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前瞻》中提到大數(shù)據(jù)技術(shù)的四大挑戰(zhàn)與十大趨勢(shì),其中超大規(guī)模數(shù)據(jù)如何組織和管理,數(shù)據(jù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)時(shí)效性差,數(shù)據(jù)如何打破多源異構(gòu)造成的隔閡,從單域走向跨域數(shù)據(jù)融合,數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估等仍是制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶頸。大數(shù)據(jù)當(dāng)前該如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),仍需要可持續(xù)、技術(shù)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)平臺(tái)廠商去解決。 華為來(lái)自:百科海量高并發(fā)數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜查詢場(chǎng)景的考驗(yàn)。 金融級(jí)高可用與全密態(tài)安全 金融級(jí)高可用與全密態(tài)安全 金融級(jí)兩地三中心高可用 GaussDB 提供了多種高可用方案,包括同城AZ內(nèi)高可用、跨AZ高可用、異地跨Region的兩地三中心容災(zāi)方案,滿足金融級(jí)監(jiān)管要求。GaussDB通過(guò)獨(dú)有的Switch來(lái)自:專題
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的隔閡、從單域走向跨域數(shù)據(jù)融合、 數(shù)據(jù)治理 質(zhì)量評(píng)估等仍是制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶頸。當(dāng)前,湖倉(cāng)一體是最佳解決方案。 湖倉(cāng)一體是構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧的關(guān)鍵 在近兩年的Gartner 數(shù)據(jù)管理 技術(shù)成熟曲線圖中,Lakehouse湖倉(cāng)一體技術(shù)已成為主流架構(gòu),其主要觀點(diǎn)是結(jié)合 數(shù)據(jù)湖 和 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 的優(yōu)勢(shì),旨在構(gòu)建高效、靈活、簡(jiǎn)潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)。來(lái)自:百科系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來(lái)自:百科
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[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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 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提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來(lái)自:百科GaussDB(DWS)服務(wù)即開(kāi)即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過(guò)程,在公有云上開(kāi)通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶的購(gòu)買過(guò)程,使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)和門檻,讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬(wàn)家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。來(lái)自:百科,解決出行行業(yè)“長(zhǎng)尾支付”帶來(lái)的性能瓶頸,數(shù)據(jù)處理效率提升150%。 Lakehouse湖倉(cāng)一體在2021年首次進(jìn)入Gartner數(shù)據(jù)分析域的成熟度模型中。此前,華為云在2020華為全球分析師大會(huì)上提出 FusionInsight “湖倉(cāng)一體”領(lǐng)先架構(gòu),截至目前已為千行萬(wàn)業(yè)的客戶提供來(lái)自:百科專屬計(jì)算集群的應(yīng)用場(chǎng)景 專屬計(jì)算集群的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-22 09:29:59 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享,性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備,獨(dú)享計(jì)算,從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 應(yīng)用場(chǎng)景 對(duì)安全有高要求的行業(yè)。來(lái)自:百科專屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 專屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間:2020-09-22 09:31:30 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享,性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備,獨(dú)享計(jì)算,從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 資源獨(dú)享 用戶來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案_金融行業(yè)解決方案 常見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案_金融行業(yè)解決方案 時(shí)間:2021-04-29 15:16:09 金融行業(yè)解決方案:數(shù)據(jù)敏感,安全合規(guī),異地容災(zāi) 行業(yè)痛點(diǎn): 1、需要金融專屬區(qū)實(shí)現(xiàn)資源隔離、異地災(zāi)備保障可用性、 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)高可用一致性保證數(shù)據(jù)0丟失,滿足監(jiān)管要求。來(lái)自:百科GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù),又稱為 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn),企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。關(guān)于GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)知多少呢? GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù),又稱為云數(shù)據(jù)庫(kù)Gau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:百科什么是 華為云Stack 金融分布式新核心解決方案? 什么是華為云Stack 金融分布式新核心解決方案? 時(shí)間:2023-03-10 10:49:15 云計(jì)算 混合云 金融 智慧金融 華為云Stack金融分布式新核心解決方案,基于華為云原生2.0構(gòu)建的現(xiàn)代化金融核心系統(tǒng)底座,提供高性來(lái)自:百科融合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的優(yōu)勢(shì),降低傳統(tǒng)湖倉(cāng)割裂導(dǎo)致的系統(tǒng)間復(fù)雜度,減少在湖、倉(cāng)、AI開(kāi)發(fā)之間來(lái)回搬遷數(shù)據(jù)的工作。 與此同時(shí),華為云FusionInsight始終關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新,引領(lǐng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。Lakehouse湖倉(cāng)一體在2021年首次進(jìn)入Gartner數(shù)據(jù)分析域的成熟度模型來(lái)自:百科
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