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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的指標(biāo)層 內(nèi)容精選 換一換
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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(kāi)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(méi)結(jié)果的問(wèn)題。 華為云 面向未來(lái)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(dòng)，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(lái)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(lái)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(dòng)，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(kāi)發(fā)者，致來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的指標(biāo)層 相關(guān)內(nèi)容
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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(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，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(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來(lái)自：專題降低成本 這款產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過(guò)程都經(jīng)過(guò)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(gòu)買(mǎi)時(shí)節(jié)省更多的費(fèi)用。 盈利分析 我們對(duì)這款產(chǎn)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，我們確信這款產(chǎn)品將為客戶帶來(lái)良好的投資回報(bào)。 成本效益高來(lái)自：專題
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的指標(biāo)層 更多內(nèi)容
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數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS的優(yōu)勢(shì) 可視化手段 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS通過(guò)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(yè)面展示，從而顯著的降低了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的門(mén)檻，提高了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的效率。 運(yùn)維無(wú)憂 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS將一切繁重的IT運(yùn)維工作都集中在云后臺(tái)管理，從專業(yè)，復(fù)雜，繁重的數(shù)據(jù)中心運(yùn)維來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 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(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間：2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種即開(kāi)即用、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。來(lái)自：百科![]()
Studio界面的“SQL終端”窗口中執(zhí)行SQL語(yǔ)句。 好啦！通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的步驟就講到這里，如果想要了解更多有關(guān)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的內(nèi)容，戳這里!!! 華為云 面向未來(lái)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(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
及基礎(chǔ)資源的四層指標(biāo)，在儀表盤(pán)中實(shí)現(xiàn)個(gè)性化監(jiān)控，以及通過(guò)統(tǒng)一告警入口配置告警規(guī)則，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的日常巡檢，保障業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行。 AOM 提供多場(chǎng)景、多層次、多維度指標(biāo)數(shù)據(jù)的監(jiān)控能力，建立了從基礎(chǔ)設(shè)施層指標(biāo)、中間件層指標(biāo)、應(yīng)用層指標(biāo)到業(yè)務(wù)層指標(biāo)的四層指標(biāo)體系，將1000+種指標(biāo)數(shù)據(jù)全方位呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)豐富全面。來(lái)自：專題![]()
適用于需要超大帶寬和超低時(shí)延的場(chǎng)景。 超高性能云硬盤(pán)，可用于企業(yè)關(guān)鍵性業(yè)務(wù)，適合高吞吐、低時(shí)延的工作負(fù)載。 高性價(jià)比的云硬盤(pán)，可用于高吞吐、低時(shí)延的企業(yè)辦公。 可用于一般訪問(wèn)的工作負(fù)載。 典型應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)庫(kù)：Oracle、SQL ServerClickHouse AI場(chǎng)景 超大帶寬的讀寫(xiě)密集型場(chǎng)景來(lái)自：專題![]()
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![]()
診斷 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類型模型的評(píng)估任務(wù)，提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí)，會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估，獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估指標(biāo)的敏感度，并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳” ——數(shù)據(jù)庫(kù)智能運(yùn)維 數(shù)據(jù)庫(kù)智能運(yùn)維（D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(xiě)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![]()
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![]()
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![]()
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(kāi)發(fā)人員基于SQL語(yǔ)言可快速開(kāi)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(lái)自：百科![]()
單組件拓?fù)洌菏菃蝹€(gè)組件下的單個(gè)環(huán)境的拓?fù)洌瑫r(shí)可以展開(kāi)直接或間接上下游的組件的拓?fù)潢P(guān)系。 全局應(yīng)用拓?fù)洌嚎梢圆榭催@個(gè)應(yīng)用下面全部或者部分組件的全局拓?fù)潢P(guān)系。 拓?fù)鋱D展示服務(wù)之間一段時(shí)間的調(diào)用關(guān)系，可以是從調(diào)用方統(tǒng)計(jì)的，也可以是從被調(diào)用方統(tǒng)計(jì)的，并且可以查看這個(gè)調(diào)用關(guān)系的趨勢(shì)圖。通過(guò)拓?fù)鋱D，一方面可以自動(dòng)梳理服務(wù)之來(lái)自：專題![]()
大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來(lái)面臨的一個(gè)巨大問(wèn)題：社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，數(shù)據(jù)種類越來(lái)越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來(lái)越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說(shuō)單機(jī)存儲(chǔ)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無(wú)法解決這些新的大數(shù)據(jù)問(wèn)題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問(wèn)題，Apache基金會(huì)推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開(kāi)源解決方案。Ha來(lái)自：專題![]()
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(kāi)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(kāi)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![]()
通過(guò)應(yīng)用、組件、環(huán)境等多維度關(guān)聯(lián)和分析上百種運(yùn)維指標(biāo)和告警數(shù)據(jù)，以便您迅速定位故障原因 數(shù)據(jù)開(kāi)放 應(yīng)用運(yùn)維管理 產(chǎn)品架構(gòu) AOM是一個(gè)以資源數(shù)據(jù)為中心并關(guān)聯(lián)日志、指標(biāo)、資源、告警和事件等數(shù)據(jù)的立體運(yùn)維服務(wù)。AOM從架構(gòu)上主要分為數(shù)據(jù)采集接入層、傳輸存儲(chǔ)層和業(yè)務(wù)計(jì)算層。 采用三層架構(gòu) 數(shù)據(jù)采集接入層 ICAgent采集數(shù)據(jù)來(lái)自：專題![]()
AOM是一個(gè)以資源數(shù)據(jù)為中心并關(guān)聯(lián)日志、指標(biāo)、資源、告警和事件等數(shù)據(jù)的立體運(yùn)維服務(wù)。AOM從架構(gòu)上主要分為數(shù)據(jù)采集接入層、傳輸存儲(chǔ)層和業(yè)務(wù)計(jì)算層。 架構(gòu)圖 采用三層架構(gòu) 數(shù)據(jù)采集接入層 ICAgent采集數(shù)據(jù) 給主機(jī)安裝ICAgent（插件式的數(shù)據(jù)采集器）并通過(guò)ICAgent上報(bào)相關(guān)的運(yùn)維數(shù)據(jù)。 API接入數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
基于關(guān)系建模的邏輯模型和物理模型，新建SDI層和DWI層兩個(gè)模型。 基于關(guān)系建模的邏輯模型和物理模型，新建SDI層和DWI層兩個(gè)模型。 模型設(shè)計(jì)-關(guān)系建模 模型設(shè)計(jì)-維度建模 基于維度建模，新建DWR層模型并發(fā)布維度和事實(shí)表；新建DM層并發(fā)布匯總表。 基于維度建模，新建DWR層模型并發(fā)來(lái)自：專題
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