вы сделаете свои границы слишком свободными, вы создадите нежелательные связи между многими приложениями и потеряете возможность повторного использования данных. Стремитесь к отделению каждый раз, когда данные выходят за пределы бизнес-возможностей. Внутри домена допускается тесная связь во внутренней архитектуре домена. Однако при пересечении границ бизнес-возможностей домены должны оставаться несвязанными и распространять продукты данных, оптимизированные для чтения, для совместного использования с другими доменами.

    Другим важным аспектом является степень детализации технических доменов и использования инфраструктуры. Целевые зоны данных обеспечивают гибкость обслуживания приложений данных, которые создают продукты данных. Как создать такую ​​посадочную зону с общей инфраструктурой и сервисами? Функциональные домены логически сгруппированы вместе и являются хорошими кандидатами на совместное использование инфраструктуры платформы. Вот некоторые факторы, которые следует учитывать при создании этих целевых зон:

    • Согласованность и эффективность при работе с данными и их совместном использовании являются важным фактором согласования функциональных доменов с целевой зоной данных. Это связано с гравитацией данных, тенденцией постоянно обмениваться большими объемами данных между областями.
    • Региональные границы могут привести к созданию дополнительных посадочных зон данных.
    • Право собственности, безопасность или юридические границы могут привести к сегрегации доменов. Например, некоторые данные не могут быть видны никаким другим доменам.
    • Гибкость и скорость изменений являются важными факторами. Некоторые домены могут иметь высокую скорость инноваций, в то время как другие домены сильно ценят стабильность.
    • Функциональные границы могут разлучить команды. Примером этого могут быть границы, ориентированные на источник и на потребителя. Половина ваших доменных команд могут предпочесть одни услуги другим.
    • Если вы хотите потенциально продать или отделить свои возможности, вам следует избегать тесной интеграции с общими службами из других доменов.
    • Размер команды, навыки и зрелость могут быть важными факторами. Высококвалифицированные и зрелые команды часто предпочитают использовать свои собственные службы и инфраструктуру, в то время как менее зрелые команды с меньшей вероятностью оценят дополнительные накладные расходы на обслуживание платформы.

    Перед выделением большого количества целевых зон данных просмотрите декомпозицию своего домена и определите, какие функциональные домены являются кандидатами на совместное использование базовой инфраструктуры.

    Резюме

    Моделирование бизнес-возможностей помогает лучше распознавать и организовывать домены в архитектуре сетки данных. Он обеспечивает целостное представление о том, как данные и приложения приносят пользу вашему бизнесу, и в то же время помогает вам расставить приоритеты и сосредоточиться на стратегии данных и бизнес-потребностях. Вы также можете использовать моделирование бизнес-возможностей не только для данных. Например, если вас беспокоит масштабируемость, вы можете использовать эту модель для определения наиболее важных основных возможностей и разработки стратегии для них.

    Некоторые специалисты-практики обеспокоены тем, что построение архитектуры целевого состояния путем предварительного отображения всего — это интенсивное упражнение. Вместо этого они предлагают вам органически идентифицировать свои домены, пока вы интегрируете их в свою новую архитектуру сетки данных. Вместо того, чтобы определять свое целевое состояние сверху вниз, вы работаете снизу вверх, исследуя, экспериментируя и переходя от текущего состояния к целевому состоянию. Хотя этот предлагаемый подход может быть быстрее, он сопряжен со значительным риском. Вы легко можете оказаться в середине сложного переезда или реконструкции, когда что-то начнет ломаться. Работать в обоих направлениях, сверху вниз и снизу вверх, а затем встречаться посередине с течением времени — это более тонкий подход.

    Следующие шаги

    • Что такое продукт данных?

    Cross-Domain Data Fusion — Microsoft Research

    1. Обзор

    Традиционный анализ данных обычно имеет дело с данными из одного домена. В эпоху больших данных мы сталкиваемся с разнообразием наборов данных из разных источников в разных областях. Эти наборы данных состоят из нескольких модальностей, каждая из которых имеет различное представление, распределение, масштаб и плотность. Как раскрыть силу знаний из нескольких разрозненных (но потенциально связанных) наборов данных имеет первостепенное значение в исследованиях больших данных, существенно отличая большие данные от традиционных задач интеллектуального анализа данных. Это требует передовых методов, которые могут органично объединять знания из различных наборов данных в задачах машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Эти методы сосредоточены на слиянии знаний, а не на сопоставлении схем и слиянии данных, что существенно отличает слияние междоменных данных от традиционного слияния данных, изучаемого в сообществе баз данных.

