Estructurar Datos,Liberar Valor
Estructurar Datos,Liberar Valor
-Monitoreo y Ajuste Inteligente de Bases de Datos Oracle/SQL Server
--Integración y Uso Compartido de Datos de Múltiples Fuentes Habilitados por IA
-Monitoreo y Ajuste Inteligente de Bases de Datos Oracle/SQL Server
--Integración y Uso Compartido de Datos de Múltiples Fuentes Habilitados por IA
Un Gestor de Inteligencia de Datos en El que Puede Confiar
KTuner y KCare
KTuner y KCare
Centro de Datos Virtual de KLake
Centro de Datos Virtual de KLake
Plataforma de Intercambio de Datos KShare
Plataforma de Intercambio de Datos KShare
Plataforma Bastión en La Nube KAid
Plataforma Bastión en La Nube KAid
Sistema integral de gestión de datos globales
Plataforma de diagnóstico y optimización inteligente de bases de datos
La función completa de asistencia remota basada en Web no requiere una configuración compleja y puede responder en segundos.
Realice el intercambio y uso compartido de datos en tiempo real entre diferentes sistemas de aplicaciones para aplicaciones de terceros y servicios API RESTful
Aborde los puntos críticos y mejore la eficiencia de la gestión de sistemas y datos
Aborde los puntos críticos y mejore la eficiencia de la gestión de sistemas y datos
Solución de Operación y Mantenimiento de KTuner Trinity
Solución de Operación y Mantenimiento de KTuner Trinity
KLake Gestiona Datos Multi-fuente en Tiempo Real con Precisión
KLake Gestiona Datos Multi-fuente en Tiempo Real con Precisión
KLake es un motor de cálculo de memoria OLAP en tiempo real de alto rendimiento basado en la arquitectura MPP. Unifica muchos recursos de bases de datos en un lago de datos virtual e implementa consultas entre bases de datos en múltiples fuentes de datos a través de una única declaración SQL, lo que resuelve perfectamente los problemas de gestión de datos entre bases de datos, consulta de datos en tiempo real y exhaustividad de los datos.
KShare Facilita que Las Aplicaciones se Comuniquen entre Sí
KShare Facilita que Las Aplicaciones se Comuniquen entre Sí
KShare realiza una desensibilización dinámica en tiempo real para aplicaciones de terceros y servicios de API RESTful para evitar riesgos de seguridad como fugas de datos y lograr el intercambio y uso compartido de datos en tiempo real entre diferentes sistemas de aplicaciones.
El Paso del Centro de Costes al Centro de Beneficios
El Paso del Centro de Costes al Centro de Beneficios
Una gestión eficiente de TI, un rendimiento empresarial superior y la liberación del personal de operaciones y mantenimiento del trabajo repetitivo y tedioso permiten a los departamentos de operaciones y mantenimiento de TI centrarse más en las operaciones comerciales, logrando un salto desde un enfoque tradicional centrado en los costos a un enfoque centrado en las ganancias, y reduciendo costos y aumentando la eficiencia.
Localizar con precisión la causa raíz de los problemas de rendimiento para garantizar el alto rendimiento continuo y el funcionamiento estable de la base de datos.
Escenario de Aplicación
Escenario de Aplicación
Médico
Médico
Finanzas
Finanzas
A través de la trinidad de KTuner, podemos optimizar, diagnosticar y analizar el rendimiento de los sistemas de bases de datos, mejorar la eficiencia de operación y mantenimiento y reducir los costos de operación y mantenimiento.
Las sucursales bancarias cambiarán el trabajo de reportar datos regularmente a consultas desde KLake. A través del procesamiento y computación MPP, pueden implementar fácilmente consultas paralelas de múltiples bases de datos, administrar datos de manera uniforme y almacenar los resultados en la biblioteca de interfaz frontal, reduciendo así de manera efectiva la carga en cada biblioteca comercial.
