- 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)要被淘汰了么 內(nèi)容精選 換一換
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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DWS)是一種即開即用、安全可靠來(lái)自:百科目的端,相對(duì)這樣傳統(tǒng)的做法, CDM 的優(yōu)勢(shì)如表1所示。 表1 CDM優(yōu)勢(shì) 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 云數(shù)據(jù)遷移(Cloud Data Migration,簡(jiǎn)稱CDM),是提供同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù),幫助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。支持文件系統(tǒng),關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),NoSQL,大來(lái)自:百科
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介紹華為云RocketMQ服務(wù)的所有功能,以及此功能支持的區(qū)域。 了解詳情 RocketMQ 產(chǎn)品介紹 本手冊(cè)介紹了RocketMQ的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)、應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)品規(guī)格差異等。 本手冊(cè)介紹了RocketMQ的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)、應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)品規(guī)格差異等。 了解詳情 RocketMQ 快速入門 本手冊(cè)介紹R來(lái)自:專題據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的 數(shù)據(jù)湖 與數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù),也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),比如Oracle、Greenplum等。 簡(jiǎn)單易用 圖形化編排,即開即用,輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建來(lái)自:百科
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Turbo •訓(xùn)練中寫入SFS Turbo的Checkpoint數(shù)據(jù)異步導(dǎo)出至 OBS 冷熱數(shù)據(jù)自動(dòng)流動(dòng),降低成本 •SFS Turbo自定義數(shù)據(jù)淘汰策略,冷數(shù)據(jù)自動(dòng)分級(jí)至OBS,釋放高性能存儲(chǔ)空間 •SFS Turbo從OBS自動(dòng)加載冷數(shù)據(jù)提升訪問(wèn)性能 搭配使用 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 數(shù)據(jù)工坊來(lái)自:專題
數(shù)倉(cāng)支持使用SQL函數(shù)加密。 查看更多 用戶管理實(shí)踐 GaussDB (DWS)集群中,常用的用戶分別是系統(tǒng)管理員和普通用戶。實(shí)踐中具體闡述了系統(tǒng)管理員和普通用戶的權(quán)限,及創(chuàng)建以及查詢用戶相關(guān)內(nèi)容。 查看更多 DWS安全認(rèn)證 獲得CC EAL2 + ALC_FLR.2認(rèn)證 2022來(lái)自:專題
2003,同時(shí)兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài),為各行業(yè)PB級(jí)海量大數(shù)據(jù)分析提供有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。 DWS提供了簡(jiǎn)單易用的Web管理控制臺(tái),幫助您快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群,輕松執(zhí)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理任務(wù)。 DWS使用流程介紹 圖1 DWS使用流程 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由來(lái)自:百科
什么是 數(shù)據(jù)加密 時(shí)間:2020-07-15 15:44:34 數(shù)據(jù)加密 數(shù)據(jù)是企業(yè)的核心資產(chǎn),每個(gè)企業(yè)都有自己的核心敏感數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)都需要被加密,從而保護(hù)他們不會(huì)被他人竊取。數(shù)據(jù)加密指通過(guò)加密算法和加密密鑰將明文轉(zhuǎn)變?yōu)槊芪?,而解密則是通過(guò)解密算法和解密密鑰將密文恢復(fù)為明文。它的來(lái)自:百科