    Рисунок 1. Разница между слиянием междоменных данных и обычным слиянием данных методы объединения данных на основе семантического значения . Последняя категория методов слияния данных далее делится на четыре группы: многопрофильные, основанные на обучении, , основанные на сходстве, , основанные на вероятностной зависимости и передают основанные на обучении методы . Рисунок 2. Категории методов междоменного слияния данных Кроме того, в этом руководстве существующие работы помещаются в рамки, исследуя взаимосвязь и различия между различными методами объединения данных. Это руководство поможет широкому кругу сообществ найти решение для объединения данных в проектах по работе с большими данными.

    (Скачать опросный лист)

    Ю Чжэн. Методологии междоменного слияния данных: обзор. IEEE Transactions on Big Data, vol. 1, нет. 1. 2015.

    2. Методы объединения данных на основе этапов

    В этой категории методов используются разные наборы данных на разных этапах задачи интеллектуального анализа данных. Итак, разные наборы данных слабо связаны, без каких-либо требований к согласованности их модальностей. поэтапные методы объединения данных могут быть метаподходом, используемым вместе с другими методами объединения данных. Например, Юань и др. [3] сначала используют данные дорожной сети и траектории движения такси для построения графа региона, а затем предлагают графическую модель для объединения информации о точках интереса и знаний о графе региона. На втором этапе в рамках этапного метода используется вероятностно-графический метод.

    Рисунок 3. Иллюстрация объединения данных на основе этапов

    Примеры:

    Как показано на рис. 3 A), Zheng et al. сначала разбейте город на районы по основным дорогам, используя метод сегментации карты. GPS-траектории такси затем сопоставляются с регионами, чтобы сформулировать региональный граф, как показано на рис. 3 B), где узел представляет собой регион, а ребро обозначает совокупность поездок на работу (в данном случае такси) между двумя регионами. . Граф региона фактически сочетает в себе информацию из дорожной сети и траекторий движения такси. Путем анализа графа региона был проведен ряд исследований для выявления неправильного проектирования дорожной сети, выявления и диагностики аномалий движения, а также поиска городских функциональных районов.

    Рисунок 4. Пример использования поэтапного метода объединения данных

    (Скачать PPT)

    разные наборы данных в равной степени, последовательно объединяя их в вектор признаков.

    Затем вектор признаков используется в задачах кластеризации и классификации. Поскольку представление, распределение и масштаб различных наборов данных могут сильно различаться, довольно много исследований выявили ограничения такого рода слияния. Расширенные методы обучения в этой подкатегории предлагают добавить регуляризацию разреженности в целевую функцию для решения проблемы избыточности функций. В результате модель машинного обучения, скорее всего, присвоит вес, близкий к нулю, избыточным функциям. Были предложены более продвинутые методы для изучения единого представления признаков из разрозненных наборов данных на основе DNN.

    Рисунок 3. Две подкатегории объединения данных на основе признаков методы не заботятся о значении каждой функции, рассматривая функцию исключительно как число с действительным знаком или категориальное значение. В отличие от слияния на основе признаков, методы, основанные на семантическом значении, понимают суть каждого набора данных и отношения между признаками в разных наборах данных. Мы знаем, что означает каждый набор данных, почему разные наборы данных могут быть объединены и как они дополняют друг друга. Кроме того, процесс слияния данных несет семантическое значение (и понимание), полученное из того, как люди думают о проблеме с помощью нескольких наборов данных. Таким образом, они интерпретируемы и значимы. В этом разделе представлены четыре группы методов слияния данных на основе семантического значения: методы на основе нескольких представлений, на основе подобия, на основе вероятностной зависимости и на основе переноса обучения.

