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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有多維性對(duì)嗎 內(nèi)容精選 換一換
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、水印等，滿足多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的圖片/視頻需求。 優(yōu)勢(shì) 高效 在圖片/視頻存入或讀出存儲(chǔ)時(shí)即進(jìn)行同步或異步處理 易用 圖像化界面，按業(yè)務(wù)流程對(duì)圖片/視頻處理算子進(jìn)行編排即可實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā) 開(kāi)放 廣泛集成華為MPC和第三方圖片/視頻處理能力 建議搭配使用 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：專(zhuān)題從前端體驗(yàn)到后臺(tái)處理的全流程性能監(jiān)控，為企業(yè)的業(yè)務(wù)穩(wěn)定性與可用性保駕護(hù)航，助力企業(yè)商業(yè)成功。 應(yīng)用性能管理 是可觀測(cè)性的核心 隨著云原生技術(shù)逐漸普及，傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)正朝可觀測(cè)性系統(tǒng)演進(jìn)，業(yè)界對(duì)可觀測(cè)性的共識(shí)，是基于可觀測(cè)性的三大支柱“metrics、logging、tracing”。來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有多維性對(duì)嗎 相關(guān)內(nèi)容
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數(shù)據(jù)盤(pán)：32768 GB 描述 專(zhuān)用于對(duì)延遲敏感的業(yè)務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用程序的極高性能 SSD云硬盤(pán)。 具備持續(xù) IOPS 性能 超過(guò) 64，000 IOPS 1，000 MiB/s 吞吐量 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)載來(lái)自：專(zhuān)題萬(wàn)多節(jié)點(diǎn)，還可以通過(guò)集群聯(lián)邦無(wú)限擴(kuò)容。 · 單向流動(dòng)，數(shù)據(jù)一致性好 單向流動(dòng)，無(wú)交叉。湖倉(cāng)一體批流一體技術(shù)的成熟，讓一份數(shù)據(jù)在加工時(shí)就實(shí)現(xiàn)不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分層解耦，即保障了靈活性，又保障了時(shí)效性，更是實(shí)現(xiàn)全局?jǐn)?shù)據(jù)的一致性，保障數(shù)據(jù)的“清潔”，也進(jìn)一步減輕了 數(shù)據(jù)治理 的負(fù)擔(dān)。 · 全生命周期數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)治理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有多維性對(duì)嗎 更多內(nèi)容
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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)湖方案來(lái)自：百科![]()
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)，具有高度的安全性。 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)訪問(wèn)操作均由CDM主動(dòng)發(fā)起，對(duì)于數(shù)據(jù)源（來(lái)自：百科![]()
SSL傳輸加密 用戶管理 用戶可以擁有數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象（例如表），并且可以向用戶和角色授予對(duì)這些對(duì)象的權(quán)限以控制誰(shuí)可以訪問(wèn)哪個(gè)對(duì)象。 用戶可以擁有數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象（例如表），并且可以向用戶和角色授予對(duì)這些對(duì)象的權(quán)限以控制誰(shuí)可以訪問(wèn)哪個(gè)對(duì)象。 管理用戶 權(quán)限管理 DWS通過(guò)Databa來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Redis修改開(kāi)源協(xié)議：新版Redis不再“開(kāi)源”，對(duì)使用者都有哪些影響？ Redis修改開(kāi)源協(xié)議：新版Redis不再“開(kāi)源”，對(duì)使用者都有哪些影響？ 時(shí)間：2024-03-26 10:53:02 Redis 云數(shù)據(jù)庫(kù) 2024年3月20日，Redis Labs宣布從Redis來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)采集與處理 對(duì)核心關(guān)鍵應(yīng)用如ERP、CRM、PDM等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來(lái)講，經(jīng)過(guò) 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) DRS采集后，遷移至云上數(shù)據(jù)庫(kù)，華為云數(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)可靠性等特點(diǎn)，保障客戶業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行。來(lái)自：百科![]()
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)例可用性 實(shí)例可用性的計(jì)算公式： 實(shí)例可用性=（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)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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)性，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)性沒(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![]()
