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- 數(shù)據(jù)倉庫的多維性原因 內(nèi)容精選 換一換
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WPS云文檔系統(tǒng)(SaaS版)，以更好的數(shù)字化辦公產(chǎn)品和服務(wù)，激發(fā)組織辦公活力，與企業(yè)攜手邁向全數(shù)字辦公時(shí)代。 云商店商品 云商店商品 泛微e-office 泛微e-office是一款標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)同OA辦公軟件，實(shí)行通用化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，充分貼合企業(yè)管理需求，本著簡潔易用、高效智能的原則，為企業(yè)快速打造移動化、無紙化、數(shù)字化的辦公平臺。來自：云商店GaussDB (DWS)應(yīng)用場景- 數(shù)據(jù)倉庫 遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時(shí)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(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB(DWS)提供配套的遷移工具，可支持T來自：百科
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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(shí)間； 降低開發(fā)、運(yùn)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(jié)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(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，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴來自：百科第4章 DAY04. 零售業(yè)務(wù)商用案例維度建模流程 第5章 DAY05. DWS維度建模實(shí)戰(zhàn) 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(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，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科
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好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來自：專題![]()
降低成本 這款產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過程都經(jīng)過精心優(yōu)化，以降低成本。這不僅使我們能夠以更低的價(jià)格提供商品，也使我們的客戶能夠在購買時(shí)節(jié)省更多的費(fèi)用。 盈利分析 我們對這款產(chǎn)品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過精確的市場定位和合理的 定價(jià) 策略，我們確信這款產(chǎn)品將為客戶帶來良好的投資回報(bào)。 成本效益高來自：專題![]()
與Tableau無縫對接。 DWS隔離批量分析任務(wù)和即時(shí)查詢?nèi)蝿?wù)，確保即時(shí)查詢?nèi)蝿?wù)快速得到響應(yīng)。 客戶價(jià)值： 在數(shù)據(jù)分散的情況下，通過跨集群協(xié)同分析，支撐周期性業(yè)務(wù)分析，無需做全量數(shù)據(jù)搬移和轉(zhuǎn)化， 提升分析效率。 海量歷史數(shù)據(jù)分析查詢響應(yīng)時(shí)間：小時(shí)級? 分鐘級，性能較HiveQL性能提升10倍。來自：百科![]()
Studio界面的“SQL終端”窗口中執(zhí)行SQL語句。 好啦！通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫的步驟就講到這里，如果想要了解更多有關(guān)數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的內(nèi)容，戳這里!!! 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(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，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
漏洞掃描 技術(shù)是信息安全領(lǐng)域中非常重要的一項(xiàng)技術(shù)，它可以幫助企業(yè)及個(gè)人發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中存在的安全漏洞，及時(shí)采取措施進(jìn)行修復(fù)，從而保障系統(tǒng)的安全性。 漏洞掃描技術(shù)是信息安全領(lǐng)域中非常重要的一項(xiàng)技術(shù)，它可以幫助企業(yè)及個(gè)人發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中存在的安全漏洞，及時(shí)采取措施進(jìn)行修復(fù)，從而保障系統(tǒng)的安全性。 立即使用 服務(wù)咨詢來自：專題![]()
修復(fù)掃描出來的主機(jī)漏洞 不同的主機(jī)系統(tǒng)修復(fù)漏洞的方法有所不同，軟件漏洞的修復(fù)需要具有一定專業(yè)知識的人員進(jìn)行操作，根據(jù)服務(wù)器的情況進(jìn)行漏洞修復(fù)，可參考 漏洞掃描服務(wù) 給出的修復(fù)建議。 不同的主機(jī)系統(tǒng)修復(fù)漏洞的方法有所不同，軟件漏洞的修復(fù)需要具有一定專業(yè)知識的人員進(jìn)行操作，根據(jù)服務(wù)器的情況進(jìn)行來自：專題![]()
