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    從中提取指定嫌疑人車輛的形式的路徑,推測(cè)出嫌疑人的目的地,從而進(jìn)行包抄逮捕。時(shí)序數(shù)據(jù)的分析一般依賴于時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)保存至?xí)r序數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分類與排序,再由其他應(yīng)用或服務(wù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取進(jìn)行進(jìn)一步處理。 離線數(shù)據(jù) 還有一些數(shù)據(jù),對(duì)于實(shí)時(shí)性和有序性的要求都沒那么強(qiáng),分析時(shí)數(shù)據(jù)已經(jīng)固化,我
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    (2)海量數(shù)據(jù): 物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代邊緣數(shù)據(jù)爆炸性增長(zhǎng),難以直接回傳至云端且成本高昂,數(shù)據(jù)在本地進(jìn)行分析和過濾,節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬 (3)隱私安全: 數(shù)據(jù)涉及企業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)安全,在邊緣處理企業(yè)保密信息、個(gè)人隱私 (4)本地自治: 不依賴云端的離線處理能力、自我恢復(fù)能力 3、IoT邊緣主要行業(yè)場(chǎng)景:交通、園區(qū)、政府、制造
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    一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),加快數(shù)據(jù)變現(xiàn),實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 產(chǎn)品架構(gòu)如圖1所示。 圖1產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)集成 支持批量數(shù)據(jù)遷移、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)同步,支持20+異構(gòu)數(shù)據(jù)源,全向?qū)脚渲煤凸芾?,支持單表、整?kù)、增量、周期性數(shù)據(jù)集成。 規(guī)范設(shè)計(jì) 作為 數(shù)據(jù)治理 的一個(gè)核心模塊,承擔(dān)數(shù)據(jù)治理過程中的數(shù)
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    GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 時(shí)間:2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn): 數(shù)據(jù)遷移:多數(shù)據(jù)源,高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 高性能:PB級(jí)數(shù)據(jù)低成本的存儲(chǔ)與萬億級(jí)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級(jí)響應(yīng)。
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