Admite aplicaciones de informes de BI en tiempo real; Ayudar a la gerencia a comprender dinámicamente la dinámica empresarial en tiempo real
A través de la plataforma KLake, podemos apoyar eficazmente el desarrollo de aplicaciones hospitalarias inteligentes
Fabricación
Fabricación
✔Diagnóstico inteligente y ajuste de la base
de datos
✔La virtualización de datos permite una
arquitectura de tejido de datos
✔ Contribuyendo a la gestión inteligente de
datos y liderando el futuro de la gestión de
datos empresariales
✔Diagnóstico inteligente y ajuste de la base
de datos
✔La virtualización de datos permite una
arquitectura de tejido de datos
✔ Contribuyendo a la gestión inteligente de
datos y liderando el futuro de la gestión de
datos empresariales
Solución de problemas de rendimiento de bases de datos, activo-activo en la misma ciudad, innovación en tecnologías de la información y código abierto Aterrizaje de la base de datos
Solución de problemas de rendimiento de bases de datos, activo-activo en la misma ciudad, innovación en tecnologías de la información y código abierto Aterrizaje de la base de datos
Casos de Servicio al Clientes en Diversas Industrias
Casos de Servicio al Clientes en Diversas Industrias
Puntos débiles del usuario
Durante la hora punta de la mañana de un día laborable, el sistema de canales electrónicos del banco (incluidos los servicios de pago de terceros) experimentó graves retrasos y bloqueos en la respuesta, y los usuarios no pudieron completar transacciones de pago de pequeño valor, como transporte público y metro. El equipo de usuarios ha estado manejando el problema durante más de 90 minutos y varios reinicios de la base de datos han resultado ineficaces. Las quejas de los departamentos comerciales han aumentado y el equipo de operaciones y mantenimiento se enfrenta a una enorme presión, pero todavía no pueden localizar la causa raíz del problema.
Solución
KTuner capturó una fluctuación (cambio) obvia en los planes de ejecución de tres sentencias SQL de alta frecuencia en el enlace de transacción principal en 5 minutos. El tiempo de ejecución aumentó de un promedio de 500 ms a más de 50 s. Luego de analizar más a fondo, se descubrió que la tabla de negocios principal tenía hasta 8 niveles de índice y una tasa de fragmentación de más del 85%. Al rastrear la lógica empresarial, se descubrió que la tabla había estado eliminando datos vencidos en lotes e insertando datos nuevos (aproximadamente 3 millones de registros por día) temprano en la mañana todos los días, y el índice no se había optimizado ni reconstruido durante mucho tiempo, lo que resultó en un grave deterioro de la estructura del árbol B+.
A través de la función de plan de ejecución de solidificación con un solo clic de KTuner, el plan de ejecución eficiente original se puede restaurar de inmediato y la respuesta comercial volverá a la normalidad en 10 minutos. Y reconstruir el índice durante la ventana de mantenimiento para resolver completamente el problema.
Puntos débiles del usuario
Durante la hora punta de la mañana de un día laborable, el sistema de canales electrónicos del banco (incluidos los servicios de pago de terceros) experimentó graves retrasos y bloqueos en la respuesta, y los usuarios no pudieron completar transacciones de pago de pequeño valor, como transporte público y metro. El equipo de usuarios ha estado manejando el problema durante más de 90 minutos y varios reinicios de la base de datos han resultado ineficaces. Las quejas de los departamentos comerciales han aumentado y el equipo de operaciones y mantenimiento se enfrenta a una enorme presión, pero todavía no pueden localizar la causa raíz del problema.
Solución
KTuner capturó una fluctuación (cambio) obvia en los planes de ejecución de tres sentencias SQL de alta frecuencia en el enlace de transacción principal en 5 minutos. El tiempo de ejecución aumentó de un promedio de 500 ms a más de 50 s. Luego de analizar más a fondo, se descubrió que la tabla de negocios principal tenía hasta 8 niveles de índice y una tasa de fragmentación de más del 85%. Al rastrear la lógica empresarial, se descubrió que la tabla había estado eliminando datos vencidos en lotes e insertando datos nuevos (aproximadamente 3 millones de registros por día) temprano en la mañana todos los días, y el índice no se había optimizado ni reconstruido durante mucho tiempo, lo que resultó en un grave deterioro de la estructura del árbol B+.
A través de la función de plan de ejecución de solidificación con un solo clic de KTuner, el plan de ejecución eficiente original se puede restaurar de inmediato y la respuesta comercial volverá a la normalidad en 10 minutos. Y reconstruir el índice durante la ventana de mantenimiento para resolver completamente el problema.
