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  • 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)有那四個特征 內(nèi)容精選 換一換
  • 企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗 適合人群：面向?qū)崟r流計算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計算的可視化平臺 技術(shù)能力：了解流計算的關(guān)鍵技術(shù)，掌握華為云基于流計算的可視化解決方案 認(rèn)
    來自：專題
    診斷 ModelArts模型評估/診斷功能針對不同類型模型的評估任務(wù)，提供相應(yīng)的評估指標(biāo)。在展示評估結(jié)果的同時，會根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對模型進(jìn)行詳細(xì)的評估，獲得每個數(shù)據(jù)特征對評估指標(biāo)的敏感度，并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳” ——數(shù)據(jù)庫智能運維 數(shù)據(jù)庫智能運維（D
    來自：專題
  • 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)有那四個特征 相關(guān)內(nèi)容
  • 并進(jìn)行監(jiān)控。 跨云服務(wù)的分布式應(yīng)用監(jiān)控：對于同時使用了多種云服務(wù)的分布式應(yīng)用，提供統(tǒng)一的運維平臺，便于您對業(yè)務(wù)進(jìn)行立體排查。 事件告警靈活通知：提供多種異常檢測策略并支持豐富的異常事件觸發(fā)方式及API。 立體化運維 您需全方位掌控系統(tǒng)的運行狀態(tài)，并快速響應(yīng)各類問題。 AOM 提供從
    來自：百科
    納稅，就是最好的稅務(wù)籌劃！ 13、沒有實際業(yè)務(wù)為前提的開票行為屬于虛開發(fā)票行為，稅收洼地不是避稅天堂，更不是萬能的！“稅收洼地”不是不能用，而是不能“濫用”！ 14、面對金稅四期的上線，會計人員做賬更是建立在真實業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，要反映業(yè)務(wù)的來龍去脈，回歸業(yè)務(wù)的真實的商業(yè)本質(zhì)，無中生
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    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，實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析，性能提升10倍 客戶痛點： 【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)
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    速集成到云數(shù)據(jù)倉庫。 支持多種數(shù)倉服務(wù)類型 根據(jù)需求，可以靈活選擇數(shù)據(jù)服務(wù)類型，可以選擇DWS服務(wù)建數(shù)倉，也可以選擇 MRS 服務(wù)、HBase等數(shù)據(jù)平臺。 安全穩(wěn)定、降低成本 一站式的服務(wù)能力和穩(wěn)定的數(shù)倉服務(wù)，讓云上數(shù)據(jù)萬無一失；免自建大數(shù)據(jù)集群、免運維，極大降低企業(yè)建設(shè)數(shù)倉成本。 圖2云上數(shù)據(jù)平臺
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    如北、上、廣等已實現(xiàn)了5G的連片覆蓋。所以國家乃至世界，對于5G的發(fā)展都是十分重視的。 5G的關(guān)鍵性能指標(biāo)就是在上文中提到過的5G三大場景所需要具備的能力：1毫秒的時延，10Gbps的速率，每平方公里一百萬的連接，還有就是切片的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，關(guān)于網(wǎng)絡(luò)切片的詳細(xì)內(nèi)容會在本小節(jié)后續(xù)進(jìn)行介紹。
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    客戶瓶頸 1、實時性與長期性：AI不僅要做出實時的操作決策，還要做出長期的規(guī)劃決策，通常對于游戲時間30分鐘左右的STG游戲，對應(yīng)的決策步數(shù)（Policy）超過7000步，這意味著Actor執(zhí)行Policy的時間成本較高。 2、復(fù)雜的動作空間：玩家需要同時操作移動方向、視角方向、攻
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    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)和開源生態(tài)： 開源生態(tài)：通過增強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 探索的租戶獨享隊列中訪問所有Flink和Spark支持的數(shù)據(jù)源與輸出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。
    來自：專題
    信息阻滯，加速信息流轉(zhuǎn)，擺脫時間和地域的限制，使企業(yè)的員工與員工、部門與部門之間，及總部與分部之間形成緊密有機的統(tǒng)一結(jié)合。無論員工身處何地，都可以通過遠(yuǎn)程辦公和移動辦公，有效把握工作進(jìn)度，從而提高企業(yè)效益，降低成本，進(jìn)一步促進(jìn)中小企業(yè)生產(chǎn)力的提高。 隨著云辦公場景不斷深化，金山辦
