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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:百科全部-包含待采購(gòu)、詢盤階段、訂單階段、已完成的狀態(tài) 待采購(gòu)-包含從未發(fā)布詢盤的零件、詢盤已過期的零件、詢盤已取消的零件; 詢盤階段-包含報(bào)價(jià)篩選中的零件、授盤待審核的零件、等待供應(yīng)商的零件; 訂單階段-包含待發(fā)貨的零件、待收貨的零件、待驗(yàn)貨的零件; 已完成-包含交易成功的零件、訂單關(guān)閉的零件、線下簽約的零件;來(lái)自:云商店
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基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(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/開發(fā)門檻高;來(lái)自:百科云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL) 華為 GaussDB (DWS)是華為云提供的企業(yè)級(jí)的大規(guī)模并行處理(Massive Parallel Processing)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù),主要面向海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景,為超大規(guī)模 數(shù)據(jù)管理 提供高性價(jià)比的通用計(jì)算平臺(tái),可用于支撐各類 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 系統(tǒng)、BI(Business來(lái)自:百科
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GaussDB(DWS)基于Shared-nothing分布式架構(gòu),具備MPP大規(guī)模并行處理引擎,由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上,數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行,并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。來(lái)自:百科
DWS基于Shared-nothing分布式架構(gòu),具備MPP大規(guī)模并行處理引擎,由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上,數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行,并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。來(lái)自:百科
1. 云化分布式架構(gòu) GaussDB(DWS)采用全并行的MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù),業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上,數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行,并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 2. 查詢高性能,萬(wàn)億數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng) GaussDB(DWS)后臺(tái)通過來(lái)自:百科
PM等運(yùn)維服務(wù)服務(wù)面向大規(guī)模企業(yè)應(yīng)用的運(yùn)維,在實(shí)踐中演進(jìn)并構(gòu)建了一套完整的面向云上應(yīng)用的立體化運(yùn)維系統(tǒng)。 立體化運(yùn)維主要是圍繞用戶應(yīng)用進(jìn)行監(jiān)控,一站式完成用戶體驗(yàn)監(jiān)控,應(yīng)用性能監(jiān)控,基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控。除了覆蓋應(yīng)用的端到端資源以外,同時(shí)對(duì)多種運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,通過多種可視化手段進(jìn)行友好的界面展示。來(lái)自:百科
數(shù)據(jù)庫(kù)、Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專用平臺(tái)。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺(tái),能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專注于業(yè)務(wù),無(wú)需花費(fèi)大量精力管理技術(shù),因而可以更加快速地做出明智的決策,實(shí)現(xiàn)來(lái)自:百科
greSQL 9.2.4的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核引擎,從單機(jī)OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)改造為企業(yè)級(jí)MPP(大規(guī)模并行處理)架構(gòu)的OLAP分布式數(shù)據(jù)庫(kù),其主要面向海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng),自建數(shù)倉(cāng)性能逐漸不能滿足實(shí)際要求,同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高,也來(lái)自:百科
一站式BI解決方案 企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產(chǎn),體量龐大,需高性能大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運(yùn)營(yíng)數(shù)字化分析平臺(tái) ,以數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值提升及管理提升。 優(yōu)勢(shì) 多源數(shù)據(jù)接入:多源數(shù)據(jù)采集,打破數(shù)據(jù)孤島,形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺(tái)。來(lái)自:專題
儀表盤上圖表使用的數(shù)據(jù)都是從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)當(dāng)中通過查詢實(shí)時(shí)提取出來(lái)的。很多商業(yè)智能系統(tǒng)都在一定程度上提供儀表盤的功能。 探索式和交互式數(shù)據(jù)分析 探索式數(shù)據(jù)分析是一種用來(lái)分析總結(jié)數(shù)據(jù)特征屬性的方法,一般來(lái)說都是和 數(shù)據(jù)可視化 結(jié)合在一起發(fā)揮作用。數(shù)據(jù)探索人員可以預(yù)先假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)模型,然后用統(tǒng)來(lái)自:百科
力,可以支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析。此外,它還提供了豐富的 應(yīng)用開發(fā)工具 和接口,可以幫助企業(yè)快速開發(fā)和部署人工智能應(yīng)用。 在智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)中,為了幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)價(jià)值,華為云EI產(chǎn)品采用了統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的設(shè)計(jì)理念,打通各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng),打破數(shù)據(jù)孤島,構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析開發(fā)平臺(tái)。同時(shí)來(lái)自:百科
支持EVS, OBS 等存儲(chǔ),并且在此基礎(chǔ)上提供本地NVME SSD,單盤容量為800G,隨機(jī)讀能力最高達(dá)到68萬(wàn)每秒,帶寬2.7GB/S,存儲(chǔ)時(shí)延與帶寬不再是大規(guī)模計(jì)算的性能瓶頸。 P1特點(diǎn): 卓越性能和可靠性:采用業(yè)界領(lǐng)先數(shù)據(jù)中心級(jí)顯卡NVIDIA Tesla P100。當(dāng)前業(yè)界數(shù)據(jù)中心級(jí)顯卡性能最強(qiáng)。來(lái)自:百科
數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和批處理和批計(jì)算。同時(shí)以全棧大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) 為基礎(chǔ),提供一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)解決方案,一鍵式構(gòu)筑數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和價(jià)值挖掘的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺(tái),并且與華為云IOT物聯(lián)網(wǎng)、ROMA平臺(tái)、數(shù)據(jù)湖工廠及數(shù)據(jù)可視化等服務(wù)對(duì)接,輕松解決數(shù)據(jù)通道上云、大數(shù)據(jù)作業(yè)開來(lái)自:百科
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