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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)歷史層的作用 內(nèi)容精選 換一換
  • OBS 對(duì)象存儲(chǔ)入門流程 OBS最基礎(chǔ)入門操作包括創(chuàng)建桶、上傳對(duì)象和下載對(duì)象,通過(guò)這三個(gè)操作就能完成數(shù)據(jù)上傳和下載。 圖1為OBS大致入門使用流程,實(shí)際上針對(duì)不同使用方式有細(xì)微差異,具體差異請(qǐng)參考對(duì)應(yīng)使用方式指導(dǎo)文檔,本入門指導(dǎo)旨在幫助您對(duì)OBS入門操作有個(gè)初步認(rèn)識(shí)。 圖1:入門流程
    來(lái)自:專題
    客戶有大量業(yè)務(wù)在云上時(shí),如果每個(gè) 彈性云服務(wù)器 單獨(dú)使用一條帶寬,則需要較多帶寬實(shí)例,并且總帶寬費(fèi)用會(huì)較高,如果所有實(shí)例共用一條帶寬,就可以節(jié)省企業(yè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)成本,同時(shí)方便運(yùn)維統(tǒng)計(jì)。 您可以通過(guò)如下兩種方式使用共享帶寬功能: 1、申請(qǐng)一個(gè)共享帶寬,將已經(jīng)購(gòu)買按需計(jì)費(fèi)EIP添加到該共享帶寬中: ● 申請(qǐng)共享帶寬
    來(lái)自:專題
  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)歷史層的作用 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) OLTP和OLAP比較 OLTP和OLAP比較 時(shí)間:2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) OLTP與OLAP主要從分析粒度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)更新需求,驅(qū)動(dòng)方式等幾個(gè)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院
    來(lái)自:百科
    華天軟件Inforcenter PLM解決方案 更好集成接口 這款商品與CAD、ERP和其他系統(tǒng)集成,提供更好接口,方便客戶使用和管理。 這款商品與CAD、ERP和其他系統(tǒng)集成,提供更好接口,方便客戶使用和管理。 華天軟件Inforcenter PLM解決方案 更短研發(fā)周期 通過(guò)減少資料查找時(shí)
    來(lái)自:專題
  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)歷史層的作用 更多內(nèi)容
  • 這款商品擁有靈活的系統(tǒng)架構(gòu),可以滿足用戶快速拓展和二次開發(fā)需求。用戶可以根據(jù)自己業(yè)務(wù)需求進(jìn)行定制和擴(kuò)展,提升系統(tǒng)適應(yīng)性和靈活性。 這款商品擁有靈活系統(tǒng)架構(gòu),可以滿足用戶快速拓展和二次開發(fā)需求。用戶可以根據(jù)自己業(yè)務(wù)需求進(jìn)行定制和擴(kuò)展,提升系統(tǒng)適應(yīng)性和靈活性。 PLM MES 車間制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)
    來(lái)自:專題
    為什么釋放彈性公網(wǎng)IP后重新申請(qǐng)與原有IP地址相同? 由于系統(tǒng)默認(rèn)會(huì)優(yōu)先分配24小時(shí)內(nèi)釋放或退訂彈性公網(wǎng)IP,因此,會(huì)出現(xiàn)重新申請(qǐng)EIP與釋放地址相同。 如果想要申請(qǐng)不同地址EIP,請(qǐng)先申請(qǐng)新EIP,再釋放或退訂舊EIP。 或者,您還可以通過(guò)API接口申請(qǐng)指定IP地址EIP,詳情請(qǐng)參見(jiàn)《彈性公網(wǎng)IP
    來(lái)自:專題
    模擬真實(shí)用戶對(duì)遠(yuǎn)端站點(diǎn)訪問(wèn),持續(xù)監(jiān)控站點(diǎn)可用性、連通性等狀態(tài) 模擬真實(shí)用戶對(duì)遠(yuǎn)端站點(diǎn)訪問(wèn),持續(xù)監(jiān)控站點(diǎn)可用性、連通性等狀態(tài) 一鍵告警 您可以一鍵觸發(fā),輕松將關(guān)注云服務(wù)配置上默認(rèn)告警規(guī)則,開箱即用,簡(jiǎn)單便捷 您可以一鍵觸發(fā),輕松將關(guān)注云服務(wù)配置上默認(rèn)告警規(guī)則,開箱即用,簡(jiǎn)單便捷
    來(lái)自:專題
    成本 優(yōu)勢(shì) 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測(cè)模型,并對(duì)預(yù)測(cè)出問(wèn)題給出初步關(guān)鍵參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持,預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹,分類,聚類,回歸,異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警
    來(lái)自:百科