Encuentre de forma rápida y precisa la causa raíz y optimice profundamente la base de datos
Descubra rápidamente SQL ineficiente, optimice la base de datos y mejore la experiencia de la aplicación
Puntos débiles del usuario
Durante el período de selección de cursos, el sistema de asuntos académicos de la escuela estaba gravemente bloqueado: las respuestas comerciales tardaban más de 30 segundos y aparecían con frecuencia "errores de selección de cursos", y la tasa de éxito en las selecciones de cursos por primera vez era extremadamente baja. La escuela se vio obligada a adoptar una estrategia de "selección de cursos dividida en el tiempo" (por especialidad y grado), lo que generó disputas sobre la imparcialidad de la selección de cursos. Los estudiantes que participaron primero en la selección de cursos fueron excluidos de los cursos populares, lo que provocó quejas de los estudiantes. La escuela dio retroalimentación al desarrollador del sistema empresarial, pero múltiples intentos de optimizar el sistema fallaron y no se pudo localizar la causa raíz, lo que afectó seriamente el desarrollo del trabajo de enseñanza relacionado.
Solución
El centro de información escolar utilizó KTuner para iniciar una optimización especial de la base de datos del sistema de asuntos académicos. La función de análisis de SQL se puede utilizar para localizar problemas rápidamente, capturar una gran cantidad de sentencias SQL ineficientes y de alta frecuencia durante picos comerciales y localizar con precisión una determinada sentencia SQL con una eficiencia de ejecución única significativamente anormal y una contención de bloqueo grave. La función de optimización automática proporciona una solución clara (genera automáticamente scripts de ejecución) y resuelve por completo el problema de los bloqueos del sistema durante el período pico de selección de cursos complementando los índices y optimizando los defectos lógicos en el proceso de almacenamiento empresarial.
Puntos débiles del usuario
Durante el período de selección de cursos, el sistema de asuntos académicos de la escuela estaba gravemente bloqueado: las respuestas comerciales tardaban más de 30 segundos y aparecían con frecuencia "errores de selección de cursos", y la tasa de éxito en las selecciones de cursos por primera vez era extremadamente baja. La escuela se vio obligada a adoptar una estrategia de "selección de cursos dividida en el tiempo" (por especialidad y grado), lo que generó disputas sobre la imparcialidad de la selección de cursos. Los estudiantes que participaron primero en la selección de cursos fueron excluidos de los cursos populares, lo que provocó quejas de los estudiantes. La escuela dio retroalimentación al desarrollador del sistema empresarial, pero múltiples intentos de optimizar el sistema fallaron y no se pudo localizar la causa raíz, lo que afectó seriamente el desarrollo del trabajo de enseñanza relacionado.
Solución
El centro de información escolar utilizó KTuner para iniciar una optimización especial de la base de datos del sistema de asuntos académicos. La función de análisis de SQL se puede utilizar para localizar problemas rápidamente, capturar una gran cantidad de sentencias SQL ineficientes y de alta frecuencia durante picos comerciales y localizar con precisión una determinada sentencia SQL con una eficiencia de ejecución única significativamente anormal y una contención de bloqueo grave. La función de optimización automática proporciona una solución clara (genera automáticamente scripts de ejecución) y resuelve por completo el problema de los bloqueos del sistema durante el período pico de selección de cursos complementando los índices y optimizando los defectos lógicos en el proceso de almacenamiento empresarial.
Puntos débiles del usuario
La base de datos del sistema HIS (sistema de información hospitalaria) de un hospital terciario fue implementada directamente por el proveedor comercial. No hubo ningún DBA profesional involucrado en la planificación y el diseño, y se adoptaron básicamente los parámetros de instalación predeterminados de Oracle. Después de funcionar durante un período de tiempo, durante los períodos pico de negocios, el rendimiento de la base de datos a menudo cae drásticamente y las operaciones como la emisión y el pago de facturas se congelan con frecuencia, lo que suele provocar quejas de los pacientes. El usuario adoptó las sugerencias del desarrollador comercial y actualizó y amplió el hardware varias veces. Sin embargo, cada actualización y expansión solo fue efectiva por un corto período de tiempo (2-3 meses). Después de un tiempo, el sistema seguía experimentando retrasos.
Solución
Sin cambiar el hardware, ajustar la arquitectura o modificar el código, los usuarios pueden implementar KTuner para realizar un análisis de diagnóstico integral en la base de datos. Escaneo de configuración: marca más de 20 elementos de configuración clave relativamente ocultos pero muy irrazonables. Análisis de utilización de recursos: a través de datos de carga históricos, analiza recursos sobreconfigurados y brinda sugerencias de reciclaje para garantizar que los recursos existentes se utilicen de manera completa y efectiva. Generar automáticamente soluciones de optimización: en función de las características del negocio real del usuario, así como de la información estadística y los registros relacionados con la base de datos, se generan automáticamente sugerencias de optimización de parámetros para resolver el problema del retraso .