    4.1 Методы слияния данных на основе нескольких представлений

    Различные наборы данных или разные подмножества характеристик объекта могут рассматриваться как разные представления объекта. Например, человека можно идентифицировать по информации, полученной из нескольких источников, такой как лицо, отпечаток пальца или подпись. Изображение может быть представлено различными наборами функций, такими как цвет или текстура. Поскольку эти наборы данных описывают один и тот же объект, между ними существует скрытый консенсус. С другой стороны, эти наборы данных дополняют друг друга и содержат знания, которых нет в других представлениях. В результате объединение нескольких видов может дать исчерпывающее и точное описание объекта. Алгоритмы обучения с несколькими представлениями можно разделить на три группы: 1) совместное обучение, 2) обучение с несколькими ядрами и 3) обучение в подпространстве. Примечательно, что алгоритмы совместного обучения обучаются поочередно, чтобы максимизировать взаимное согласие по двум различным представлениям данных. Алгоритмы обучения с несколькими ядрами используют ядра, которые естественным образом соответствуют разным представлениям, и объединяют ядра либо линейно, либо нелинейно для улучшения обучения. Алгоритмы обучения подпространства стремятся получить скрытое подпространство, совместно используемое несколькими представлениями, при условии, что входные представления генерируются из этого скрытого подпространства.

    Рисунок 4. Обучение с несколькими представлениями

    (Скачать PPT)

    4.2 Методы объединения данных на основе сходства

    Сходство существует между различными объектами. Если мы знаем, что два объекта (X, Y) похожи с точки зрения некоторой метрики, информация X может быть использована Y, когда Y не хватает данных. Когда X и Y имеют несколько наборов данных соответственно, мы можем узнать несколько сходств между двумя объектами, каждое из которых рассчитывается на основе пары соответствующих наборов данных. Эти сходства могут взаимно усиливать друг друга, укрепляя корреляцию между двумя объектами в совокупности. Последнее, в свою очередь, усиливает каждое индивидуальное сходство. Например, сходство, полученное из плотного набора данных, может усилить сходство, полученное из других разреженных наборов данных, тем самым помогая заполнить недостающие значения последних. С другой точки зрения, можно сказать, что мы с большей вероятностью точно оценим сходство между двумя объектами, объединив несколько наборов данных о них. В результате разные наборы данных могут быть объединены на основе сходства. Связанная матричная факторизация и выравнивание коллектора являются двумя типами репрезентативных методов в этой категории.

    ( Скачать PPT )

    4.3 Вероятностные методы слияния данных на основе зависимостей Как правило, в качестве основы для кодирования полного распределения в многомерном пространстве используется графическое представление. Граф можно рассматривать как компактное или факторизованное представление набора независимых, которые имеют место в конкретном распределении. Обычно используются две ветви графического представления распределений, а именно байесовские сети и сети Маркова (также называемые марковскими случайными полями). Оба семейства охватывают свойства факторизации и независимости, но они различаются набором зависимостей, которые они могут кодировать, и факторизацией распределения, которое они вызывают.

    (скачать PPT)

    4.4 Передача методов слияния данных на основе обучения

    Основное допущение во многих алгоритмах машинного обучения и интеллектуального анализа данных состоит в том, что обучающие и будущие данные должны находиться в одном и том же пространстве признаков и иметь такое же распределение. Однако во многих реальных приложениях это предположение может не выполняться. Например, иногда у нас есть задача классификации в одной интересующей области, но у нас есть достаточно обучающих данных только в другой интересующей области, где последние данные могут находиться в другом пространстве признаков или следовать другому распределению данных. В отличие от полууправляемого обучения, которое предполагает, что распределения помеченных и неразмеченных данных одинаковы, трансферное обучение, напротив, позволяет различать домены, задачи и распределения, используемые при обучении и тестировании.
    В реальном мире мы наблюдаем множество примеров трансферного обучения. Например, обучение распознаванию столов может помочь распознавать стулья. Обучение езде на велосипеде может помочь в езде на мотоцикле. Подобные примеры также широко распространены в цифровом мире. Например, анализируя записи транзакций пользователя в Amazon, мы можем диагностировать его интересы, которые могут быть перенесены в другое приложение для рекомендаций по путешествиям. Знания, полученные из данных о дорожном движении одного города, могут быть перенесены в другой город.

    (Download PPT)

    Create Domain (Data Management)—ArcGIS Pro

    In this topic
    1. Summary
    2. Usage
    3. Parameters
    4. Environments
    5. Licensing information

    Сводка

    Создает атрибутивный домен в указанной рабочей области.

    Использование

    • Управление доменом включает в себя следующее:

      1. Создание домена с помощью этого инструмента.
      2. Добавьте значения или установите диапазон значений для домена с помощью инструмента «Добавить кодированное значение в домен» или «Установить значение для диапазона домена».
      3. Свяжите домен с классом пространственных объектов с помощью инструмента «Назначить домен полю».
    • Домены с кодированными значениями поддерживают только политики значений по умолчанию и политики разделения и политики слияния значений по умолчанию.

