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  • 數(shù)據(jù)倉庫包含數(shù)據(jù)集市 內容精選 換一換
  • Gallery解決AI模型開發(fā)部署難、訓練成本高的問題,讓開發(fā)不再是難題。ModelArts把常見的算法和工具放到了AI Gallery上,企業(yè)可以下載到本地的AI集市中,開發(fā)者也能把AI算法上傳上去,讓AI資產(chǎn)不斷流通。同時,提供了MLOps Workflow能力,幫助用戶實現(xiàn)AI全流程生命周期管理,實
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    建議您注意核對在使用的套餐包資源規(guī)格是否和購買的套餐包資源規(guī)格一致。 ModelArts上傳數(shù)據(jù)集收費嗎? ModelArts中的數(shù)據(jù)集管理、標注等操作不收費,但是由于數(shù)據(jù)集存儲在 OBS 中,ModelArts的數(shù)據(jù)集管理都是基于存儲在OBS中的數(shù)據(jù),因此根據(jù)您使用的OBS桶進行收費。建議您前往OBS服務,了解
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  • 幫助文檔 數(shù)據(jù)準備 AI人工智能三要素包括數(shù)據(jù)、算法和算力。數(shù)據(jù)的質量會影響模型的精度,大量高質量的數(shù)據(jù)更有可能訓練出高精度AI模型。可參考數(shù)據(jù)準備與分析準備數(shù)據(jù)。 ModelArts數(shù)據(jù)準備全流程: 數(shù)據(jù)標注 模型訓練過程中需要大量已標注的數(shù)據(jù),因此在模型訓練之前需要進行數(shù)據(jù)標注作
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    云容器、云數(shù)據(jù)庫等資源構建隔離的、用戶自主配置和管理的虛擬網(wǎng)絡環(huán)境,提升用戶資源的安全性,簡化用戶的網(wǎng)絡部署。 模型推理代碼編寫說明 ModelArts導入的模型,在編寫推理代碼時,用戶可以選擇重寫preprocess和postprocess方法,以實現(xiàn)API輸入數(shù)據(jù)的預處理和推
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  • 云知識 智能數(shù)據(jù)湖運營平臺應用場景 智能數(shù)據(jù)湖運營平臺應用場景 時間:2020-09-09 09:53:52 一站式的數(shù)據(jù)運營治理平臺 從數(shù)據(jù)采集-規(guī)范設計-質量監(jiān)控-數(shù)據(jù)清洗-數(shù)據(jù)建模-數(shù)據(jù)聯(lián)接-數(shù)據(jù)整合-數(shù)據(jù)消費-;智能分析,一站式數(shù)據(jù)智能運營平臺,幫助企業(yè)快速構建數(shù)據(jù)運營能力。
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    多種數(shù)據(jù)源支持 CDM 支持數(shù)據(jù)庫、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉庫、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。 CDM支持數(shù)據(jù)庫、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉庫、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。 支持的數(shù)據(jù)源 多種網(wǎng)絡環(huán)境支持 CDM幫助用戶輕松應對各種數(shù)據(jù)遷移場景,包括數(shù)據(jù)上云,云上數(shù)據(jù)交換,以及云上數(shù)據(jù)回流本地業(yè)務系統(tǒng)。
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    性能隨容量增加而提升,同時保障數(shù)據(jù)的高持久度,滿足業(yè)務增長需求。 存儲底層包含HDD和SSD兩種存儲介質;存儲系統(tǒng)采用分布式存儲架構,全模塊架構冗余設計,無單一故障點。 無縫集成 彈性文件服務同時支持NFS和CIFS協(xié)議。通過標準協(xié)議訪問數(shù)據(jù),無縫適配主流應用程序進行數(shù)據(jù)讀寫。同時兼容SMB2
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    。因此,數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫的使用場景還是有所不同的。事務型數(shù)據(jù)庫專注于事務處理(企業(yè)的業(yè)務運營),而數(shù)據(jù)倉庫更擅長于復雜的數(shù)據(jù)分析。各司其職,互不干擾。簡單一句話可以把它理解為數(shù)據(jù)庫主要負責數(shù)據(jù)更新、數(shù)據(jù)倉庫主要負責數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫服務中是否安全? 安全。在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)
    來自:專題
    析平臺 數(shù)據(jù)湖治理中心 數(shù)據(jù)湖治理中心(DGC)是數(shù)據(jù)全生命周期一站式開發(fā)運營平臺,提供數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)服務、數(shù)據(jù)可視化等功能,支持行業(yè)知識庫智能化建設,支持大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)計算分析引擎等數(shù)據(jù)底座,幫助企業(yè)客戶快速構建數(shù)據(jù)運營能力。 數(shù)據(jù)接入服務 數(shù)據(jù)接入服務(Data
