- 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的步驟 內(nèi)容精選 換一換
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,成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的新趨勢(shì)和迫切訴求。DWS Express可直接對(duì)存儲(chǔ)在 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口:以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口,應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互式分析:針對(duì)即時(shí)的分析需求,分析人員通過(guò)DWS來(lái)自:專題GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 時(shí)間:2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn): 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù):IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)流計(jì)算及AI服務(wù)處理后,可實(shí)時(shí)寫(xiě)入GaussDB(DWS)。來(lái)自:百科
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企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏,為企業(yè)、政府帶來(lái)全新的視覺(jué)體驗(yàn) 適合人群:面向?qū)?span style='color:#C7000B'>實(shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算的可視化平臺(tái) 技術(shù)能力:了解流計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù),掌握華為云基于流計(jì)算的可視化解決方案 認(rèn)來(lái)自:專題安全可靠的在線 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 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。 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,性能提升10倍 客戶痛點(diǎn): 【數(shù)據(jù)分散】:現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境,包括華為云和用戶本地IDC,不能統(tǒng)一分析; 【數(shù)據(jù)量大】:數(shù)據(jù)量不斷增大,查詢性能下降; 【業(yè)務(wù)來(lái)自:百科
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標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)同步的。 圖8 遷移進(jìn)度總覽 說(shuō)明:時(shí)延 = 源庫(kù)當(dāng)前系統(tǒng)時(shí)間 - 成功同步到目標(biāo)庫(kù)的最新一個(gè)事務(wù)在源庫(kù)的提交成功時(shí)間。 一個(gè)事務(wù)同步的完整過(guò)程如下: 1、源端數(shù)據(jù)庫(kù)的抽??; 2、經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)的傳輸; 3、由DRS進(jìn)行日志解析; 4、最終在目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)上的執(zhí)行完成。來(lái)自:百科購(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。 華為云DWS 無(wú)需購(gòu)買和安裝任何軟硬件; 按需隨時(shí)租用 DDS ; 無(wú)需招聘DBA,運(yùn)維人員。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。來(lái)自:百科支持同城容災(zāi)、異地容災(zāi),可提供跨可用區(qū)秒級(jí)RPO,小時(shí)級(jí)RTO的虛擬機(jī)級(jí)容災(zāi)保護(hù) 方案優(yōu)勢(shì): 1、企業(yè)級(jí)容災(zāi)能力服務(wù)化 2、高可靠,提供跨可用區(qū)秒級(jí)RPO,小時(shí)級(jí)RTO的虛擬機(jī)級(jí)容災(zāi)保護(hù);當(dāng)生產(chǎn)站點(diǎn)故障時(shí),用戶可在容災(zāi)站點(diǎn)迅速恢復(fù)業(yè)務(wù),極大的縮短業(yè)務(wù)中斷時(shí)間,減少損失 3、低成本,可大幅降低企業(yè)容災(zāi)TCO,簡(jiǎn)化容災(zāi)流程來(lái)自:專題物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)量龐大的“物”會(huì)產(chǎn)生PB級(jí)的海量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無(wú)法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒(méi)法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù),就無(wú)法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化,大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這種情況,大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)來(lái)自:百科Flink跨源支持與多種云服務(wù)連通,形成豐富的流生態(tài)圈。 數(shù)據(jù)湖探索 的流生態(tài)分為云服務(wù)生態(tài)和開(kāi)源生態(tài): 開(kāi)源生態(tài):通過(guò)增強(qiáng)型跨源連接建立與其他VPC的網(wǎng)絡(luò)連接后,用戶可以在 數(shù)據(jù)湖 探索的租戶獨(dú)享隊(duì)列中訪問(wèn)所有Flink和Spark支持的數(shù)據(jù)源與輸出源,如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。來(lái)自:專題源數(shù)據(jù)庫(kù)的權(quán)限設(shè)置: 需要確保源數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL的帳號(hào)具備表1的權(quán)限,若權(quán)限不足,需要在源數(shù)據(jù)庫(kù)端創(chuàng)建高權(quán)限的帳號(hào)。 · 目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的權(quán)限設(shè)置: 本云 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL 使用初始帳號(hào)即可。 2、網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)備: · 源數(shù)據(jù)庫(kù)所在的region要和目標(biāo)端本云 云數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL實(shí)例所在的region保持一致。來(lái)自:百科GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 時(shí)間:2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn): 數(shù)據(jù)遷移:多數(shù)據(jù)源,高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。來(lái)自:百科按云端合流轉(zhuǎn)碼后輸出的轉(zhuǎn)碼時(shí)長(zhǎng)來(lái)統(tǒng)計(jì)合流轉(zhuǎn)碼服務(wù)的用量。轉(zhuǎn)碼時(shí)長(zhǎng)分為音頻時(shí)長(zhǎng)和視頻時(shí)長(zhǎng)。視頻時(shí)長(zhǎng)會(huì)根據(jù)轉(zhuǎn)碼后輸出的視頻分辨率劃分視頻檔位,然后分別對(duì)不同檔位的視頻時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行計(jì)費(fèi)。 具體請(qǐng)參見(jiàn)云端合流轉(zhuǎn)碼費(fèi)用。 按需付費(fèi) 實(shí)時(shí)音視頻的的計(jì)費(fèi)模式: 華為云實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)暫只支持按需付來(lái)自:專題利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工,支持?jǐn)?shù)據(jù)更新; 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí); 開(kāi)發(fā)人員基于SQL語(yǔ)言可快速開(kāi)發(fā)分析應(yīng)用,同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè),擴(kuò)充業(yè)務(wù)范圍; 在DWS中維護(hù)維度數(shù)據(jù),再更新ES中數(shù)據(jù),降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程來(lái)自:百科
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