    • Диапазон доменов поддерживает все политики разделения и слияния. После операции разделения или слияния значения атрибутов выходных объектов рассчитываются на основе числовых значений входных объектов и указанной политики разделения или слияния.

    Параметры

    Метка Объяснение Тип данных

    Входной рабочее пространство

    GEODATABASE DOMINABASE.

    Рабочая область

    Имя домена

    Имя домена, который будет создан.

    Строка

    Описание домена

    (Необязательно)

    Описание домена, который будет создан.

    Строка

    Тип поля

    (Необязательно)

    Указывает тип создаваемого атрибутивного домена. Домены атрибутов — это правила, описывающие допустимые значения типа поля. Укажите тип поля, соответствующий типу данных поля, которому будет назначен атрибутивный домен.

    • Текст — Будет создано поле текстового типа, содержащее строку символов.
    • Плавающая (одинарная точность) — будет создано поле типа с плавающей запятой, содержащее дробные числа от -3,4E38 до 1,2E38.
    • Double (двойная точность) — будет создано поле типа double, содержащее дробные числа от -2,2E308 до 1,8E308.
    • Короткое (маленькое целое) — будет создано поле короткого типа, содержащее целые числа от -32 768 до 32 767.
    • Длинное (большое целое) — будет создано поле длинного типа, содержащее целые числа от -2 147 483 648 до 2 147 483 647.
    • Дата — Будет создано поле типа даты, содержащее дату и/или время.
    Строка

    Тип домена

    (Необязательно)

    Указывает тип создаваемого домена.

    • Домен кодированных значений — будет создан домен кодированного типа, который содержит допустимый набор значений для атрибута. Это значение по умолчанию. Например, домен кодированных значений может указывать допустимые значения материала трубы, такие как CL — чугунная труба, DL — труба из ковкого чугуна или ACP — асбестобетонная труба.
    • Домен диапазона — Будет создан домен типа диапазона, который содержит допустимый диапазон значений для числового атрибута. Например, если давление в распределительной водопроводной сети находится в диапазоне от 50 до 75 фунтов на квадратный дюйм, домен диапазона определяет эти минимальные и максимальные значения.
    Строка

    Политика разделения

    (Необязательно)

    Указывает политику разделения, которая будет использоваться для созданного домена. Поведение значений атрибута, когда разделяемый объект контролируется его политикой разделения.

    • Использовать значение атрибута по умолчанию — Атрибуты двух результирующих объектов будут использовать значение по умолчанию атрибута данного класса объектов или подтипа.
    • Повторяющиеся значения атрибута — атрибут двух результирующих объектов будет использовать копию значения атрибута исходного объекта.
    • Использовать геометрическое соотношение — Атрибуты результирующих объектов будут соотношением значений исходного объекта. Соотношение основано на пропорции, на которую делится исходная геометрия. Если геометрия делится поровну, атрибут каждого нового объекта получает половину значения атрибута исходного объекта. Политика отношения геометрии применяется только к доменам диапазонов.
    Строка

    Политика слияния

    (Необязательно)

    Указывает политику слияния, которая будет использоваться для созданного домена. Когда две функции объединяются в одну функцию, политики слияния управляют значениями атрибутов в новой функции.

    • Использовать значение атрибута по умолчанию — Атрибут результирующего объекта будет использовать значение по умолчанию атрибута данного класса объектов или подтипа. Это единственная политика слияния, которая применяется к нечисловым полям и доменам кодированных значений.
    • Сумма значений — Атрибут результирующего объекта будет использовать сумму значений атрибута исходного объекта. Политика суммарных значений применяется только к доменам диапазонов.
    • Средневзвешенное значение площади —Атрибут результирующего объекта будет средневзвешенным значением атрибутов исходных объектов. Это среднее значение основано на геометрии исходного объекта. Политика взвешивания по площади применяется только к доменам диапазона.
    Строка

    Производный вывод

    Метка Объяснение Тип данных
    Обновленная рабочая область ввода

    Обновленная рабочая область ввода

    Workspace
     arcpy. management.CreateDomain(in_workspace, domain_name, {domain_description}, {field_type}, {domain_type}, {split_policy}, {merge_policy}) 
    Name Explanation Тип данных

    in_workspace

    База геоданных, которая будет содержать новый домен.

    Рабочая область

    имя_домена

    Имя домена, который будет создан.