，可以在云平臺(tái)對(duì)服務(wù)器進(jìn)行配置，如升降配、續(xù)費(fèi)、安全設(shè)置和公網(wǎng)IP等。5. 使用說(shuō)明及幫助：產(chǎn)品具體使用方法可以參考支持與服務(wù)中的附件，也可以購(gòu)買(mǎi)后通過(guò)銷(xiāo)售獲得其他服務(wù)支持方式。6. 性能保證：建議與銷(xiāo)售聯(lián)系確定數(shù)據(jù)量和并發(fā)的推薦配置，用戶可以購(gòu)買(mǎi)服務(wù)器后在云平臺(tái)對(duì)服務(wù)器進(jìn)行升配調(diào)整，以保證產(chǎn)品的性能。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
務(wù)敏捷性。對(duì)數(shù)據(jù)的加工處理通常包括“采-存-算-管-用”全生命周期管理能力，讓數(shù)據(jù)存得下、流得動(dòng)、算得快、用得好，幫助客戶將數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)資產(chǎn)。雖然各行各業(yè)都已經(jīng)公認(rèn)數(shù)據(jù)中隱藏的巨大價(jià)值，但在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，面臨多重挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備難、數(shù)據(jù)融合分析難、數(shù)據(jù)消費(fèi)難。 針對(duì)多樣性的業(yè)務(wù)來(lái)自：百科![]()
【中級(jí)】黑色星期五消費(fèi)者行為研究 大數(shù)據(jù)時(shí)代消費(fèi)者行為復(fù)雜多樣，通過(guò)對(duì)消費(fèi)者行為進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，找尋其中的變化規(guī)律，對(duì)用戶進(jìn)行定位進(jìn)而優(yōu)化銷(xiāo)售方式。 通過(guò)對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)分析，對(duì)用戶進(jìn)行定位以及對(duì)銷(xiāo)售方式進(jìn)行優(yōu)化 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：大數(shù)據(jù)離線解決方案理論結(jié)合黑色星期五消費(fèi)者行為的實(shí)踐來(lái)自：專(zhuān)題![]()
景更廣泛。 GaussDB (DWS)比Hive對(duì)SQL的支持更豐富，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)可靠性方面，Hive和GaussDB(DWS)均支持副本，可靠性基本一致。 在性能上，GaussDB(DWS)極大地優(yōu)于Hive。來(lái)自：百科![]()
綜合圖像、光流、聲音等信息，識(shí)別動(dòng)作更準(zhǔn)確 識(shí)別準(zhǔn)確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確度高 對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景魯棒性強(qiáng) 對(duì)不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復(fù)雜場(chǎng)景的視頻動(dòng)作識(shí)別具有良好的魯棒性 建議搭配使用： 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OBS 4.視頻人物分析 對(duì)媒體視頻中的公眾人物進(jìn)行分析，準(zhǔn)確識(shí)別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人來(lái)自：百科![]()
stributed Cache Service，簡(jiǎn)稱(chēng)D CS ）的Redis中，實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)高效存取，降低存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的投入成本。 優(yōu)勢(shì)： 支持內(nèi)嵌文檔：內(nèi)嵌文檔可以避免join的使用，降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)的復(fù)雜性，靈活的schema支持，方便快速開(kāi)發(fā)迭代。 輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)峰值壓力：基于分片構(gòu)建的集群支持TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求。來(lái)自：百科![]()
格式轉(zhuǎn)換 質(zhì)量變換 對(duì)圖片進(jìn)行角度旋轉(zhuǎn)，可自定義旋轉(zhuǎn)角度。圖形化、無(wú)代碼，輕松開(kāi)發(fā)。 上傳圖片 旋轉(zhuǎn)方向： 向左 向右 旋轉(zhuǎn)角度： 30° 60° 90° 120° 150° 180° 210° 240° 270° 300° 330° 360° 生成圖片 對(duì)圖片進(jìn)行圓角剪裁，滿足來(lái)自：專(zhuān)題![]()
、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件，并具備在后續(xù)根據(jù)業(yè)務(wù)需要進(jìn)行定制開(kāi)發(fā)的能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，并通過(guò)對(duì)海量信息數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)的分析挖掘，發(fā)現(xiàn)全新價(jià)值點(diǎn)和企業(yè)商機(jī)。 立即使用 在線體驗(yàn) MapReduce架構(gòu)圖 MapReduce架構(gòu)包括了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)處理流程各個(gè)階段的能力。來(lái)自：專(zhuān)題
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