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  • 從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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    更高的可擴(kuò)展性和靈活性：數(shù)據(jù)庫(kù)托管公司通常處于最佳位置，可以最大限度地利用資源以獲得更高的效率并減少未使用的空間。云服務(wù)提供商將根據(jù)您不斷變化的業(yè)務(wù)需求增加或減少服務(wù)。 效率更高：提供硬件共享，過程自動(dòng)化和技術(shù)熟練度的好處?？梢允褂萌魏斡?jì)算機(jī)，移動(dòng)設(shè)備或?yàn)g覽器從任何地方訪問數(shù)據(jù)庫(kù)，這可以減少整體資源的使用。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) SOA/ESB架構(gòu)升級(jí)之路：從微服務(wù)到ServiceMesh，再到Sermant SOA/ESB架構(gòu)升級(jí)之路：從微服務(wù)到ServiceMesh，再到Sermant 時(shí)間：2023-11-02 15:55:39 SOA/ESB架構(gòu)是一種常見的企業(yè)級(jí)應(yīng)用架構(gòu)模式，
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    )作為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。 大數(shù)據(jù)融合分析 隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的新趨勢(shì)和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘
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    [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 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
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    課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括傳統(tǒng)應(yīng)用典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景介紹，云上架構(gòu)設(shè)計(jì)原則，華為云服務(wù)及方案介紹、傳統(tǒng)應(yīng)用上云案例及實(shí)踐。 課程目標(biāo) 通過本課程了解傳統(tǒng)應(yīng)用云上架構(gòu)設(shè)計(jì)方法及對(duì)應(yīng)的華為云設(shè)計(jì)方案。 課程大綱 第1章 傳統(tǒng)應(yīng)用云上架構(gòu)設(shè)計(jì) 第2章 云上彈性計(jì)算方案設(shè)計(jì) 第3章 云上高可靠存儲(chǔ)方案設(shè)計(jì)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 從終端到云端，華為云828 B2B企業(yè)節(jié)加速中小企業(yè)數(shù)字化 從終端到云端，華為云828 B2B企業(yè)節(jié)加速中小企業(yè)數(shù)字化 時(shí)間：2023-11-08 18:26:21 在華為Mate60系列火爆出圈之際，第二屆華為云828 B2B企業(yè)節(jié)也在如火如荼進(jìn)行中。202
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間：2020-09-24 14:40:13 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種用來存儲(chǔ)和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特殊類型的數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)擅長(zhǎng)對(duì)來自不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和關(guān)聯(lián)，從而發(fā)掘出數(shù)據(jù)中隱藏的商業(yè)價(jià)值。在企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策，商業(yè)情報(bào)分析等領(lǐng)域都起著至關(guān)重要的作用。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 時(shí)間：2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)
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    交通卡口通行車輛分析 本實(shí)踐將加載8.9億條交通卡口車輛通行模擬數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表中，并進(jìn)行車輛精確查詢和車輛模糊查詢，展示DWS對(duì)于歷史詳單數(shù)據(jù)的高性能查詢能力。 本實(shí)踐將加載8.9億條交通卡口車輛通行模擬數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表中，并進(jìn)行車輛精確查詢和車輛模糊查詢，展示DWS對(duì)于歷史詳單數(shù)據(jù)的高性能查詢能力。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)IT業(yè)務(wù)系統(tǒng)的不足有哪些 傳統(tǒng)IT業(yè)務(wù)系統(tǒng)的不足有哪些 時(shí)間：2021-01-25 11:42:17 云計(jì)算 對(duì)于業(yè)務(wù)還沒有上云，還采用傳統(tǒng)IT業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署企業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)的場(chǎng)景下，傳統(tǒng)IT業(yè)務(wù)系統(tǒng)容易存在哪些不足的情況呢？ 傳統(tǒng)的IT業(yè)務(wù)系統(tǒng)，一般存在以下不足情況：
    來自：百科
    使用分布式緩存服務(wù)DCS改造傳統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù) 使用分布式緩存服務(wù)DCS改造傳統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間：2025-04-24 10:28:57 方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 隨著互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用行業(yè)的逐漸發(fā)展，業(yè)務(wù)需求急速增加，數(shù)據(jù)量和并發(fā)訪問量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，僅依附于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)難以支撐上層業(yè)務(wù)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)
    來自：百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)存在的挑戰(zhàn) 傳統(tǒng)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)存在的挑戰(zhàn) 時(shí)間：2020-09-11 14:29:24 隨著移動(dòng)化、大數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)化的轉(zhuǎn)型，基于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)部署的園區(qū)網(wǎng)絡(luò)存在越來越多的挑戰(zhàn)。 網(wǎng)絡(luò)建設(shè)初期投資大。 部署效率低，影響業(yè)務(wù)開通速度。 網(wǎng)絡(luò)管理復(fù)雜，運(yùn)維成本高，且效率低。
    來自：百科
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    用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)智能工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例
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    使用GDS從遠(yuǎn)端服務(wù)器導(dǎo)入數(shù)據(jù) Servers（即遠(yuǎn)端服務(wù)器） 使用GaussDB(DWS)提供的GDS工具，利用多DN并行的方式，將數(shù)據(jù)從遠(yuǎn)端服務(wù)器導(dǎo)入到GaussDB(DWS)。這種方式導(dǎo)入效率高，適用于大批量數(shù)據(jù)入庫(kù)。 并行拉取方式，性能好，橫向擴(kuò)展。 從 MRS 導(dǎo)入數(shù)據(jù)到集群 MRS（HDFS）
    來自：專題
    操作； 主要依靠人員記錄和審核。 云上審計(jì)從IT環(huán)境、訪問安全、IT管控、數(shù)據(jù)安全這4個(gè)方面做了優(yōu)化。云上審計(jì)的特點(diǎn)： 云上資源變更均可被管控，實(shí)時(shí)系統(tǒng)性記錄所有人操作； 云審計(jì) 服務(wù)支持將操作記錄合并，周期性的生成時(shí)間文件，實(shí)時(shí)同步轉(zhuǎn)存到 OBS 存儲(chǔ)桶，幫助用戶實(shí)現(xiàn)操作記錄高可用、低成本的長(zhǎng)久保存。
    來自：百科
    CPU等資源也非常多。 二、RTC和WebRTC有什么區(qū)別？ 實(shí)時(shí)通信（RTC）最容易和WebRTC混淆，實(shí)際上，二者不能劃等號(hào)。 RTC從功能流程上來說，包含采集、編碼、前后處理、傳輸、解碼、緩沖、渲染等很多環(huán)節(jié)，上圖展現(xiàn)了一次RTC通信的簡(jiǎn)要流程。每一個(gè)細(xì)分環(huán)節(jié)，還有更細(xì)分的
    來自：百科
    Node）負(fù)責(zé)接收來自應(yīng)用的訪問請(qǐng)求，并向客戶端返回執(zhí)行結(jié)果，此外，協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)還負(fù)責(zé)分解任務(wù)，并調(diào)度任務(wù)分片在各DN上并行執(zhí)行。 自動(dòng)數(shù)據(jù)備份 支持將集群快照自動(dòng)備份到EB級(jí)對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OBS（Object Storage Service）中，方便利用業(yè)務(wù)空閑期對(duì)集群做周期備份以保證集群異常后的數(shù)據(jù)恢復(fù)。
    來自：百科
總條數(shù)：105
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