    Строка

    domain_description

    (Необязательно)

    Описание домена, который будет создан.

    Строка

    field_type

    (Необязательно)

    Указывает тип создаваемого атрибутивного домена. Домены атрибутов — это правила, описывающие допустимые значения типа поля. Укажите тип поля, соответствующий типу данных поля, которому будет назначен атрибутивный домен.

    • TEXT — Будет создано поле текстового типа, содержащее строку символов.
    • FLOAT — будет создано поле типа float, содержащее дробные числа от -3,4E38 до 1,2E38.
    • DOUBLE — будет создано поле типа double, содержащее дробные числа от -2.2E308 до 1.8E308.
    • SHORT — будет создано поле короткого типа, содержащее целые числа от -32 768 до 32 767.
    • LONG — будет создано поле длинного типа, содержащее целые числа от -2 147 483 648 до 2 147 483 647.
    • DATE — Будет создано поле типа даты, содержащее дату и/или время.
    Строка

    domain_type

    (Необязательно)

    Указывает тип создаваемого домена.

    • CODED — Будет создан домен кодированного типа, содержащий допустимый набор значений атрибута. Это значение по умолчанию. Например, домен кодированных значений может указывать допустимые значения материала трубы, такие как CL — чугунная труба, DL — труба из ковкого чугуна или ACP — асбестобетонная труба.
    • RANGE — Будет создан домен типа диапазона, содержащий допустимый диапазон значений для числового атрибута. Например, если давление в распределительной водопроводной сети находится в диапазоне от 50 до 75 фунтов на квадратный дюйм, домен диапазона определяет эти минимальные и максимальные значения.
    Строка

    split_policy

    (Необязательно)

    Указывает политику разделения, которая будет использоваться для созданного домена. Поведение значений атрибута, когда разделяемый объект контролируется его политикой разделения.

    • DEFAULT —Атрибуты двух результирующих объектов будут использовать значение по умолчанию атрибута данного класса объектов или подтипа.
    • DUPLICATE —Атрибут двух результирующих объектов будет использовать копию значения атрибута исходного объекта.
    • GEOMETRY_RATIO —Атрибуты результирующих объектов будут отношением значений исходного объекта. Соотношение основано на пропорции, на которую делится исходная геометрия. Если геометрия делится поровну, атрибут каждого нового объекта получает половину значения атрибута исходного объекта. Политика отношения геометрии применяется только к доменам диапазонов.
    Строка

    merge_policy

    (Необязательно)

    Указывает политику слияния, которая будет использоваться для созданного домена. Когда две функции объединяются в одну функцию, политики слияния управляют значениями атрибутов в новой функции.

    • DEFAULT —Атрибут результирующего объекта будет использовать значение по умолчанию атрибута данного класса объектов или подтипа. Это единственная политика слияния, которая применяется к нечисловым полям и доменам кодированных значений.
    • SUM_VALUES —Атрибут результирующего объекта будет использовать сумму значений атрибута исходного объекта. Политика суммарных значений применяется только к доменам диапазонов.
    • AREA_WEIGHTED —Атрибут результирующего объекта будет средневзвешенным значением атрибутов исходных объектов. Это среднее значение основано на геометрии исходного объекта. Политика взвешивания по площади применяется только к доменам диапазона.
    Строка

    Полученный выход

    44477
    Имя Объяснение Тип данных
    OUT_WARPASE
    .

    Рабочая область

    Пример кода

    Пример CreateDomain 1 (окно Python)

    Следующий оконный сценарий Python демонстрирует, как использовать функцию CreateDomain в непосредственном режиме.

     импорт дуги
    arcpy.env.workspace = "C:/данные"
    arcpy.CreateDomain_management("montgomery.gdb", "Материалы",
                                  «Действительные материалы трубы», «ТЕКСТ», «КОДИРОВАННЫЙ») 
    CreateDomain, пример 2 (автономный скрипт)

    Этот автономный скрипт использует функцию CreateDomain как часть рабочего процесса для создания атрибутивного домена, присвоения ему значений и присвоения домена полю в классе пространственных объектов.

