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數(shù)據(jù)架構(gòu)產(chǎn)品功能 數(shù)據(jù)架構(gòu):數(shù)據(jù)建??梢暬⒆詣踊?、智能化 數(shù)據(jù)架構(gòu):數(shù)據(jù)建??梢暬?、自動化、智能化 DataArts Studio 數(shù)據(jù)架構(gòu)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(chǔ)層到匯總層、集市層的數(shù)據(jù)處理鏈路,落地數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)資產(chǎn),通過關(guān)系建模、維度建模實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,通過來自:專題上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫 DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自:百科
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QL,大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對象存儲等數(shù)據(jù)源,無論是客戶自建還是公有云上的數(shù)據(jù)源 本地數(shù)據(jù)遷移上云 本地數(shù)據(jù)是指存儲在用戶自建或者租用的IDC中的數(shù)據(jù),或者第三方云環(huán)境中的數(shù)據(jù),包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、OLAP數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)等。 這個場景是用戶希望利用云上的計算和存儲資源,來自:百科上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自:百科
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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(luò)環(huán)境支持 CDM幫助用戶輕松應(yīng)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(wù)系統(tǒng)。來自:專題
近年來,華為云持續(xù)構(gòu)筑全域Serverless云服務(wù),推出了一系列競爭力領(lǐng)先的Serverless產(chǎn)品,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)倉庫DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。華為云函數(shù)工作流Functio來自:百科
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(fèi)嗎? ModelArts中的數(shù)據(jù)集管理、標(biāo)注等操作不收費(fèi),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(jìn)行收費(fèi)。建議您前往OBS服務(wù),了解來自:專題
計算環(huán)境。 2、數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到 MRS 集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊列),支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用云數(shù)據(jù)遷移云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 3、數(shù)據(jù)存儲 MapRe來自:專題
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(wù)SFS SFS服務(wù)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(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能來自:專題
數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS 數(shù)據(jù)庫智能運(yùn)維(DMS)是一個為數(shù)據(jù)倉庫服務(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來自:專題
華為云計算 云知識 DDM 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實(shí)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(yīng)用自己實(shí)現(xiàn)分片: 1. 應(yīng)用邏輯復(fù)雜:由應(yīng)用改寫SQL語句,將SQL路由到不同的DB,并聚合結(jié)果; 2. DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整,運(yùn)維難度劇增;來自:百科
有智能數(shù)據(jù)管理能力的一站式治理運(yùn)營平臺。 包含數(shù)據(jù)集成、規(guī)范設(shè)計、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能,支持行業(yè)知識庫智能化建設(shè),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)快速構(gòu)建從數(shù)據(jù)接入到數(shù)據(jù)分析的端到端智能數(shù)據(jù)系統(tǒng),消除數(shù)據(jù)孤島,統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),加快數(shù)據(jù)變現(xiàn),實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。來自:百科
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?xí)r序數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類與排序,再由其他應(yīng)用或服務(wù)從數(shù)據(jù)庫中獲取進(jìn)行進(jìn)一步處理。 離線數(shù)據(jù) 還有一些數(shù)據(jù),對于實(shí)時性和有序性的要求都沒那么強(qiáng),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(diǎn)游客數(shù)據(jù)等,應(yīng)用于來自:百科
幫助文檔 數(shù)據(jù)準(zhǔn)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(zhì)量會影響模型的精度,大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)更有可能訓(xùn)練出高精度AI模型??蓞⒖?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與分析準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。 ModelArts數(shù)據(jù)準(zhǔn)備全流程: 數(shù)據(jù)標(biāo)注 模型訓(xùn)練過程中需要大量已標(biāo)注的數(shù)據(jù),因此在模型訓(xùn)練之前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注作來自:專題
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺) 時間:2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺)對數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計算等處理,形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的主題數(shù)據(jù),具有多角度、多層次、多粒度等特征,支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來自:百科
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