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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(jiǎn)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(lái)自:專題弘人C-WMS倉(cāng)儲(chǔ)管理軟件 盈利分析 我們對(duì)這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過(guò)精確的市場(chǎng)定位和合理的 定價(jià) 策略,我們確信這款商品將為客戶帶來(lái)良好的投資回報(bào)。 我們對(duì)這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過(guò)精確的市場(chǎng)定位和合理的定價(jià)策略,我們確信這款商品將為客戶帶來(lái)良好的投資回報(bào)。 弘人C-WMS倉(cāng)儲(chǔ)管理軟件來(lái)自:專題
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使用 AOM 如何建設(shè)完整的指標(biāo)體系 使用AOM如何建設(shè)完整的指標(biāo)體系 如何使用 應(yīng)用運(yùn)維管理 AOM建設(shè)完整的指標(biāo)體系和統(tǒng)一監(jiān)控大盤,實(shí)現(xiàn)資源和應(yīng)用的全方位、立體化、可視化監(jiān)控。 如何使用應(yīng)用運(yùn)維管理AOM建設(shè)完整的指標(biāo)體系和統(tǒng)一監(jiān)控大盤,實(shí)現(xiàn)資源和應(yīng)用的全方位、立體化、可視化監(jiān)控。 立即使用來(lái)自:專題時(shí)間范圍和統(tǒng)計(jì)周期的關(guān)系 AOM約束單個(gè)指標(biāo)單次查詢最大返回1440個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),因此統(tǒng)計(jì)周期與時(shí)間范圍的關(guān)系如下所示: 最大可查詢時(shí)間范圍=統(tǒng)計(jì)周期×1440 當(dāng)您選中的查詢時(shí)間范圍小于等于最大可查詢時(shí)間范圍時(shí),所有滿足以上條件的統(tǒng)計(jì)周期可以被選擇。例如,查詢1小時(shí)的指標(biāo)時(shí),可選的統(tǒng)計(jì)周期為1分鐘和5分鐘。來(lái)自:專題
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安全可靠的在線 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、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(lái)自:百科業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),比如Oracle、Greenplum等。 簡(jiǎn)單易用 圖形化編排,即開即用,輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)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(wù)中,并在DAYU的界面中就可以進(jìn)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(shè)變得如此簡(jiǎn)單。來(lái)自:百科查看監(jiān)控指標(biāo) 操作場(chǎng)景 云服務(wù)平臺(tái)提供的 云監(jiān)控 ,可以對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行日常監(jiān)控。您可以通過(guò)管理控制臺(tái),直觀地查看數(shù)據(jù)庫(kù)的各項(xiàng)監(jiān)控指標(biāo)。您可以查看實(shí)例監(jiān)控。 由于監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的獲取與傳輸會(huì)花費(fèi)一定時(shí)間,因此,云監(jiān)控顯示的是當(dāng)前時(shí)間5~10分鐘前的數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài)。如果您的數(shù)據(jù)庫(kù)剛創(chuàng)建完成,請(qǐng)等待5~10分鐘后查看監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。來(lái)自:專題E、云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。 華為云 函數(shù)工作流 FunctionGraph一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù),只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行的條件,無(wú)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(yùn)維、高可靠的方式運(yùn)行。 云應(yīng)用引擎CAE是一個(gè)面向應(yīng)用的Ser來(lái)自:百科數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理著重建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)語(yǔ)言,L1到L5數(shù)據(jù)層級(jí)業(yè)務(wù)對(duì)象的定義是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的載體,并對(duì)應(yīng)發(fā)布包括L1到L5數(shù)據(jù)層級(jí)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。各業(yè)務(wù)對(duì)象對(duì)應(yīng)物理實(shí)現(xiàn)的IT系統(tǒng)需發(fā)布相應(yīng)的數(shù)據(jù)字典并進(jìn)行數(shù)據(jù)源認(rèn)證。