Puntos débiles del usuario
La base de datos del sistema HIS (sistema de información hospitalaria) de un hospital terciario fue implementada directamente por el proveedor comercial. No hubo ningún DBA profesional involucrado en la planificación y el diseño, y se adoptaron básicamente los parámetros de instalación predeterminados de Oracle. Después de funcionar durante un período de tiempo, durante los períodos pico de negocios, el rendimiento de la base de datos a menudo cae drásticamente y las operaciones como la emisión y el pago de facturas se congelan con frecuencia, lo que suele provocar quejas de los pacientes. El usuario adoptó las sugerencias del desarrollador comercial y actualizó y amplió el hardware varias veces. Sin embargo, cada actualización y expansión solo fue efectiva por un corto período de tiempo (2-3 meses). Después de un tiempo, el sistema seguía experimentando retrasos.
Solución
Sin cambiar el hardware, ajustar la arquitectura o modificar el código, los usuarios pueden implementar KTuner para realizar un análisis de diagnóstico integral en la base de datos. Escaneo de configuración: marca más de 20 elementos de configuración clave relativamente ocultos pero muy irrazonables. Análisis de utilización de recursos: a través de datos de carga históricos, analiza recursos sobreconfigurados y brinda sugerencias de reciclaje para garantizar que los recursos existentes se utilicen de manera completa y efectiva. Generar automáticamente soluciones de optimización: en función de las características del negocio real del usuario, así como de la información estadística y los registros relacionados con la base de datos, se generan automáticamente sugerencias de optimización de parámetros para resolver el problema del retraso .
Pequeña inversión, grandes beneficios: permite que la base de datos pase de ser "utilizable" a "buena para usar".
Casos de Servicio al Clientes en Diversas Industrias
Casos de Servicio al Clientes en Diversas Industrias
Puntos débiles del usuario
Durante la hora punta de la mañana, la base de datos de las farmacias se bloqueaba, lo que generaba largas colas para obtener medicamentos. El departamento de información del hospital no pudo manejar el problema y buscó ayuda de expertos externos para realizar un diagnóstico a distancia. Debido a que era la hora punta de la mañana, el experto externo no estaba frente a la computadora y no pudo manejar el asunto a tiempo, lo que resultó en un retraso de aproximadamente 20 minutos. Cuando el experto se conectó a la máquina de interfaz temporal preparada por el hospital a través del software de asistencia remota (Sunflower y otro software de asistencia), descubrió que carecía de las herramientas de base de datos y ssh necesarias, y el proceso de instalación del software tomó más de 10 minutos. Una vez completados todos los preparativos, se inició la recopilación de datos, el análisis y el diagnóstico. Los problemas relevantes se resolvieron en unos 30 minutos, pero la duración total de la falla de rendimiento superó1 hora, lo cual tiene un gran impacto en el hospital.
Solución
La implementación de la suite KTuner puede resolver fácilmente el problema mencionado anteriormente. Los ingenieros pueden utilizar cualquier dispositivo para proporcionar una conexión a través del componente KAid, conectarse rápidamente al objetivo a través de la WEB y evitar saltos múltiples; Las herramientas DBA completas garantizan que el procesamiento comience tan pronto como se realiza la conexión, evitando perder tiempo en la preparación del entorno; El diagnóstico automatizado genera scripts de procesamiento que pueden ejecutarse directamente en pocos minutos.
Puntos débiles del usuario
Durante la hora punta de la mañana, la base de datos de las farmacias se bloqueaba, lo que generaba largas colas para obtener medicamentos. El departamento de información del hospital no pudo manejar el problema y buscó ayuda de expertos externos para realizar un diagnóstico a distancia. Debido a que era la hora punta de la mañana, el experto externo no estaba frente a la computadora y no pudo manejar el asunto a tiempo, lo que resultó en un retraso de aproximadamente 20 minutos. Cuando el experto se conectó a la máquina de interfaz temporal preparada por el hospital a través del software de asistencia remota (Sunflower y otro software de asistencia), descubrió que carecía de las herramientas de base de datos y ssh necesarias, y el proceso de instalación del software tomó más de 10 minutos. Una vez completados todos los preparativos, se inició la recopilación de datos, el análisis y el diagnóstico. Los problemas relevantes se resolvieron en unos 30 minutos, pero la duración total de la falla de rendimiento superó1 hora, lo cual tiene un gran impacto en el hospital.
