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- 基于數(shù)據(jù)倉庫olap的應用簡述 內容精選 換一換
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Performance Test Service）是一項為應用接口、鏈路提供性能測試的云服務，支持HTTP/HTTPS/TCP/UDP等協(xié)議。CPTS豐富的測試模型定義能力可以真實還原應用大規(guī)模業(yè)務訪問場景，幫助用戶提前識別應用性能問題。 100以下并發(fā)長期免費使用，最高百萬并發(fā)支持，包年價格更低來自：百科GaussDB (DWS)應用場景- 數(shù)據(jù)倉庫 遷移 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)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，可來自：百科
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來自：百科提高效率 通過電子POD，減少紙上作業(yè)造成的延誤，通過智能合約自動結算，提高效率。 降低成本 通過快速結算，自動接單，有效追蹤，可以有效降低各方的物流成本。 透明審計 不可篡改的分布式賬本，不可抵賴的簽名，能快速有效的發(fā)現(xiàn)供應鏈物流中存在的問題。 提高信任 貨物從生產(chǎn)、運輸?shù)阶罱K接來自：百科
- 基于數(shù)據(jù)倉庫olap的應用簡述 更多內容
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數(shù)字經(jīng)濟時代已然來臨，企業(yè)數(shù)字化轉型如火如荼，所有企業(yè)都希望抓住未來產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展的機遇，成為數(shù)字化變革浪潮中的一員，通過自動化、信息化、數(shù)據(jù)化的數(shù)字化基座來承載自身業(yè)務創(chuàng)新和發(fā)展。圍繞DevSecOps價值流所構建的研發(fā)質量效能管理體系將是這一變革的破局之道。 馬上下載 更多白皮書資源下載 華為云DevSecOps質量效能白皮書來自：專題![]()
隨著數(shù)據(jù)庫技術和分布式技術的長足發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫也朝著分布式數(shù)據(jù)庫的架構演進。目前比較流行的分布式數(shù)據(jù)倉庫架構是MPP（Massive-Parallel Processing）架構。MPP架構特性如下： MPP架構的數(shù)據(jù)倉庫一般由多個對等的數(shù)據(jù)計算節(jié)點構成。 MPP架構的數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)被按照某來自：百科![]()
隨著IT、信息技術的發(fā)展和進步，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，構建大數(shù)據(jù)平臺，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價值”，成為助力客戶實現(xiàn)預測性分析的關鍵要素。 增強型ETL和實時BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉庫 DWS將 OBS 上存儲的結構化數(shù)據(jù)映射為外部表，從而利用數(shù)據(jù)庫SQL引擎的能力對OBS上的數(shù)據(jù)進行分析。DWS數(shù)據(jù)倉庫 SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來自：百科![]()
業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。 Teradata數(shù)據(jù)倉庫配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺，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，無需花費大量精力管理技術，因而可以更加快速地做出明智的決策，實現(xiàn) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉庫架構 Par來自：百科![]()
的差異性，解耦應用與設備，為上層應用提供統(tǒng)一格式的數(shù)據(jù)，簡化終端廠商開發(fā)的同時，也讓應用提供商聚焦于自身的業(yè)務開發(fā)。基于華為云IoT 物聯(lián)網(wǎng)平臺 的應用開發(fā)方案如下。 應用服務器作為應用側的業(yè)務處理核心，分析物聯(lián)網(wǎng)平臺推送的設備消息，并根據(jù)分析結果與應用客戶端進行交互，完成業(yè)務處理。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于權重的灰度發(fā)布步驟 基于權重的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動態(tài)的調整不同服務版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務，選擇一個服務進行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務創(chuàng)建灰度版；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于內容的灰度發(fā)布步驟 基于內容的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 11:42:59 基于內容的灰度發(fā)布?？筛鶕?jù)請求的內容控制其流向的服務版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務，選擇一個服務進行灰度發(fā)布；來自：百科![]()
在結構化的數(shù)據(jù)表里。數(shù)據(jù)表之間相互關聯(lián)，反映客觀事物間的本質聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫能有效地幫助一個組織或企業(yè)科學地管理各類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務的設計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)來自：百科![]()
master是Greenplum數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的入口，接受客戶端連接及提交的SQL語句，將工作負載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫實例（segment實例），由它們存儲和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負責不同PostgreSQL實例之間的通信。Greenplum segment是獨立的PostgreS來自：百科![]()
華為云計算 云知識 適用于關系型和非關系型數(shù)據(jù)庫的GaussDB 適用于關系型和非關系型數(shù)據(jù)庫的GaussDB 時間：2021-06-16 16:37:35 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫在企業(yè)中有著重要的地位和應用，華為 GaussDB數(shù)據(jù)庫 在鯤鵬生態(tài)中是主力場景之一。數(shù)據(jù)庫總體可以分為關系型數(shù)據(jù)庫和非關系型數(shù)據(jù)庫。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析、管理效果顯著，節(jié)約50%數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)查詢慢或沒結果的問題。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)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![]()
Serverless解決方案，支持高效構建應用生態(tài)。 3、成功實踐案例分享。 聽眾收益： 1、了解Serverless的業(yè)界洞察、當前發(fā)展及未來的演進趨勢。 2、了解華為5大Serverless的使用場景和服務價值。 3、了解當前Serverless的前沿實踐案例。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于鯤鵬BMS的Hadoop調優(yōu)實踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調優(yōu)實踐 時間：2020-12-01 14:32:39 本實驗幫助指導用戶在短時間內，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗Hadoop組件在鯤鵬上的基本調優(yōu)思路。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科![]()
為高級分布式數(shù)據(jù)庫應用程序架構師和應用程序開發(fā)工程師的人員，希望獲得HCIP-GaussDB-OLAP認證的人員。 課程目標 學完本課程后，您將能夠：描述GaussDB(DWS)的產(chǎn)品架構；掌握GaussDB(DWS)的關鍵特性；掌握GaussDB(DWS)的技術指標；了解Gau來自：百科![]()
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