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    并進(jìn)行監(jiān)控。 跨云服務(wù)的分布式應(yīng)用監(jiān)控：對于同時使用了多種云服務(wù)的分布式應(yīng)用，提供統(tǒng)一的運維平臺，便于您對業(yè)務(wù)進(jìn)行立體排查。 事件告警靈活通知：提供多種異常檢測策略并支持豐富的異常事件觸發(fā)方式及API。 圖2巡檢與問題定界 立體化運維 您需全方位掌控系統(tǒng)的運行狀態(tài)，并快速響應(yīng)各類問題。
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    企業(yè)IT架構(gòu)的演進(jìn)歷史 企業(yè)IT架構(gòu)的演進(jìn)歷史 時間：2021-06-08 18:58:39 云計算 回顧企業(yè)IT架構(gòu)演進(jìn)的整個歷史，馮·諾依曼架構(gòu)的第一臺計算機誕生以來的前30年，計算高度集中化、支持多用戶多任務(wù)的大型機和小型機是企業(yè)IT的主流形態(tài)，構(gòu)成IT系統(tǒng)的軟件堆棧各層之
    來自：百科
    助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 我的數(shù)據(jù) 通過我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置，支持如下數(shù)據(jù)源： 對象存儲服務(wù)（ OBS ） 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（DWS） 數(shù)據(jù)湖探索（ DLI ） MapReduce服務(wù) （MRS Hive） MapReduce服務(wù)（MRS SparkSQL）
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    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實現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價值： 數(shù)據(jù)處理耗時從1天降至3個小時； 開發(fā)人員基于SQL語言可快速開發(fā)分析應(yīng)用，同時將可分析維度從2-3個擴(kuò)展為5-10個，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
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    aussDB的發(fā)展史嗎？ 產(chǎn)品詳情 幫助文檔 GaussDB 發(fā)展史 2001年：華為中央研究院Dopra團(tuán)隊為了支撐華為所生產(chǎn)的電信產(chǎn)品(交換機、路由器等),啟動了內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲組件DopraDB的研發(fā)。DopraDB后來隨著業(yè)務(wù)和組織的切換,成為華為高斯數(shù)據(jù)庫團(tuán)隊的GMDB V1系列產(chǎn)品。
    來自：專題
    rt 進(jìn)行賦能 5、Q：知途教育這邊提供的方案很好，那到細(xì)節(jié)方面，比如在學(xué)生真正實訓(xùn)過程中，真的可以讓學(xué)生掌握這些課程或者知識么？ A：可以掌握。首先在專業(yè)核心理論課方面：有充足合理的知識點配置，詳細(xì)的講解，平均每門課都有不少于50個重要的數(shù)據(jù)模塊。從安裝到具體應(yīng)用、調(diào)研落實、數(shù)
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    統(tǒng)一調(diào)度和運維 全面托管的調(diào)度，支持按時間、事件觸發(fā)的任務(wù)觸發(fā)機制，支持分鐘、小時、天、周和月等多種調(diào)度周期。 可視化的任務(wù)運維中心，監(jiān)控所有任務(wù)的運行，支持配置各類報警通知，便于責(zé)任人實時獲取任務(wù)的情況，保證業(yè)務(wù)正常運行。 全方位的安全保障 統(tǒng)一的安全認(rèn)證，租戶隔離，數(shù)據(jù)的分級分類管理，
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    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。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉庫，建設(shè)滿足未來IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉庫。 客戶痛點： Teradata成本高，一體機封閉架構(gòu)，技術(shù)無法自主可控;
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    了解GaussDB的發(fā)展史嗎？ 幫助文檔 GaussDB發(fā)展史 2001年：華為中央研究院Dopra團(tuán)隊為了支撐華為所生產(chǎn)的電信產(chǎn)品(交換機、路由器等),啟動了內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲組件DopraDB的研發(fā)。DopraDB后來隨著業(yè)務(wù)和組織的切換,成為華為高斯數(shù)據(jù)庫團(tuán)隊的GMDB V1系列產(chǎn)品。
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    volatile-random：回收隨機的鍵使得新添加的數(shù)據(jù)有空間存放，但僅限于在過期集合的鍵。 volatile-ttl：回收在過期集合的鍵，并且優(yōu)先回收存活時間（TTL）較短的鍵，使得新添加的數(shù)據(jù)有空間存放。 allkeys-lfu：從所有鍵中驅(qū)逐最不常用的鍵。 volatile-lfu：從
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