Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿(mǎn)足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿(mǎn)足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿(mǎn)足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
- 可靠性數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
-
全國(guó)（包含港澳）高等院校、專(zhuān)業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司等專(zhuān)業(yè)對(duì)象 【組隊(duì)要求】 選手可組隊(duì)參賽，賽隊(duì)人數(shù)1-10人；組隊(duì)操作請(qǐng)見(jiàn)【華為云大賽平臺(tái)-組隊(duì)操作詳情】 【賽題說(shuō)明】 數(shù)據(jù)分析賽包括“交通流量預(yù)測(cè)”、“鹽田港貨柜車(chē)到港預(yù)測(cè)”、“高光譜視頻水質(zhì)分析”3個(gè)子賽題。由于數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能算法集成來(lái)自：百科基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)人工作業(yè)的升級(jí)改造，比如，智慧倉(cāng)儲(chǔ)中的智能調(diào)度。 然而，通用的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)由于缺乏針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的最佳實(shí)踐，在技術(shù)層面和商業(yè)層面都缺少物聯(lián)網(wǎng)基因，影響物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)效率。因此，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。 三、如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析？ 首先，來(lái)自：百科
- 可靠性數(shù)據(jù)分析 相關(guān)內(nèi)容
-
據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段：不同類(lèi)型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同，形成數(shù)據(jù)孤島、存在大量數(shù)據(jù)搬遷；并且數(shù)據(jù)分析門(mén)檻高，缺少簡(jiǎn)單易用的數(shù)據(jù)分析工具 數(shù)據(jù)可視化 階段：缺少交互式查詢(xún)能力、缺少基于時(shí)間維度的洞察分析能力 華為云IoT數(shù)據(jù)分析開(kāi)放架構(gòu)介紹 基于以上IoT數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)，華為推來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 時(shí)間：2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)DWS）是一種即開(kāi)即用、安全可靠來(lái)自：百科
- 可靠性數(shù)據(jù)分析 更多內(nèi)容
-
![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 探索Serverless 數(shù)據(jù)湖 ：無(wú)需大數(shù)據(jù)背景，會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 探索Serverless數(shù)據(jù)湖：無(wú)需大數(shù)據(jù)背景，會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-04-27 15:04:16 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 隨著大數(shù)據(jù)&AI技術(shù)在企業(yè)商用場(chǎng)景的廣泛應(yīng)用，統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？ 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？ 時(shí)間：2021-03-12 14:54:55 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因包含： 1. 缺乏最佳實(shí)踐，學(xué)習(xí)成本/開(kāi)發(fā)門(mén)檻高；來(lái)自：百科![]()
支持?jǐn)?shù)據(jù)透明加密，保證系統(tǒng)的高可靠性和數(shù)據(jù)的安全；與 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 防護(hù)服務(wù)深度整合；基于網(wǎng)絡(luò)隔離及安全組規(guī)則，保護(hù)系統(tǒng)和用戶(hù)隱私及數(shù)據(jù)安全。 數(shù)據(jù)可靠 通過(guò)實(shí)例冗余、數(shù)據(jù)冗余，實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)無(wú)單點(diǎn)故障；自動(dòng)隔離故障節(jié)點(diǎn)，在必要時(shí)替換節(jié)點(diǎn)；自動(dòng)增量備份，零成本的數(shù)據(jù)可靠性保障。 智能易用 統(tǒng)一管來(lái)自：百科![]()
