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- 關于數據倉庫的經典三層架構 內容精選 換一換
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華為云云原生黃金課程01：云原生開學“第一課” 《云原生王者之路集訓營》是華為云云原生團隊精心打磨的云原生學習技術公開課，分為黃金、鉆石、王者三個階段，幫助廣大技術愛好者快速掌握云原生相關技能。本課程為黃金課程的第一課，由華為云CNCF的官方大使、技術監(jiān)督委員會貢獻者，Kubernetes社區(qū)Maintai來自：百科盤擴容功能擴容數據庫實例的磁盤。 設置 GaussDB 安全組規(guī)則 為了保障數據庫的安全性和穩(wěn)定性，在使用GaussDB實例之前，您需要設置安全組，開通需訪問數據庫的IP地址和端口。 查看GaussDB任務 可以通過“任務中心”查看用戶在控制臺上提交的任務的執(zhí)行進度和狀態(tài)。 重啟 GaussDB數據庫 實例來自：專題
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數據工坊 DWR有哪些功能 數據工坊DWR是開放的近數據處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數據處理算子市場，能夠實現靈活的數據及時處理。 數據工坊DWR是開放的近數據處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數據處理算子市場，能夠實現靈活的數據及時處理。 [喜報]DWR榮獲2021年 數據管理 解決方案金獎來自：專題管理數據量急劇增大； 生態(tài)化； 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網立即注冊一元域名華為 云桌面來自：百科
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【跨部門事項追蹤】翰來集團體量大、部門多，有一些工作涉及到部門之間的交叉，但是瑣碎的工作通過郵件互傳處理的話，會讓簡單的流程變的復雜，響應速度也不夠及時。各部門將需要跨部門解決的問題登記在石墨表格中，對應部門及時處理并填寫相應的完成結果，保證工作信息的透明和及時跟進。 “作為傳統(tǒng)地產綜合服務商集團，來自：云商店![]()
第4章 DAY04. 零售業(yè)務商用案例維度建模流程 第5章 DAY05. DWS維度建模實戰(zhàn) 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科![]()
數據統(tǒng)一分析、管理效果顯著，節(jié)約50%數據處理時間； 降低開發(fā)、運維投入，成本下降50%； 解決原有系統(tǒng)數據查詢慢或沒結果的問題。 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴來自：百科![]()
GaussDB(DWS)應用場景- 數據倉庫 遷移 GaussDB(DWS)應用場景-數據倉庫遷移 時間：2021-06-17 12:36:40 數據庫 GaussDB(DWS)在數據倉庫遷移的應用如下圖所示。遷移過程有如下的特點： 1. 平滑遷移 GaussDB(DWS)提供配套的遷移工具，可支持T來自：百科![]()
好用的數據處理方案-數據工坊DWR 好用的數據處理方案-數據工坊DWR 數據工坊DWR是開放的近數據處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數據處理算子市場，能夠實現靈活的數據及時處理。 數據工坊DWR是開放的近數據處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數據處理算子市場，能夠實現靈活的數據及時處理。來自：專題![]()
算資源、存儲資源和網絡資源的配置；平臺所需安全、運維及網絡能力均利用現有資源，不另行采購。 （2）支撐層——DAAS 和 PAAS 層 在智慧大腦提供的虛擬化環(huán)境上統(tǒng)一部署操作系統(tǒng)、中間件、數據庫，為上層應用提供運行環(huán)境；建設教育基礎數據庫，支撐統(tǒng)一的電子辦公、業(yè)務管理、數據交換來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬分布式存儲的Ceph架構及存儲場景分類 鯤鵬分布式存儲的Ceph架構及存儲場景分類 時間：2021-05-25 16:32:28 存儲與備份 鯤鵬分布式存儲的Ceph架構及存儲場景分類如下圖。 Object：有原生的API，而且也兼容Swift和S3。 Block：精簡配置、快照、克隆。來自：百科![]()
Kubernetes基于list-watch機制的控制器架構 Kubernetes基于list-watch機制的控制器架構 時間：2021-06-30 19:19:48 Kubernetes基于list-watch機制的控制器架構如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證來自：百科![]()
華為云計算 云知識 K8S社區(qū)架構中對各層的詳細定義 K8S社區(qū)架構中對各層的詳細定義 時間：2021-06-30 19:00:15 K8S社區(qū)架構中對Kubernetes的分層架構有詳細的定義。 1. 內核層 Kubernetes最核心功能，對外提供API構建高層的應用，對內提供插件式應用執(zhí)行環(huán)境；來自：百科![]()
云上高性能網絡方案設計 第5章 云上數據方案設計 第6章 云上安全方案設計 第7章 案例研討-傳統(tǒng)應用上云 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科![]()
、應用及安全合規(guī)等要求，為客戶提供可靠、便捷的云上“頭等艙” 企業(yè)云上“頭等艙” 資源專屬服務在華為公有云中為企業(yè)用戶提供物理隔離的資源專屬云空間。租戶獨占計算資源和存儲資源，并使用華為云高度可靠的云網絡，滿足租戶關鍵應用系統(tǒng)對高可靠、高性能和高安全等要求，支持企業(yè)關鍵應用，減輕企業(yè)運維負擔來自：百科![]()
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消息對象，包含消息的唯一標識、主題、標簽、消息體等信息。 6. Tag： 消息標簽，用于更精確地標識消息的類型。 7. Group： 消費者或生產者的分組標識，用于區(qū)分不同的消費者或生產者。 RocketMQ的架構設計 RocketMQ的架構設計基于分布式、高可靠和高可擴展的原則。它將B來自：專題![]()
維度建模為分析性模型，主要包括事實表、維度表的設計，多用于實現多角度、多層次的數據查詢和分析。 規(guī)范化的數據如何使用？ 規(guī)范化的數據可以作為BI的基本信息，也可以作為上層應用的源數據，也可以接入各類 數據可視化 報表等。 數據架構中的指標與數據質量的指標的區(qū)別？ 數據架構中指標側重業(yè)務維度，用來衡量目標總體特征的統(tǒng)計數值來自：專題
