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  • Hadoop實踐分析 內(nèi)容精選 換一換
  • 提供行為線索、會話線索、語句線索分析 實時告警 提供風險操作告警、SQL注入告警、系統(tǒng)資源告警 報表功能 提供客戶端和數(shù)據(jù)庫用戶會話分析、風險分布情況分析、 數(shù)據(jù)庫安全 合規(guī)等8種報表 快速了解 數(shù)據(jù)庫安全審計等保最佳實踐 DBSS 可以從審計日志的天數(shù)、審計合規(guī)的報表、審計日志的隱私合規(guī)的配置來進一步滿足等保合規(guī)。
    來自:專題
    控制策略保護源站安全。 了解詳情 日志分析 開啟 WAF 全量日志功能后,您可以將攻擊日志、訪問日志記錄到 云日志 服務中,通過 LTS 記錄的WAF日志數(shù)據(jù),快速高效地進行實時決策分析、設備運維管理以及業(yè)務趨勢分析。本實踐將說明如何通過LTS快速分析日志。 開啟WAF全量日志功能后,您可以
    來自:專題
  • Hadoop實踐分析 相關(guān)內(nèi)容
  • 使用IoTA實現(xiàn)電子工廠SMT產(chǎn)線OEE分析實踐實踐以某電子工廠SMT產(chǎn)線為例,介紹使用IoT數(shù)據(jù)分析服務實現(xiàn)對SMT產(chǎn)線各設備OEE分析和關(guān)鍵指標監(jiān)控的總體流程。 本實踐以某電子工廠SMT產(chǎn)線為例,介紹使用IoT數(shù)據(jù)分析服務實現(xiàn)對SMT產(chǎn)線各設備OEE分析和關(guān)鍵指標監(jiān)控的總體流程。 了解更多
    來自:專題
    完成對駕駛行為的大數(shù)據(jù)分析實踐 技術(shù)能力: 通過車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)學習與實踐操作提升數(shù)據(jù)分析挖掘、大數(shù)據(jù)開發(fā)能力 認證價值:了解車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展理念,通過大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)科學高效的車隊管理 認證課程詳情 【中級】逃殺游戲數(shù)據(jù)分析 隨著電競行業(yè)的火熱發(fā)展,用戶數(shù)據(jù)分析成為急需解決的問題。借助
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  • 華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求分析的重點 數(shù)據(jù)庫需求分析的重點 時間:2021-06-02 09:56:38 數(shù)據(jù)庫 需求分析的重點是梳理清楚用戶的“信息流”和“業(yè)務流”。需求分析過程,切忌想當然,對用戶的想法進行猜想和假設,如果有假設條件或者不清楚的地方一定要和客戶進行確認: 1
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    華為云計算 云知識 視頻分析服務應用場景 視頻分析服務應用場景 時間:2020-09-08 14:56:17 視頻分析服務(Video Analysis Service,簡稱VAS)依靠AI技術(shù)對視頻進行智能分析,提供了視頻預處理、 視頻審核 、視頻內(nèi)容分析 視頻編輯 、視頻搜索、視頻
    來自:百科
    華為云計算 云知識 邊云協(xié)同發(fā)展趨勢分析 邊云協(xié)同發(fā)展趨勢分析 時間:2020-08-20 09:58:00 邊云協(xié)同解決方案,基于云原生的開放架構(gòu),構(gòu)建邊云業(yè)務協(xié)同能力。打造面向5G、AI時代的ICT基礎設施,助力企業(yè)客戶實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 邊緣計算重裝上陣,邊云協(xié)同賦能行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
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    華為云計算 云知識 網(wǎng)絡健康分析師: CDN 服務技術(shù) 網(wǎng)絡健康分析師:CDN服務技術(shù) 時間:2022-06-15 14:01:20 【CDN618優(yōu)惠】 為了改善互聯(lián)網(wǎng)的服務質(zhì)量,提高訪問速度,“網(wǎng)絡健康分析師”CDN 構(gòu)建了全國、全球級別的專網(wǎng),讓用戶就近訪問專網(wǎng)里的邊緣節(jié)點,降低了傳輸延遲,實現(xiàn)了網(wǎng)站加速。
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    華為云計算 云知識 云審計 服務價值場景:安全分析 云審計服務價值場景:安全分析 時間:2021-07-01 16:43:40 云審計服務生成的每條時間均會記錄哪個用戶,在什么時間,從哪個IP發(fā)起了操作請求。 可以執(zhí)行安全性分析并檢測用戶行為模式,對于管件類操作配置 消息通知 。 文中課程
