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- 宏觀指標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫 內(nèi)容精選 換一換
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ORACLE 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設(shè)計(jì)工具，完美的企業(yè)級(jí)可視化解決方案，分析，建模，測(cè)試和維護(hù)您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。來自：專題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫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DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間：2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來自：百科類信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來自：百科
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GaussDB (DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫選型采購(gòu)過程，在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶的購(gòu)買過程，使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的代價(jià)和門檻，讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬家大中小企業(yè)，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫智能運(yùn)維（DMS）是一個(gè)為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù)數(shù)據(jù)庫提供多維度監(jiān)控服務(wù)的系統(tǒng)，為客戶數(shù)據(jù)庫的快速、穩(wěn)定運(yùn)行提供保駕護(hù)航的能力。該功能對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫所使用磁盤、網(wǎng)絡(luò)、OS指標(biāo)數(shù)據(jù)，集群運(yùn)行關(guān)鍵性能指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、監(jiān)控、分析。通過綜合收集到的多種類型指標(biāo)，對(duì)數(shù)據(jù)庫主機(jī)、實(shí)例、業(yè)務(wù)SQL來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫？ EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫？ 時(shí)間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具，有著豐富的G來自：百科![]()
配時(shí)持續(xù)優(yōu)化：提供仿真平臺(tái)，不斷訓(xùn)練-優(yōu)化-仿真，持續(xù)迭代優(yōu)化配時(shí) 擁堵診斷分析 基于多源數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建出長(zhǎng)期的完整的道路健康檔案，通過指標(biāo)、時(shí)間特征、控制信息和人、車、非機(jī)動(dòng)車的軌跡，從時(shí)間、空間和時(shí)空配給等多種維度量化分析診斷出擁堵成因 降本增效：AI輔助人工發(fā)現(xiàn)道路擁堵成來自：百科![]()
多種軟件需求管理的基礎(chǔ)特性，支持端到端的高效、透明、可視的管理。 需求管理特性 需求規(guī)劃與需求分解： 客戶的需求或原始需求，往往是抽象甚至宏觀的，需要理解客戶需求背后的問題本質(zhì)，來把客戶需求或原始需求進(jìn)行規(guī)劃和分解，最終分解為每個(gè)迭代可交付的最小工作項(xiàng)。 需求管理服務(wù)Scrum項(xiàng)來自：專題![]()
AOM 提供多場(chǎng)景、多層次、多維度指標(biāo)數(shù)據(jù)的監(jiān)控能力，建立了從基礎(chǔ)設(shè)施層指標(biāo)、中間件層指標(biāo)、應(yīng)用層指標(biāo)到業(yè)務(wù)層指標(biāo)的四層指標(biāo)體系，將1000+種指標(biāo)數(shù)據(jù)全方位呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)豐富全面。 表1 AOM支持的四層指標(biāo)體系 類型 來源 指標(biāo)舉例 如何接入 業(yè)務(wù)層指標(biāo) 通常來源于端側(cè)日志SDK、提取的ELB日志。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫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 時(shí)間：2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種即開即用、來自：百科![]()
用戶平時(shí)需要關(guān)注 文檔數(shù)據(jù)庫 實(shí)例的哪些性能指標(biāo) 用戶平時(shí)需要關(guān)注文檔數(shù)據(jù)庫實(shí)例的哪些性能指標(biāo) 時(shí)間：2021-03-23 14:13:58 用戶平時(shí)需要關(guān)注的監(jiān)控指標(biāo)有：CPU利用率、內(nèi)存利用率、磁盤空間利用率。 更多監(jiān)控指標(biāo)信息，請(qǐng)參見 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) 支持的監(jiān)控指標(biāo)。 可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景配置來自：百科![]()
客戶的需求或原始需求，通常是抽象甚至宏觀的，需要理解客戶需求背后的問題本質(zhì)，來把客戶需求或原始需求進(jìn)行規(guī)劃和分解，最終分解為每個(gè)迭代可交付的最小工作項(xiàng)。 需求管理服務(wù)Scrum項(xiàng)目類型中，預(yù)置了敏捷實(shí)踐中推薦的“Epic > Feature > Story > Task”的四層模型。 從原始抽象宏觀的需求E來自：專題![]()
ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類型模型的評(píng)估任務(wù)，提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí)，會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估，獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估指標(biāo)的敏感度，并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳” ——數(shù)據(jù)庫智能運(yùn)維 數(shù)據(jù)庫智能運(yùn)維（DMS）是G來自：專題![]()
包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、Serverless容器引擎CCE Autopilot、Serverless應(yīng)用托管CAE、云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。華為云函數(shù)工作流FunctionGraph一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù)，只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行來自：百科![]()
時(shí)間：2021-05-31 17:06:58 數(shù)據(jù)庫 DRS中的遷移可以進(jìn)行對(duì)比。分為對(duì)象級(jí)對(duì)比和數(shù)據(jù)級(jí)對(duì)比。對(duì)比可以隨時(shí)取消。 1. 對(duì)象級(jí)對(duì)比 在宏觀上對(duì)比數(shù)據(jù)對(duì)象是否缺失。包括數(shù)據(jù)庫、表、視圖、存儲(chǔ)過程、觸發(fā)器等。 2. 數(shù)據(jù)級(jí)對(duì)比 詳細(xì)校對(duì)數(shù)據(jù)，有不同的細(xì)度。包括行數(shù)對(duì)比、內(nèi)容對(duì)比。來自：百科![]()
e、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM 任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。來自：專題![]()
圍繞 云數(shù)據(jù)庫 ，降低了數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù) 流通的復(fù)雜性，有效地幫助您減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀尽?華為云 DRS 關(guān)鍵特性 – 遷移對(duì)比（提供多層次對(duì)比，數(shù)據(jù)零丟失） 1、對(duì)象級(jí)對(duì)比 宏觀對(duì)比數(shù)據(jù)對(duì)象是否缺失：數(shù)據(jù)庫、表、視圖、存儲(chǔ)過程、觸發(fā)器等。 2、數(shù)據(jù)級(jí)對(duì)比 詳細(xì)校對(duì)數(shù)據(jù)，不同細(xì)度：行數(shù)對(duì)比、內(nèi)容對(duì)比。 3、對(duì)比可隨時(shí)取消來自：百科![]()
產(chǎn)品架構(gòu)；掌握GaussDB(DWS)的關(guān)鍵特性；掌握GaussDB(DWS)的技術(shù)指標(biāo)；了解GaussDB(DWS)的應(yīng)用場(chǎng)景；熟悉GaussDB(DWS)的產(chǎn)品功能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫概述 2. GaussDB(DWS)產(chǎn)品架構(gòu) 3. GaussDB(DWS)關(guān)鍵特性來自：百科![]()
業(yè)務(wù)正常運(yùn)行。 數(shù)據(jù)質(zhì)量：可控可檢驗(yàn) 數(shù)據(jù)質(zhì)量模塊支持對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)和數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控，數(shù)據(jù)質(zhì)量可檢驗(yàn)，幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。 業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控 業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控是對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量管理的有效工具，可以靈活的創(chuàng)建業(yè)務(wù)指標(biāo)、業(yè)務(wù)規(guī)則和業(yè)務(wù)場(chǎng)景，實(shí)時(shí)、周期性進(jìn)行調(diào)度，滿足業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需求。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫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) 時(shí)間：2021-03-08 15:10:22 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種即開即用、安全來自：百科
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