性能 全并行極致性能的MPP DB； 行列混存及向量化計(jì)算； 極速并行Bulk Load工具-GDS； 可靠性 多層級(jí)冗余實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)無(wú)單點(diǎn)故障； CN多活，更高的并發(fā)度、可靠性、擴(kuò)展性； 擴(kuò)展性 開(kāi)放架構(gòu)，按需水平擴(kuò)展，容量和性能線(xiàn)性增長(zhǎng)； 表級(jí)別在線(xiàn)擴(kuò)容技術(shù)，保障擴(kuò)容期間業(yè)務(wù)不中斷、無(wú)感知；來(lái)自：百科![]()
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)整合，及時(shí)對(duì)經(jīng)營(yíng)決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 圖3增強(qiáng)型ETL+實(shí)時(shí)BI分析 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，DWS的快速入庫(kù)和查詢(xún)能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。 圖4實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢(shì) 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù) IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫(xiě)入DWS。來(lái)自：百科![]()
Server等，全部采用主備或負(fù)荷分擔(dān)配置，有效避免了單點(diǎn)故障場(chǎng)景對(duì)系統(tǒng)可靠性的影響。 （1）完備的可靠性機(jī)制 （2）通過(guò)可靠性分析方法，梳理軟件、硬件異常場(chǎng)景下的處理措施，提升系統(tǒng)的可靠性。 （3）保障意外掉電時(shí)的數(shù)據(jù)可靠性，不論是單節(jié)點(diǎn)意外掉電，還是整個(gè)集群意外斷電，恢復(fù)供電后系統(tǒng)能夠來(lái)自：專(zhuān)題![]()
化，并且具有非常靈活的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)能力。能夠方便的將數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)到后端數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)分析服務(wù)。 數(shù)據(jù)上云后，方案中還運(yùn)用了華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)。數(shù)據(jù)分析服務(wù)具有圖形化的編輯方式、提供豐富的計(jì)算算子，基于數(shù)據(jù)分析服務(wù)，使得我們整合了數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲(chǔ)、分析端到端的環(huán)節(jié)，提升了開(kāi)發(fā)體驗(yàn)，真正加速了數(shù)據(jù)的價(jià)值表現(xiàn)。來(lái)自：百科![]()
Python開(kāi)發(fā)API服務(wù)，一個(gè)接口實(shí)現(xiàn)為一個(gè)函數(shù)，業(yè)務(wù)邏輯聚合又簡(jiǎn)單，可以快速上線(xiàn)并驗(yàn)證新功能是否滿(mǎn)足客戶(hù)需要。 對(duì)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景，Dataxet團(tuán)隊(duì)將數(shù)據(jù)分析任務(wù)拆分成多個(gè)獨(dú)立的函數(shù)，通過(guò)事件驅(qū)動(dòng)的方式按需組裝業(yè)務(wù)處理流程，每個(gè)函數(shù)負(fù)責(zé)處理特定的數(shù)據(jù)加工任務(wù)。這些函數(shù)可以根據(jù)實(shí)來(lái)自：百科![]()
Server等，全部采用主備或負(fù)荷分擔(dān)配置，有效避免了單點(diǎn)故障場(chǎng)景對(duì)系統(tǒng)可靠性的影響。 · 完備的可靠性機(jī)制 通過(guò)可靠性分析方法，梳理軟件、硬件異常場(chǎng)景下的處理措施，提升系統(tǒng)的可靠性。 Ø 保障意外掉電時(shí)的數(shù)據(jù)可靠性，不論是單節(jié)點(diǎn)意外掉電，還是整個(gè)集群意外斷電，恢復(fù)供電后系統(tǒng)能夠正常來(lái)自：百科![]()
效提高了設(shè)備的可靠性、經(jīng)濟(jì)性。系統(tǒng)根據(jù)設(shè)備的保養(yǎng)計(jì)劃，生成調(diào)度任務(wù)，到期自動(dòng)提醒和發(fā)起任務(wù)；根據(jù)設(shè)備情況，建立日歷風(fēng)格的維護(hù)計(jì)劃，提醒維護(hù)人員。同時(shí)，TMS監(jiān)控系統(tǒng)還提供了設(shè)備監(jiān)控中心、設(shè)備運(yùn)營(yíng)中心、設(shè)備維修管理、設(shè)備點(diǎn)檢管理、備品備件管理、設(shè)備維修知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析中心、系統(tǒng)管理等功能，滿(mǎn)足企業(yè)各種需求。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
