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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有多維性 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 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 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 時(shí)間:2021-03-08 14:42:45 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(chēng)DWS)是一種即開(kāi)即用、安全可靠
    來(lái)自:百科
    實(shí)施管理介紹:實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè) 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉(cāng)一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案 實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測(cè) 什么是 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio? 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)專(zhuān)家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖與華為 智能數(shù)據(jù)湖 方案:華為智能數(shù)據(jù)湖方案
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有多維性 相關(guān)內(nèi)容
  • 算使用。同時(shí)支持把多個(gè)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)匯集到一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。這樣數(shù)據(jù)可以被更好地關(guān)聯(lián)和分析,從而產(chǎn)生更大的價(jià)值。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般來(lái)說(shuō)采用了一些和標(biāo)準(zhǔn)的面向事務(wù)的數(shù)據(jù)庫(kù)不一樣的設(shè)計(jì),特別是針對(duì)數(shù)據(jù)的聚合和關(guān)聯(lián)做了特別的優(yōu)化,有些時(shí)候?yàn)榱诉@些優(yōu)化甚至可能會(huì)犧牲掉一些標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)的事
    來(lái)自:專(zhuān)題
    2022年3月8日,華為 GaussDB 200即華為云GaussDB(DWS),正式獲得信息技術(shù)安全評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)CC EAL2 + ALC_FLR.2級(jí)別認(rèn)證,是目前中國(guó)唯一獲得CC安全認(rèn)證的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品。 對(duì)于用戶(hù)在使用過(guò)程中因不確定因素所帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)和威脅,華為云GaussDB(DWS)有充
    來(lái)自:專(zhuān)題
  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有多維性 更多內(nèi)容
  • 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(zhuān)題
    reSQL/Oracle生態(tài)。 自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)on云主機(jī)、華為云DWS三者比較分析 自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 購(gòu)買(mǎi)并安裝服務(wù)器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等軟硬件; 租用機(jī)房,費(fèi)用高昂; 招聘專(zhuān)業(yè)DBA,運(yùn)維人員。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) on 云主機(jī) 購(gòu)買(mǎi)并安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件; 租用云主機(jī); 招聘專(zhuān)業(yè)DBA運(yùn)維人員。
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    ,并側(cè)重于可擴(kuò)展性和標(biāo)準(zhǔn)的符合,被業(yè)界譽(yù)為“最先進(jìn)的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)”。 云數(shù)據(jù)庫(kù) PostgreSQL面向企業(yè)復(fù)雜SQL處理的OLTP在線(xiàn)事務(wù)處理場(chǎng)景,支持NoSQL數(shù)據(jù)類(lèi)型(JSON/XML/hstore),支持GIS地理信息處理,在可靠、數(shù)據(jù)完整方面有良好聲譽(yù),適用于互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站
    來(lái)自:百科
    應(yīng)用管理與運(yùn)維平臺(tái)的安全 應(yīng)用管理與運(yùn)維平臺(tái)的安全 ServiceStage是華為云提供的一款應(yīng)用管理與運(yùn)維平臺(tái),它可以幫助用戶(hù)快速構(gòu)建、部署和管理應(yīng)用程序。其中,監(jiān)控和日志管理是ServiceStage的兩個(gè)重要功能,下面我們將分別介紹它們的作用和使用方法。 Service
    來(lái)自:專(zhuān)題
    于:Web應(yīng)用、操作系統(tǒng)、中間件、弱密碼 智能監(jiān)測(cè)掃描 安全專(zhuān)家7*24小時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)最新漏洞,第一時(shí)間更新 漏洞掃描 規(guī)則,對(duì)重點(diǎn)資產(chǎn)進(jìn)行周期監(jiān)測(cè)掃描 綜合報(bào)告 生成全面的掃描報(bào)告,對(duì)檢測(cè)到的漏洞進(jìn)行分類(lèi),并提供建議的措施以改善站點(diǎn)防御 自定義掃描 允許您自定義掃描規(guī)則,例如掃描強(qiáng)度、網(wǎng)站登錄設(shè)置,以滿(mǎn)足各種業(yè)務(wù)要求
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    程中無(wú)需關(guān)閉云服務(wù)器。 針對(duì)病毒入侵、人為誤刪除、軟硬件故障等導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失或者損壞的場(chǎng)景,可通過(guò)任意時(shí)刻的備份恢復(fù)數(shù)據(jù),以保證數(shù)據(jù)正確和安全,確保您的數(shù)據(jù)安全。 您可以通過(guò)備份將云硬盤(pán)數(shù)據(jù)恢復(fù)至備份時(shí)間點(diǎn),也可以使用備份創(chuàng)建新的云硬盤(pán),新云硬盤(pán)在初始狀態(tài)就有備份中的數(shù)據(jù)。 快照(公測(cè))
    來(lái)自:專(zhuān)題
    API接口 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)所提供的接口為自研接口,您可以使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的可用區(qū)、集群管理、快照管理、事件管理、數(shù)據(jù)源、審計(jì)日志、資源管理、告警管理、連接管理、標(biāo)簽管理、配額管理、容災(zāi)管理、任務(wù)管理以及主機(jī)監(jiān)控等功能。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)所提供的接口為自研接口,您可以使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的可用