reSQL/Oracle生態(tài)。 自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)on云主機(jī)、華為云DWS三者比較分析 自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 購(gòu)買并安裝服務(wù)器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等軟硬件; 租用機(jī)房,費(fèi)用高昂; 招聘專業(yè)DBA,運(yùn)維人員。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) on 云主機(jī) 購(gòu)買并安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件; 租用云主機(jī); 招聘專業(yè)DBA運(yùn)維人員。來(lái)自:百科
視頻截幀、圖片壓縮、圖片轉(zhuǎn)存、車牌識(shí)別、 人臉識(shí)別 、RTMP直存OBS等 華為云數(shù)據(jù)工坊產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)處理方式對(duì)比 1、傳統(tǒng)線下處理方式:硬件為用戶自建IDC,軟件為自研或集成商的數(shù)據(jù)處理軟件,通過(guò)數(shù)據(jù)處理軟件完成數(shù)據(jù)處理。 2、傳統(tǒng)云上處理方式:使用云上存儲(chǔ)服務(wù)和數(shù)據(jù)處理服務(wù),數(shù)據(jù)寫入存儲(chǔ)服務(wù)后,再調(diào)用數(shù)據(jù)處理服務(wù)接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理。來(lái)自:專題
單向流動(dòng),數(shù)據(jù)一致性好:?jiǎn)蜗蛄鲃?dòng),無(wú)交叉;湖倉(cāng)一體批流一體技術(shù)的成熟,讓一份數(shù)據(jù)在加工時(shí)就實(shí)現(xiàn)不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分層解耦,即保障了靈活性,又保障了時(shí)效性,更是實(shí)現(xiàn)全局?jǐn)?shù)據(jù)的一致性,保障數(shù)據(jù)的“清潔”,也進(jìn)一步減輕了數(shù)據(jù)治理的負(fù)擔(dān)。 全生命周期數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)治理,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量:數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)分析正確的前提,數(shù)據(jù)治來(lái)自:百科
可以以更高的靈敏度釋放/回收資源以應(yīng)對(duì)負(fù)載波動(dòng),同時(shí)避免過(guò)多的額外冷啟動(dòng)開銷。 基于此,我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)高效、高密度的QoS感知調(diào)度系統(tǒng)JIAGU(甲骨),如圖2所示。首先,我們?cè)O(shè)計(jì)了一種預(yù)決策調(diào)度,可以在低調(diào)度延遲的情況下做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。在創(chuàng)建實(shí)例時(shí),會(huì)對(duì)其部署后的性能進(jìn)行預(yù)測(cè),來(lái)自:百科
出現(xiàn)上述問(wèn)題時(shí),請(qǐng)檢查作業(yè)配置的調(diào)度周期是否小于作業(yè)實(shí)際執(zhí)行所需要的時(shí)間,根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整作業(yè)的調(diào)度計(jì)劃。 配置了 SMN 通知,卻收不到作業(yè)失敗告警通知? 在“運(yùn)維調(diào)度 > 通知管理”中配置了作業(yè)異常/失敗的SMN通知,但卻收不到作業(yè)失敗的告警通知。 此時(shí)可按以下步驟依次排查: 1.確認(rèn)失敗作來(lái)自:專題
標(biāo)),1000W量汽車每秒中將會(huì)有5000W的TPS。 寫入平穩(wěn)、持續(xù) 不同于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,時(shí)序數(shù)據(jù)的產(chǎn)生通常以一個(gè)固定的時(shí)間頻率進(jìn)行采集,不受其他因素的制約,其數(shù)據(jù)生成的速度是相對(duì)平穩(wěn)。 不同于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,時(shí)序數(shù)據(jù)的產(chǎn)生通常以一個(gè)固定的時(shí)間頻率進(jìn)行采集,不受其他因素的制約,其數(shù)據(jù)生成的速度是相對(duì)平穩(wěn)。來(lái)自:專題
kehouse架構(gòu),將數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)融合在一起,提供了高效、規(guī)范、靈活、簡(jiǎn)潔的架構(gòu)和低資源占用。這種架構(gòu)降低了傳統(tǒng)湖倉(cāng)割裂導(dǎo)致的系統(tǒng)間復(fù)雜度,并減少了在湖、倉(cāng)、AI開發(fā)之間來(lái)回遷移數(shù)據(jù)的工作。此外, FusionInsight 智能數(shù)據(jù)湖還提供了多樣的數(shù)據(jù)集市,如 GES 圖引擎、 MRS來(lái)自:百科
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