- 數(shù)據(jù)倉庫的綜合和計(jì)算 內(nèi)容精選 換一換
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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(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:百科展性,基于MPP的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺還是有很多顯著的不同。針對不同的使用場景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡單判斷什么場景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺特性比較來自:百科
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邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)是什么關(guān)系 邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)是什么關(guān)系 邊緣計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)和計(jì)算需求的本地處理和存儲源,可以降低物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與現(xiàn)場設(shè)備所連接的網(wǎng)絡(luò)通信延遲。邊緣計(jì)算是指在靠近數(shù)據(jù)源的一側(cè)搭建集網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的計(jì)算節(jié)點(diǎn),就近提供處理數(shù)據(jù)的能力,為了能夠快速來自:專題按需付費(fèi):DWS按實(shí)際使用量和使用時(shí)長計(jì)費(fèi)。您需要支付的費(fèi)率很低,只需為實(shí)際消耗的資源付費(fèi)。 門檻低:您無需前期投入較多固定成本,可以從低規(guī)格的數(shù)據(jù)倉庫實(shí)例起步,以后隨時(shí)根據(jù)業(yè)務(wù)情況彈性伸縮所需資源,按需開支。 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來自:百科
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隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步,數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源,構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值,成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”,成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測性分析的關(guān)鍵要素。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色,更是來自:百科華為云計(jì)算 云知識 云計(jì)算常見的分類 云計(jì)算常見的分類 時(shí)間:2021-06-08 19:49:27 云計(jì)算 按服務(wù)的層級通常將云計(jì)算分為: 1、I層主要提供計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)類基礎(chǔ)服務(wù),典型I層云服務(wù),例如: 彈性云服務(wù)器 。 2、P層主要提供應(yīng)用運(yùn)行、開發(fā)環(huán)境和應(yīng)用開發(fā)組件,典型P層云服務(wù),例如:數(shù)據(jù)庫服務(wù)。來自:百科DWS解決方案探討 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,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為 云桌面來自:百科LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核,提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL,結(jié)合商業(yè)智能工具,經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級縮短至小時(shí)級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來自:百科在結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)表里。數(shù)據(jù)表之間相互關(guān)聯(lián),反映客觀事物間的本質(zhì)聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫能有效地幫助一個組織或企業(yè)科學(xué)地管理各類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)來自:百科前數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)所流行的一些黑科技,包括機(jī)器碼級別的向量計(jì)算,算子間和算子內(nèi)的并行,節(jié)點(diǎn)內(nèi)和節(jié)點(diǎn)間并行,使用LLVM優(yōu)化編譯查詢計(jì)劃的本機(jī)代碼等。這些黑科技極大地提高了數(shù)據(jù)查詢和分析的性能,為用戶帶來了更好的體驗(yàn),解決了特定場景當(dāng)中的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。 GaussDB (DWS)服務(wù)即開即用來自:百科
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