Solución
La implementación de la suite KTuner puede resolver fácilmente el problema mencionado anteriormente. Los ingenieros pueden utilizar cualquier dispositivo para proporcionar una conexión a través del componente KAid, conectarse rápidamente al objetivo a través de la WEB y evitar saltos múltiples; Las herramientas DBA completas garantizan que el procesamiento comience tan pronto como se realiza la conexión, evitando perder tiempo en la preparación del entorno; El diagnóstico automatizado genera scripts de procesamiento que pueden ejecutarse directamente en pocos minutos.
Conéctese rápidamente en cualquier momento y en cualquier lugar para acelerar y mejorar la resolución de problemas de bases de datosde emergencia
Base de datos en tiempo real para la construcción de campus inteligentes
Puntos débiles del usuario
Las aplicaciones de campus inteligentes (como la gestión de dispositivos IoT y el análisis del consumo de tarjetas del campus) se basan en datos completos y en tiempo real, pero las plataformas de integración tradicionales (ETL) tienen problemas con retrasos en los datos y una cobertura incompleta, y requieren un mantenimiento de interfaz a largo plazo y de alto costo; Implican una gran cantidad de integración de datos entre bases de datos y seguimiento de datos históricos, y el procesamiento manual consume mucho tiempo y es propenso a errores, lo que dificulta la realización de evaluaciones y auditorías nacionales y provinciales.
Solución
KLake virtualiza las bases de datos de la escuela (como los sistemas de monitoreo del consumo de energía, los sistemas de control de acceso y los sistemas financieros) en una fuente de datos unificada, proporcionando una interfaz de datos completa en tiempo real. Apoyar a las aplicaciones inteligentes para acceder rápidamente a datos de varios sistemas, por ejemplo: combinar registros de consumo de estudiantes con datos de préstamos de la biblioteca para analizar la correlación entre el comportamiento de aprendizaje y los patrones de vida.
Al aprovechar las capacidades de consulta entre bases de datos de KLake, se pueden extraer rápidamente datos relevantes dispersos en sistemas de investigación científica, sistemas financieros y sistemas de gestión de activos, y se pueden generar automáticamente informes estandarizados. Admite la comparación de datos de varios años (como tendencias de crecimiento de la financiación de la investigación científica, cambios en la utilización de equipos), lo que garantiza la integridad y la coherencia de los datos de auditoría. Reducir los riesgos de cumplimiento, mejorar la eficiencia de las revisiones y auditorías y reducir la inversión en mano de obra .
Puntos débiles del usuario
Las aplicaciones de campus inteligentes (como la gestión de dispositivos IoT y el análisis del consumo de tarjetas del campus) se basan en datos completos y en tiempo real, pero las plataformas de integración tradicionales (ETL) tienen problemas con retrasos en los datos y una cobertura incompleta, y requieren un mantenimiento de interfaz a largo plazo y de alto costo; Implican una gran cantidad de integración de datos entre bases de datos y seguimiento de datos históricos, y el procesamiento manual consume mucho tiempo y es propenso a errores, lo que dificulta la realización de evaluaciones y auditorías nacionales y provinciales.
Solución
KLake virtualiza las bases de datos de la escuela (como los sistemas de monitoreo del consumo de energía, los sistemas de control de acceso y los sistemas financieros) en una fuente de datos unificada, proporcionando una interfaz de datos completa en tiempo real. Apoyar a las aplicaciones inteligentes para acceder rápidamente a datos de varios sistemas, por ejemplo: combinar registros de consumo de estudiantes con datos de préstamos de la biblioteca para analizar la correlación entre el comportamiento de aprendizaje y los patrones de vida.
Al aprovechar las capacidades de consulta entre bases de datos de KLake, se pueden extraer rápidamente datos relevantes dispersos en sistemas de investigación científica, sistemas financieros y sistemas de gestión de activos, y se pueden generar automáticamente informes estandarizados. Admite la comparación de datos de varios años (como tendencias de crecimiento de la financiación de la investigación científica, cambios en la utilización de equipos), lo que garantiza la integridad y la coherencia de los datos de auditoría. Reducir los riesgos de cumplimiento, mejorar la eficiencia de las revisiones y auditorías y reducir la inversión en mano de obra .
