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- 數(shù)據(jù)倉庫的商業(yè)智能 內(nèi)容精選 換一換
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效、易用的批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)。 CDM 圍繞大數(shù)據(jù)遷移上云和 智能數(shù)據(jù)湖 解決方案,提供了簡單易用的遷移能力和多種數(shù)據(jù)源到 數(shù)據(jù)湖 的集成能力,降低了客戶數(shù)據(jù)源遷移和集成的復(fù)雜性,有效地提高您數(shù)據(jù)遷移和集成的效率。在 數(shù)據(jù)治理中心 ( DataArts Studio )服務(wù)中,CDM作為其中的“數(shù)據(jù)集來自:專題E、云 數(shù)據(jù)倉庫 DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。 華為云 函數(shù)工作流 FunctionGraph一項基于事件驅(qū)動的函數(shù)托管計算服務(wù),只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運行的條件,無需配置和管理服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施,函數(shù)以彈性、免運維、高可靠的方式運行。 云應(yīng)用引擎CAE是一個面向應(yīng)用的Ser來自:百科
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同時紛享 CRM 融合了商業(yè)智能分析,協(xié)助企業(yè)實時掌握經(jīng)營狀態(tài),打造以數(shù)據(jù)為中心的實時決 策企業(yè)。貫穿流程管理以提高各個環(huán)節(jié)的自動化程度來縮短銷售周期、降低銷售成 本 ,擴大銷售量,增加收入與盈利,并最終從根本上提升企業(yè)的核心競爭力,使得企 業(yè)在當(dāng)前激烈的競爭環(huán)境中立于不敗之地。來自:云商店點擊用戶名稱旁邊的倒三角,可以選擇修改密碼的功能. 輸入對應(yīng)的密碼信息,點擊確定即可進行密碼修改的操作 點擊取消,關(guān)閉窗口,退出修改密碼的操作 1 退出登錄 點擊退出按鈕,退出本軟件。 2 視頻墻 視頻墻的功能和工作臺中的“大屏顯示”功能一樣,這里提供了另外的一個操作入口 3 切換多屏 點擊右上角的圖標(biāo),系統(tǒng)會根據(jù)實際借的屏幕數(shù)量,擴張成多屏模式。來自:云商店
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GaussDB (DWS)的架構(gòu)解讀 GaussDB(DWS)的架構(gòu)解讀 時間:2021-06-17 12:04:55 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)基于Shared-nothing分布式架構(gòu),具備MPP大規(guī)模并行處理引擎,由眾多擁有獨立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點組成來自:百科
云硬盤每秒進行讀寫的操作次數(shù)。 吞吐量 云硬盤每秒成功傳送的數(shù)據(jù)量,即讀取和寫入的數(shù)據(jù)量。 IO讀寫時延 云硬盤連續(xù)兩次進行讀寫操作所需要的最小時間間隔。 突發(fā)能力 小容量云硬盤可以在一定時間內(nèi)達到IOPS突發(fā)上限,超過IOPS上限的能力。 VBD 磁盤模式,VBD類型的云硬盤只支持簡單的S CS I讀寫命令。來自:專題
華為云計算 云知識 OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時間:2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 OLTP與OLAP主要從分析粒度、時效性、數(shù)據(jù)更新需求,驅(qū)動方式等幾個內(nèi)容進行對比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實驗,盡在華為云學(xué)院來自:百科
GaussDB(DWS)可廣泛應(yīng)用于金融、車聯(lián)網(wǎng)、政企、電商、能源、電信等多個領(lǐng)域,2017~2019已連續(xù)三年入選Gartner發(fā)布的 數(shù)據(jù)管理 解決方案魔力象限,相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫,性價比提升數(shù)倍,具備大規(guī)模擴展能力和企業(yè)級可靠性。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證,盡在???????????來自:百科
云日志 服務(wù)提供實時日志采集功能,采集到的日志數(shù)據(jù)可以在云日志控制臺以簡單有序的方式展示、方便快捷的方式進行查詢,并且可以長期存儲。 采集到日志數(shù)據(jù)按照結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化進行分析。結(jié)構(gòu)化日志是通過規(guī)則將日志流中的日志進行處理,提取出來有固定格式或者相似度高的日志內(nèi)容做結(jié)構(gòu)化的分類。這樣就可以采用SQL的語法進行日志的查詢。來自:專題
物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時代,數(shù)量龐大的“物”會產(chǎn)生PB級的海量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒法及時分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù),就無法將數(shù)據(jù)的價值最大化,大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說又成為了一個新的挑戰(zhàn)。針對這種情況,大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)來自:百科
Spark內(nèi)存計算引擎、HBase分布式存儲數(shù)據(jù)庫以及Hive數(shù)據(jù)倉庫框架,提供企業(yè)級大數(shù)據(jù)存儲、查詢和分析的統(tǒng)一平臺,幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),可解決各大企業(yè)的以下需求: 海量數(shù)據(jù)的分析與計算 海量數(shù)據(jù)的存儲 海量數(shù)據(jù)流式處理 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce來自:百科
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