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    傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 時(shí)間:2021-03-03 16:46:24 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可借助DWS Express將查詢(xún)分析擴(kuò)展至數(shù)據(jù)湖?;谌A為GaussD
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    間的隔離,避免數(shù)據(jù)泄漏,同時(shí)保證VPC內(nèi)不同云服務(wù)間數(shù)據(jù)遷移時(shí)的傳輸安全。用戶(hù)還可以使用VPN網(wǎng)絡(luò)將本地?cái)?shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)遷移到云服務(wù),具有高度的安全 CDM 數(shù)據(jù)遷移以抽取-寫(xiě)入模式進(jìn)行。CDM首先從源端抽取數(shù)據(jù)然后將數(shù)據(jù)寫(xiě)入到目的端,數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)操作均由CDM主動(dòng)發(fā)起,對(duì)于數(shù)據(jù)源(
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    數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的CPU、IOPS、空間是否足夠。 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例是否存在性能問(wèn)題,是否需要優(yōu)化等。 什么是時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Influx接口實(shí)例可用 實(shí)例可用的計(jì)算公式: 實(shí)例可用=(1–故障時(shí)間/服務(wù)總時(shí)間)×100% 其中,故障時(shí)間是指數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例購(gòu)買(mǎi)完成后,運(yùn)行期間累計(jì)發(fā)生故障的總時(shí)長(zhǎng)。服務(wù)總時(shí)間指數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例購(gòu)買(mǎi)完成后運(yùn)行的總時(shí)長(zhǎng)。
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    按主題進(jìn)行相似組合和合并,并進(jìn)行一致處理,為數(shù)據(jù)分析決策服務(wù),但是并不能直接用于分析決策。 維度建模 維度建模是從分析決策的需求出發(fā)構(gòu)建多維模型,它主要是為分析需求服務(wù),因此它重點(diǎn)關(guān)注用戶(hù)如何更快速地完成需求分析,同時(shí)具有較好的大規(guī)模復(fù)雜查詢(xún)的響應(yīng)性能。 多維模型是由數(shù)字型度
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    為云數(shù)據(jù)庫(kù)具備輕松實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)容量擴(kuò)容、快速便捷的實(shí)例規(guī)格變更,內(nèi)核深度優(yōu)化,業(yè)務(wù)并發(fā)量1000+時(shí)性能依然保持穩(wěn)定,擴(kuò)容僅需幾分鐘。具有超高的數(shù)據(jù)可靠等特點(diǎn),保障客戶(hù)業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行。 對(duì)于郵件,文檔,網(wǎng)頁(yè),監(jiān)控、車(chē)輛等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),此類(lèi)面向分析型場(chǎng)景,將通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入kafka等
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    種交通控制決策,如紅綠燈時(shí)間調(diào)整等。為了實(shí)現(xiàn)高實(shí)時(shí),我們可以采用實(shí)時(shí)流分析方案,從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 對(duì)外的數(shù)據(jù)通道中實(shí)時(shí)提取流動(dòng)數(shù)據(jù),分析和處理之后再輸出至數(shù)據(jù)通道繼續(xù)流轉(zhuǎn),保證呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是最“新鮮”的。 時(shí)序數(shù)據(jù) 有些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)沒(méi)那么強(qiáng),但是和時(shí)間順序強(qiáng)相關(guān),分析后的數(shù)據(jù)需要分類(lèi)
    來(lái)自:百科
    Service)為客戶(hù)提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。 MRS 同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài):混合云版本,一個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)離線(xiàn)、實(shí)時(shí)、邏輯三種數(shù)據(jù)湖,以云原生架構(gòu)助力客戶(hù)智
    來(lái)自:專(zhuān)題
    人臉識(shí)別 北京以薩技術(shù)股份有限公司專(zhuān)注于人工智能、計(jì)算機(jī)視覺(jué)及多維全息數(shù)據(jù)融合分析領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用,是國(guó)內(nèi)首個(gè)在公共安全、智慧交警、社會(huì)治理、智慧社區(qū)、生產(chǎn)安全等多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)多維全息數(shù)據(jù)融合分析解決方案的提供商。 以薩具有全部自研的全棧人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)以及針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景特別定
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    Z-Suite - 永洪BI具有豐富的功能和靈活的權(quán)限控制。它支持多種數(shù)據(jù)源,包括主流數(shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop、日志文件和NoSQL等。你可以輕松建立時(shí)間、區(qū)域和字段層次,自定義字段和過(guò)濾器,實(shí)現(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)建模。同時(shí),它還支持列級(jí)別和行級(jí)別的數(shù)據(jù)權(quán)限控制,確保數(shù)據(jù)的安全。在分析報(bào)表方面,它
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    豐富,包括函數(shù)、自定義函數(shù)、存儲(chǔ)過(guò)程。 Hive不支持事務(wù),GaussDB(DWS)支持完整事務(wù)。 在數(shù)據(jù)可靠方面,Hive和GaussDB(DWS)均支持副本,可靠基本一致。 在性能上,GaussDB(DWS)極大地優(yōu)于Hive。 GaussDB(DWS)和Hive基于各自
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