Puntos débiles del usuario
Un determinado hospital es un hospital terciario integral. Su sistema de evaluación del riesgo de tromboembolismo venoso (TEV) necesita obtener datos en tiempo real de HIS, entumecimiento de manos, ultrasonido, electrocardiograma, patología, radiología, endoscopia, examen físico y otros sistemas . La plataforma integrada del hospital , la plataforma intermedia de datos, el almacén de datos y otros sistemas son difíciles de proporcionar soporte de datos completo y en tiempo real para el análisis de IA. Si los datos se extraen directamente de la base de datos de producción, tendrá un impacto significativo en el rendimiento del sistema de producción.
Solución
Gracias a las capacidades de SQL entre bases de datos de KLake y la función de programación de la herramienta KETTLE, los resultados se almacenan en la biblioteca de interfaz frontal y la potencia informática del clúster MPP (procesamiento paralelo masivo) se utiliza para acelerar la eficiencia de ejecución de SQL. Especialmente para el procesamiento por lotes de SQL, la eficiencia suele ser docenas o incluso cientos de veces mayor que la ejecución en la base de datos de origen , lo que logra estadísticas y comparaciones de datos entre bases de datos más eficientes , simplifica enormemente el flujo de trabajo y ahorra tiempo y energía.
A través de la plataforma de interfaz KShare, se proporciona soporte de datos integral y en tiempo real para el sistema VTE, lo que permite que el sistema VTE complete la operación de prueba en línea en aproximadamente un mes.
Puntos débiles del usuario
Un determinado hospital es un hospital terciario integral. Su sistema de evaluación del riesgo de tromboembolismo venoso (TEV) necesita obtener datos en tiempo real de HIS, entumecimiento de manos, ultrasonido, electrocardiograma, patología, radiología, endoscopia, examen físico y otros sistemas . La plataforma integrada del hospital , la plataforma intermedia de datos, el almacén de datos y otros sistemas son difíciles de proporcionar soporte de datos completo y en tiempo real para el análisis de IA. Si los datos se extraen directamente de la base de datos de producción, tendrá un impacto significativo en el rendimiento del sistema de producción.
Solución
Gracias a las capacidades de SQL entre bases de datos de KLake y la función de programación de la herramienta KETTLE, los resultados se almacenan en la biblioteca de interfaz frontal y la potencia informática del clúster MPP (procesamiento paralelo masivo) se utiliza para acelerar la eficiencia de ejecución de SQL. Especialmente para el procesamiento por lotes de SQL, la eficiencia suele ser docenas o incluso cientos de veces mayor que la ejecución en la base de datos de origen , lo que logra estadísticas y comparaciones de datos entre bases de datos más eficientes , simplifica enormemente el flujo de trabajo y ahorra tiempo y energía.
A través de la plataforma de interfaz KShare, se proporciona soporte de datos integral y en tiempo real para el sistema VTE, lo que permite que el sistema VTE complete la operación de prueba en línea en aproximadamente un mes.
La gestión de integración eficiente y en tiempo real de datos de múltiples fuentes proporciona soporte de datos en tiempo real para aplicaciones hospitalarias inteligentes
Shanghai TaoData Technology Co., Ltd. es una empresa de alta tecnología centrada en productos de bases de datos, productos de operación y mantenimiento de TI y soluciones de construcción de sistemas de TI a gran escala. La empresa se compromete a mejorar la capacidad de los clientes para hacer frente al procesamiento masivo de datos y las capacidades de operación y mantenimiento de TI. Desde su creación, ha llevado a cabo la construcción de plataformas de bases de datos centrales y plataformas de operación y mantenimiento de automatización de TI para usuarios de alto nivel, incluidos bancos, valores, transporte, atención médica, universidades, gobiernos, etc., y ha construido un sistema central de TI con seguridad ultra alta, estabilidad ultra alta y rendimiento para los clientes.
Tecnología de Datos de Shanghai TaoData Co., Ltd.
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Dirección: 1625, piso 16, Biyun Center, 3680 Zhangyang Road, Nuevo Distrito de Pudong, Shanghái
Teléfono: +86-21-68770597
Perfil de La Empresa
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Tablón de Mensajes
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Dirección: 1625, piso 16, Biyun Center, 3680 Zhangyang Road, Nuevo Distrito de Pudong, Shanghái
Teléfono: +86-21-68770597
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