协调器服务将任务分配到工作节点，并充当系统的大脑。其任务包括集群拓扑管理、负载平衡、时间戳生成、数据声明和数据管理。有四种协调器类型：
数据规模的指数级增长给数据处理工作带来了巨大的压力，传统的人工数据清理、区分和优化使处理工作耗时，劳动力成本高，越来越难以满足智能应用数据规模和质量的高要求，传统的人工数据处理工作已经变得紧张。目前，人工智能、RPA等技术手段已逐步应用于模型管理、质量管理、资产管理、元数据管理等数据管理模块，最终实现数据系统的“自治与自我进化”。
最初，美国国防部的数据管理重点是提高数据质量，并将数据作为产品进行管理，以支持国防部长的优先领域。国防部将在数据提供者和用户之间开发和实施分散的网络，以提高整个企业的数据质量。该网络将由流程和技术组成，在数据域之间分配所有权，并将数据视为产品。数据域所有者和数据产品团队将负责管理其拥有和生产的数据产品，而不是指定一个中央数据团队来管理整个企业的所有数据。
主要完成地籍数据导入、数据处理、数据检查和修改、报告制作和输出、图纸输出、数据存储等辅助管理，快速建立地籍调查数据库，为后续地籍调查数据管理提供基本数据库。
模型仓库相当于在对象存储上包装一层模型的元数据管理(类似于harbor镜像仓库的架构)。因此，我们的加速工作主要是:
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