涉及到的歷史周期比較長，數(shù)據(jù)量大，在不同層級上的匯總，聚合操作使得事務(wù)處理操作比較復(fù)雜。 特點(diǎn) 主要面向側(cè)重于復(fù)雜查詢，回答一些“戰(zhàn)略性”的問題。 數(shù)據(jù)處理方面聚焦于數(shù)據(jù)的聚合，匯總，分組計(jì)算，窗口計(jì)算等“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場景 1來自：百科![]()
安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、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)來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS的優(yōu)勢 可視化手段 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS通過可視化的手段以人類便于理解的圖表形式，將重點(diǎn)數(shù)據(jù)以圖形化的頁面展示，從而顯著的降低了數(shù)據(jù)庫運(yùn)維的門檻，提高了數(shù)據(jù)庫運(yùn)維的效率。 運(yùn)維無憂 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS將一切繁重的IT運(yùn)維工作都集中在云后臺管理，從專業(yè)，復(fù)雜，繁重的數(shù)據(jù)中心運(yùn)維來自：專題![]()
具有挑戰(zhàn)性的問題，可觀測性（Observability）就是其中的一個(gè)重要方面?？捎^測性是指在系統(tǒng)運(yùn)行過程中能夠清晰地了解系統(tǒng)的狀態(tài)和性能指標(biāo)，包括日志、指標(biāo)、追蹤和警報(bào)等，以便快速檢測問題、調(diào)試故障和優(yōu)化性能。在 Serverless 架構(gòu)下，由于函數(shù)的動態(tài)性、異步性和分布式特點(diǎn)，使得可觀測性變得更加復(fù)雜和困難。來自：百科![]()
Cassandra接口是一款基于華為自研的計(jì)算存儲分離架構(gòu)的分布式數(shù)據(jù)庫。在華為云高性能、高可用、高可靠、高安全、可彈性伸縮的基礎(chǔ)上，提供了一鍵部署、快速備份恢復(fù)、計(jì)算存儲獨(dú)立擴(kuò)容、監(jiān)控告警等服務(wù)能力。 GeminiDB Cassandra接口是一款基于華為自研的計(jì)算存儲分離架構(gòu)的分布式數(shù)據(jù)庫。在華為來自：專題![]()
基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測模型，并對預(yù)測出的問題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測性算法支持，預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法，如決策樹，分類，聚類，回歸，異常檢測等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料來自：百科![]()
置數(shù)據(jù)源的時(shí)候，保留 CS V的首行作為表頭，并且每一個(gè)列的列名需要和相應(yīng)圖表中要求的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的字段名保持一致。 DLV 的數(shù)據(jù)連接支持哪些類型？ DLV的數(shù)據(jù)連接支持以下幾種： 數(shù)據(jù)庫類：包括數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（DWS）、 數(shù)據(jù)湖探索 服務(wù)（ DLI ）、 MapReduce服務(wù) （ MRS ）的Hive來自：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)； 開發(fā)人員基于SQL語言可快速開發(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。 文中課程來自：百科![]()
將會有5000W的TPS。 寫入平穩(wěn)、持續(xù) 不同于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)場景，時(shí)序數(shù)據(jù)的產(chǎn)生通常以一個(gè)固定的時(shí)間頻率進(jìn)行采集，不受其他因素的制約，其數(shù)據(jù)生成的速度是相對平穩(wěn)。 不同于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)場景，時(shí)序數(shù)據(jù)的產(chǎn)生通常以一個(gè)固定的時(shí)間頻率進(jìn)行采集，不受其他因素的制約，其數(shù)據(jù)生成的速度是相對平穩(wěn)。 高壓縮率來自：專題![]()
隨著云原生技術(shù)逐漸普及，傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)正朝可觀測性系統(tǒng)演進(jìn)，業(yè)界對可觀測性的共識，是基于可觀測性的三大支柱“metrics、logging、tracing”。其中 應(yīng)用性能管理 形成了Tracing為核心的可觀測性解決方案，作為企業(yè)可觀測性產(chǎn)品選型的重要評估標(biāo)準(zhǔn)。 一款應(yīng)用性能管理工具應(yīng)當(dāng)具備如下主要能力：來自：百科![]()
APM 作為云應(yīng)用性能問題診斷服務(wù)，擁有強(qiáng)大的分析工具，通過拓?fù)鋱D、調(diào)用鏈可視化地展現(xiàn)應(yīng)用狀態(tài)、調(diào)用過程、用戶對應(yīng)用的各種操作，快速定位問題和改善性能瓶頸。 例如，通過APM拓?fù)涔δ芸梢暬?wù)間的調(diào)用關(guān)系，迅速找到有問題的實(shí)例；通過APM調(diào)用鏈功能下鉆到服務(wù)內(nèi)部，根據(jù)出現(xiàn)問題的方法調(diào)用鏈路，確認(rèn)問題根因。來自：專題
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