而對(duì)于梳理出來(lái),但沒有落IT系統(tǒng)的業(yè)務(wù)對(duì)象,需在后繼的開發(fā)中進(jìn)行數(shù)字化落地。 數(shù)據(jù)開發(fā)來(lái)自:專題學(xué)完本課程后,您將能夠:描述 GaussDB (DWS)的產(chǎn)品架構(gòu);掌握GaussDB(DWS)的關(guān)鍵特性;掌握GaussDB(DWS)的技術(shù)指標(biāo);了解GaussDB(DWS)的應(yīng)用場(chǎng)景;熟悉GaussDB(DWS)的產(chǎn)品功能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概述 2. GaussDB(DWS)產(chǎn)品架構(gòu)來(lái)自:百科功能總覽 幫助您快速了解 云數(shù)據(jù)遷移 CDM的產(chǎn)品功能。 最新動(dòng)態(tài) 可以讓您快速的了解云數(shù)據(jù)遷移 CDM的版本發(fā)布的新特性。 咨詢與計(jì)費(fèi)問(wèn)題 快速的解決您在使用產(chǎn)品過(guò)程中可能會(huì)遇到的計(jì)費(fèi)相關(guān)問(wèn)題。 推薦文檔 為您推薦華為云相關(guān)的精品文檔,供您閱讀 MRS 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) ModelArts 數(shù)據(jù)管理來(lái)自:專題數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖可以通過(guò)可視化的手段,從資產(chǎn)概況、分類分級(jí)、權(quán)限配置、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、敏感數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)出口分析等多種維度查看資產(chǎn)的安全狀況??蓞f(xié)助您快速發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)并進(jìn)行快速風(fēng)險(xiǎn)處理。 資產(chǎn)地圖 數(shù)據(jù)安全中心 支持的服務(wù) DSC 支持管理 OBS 、數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)和MRS數(shù)據(jù)資產(chǎn)。 可添加資產(chǎn)的約束條件詳見使用約束。來(lái)自:專題事件監(jiān)控提供了事件類型數(shù)據(jù)上報(bào)、查詢和告警的功能。方便您將業(yè)務(wù)中的各類重要事件或?qū)υ瀑Y源的操作事件收集到云監(jiān)控,并在事件發(fā)生時(shí)進(jìn)行告警。 自定義事件監(jiān)控與自定義監(jiān)控的區(qū)別: 自定義事件監(jiān)控用于解決非連續(xù)的事件類型監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)上報(bào)、查詢與告警的場(chǎng)景; 自定義監(jiān)控用于解決周期性、連續(xù)采集的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)上報(bào)、查詢與告警的場(chǎng)景。 文中課程來(lái)自:百科云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB與RDS for MySQL的區(qū)別 TaurusDB與RDS for MySQL的區(qū)別 云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB是華為自研的最新一代高性能企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),完全兼容MySQL。基于華為最新一代DFV分布式存儲(chǔ),采用計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu),最高支持128TB的海量存儲(chǔ),來(lái)自:專題為業(yè)主節(jié)能降耗決策提供數(shù)據(jù)依據(jù) 采集:通過(guò)先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)水、電、氣、熱等能源數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集。 監(jiān)控:通過(guò)全方位遠(yuǎn)程監(jiān)控,掌握不同區(qū)域、不同設(shè)備的能源消耗情況和運(yùn)行狀態(tài)。 分析:基于大數(shù)據(jù)分析,將業(yè)主的能耗情況,進(jìn)行多維度分析,為業(yè)主節(jié)能降耗提供數(shù)據(jù)依據(jù)。 診斷:通過(guò)對(duì)告警及故障的診斷評(píng)估,為業(yè)主提供有針對(duì)性的解決方案。來(lái)自:云商店數(shù)據(jù)源。 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(guò)增強(qiáng)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(dú)享隊(duì)列中訪問(wèn)所有Flink和Spark支持的數(shù)據(jù)源與輸出源,如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。來(lái)自:專題商品鏈接:數(shù)智工廠生產(chǎn)管理與協(xié)同系統(tǒng);服務(wù)商:深圳前海信息技術(shù)有限公司 OEE分析是對(duì)全場(chǎng)車間設(shè)備的運(yùn)行監(jiān)控,對(duì)設(shè)備運(yùn)行綜合效率分析指標(biāo)OEE,以及包含指標(biāo):時(shí)間稼動(dòng)率、性能稼動(dòng)率與良品率的綜合評(píng)估。OEE分析是對(duì)全部設(shè)備每天進(jìn)行監(jiān)控分析,提供日?qǐng)?bào)、月報(bào)與年報(bào),從中及時(shí)反應(yīng)出設(shè)備實(shí)際運(yùn)行情況的優(yōu)劣,能夠快速?gòu)闹邪l(fā)現(xiàn)問(wèn)題,提供決策依據(jù)。來(lái)自:云商店
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