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設計需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫設計需求分析的要求 時間:2021-06-02 09:51:13 數(shù)據(jù)庫 在做數(shù)據(jù)庫設計的需求分析時,需要: 1. 了解現(xiàn)有系統(tǒng)的運行概況; 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求; 3. 收集能夠?qū)崿F(xiàn)目標的基礎數(shù)據(jù)及相關(guān)的業(yè)務流程。 文中課程
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    商品提供自助式可視化分析能力,用戶可以根據(jù)自己的需求自定義數(shù)據(jù)分析模式,直觀地查看和理解數(shù)據(jù),提升數(shù)據(jù)分析的效率和準確性。 商品提供自助式可視化分析能力,用戶可以根據(jù)自己的需求自定義數(shù)據(jù)分析模式,直觀地查看和理解數(shù)據(jù),提升數(shù)據(jù)分析的效率和準確性。 UDESK Insight BI數(shù)據(jù)分析 實時數(shù)據(jù)大屏
    來自:專題
    永洪BI外,云商店還有哪些BI分析平臺? 深拓BI系統(tǒng) 深拓BI系統(tǒng)是一款為決策人員、業(yè)務人員提供展示數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的系統(tǒng),為企業(yè)提供決策支持,讓企業(yè)直觀發(fā)現(xiàn)自身并解決問題。 訪問店鋪 用友BI商業(yè)智能軟件分析云平臺 ?友分析云是?款是面向行業(yè)運營分析場景的全方位智能分析軟件系統(tǒng)。為企業(yè)提供
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 時間:2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、安全可靠
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    2、參與安全挑戰(zhàn)賽; 3、應用案例。 【華為云】企業(yè)上云最佳實踐 華為云最佳實踐,是基于華為云眾多客戶上云的成功案例提煉而成的典型場景實踐指導,可以幫助您輕松搭配多個云服務完成業(yè)務上云。最佳實踐覆蓋13個熱門分類,180+典型場景案例,每個最佳實踐包括使用場景、多個云服務部署架構(gòu)及操作指導,手把手教您輕松上云。
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    華為云計算 云知識 基于Kubernetes的容器自動化部署最佳實踐 基于Kubernetes的容器自動化部署最佳實踐 時間:2020-12-01 14:27:55 本次實驗將搭建一套基本功能完整的容器自動化部署K8S系統(tǒng),配置Docker鏡像庫,初始化各節(jié)點配置,實現(xiàn)具有nginx服務的容器服務部署,并進行驗證。
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    華為云計算 云知識 視頻內(nèi)容分析有什么功能 視頻內(nèi)容分析有什么功能 時間:2020-09-08 14:50:02 視頻內(nèi)容分析(Video Content Recognition)提供多維度的視頻分析算法,支持對視頻中人、車、物、行為的多目標檢測、識別、分析等能力,在多種場景下準確高
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設計需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫設計需求分析的意義 時間:2021-06-02 09:49:24 數(shù)據(jù)庫 需求分析階段主要是收集信息并進行分析和整理,為后續(xù)階段提供充足信息。 需求分析是整個數(shù)據(jù)庫設計的基礎。是最困難,也可能最耗時的階段。需求分析沒做好,會導致整個數(shù)據(jù)庫設計重新返工。
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    視頻內(nèi)容分析&視頻編輯 視頻內(nèi)容分析&視頻編輯 時間:2020-12-08 11:42:32 視頻內(nèi)容分析:提供多維度的視頻分析算法,支持對視頻中人、車、物、行為的多目標檢測、識別、分析等能力,在多種場景下準確高效地輸出視頻結(jié)構(gòu)化信息,為用戶構(gòu)建強大、全面、便捷的視頻內(nèi)容分析能力。
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    云知識 基于 MRS 分析車主駕駛行為 基于MRS分析車主駕駛行為 時間:2020-11-25 10:12:01 本視頻主要為您介紹基于MRS分析車主駕駛行為的操作教程指導。 場景描述: 目的: 了解MRS的基本功能,利用MRS服務的Spark組件,對車主的駕駛行為進行分析統(tǒng)計,得到用戶駕駛行為的分析結(jié)果。
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    2-0811):漏洞詳情 成分分析的開源軟件風險如何分析? CRI-O容器運行時引擎任意代碼執(zhí)行漏洞(CVE-2022-0811):相關(guān)鏈接 Linux內(nèi)核整數(shù)溢出漏洞(CVE-2022-0185):漏洞詳情 修訂記錄 成分分析的開源軟件風險如何分析? Apache Log4j2
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