看具體的場(chǎng)景。 大數(shù)據(jù)分析 車(chē)輛點(diǎn)檢 多接單模式 大數(shù)據(jù)分析 阿帕TMS運(yùn)輸管理系統(tǒng)是一款強(qiáng)大的運(yùn)輸管理工具，它具有大數(shù)據(jù)分析功能。該功能能夠?qū)崟r(shí)收集并分析各種運(yùn)輸數(shù)據(jù)，包括車(chē)輛的位置、狀態(tài)、行駛蹤跡等，幫助企業(yè)做出更精準(zhǔn)的運(yùn)輸決策。在物流運(yùn)輸過(guò)程中，大數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)槠髽I(yè)提供實(shí)時(shí)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
3、用于Agent間通信的IPC sink：Avro。 Flume可靠性 Flume Agent之間的可靠性 Flume Agent之間的可靠性 Agent傳輸原理 1、Flume采用基于Transactions的方式保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)?span style='color:#C7000B'>可靠性，當(dāng)數(shù)據(jù)從一個(gè)Agent流向另外一個(gè)Agent時(shí)，兩個(gè)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云需求。 2）數(shù)據(jù)分析 中型企業(yè)應(yīng)用程序提高了運(yùn)行速度和內(nèi)存要求，并且需要處理大容量數(shù)據(jù)處理。建議使用內(nèi)存優(yōu)化的 彈性云服務(wù)器 ，該服務(wù)器主要提供高內(nèi)存實(shí)例，并可以配置超高IO云硬盤(pán)和適當(dāng)?shù)膸挘m用于處理海量數(shù)據(jù)和大容量應(yīng)用程序。數(shù)據(jù)訪問(wèn)量。 3）密集應(yīng)用 大數(shù)據(jù)分析， CDN /緩存來(lái)自：百科![]()
具，可支持TeraData、Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL、Greenplum、Impala等常用數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的平滑遷移。 2. 兼容傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) GaussDB (DWS)支持SQL 2003標(biāo)準(zhǔn)，兼容Oracle的部分語(yǔ)法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，支持存儲(chǔ)過(guò)程，可與常用BI（business來(lái)自：百科![]()
期存儲(chǔ)。對(duì)采集的日志數(shù)據(jù)，可以通過(guò)關(guān)鍵字查詢(xún)、模糊查詢(xún)等方式簡(jiǎn)單快速地進(jìn)行查詢(xún)，適用于日志實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、安全診斷與分析、運(yùn)營(yíng)與客服系統(tǒng)等，例如云服務(wù)的訪問(wèn)量、點(diǎn)擊量等，通過(guò)日志數(shù)據(jù)分析，可以輸出詳細(xì)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。 合理優(yōu)化業(yè)務(wù)性能 網(wǎng)站服務(wù)（數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)等）的性能和服務(wù)質(zhì)量是衡量用來(lái)自：百科![]()
Server等，全部采用主備或負(fù)荷分擔(dān)配置，有效避免了單點(diǎn)故障場(chǎng)景對(duì)系統(tǒng)可靠性的影響。 完備的可靠性機(jī)制 通過(guò)可靠性分析方法，梳理軟件、硬件異常場(chǎng)景下的處理措施，提升系統(tǒng)的可靠性。 保障意外掉電時(shí)的數(shù)據(jù)可靠性，不論是單節(jié)點(diǎn)意外掉電，還是整個(gè)集群意外斷電，恢復(fù)供電后系統(tǒng)能夠正?；謴?fù)來(lái)自：百科![]()
支持文檔數(shù)據(jù)模型。在讀寫(xiě)性能、靈敏性、可靠性等方面有卓越的優(yōu)勢(shì)。適用于具有高并發(fā)讀寫(xiě)、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)擴(kuò)容的互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景。 兼容Redis接口 全面兼容Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，為云上計(jì)算存儲(chǔ)分離的Redis數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景下，在數(shù)據(jù)可靠性，伸縮性，性?xún)r(jià)比等方面有突出優(yōu)勢(shì)。 適合游戲，電商，社交等場(chǎng)景。來(lái)自：百科
看了本文的人還看了
- IoT數(shù)據(jù)分析
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)客戶(hù)案例_GaussDB(DWS)
- 資源專(zhuān)屬服務(wù)
- 數(shù)據(jù)可視化
- 分布式消息服務(wù) Kafka版
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS
- 專(zhuān)屬企業(yè)存儲(chǔ)服務(wù)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS入門(mén)
- GeminiDB Influx 接口
- 虛擬專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò) VPN-入門(mén)