     # Имя: MakeDomain.py
    # Описание: Создайте атрибутивный домен для ограничения значений материала трубы.
     
    # Импорт системных модулей
    импортировать аркпи
     
    # Установить рабочую область (чтобы не вводить полный путь к данным
    # каждый раз)
    arcpy.env.workspace = "C:/данные"
     
    # Установить локальные параметры
    имя_дома = "Материал4"
    gdb = "монтгомери. gdb"
    inFeatures = "Montgomery.gdb/Вода/Распределения"
    inField = "Материал"
    # Процесс: создание домена кодированного значения
    arcpy.CreateDomain_management("montgomery.gdb", domName, "Действительные материалы для труб",
                                  "ТЕКСТ", "КОДИРОВАННЫЙ")
    # Сохраняем все значения домена в словаре с кодом домена в качестве "ключа"
    # и описание домена как "значение" (domDict[код])
    domDict = {"КИ":"Чугун", "ДИ": "ВЧШГ", "ПВХ": "ПВХ",
               "ACP": "Асбобетон", "COP": "Медь"}
        
    # Процесс: добавьте допустимые типы материалов в домен
    # используем цикл for для циклического перебора всех доменных кодов в словаре
    для кода в domDict:
        arcpy.AddCodedValueToDomain_management(gdb, domName, code, domDict[code])
        
    # Процесс: ограничение материальной ценности распределительной сети
    arcpy.AssignDomainToField_management(inFeatures, inField, domName) 

    Environments

    Auto Commit, Current Workspace

    Licensing information

    • Basic: Yes
    • Standard: Yes
    • Advanced: Yes
    Related topics

    Отзыв по этой теме?

    Data Mesh и Starburst: доменно-ориентированное владение и архитектура

    Data Mesh и Starburst

    Автор: Коллин Тартоу, доктор философии, Энди Мотт
    14 октября 2021 г.

    Поделиться:

    Data Mesh и Starburst

    Безумие в домене!

    Безумие в мозгу!

    Сумасшедший, у меня нет домена!

    — Cypress Hill, что-то вроде

    Сетка данных основана на четырех основных концепциях, первая из которых — доменно-ориентированное владение и архитектура. В этом блоге мы рассмотрим, что это значит, и углубимся в детали того, что делает этот фундаментальный сдвиг, поддерживающий децентрализованную экосистему данных.

    Что такое домен?

    Домен — это просто группа людей, обычно организованная вокруг общей деловой цели. Домены обычно начинаются с зеркального отображения организации, а затем повторяются оттуда. Примеры домена для сайта электронной коммерции могут включать пользователей, продавцов, продукты, маркетинг и т. д. С функциональной точки зрения домен может служить нескольким целям: например, домен продавцов может устанавливать партнерские отношения с продавцами, отслеживать продукты, организовывать платежи. для торговцев и так далее. В идеале каждый домен управляет производством данных (приемом), преобразованием и предоставлением продуктов данных для последующей аналитики — именно так данные в конечном итоге обеспечивают ценность для бизнеса.

    Проблемы с централизованным владением данными

    Как было замечено бесчисленными группами специалистов по данным, любое отсутствие связи между производителями данных и потребителями данных в конечном итоге создает проблемы при извлечении ценности для бизнеса из данных. При передаче права собственности на данные происходит неотъемлемая потеря сигнала, что снижает ценность самих данных.   В централизованной среде данных часто неясно, кто в конечном счете владеет данными, созданными доменом, и несет ответственность за них. Эти обязанности включают производство данных, прием, преобразование, обеспечение качества и обслуживание. ИТ-директор поставщика медицинских услуг UnityPoint Health Лаура Смит говорит: «Одной из самых больших проблем для организаций является не сбор самих данных, а создание команды, которая будет применять данные и внедрять изменения во всей организации».

    В наши дни компании часто играют в горячую картошку, пытаясь понять, кто отвечает за наборы данных — команда инженеров, производящая данные, сосредоточена исключительно на операционной системе и бизнес-функции разработки своего продукта — данные, которые они производят является для них запоздалой мыслью. То, что это в конечном итоге повышает ценность бизнеса и может обеспечить контекст для бизнес-решений, является бонусом, но выходит за рамки интересов команды разработчиков — их оценивают по продукту, который они создают, а не по данным.

    Согласно исследованию Forrester, от 60 до 73 процентов всех данных на предприятии не используются для аналитики. Между тем, в недавнем опросе Accenture только 32 % компаний сообщили, что они могут извлечь из данных ощутимую и измеримую ценность, и только 27 % заявили, что проекты, связанные с данными и аналитикой, дают информацию и рекомендации, которые очень полезны.