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    什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)? 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)? 時間:2021-05-25 16:02:57 存儲與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù),對存儲性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù),比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲性能要求相對低,要求大容量存儲介質。 溫數(shù)據(jù)的訪問頻
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    DWS使用流程 DWS使用流程 時間:2020-09-24 14:38:13 數(shù)據(jù)倉庫服務是一種基于公有云基礎架構和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫,提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉庫 GaussDB 產(chǎn)品的云原生服務,兼容標準ANSI SQL 99和SQL
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    加密云硬盤的備份數(shù)據(jù)會以加密方式存放。 云存儲 彈性文件服務SFS SFS服務端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫MySQL、云數(shù)據(jù)庫Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫服務端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 文檔數(shù)據(jù)庫服務 DDS DDS數(shù)據(jù)庫服務端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能
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    數(shù)據(jù)架構產(chǎn)品功能 數(shù)據(jù)架構:數(shù)據(jù)建??梢暬?、自動化、智能化 數(shù)據(jù)架構:數(shù)據(jù)建模可視化、自動化、智能化 DataArts Studio 數(shù)據(jù)架構踐行數(shù)據(jù)治理方法論,將數(shù)據(jù)治理行為可視化,打通數(shù)據(jù)基礎層到匯總層、集市層的數(shù)據(jù)處理鏈路,落地數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)資產(chǎn),通過關系建模、維度建模實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準化,通過
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    圖形化編排,即開即用,輕松上手。 云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建 快速將線下數(shù)據(jù)遷移上云,將數(shù)據(jù)集成到云上大數(shù)據(jù)服務中,并在DAYU的界面中就可以進行快速的數(shù)據(jù)開發(fā)工作,讓企業(yè)數(shù)據(jù)體系的建設變得如此簡單。 優(yōu)勢 數(shù)據(jù)集成一鍵式操作 通過在服務界面配置化操作,可實現(xiàn)線上線下數(shù)據(jù)快速集成到云數(shù)據(jù)倉庫。 支持多種數(shù)倉服務類型
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    華為云 FusionInsight 智能數(shù)據(jù)湖,為業(yè)界提供全融合、智能化、云化的湖倉一體解決方案。方案包含 MRS 數(shù)據(jù)、DWS數(shù)據(jù)倉庫、 CSS 云搜索、 GES 圖計算、DAYU數(shù)據(jù)運營等云服務;支持大數(shù)據(jù)離線分析、實時流處理、實時檢索、交互查詢等常見大數(shù)據(jù)使用場景,為政府、金融、運營商、大
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    指定的策略對數(shù)據(jù)做進一步的水平分表,將表按照指定范圍劃分為多個數(shù)據(jù)互不重疊的部分(Partition)。 如何查詢數(shù)據(jù)庫中所有表和視圖? 可以使用pg_tables視圖和pg_views視圖查詢數(shù)據(jù)庫中所有表信息和視圖。 GAUSS(DWS)數(shù)據(jù)庫基本操作 管理數(shù)據(jù)庫安全 查看詳情
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    華為云計算 云知識 DDM 實現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 時間:2021-05-31 16:17:12 數(shù)據(jù)庫 傳統(tǒng)由應用自己實現(xiàn)分片: 1. 應用邏輯復雜:由應用改寫SQL語句,將SQL路由到不同的DB,并聚合結果; 2. DB故障和調整都需要應用同步調整,運維難度劇增;
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    捕。時序數(shù)據(jù)的分析一般依賴于時序數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)保存至時序數(shù)據(jù)庫進行分類與排序,再由其他應用或服務從數(shù)據(jù)庫中獲取進行進一步處理。 離線數(shù)據(jù) 還有一些數(shù)據(jù),對于實時性和有序性的要求都沒那么強,分析時數(shù)據(jù)已經(jīng)固化,我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典型的離線數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)、景點游客數(shù)據(jù)等,應用于
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