    В централизованной модели данные в конечном итоге передаются группе данных, не связанной с операционной функцией, а инженеры данных и аналитики затем пытаются понять и извлечь пользу из этих данных, а также из всех других функций. Это, конечно, проблематично, потому что производители данных — это те, кто обладает широтой и глубиной контекста, окружающего данные, — они лучше всех осведомлены об этом. В этой модели аналитики далеки от производства данных и людей, которые лучше всего в этом разбираются. Более того, усилия по разработке данных становятся явным узким местом между производителями данных и аналитиками. Эта неэффективность приводит к «циклу гибели», в котором любые изменения или дополнительная информация, требуемые аналитикой, занимают слишком много времени; к тому времени, когда данные обновляются в соответствии со спецификациями аналитиков, они часто уже не нужны или выявляются дополнительные изменения. Без четкой связи между производителями данных и потребителями данных происходит потеря обратной связи и потеря ценности данных.

     

    Владение данными, управляемое доменом

    Сетка данных зависит от перехода владения данными от внешней группы данных обратно в операционный домен — без этого можно утверждать, что вы будете продолжать повторять описанные проблемы. выше, где ценность продолжает теряться по мере того, как право собственности на данные переходит из рук в руки. По своей сути Data Mesh применяет доменно-ориентированную декомпозицию и владение данными организации. Домены несут ответственность за данные, которые они производят — за прием, преобразование и предоставление этих данных конечным пользователям. Перекладывая право собственности и ответственность за данные обратно в домен, не происходит передачи права собственности на данные и, следовательно, не теряется ценность — люди, которые лучше всего осведомлены о данных, — это люди, которые подготавливают и предоставляют данные для анализа. Данные становятся еще одним продуктом, который домен производит и за который несет ответственность, и инженеры данных сосредотачиваются на данных в рамках одного домена, работая в тесном сотрудничестве с другими малыми и средними предприятиями домена для создания ценных информационных продуктов.

    В частности, владение продуктом данных домена означает, что владельцы продукта и разработчики несут ответственность и подотчетность за:

    • Создание и предоставление этих продуктов данных другим доменам и конечным пользователям
    • Обеспечение доступности, пригодности для использования, доступности данных и их соответствия критериям качества, определенным
    • Развитие продукта данных на основе отзывов пользователей и прекращение использования продукта данных, когда он больше не используется или не актуален
    • Евангелизация и «маркетинг» этих информационных продуктов для остальной части организации

    Технологические возможности предметной области

    Хотя социальный аспект ответственности за данные важен, для создания информационного продукта требуются определенные технологические возможности. Эти возможности будут определяться доменом, поэтому домен стимулирует внедрение технологических возможностей. Например, домену может потребоваться более безопасная исходная среда для PII или финансовых данных, или он может получать данные от сторонних партнеров. Домены должны использовать инструменты приема, преобразования и обслуживания данных, которые имеют смысл для их конкретных данных. Тем не менее, формат продукта данных должен быть стандартизирован и обслуживаться таким образом, чтобы он был стандартизирован во всей аналитической плоскости (также известной как плоскость взаимодействия с сеткой данных), что позволяет потребителям продуктов данных работать без проблем. Домен должен принять решение о технологиях данных, которые позволяют разрабатывать их продукты данных в среде предметной области.

    Как это выглядит на практике?

    На практике домены должны включать людей и процессы, которые могут получать данные с операционной и аналитической плоскостей и создавать информационные продукты, обслуживаемые на основе экспертных знаний и делового опыта. Продукты данных из каждого домена должны передаваться в аналитическую плоскость для использования аналитиками и другими доменами — это означает, что данные должны быть описаны доменом таким образом, чтобы их могли понять и легко использовать пользователи вне домена.

    Этот переход права собственности на данные домена в конечном итоге означает, что ответственность домена расширяется, а сотрудники в этом домене получают дополнительную работу. Это приводит к необходимости освобождения инженеров данных от их предыдущей должности в централизованной организации данных. Реорганизация обработки данных под руководством технического директора или директора по информационным технологиям — это знакомая задача руководства для многих компаний, которые изо всех сил пытаются адекватно извлечь выгоду из централизованной организации данных. Чтобы обеспечить это, домены должны поощряться к тому, чтобы они способствовали владению своими продуктами данных. По моему опыту, это, в конечном счете, хороший карьерный и организационный шаг для инженеров данных, если они могут больше сосредоточиться на моделировании данных и производстве высококачественных информационных продуктов, а не слишком распыляться по слишком многим доменам.

    У инженеров-программистов также есть возможность стать «гражданскими инженерами по данным» в своей области, что отлично подходит для карьерного роста и распространения знаний в предметной области по мере создания информационных продуктов. С другой стороны, у целеустремленных аналитиков также есть возможность стать более похожими на инженеров данных, поскольку они приобретают больше знаний в предметной области и потому, что у них есть знания в предметной области. То, что существует нетривиальное совпадение навыков (например, SQL), является благом для аналитика и инженера данных, имеющих общий язык, и обеспечивает продвижение по карьерной лестнице для обоих.

    Как это активирует сетку данных?

    Владение данными и архитектура, управляемая доменом, являются ключом к реализации и продвижению трех других принципов, регулирующих Data Mesh:

    • Домены являются явными владельцами и производителями продуктов данных
    • Когда домены включают продукты данных из других доменов (будь то в ходе разработки продукта или при создании дополнительных продуктов данных), должен быть договор, регулирующий отношения сотрудничества между участвующими доменами
    • Продукты данных, включая комбинацию различных продуктов данных, ускоряют получение информации, тем самым повышая общую ценность бизнеса и сокращая разрыв в ценности данных
    • Домены управляют аспектами управления, включая авторизацию, специфичную для каждого продукта данных
    • Домены работают в рамках безопасности, соответствия и регулирования, определенных и обеспечиваемых центральной ИТ-организацией
    • .
    • Домены создают продукты данных в инфраструктуре самообслуживания, предоставляемой центральной ИТ-организацией.

    Как Starburst поддерживает доменно-ориентированное владение

    По своей сути Starburst сокращает путь между данными и ценностью для бизнеса, полученной из данных. Что это означает в контексте производства продуктов данных, так это то, что домен может полагаться на Starburst, чтобы позволить инженерам данных меньше сосредотачиваться на создании инфраструктуры и конвейеров для поддержки усилий по разработке данных. Вместо этого инженеры по данным могут больше сосредоточиться на использовании уже знакомых им простых инструментов, таких как SQL, для подготовки высококачественных продуктов данных с малой задержкой для конечных пользователей. Starburst также используется на междоменном аналитическом уровне в качестве механизма запросов, который оптимизирует и упрощает доступ к продуктам данных для аналитиков и специалистов по данным.

    Starburst также сокращает общее количество требуемых поставщиков (и знаний о поставщиках), а благодаря большому набору соединителей каждый домен может подключаться к данным, где бы и в каком бы формате они ни хранились. Благодаря интерфейсу на основе SQL Starburst предоставляет возможность «гражданским инженерам данных» и аналитикам в рамках всей организации, предоставляя согласованный и знакомый интерфейс с использованием lingua franca данных. Кроме того, независимо от того, где вы находитесь в своем путешествии по архитектуре облака или микросервисов, Starburst может не только поддерживать данные в разрозненных архитектурах, наше программное обеспечение достаточно гибко, чтобы двигаться вместе с вами в этом путешествии — добавление новых источников данных или настройка существующих очень просты.

    Хотите узнать, как Starburst может помочь вам создать архитектуру данных, более ориентированную на предметную область? Свяжитесь с нами, чтобы обсудить!

     

    Коллин Тартоу, доктор философии

    Технический директор, Starburst

    Коллин Тартоу, доктор философии. имеет более чем 20-летний опыт работы с данными, расширенной аналитикой, инжинирингом, консалтингом, и всю свою жизнь она была одержима данными. Умея помогать организациям извлекать выгоду из культуры, основанной на данных, она успешно руководила большими группами по работе с данными, инженерами и аналитиками, разрабатывая комплексные решения для управления глобальными данными, а также создавая интерфейсные и серверные SaaS-системы и корпоративные системы данных. Коллин также имеет опыт создания и руководства разнообразными командами путем реорганизации бизнеса и преобразования существующих экосистем данных, превращая их в современные и надежные технологические стеки. Она полна решимости сделать инженерные организации лучше для людей и бизнеса с помощью наставничества, лидерства и оптимизации процессов. Продемонстрированное ею превосходство в области данных и инженерного лидерства делает ее доверенным старшим советником среди руководителей, и ее работа привела к тому, что она выступала на различных мероприятиях в сфере технологического лидерства и наставляла начинающих лидеров в области данных, аналитики и технологий.