    安全可靠在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)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
    用、資源及業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)運(yùn)行狀況。 立即使用 服務(wù)咨詢 使用 應(yīng)用運(yùn)維管理 應(yīng)用運(yùn)維管理 使用 AOM 可以實(shí)時(shí)監(jiān)控您應(yīng)用及相關(guān)云資源,分析應(yīng)用健康狀態(tài),提供靈活豐富 數(shù)據(jù)可視化 功能,幫助您及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障,全面掌握應(yīng)用、資源及業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)運(yùn)行狀況。 了解詳情 應(yīng)用運(yùn)維管理作用 托管&運(yùn)行態(tài)
    來(lái)自:專題
    模擬真實(shí)用戶對(duì)遠(yuǎn)端站點(diǎn)訪問(wèn),持續(xù)監(jiān)控站點(diǎn)可用性、連通性等狀態(tài) 一鍵告警 您可以一鍵觸發(fā),輕松將關(guān)注云服務(wù)配置上默認(rèn)告警規(guī)則,開箱即用,簡(jiǎn)單便捷 您可以一鍵觸發(fā),輕松將關(guān)注云服務(wù)配置上默認(rèn)告警規(guī)則,開箱即用,簡(jiǎn)單便捷 進(jìn)程監(jiān)控 持續(xù)監(jiān)控E CS 內(nèi)進(jìn)程運(yùn)行情況,細(xì)粒度監(jiān)管進(jìn)程運(yùn)行狀態(tài)
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    MRS 架構(gòu)介紹 MRS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)階段能力。 基礎(chǔ)設(shè)施 MRS基于華為云彈性 云服務(wù)器ECS 構(gòu)建大數(shù)據(jù)集群,充分利用了其虛擬化高可靠、高安全能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)
    來(lái)自:專題
    漏洞掃描 報(bào)告是一種非常重要安全評(píng)估,它可以幫助企業(yè)及個(gè)人發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中存在安全漏洞,從而及時(shí)采取措施進(jìn)行修復(fù),保障系統(tǒng)安全性。 漏洞掃描報(bào)告是一種非常重要安全評(píng)估,它可以幫助企業(yè)及個(gè)人發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中存在安全漏洞,從而及時(shí)采取措施進(jìn)行修復(fù),保障系統(tǒng)安全性。 立即使用 服務(wù)咨詢 漏洞掃描報(bào)告作用
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    使用企業(yè)交換機(jī)構(gòu)建IDC和云上大二網(wǎng)絡(luò) 使用企業(yè)交換機(jī)構(gòu)建IDC和云上大二網(wǎng)絡(luò) 應(yīng)用場(chǎng)景 本文主要介紹如何使用企業(yè)交換機(jī)構(gòu)建IDC和云上大二網(wǎng)絡(luò),應(yīng)用場(chǎng)景:某公司希望將云下IDC部分業(yè)務(wù)遷移上云,在IDC內(nèi),業(yè)務(wù)主機(jī)采用集群部署 本文主要介紹如何使用企業(yè)交換機(jī)構(gòu)建IDC和云上大二網(wǎng)絡(luò),
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    安全管理最佳實(shí)踐 基于角色權(quán)限管理(RBAC) 基于角色用戶管理(Role-Based Access Control,簡(jiǎn)稱RBAC)是通過(guò)為角色賦予權(quán)限,用戶通過(guò)成為適當(dāng)角色而得到這些角色權(quán)限。 查看更多 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)列加解密 數(shù)據(jù)加密 作為有效防止未授權(quán)訪問(wèn)和防護(hù)數(shù)據(jù)泄露技術(shù),在各種信
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    容性特性參數(shù)控制。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)向后兼容性能夠?yàn)閷?duì)舊版本數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用提供支持。本節(jié)介紹參數(shù)主要控制數(shù)據(jù)庫(kù)向后兼容性。 array_nulls 參數(shù)說(shuō)明:控制數(shù)組輸入解析器是否將未用引用NULL識(shí)別為數(shù)組一個(gè)NULL元素。 該參數(shù)屬于USERSET類型參數(shù),請(qǐng)參考表1中對(duì)應(yīng)設(shè)置方法進(jìn)行設(shè)置。
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    點(diǎn)上運(yùn)行應(yīng)用,云端可監(jiān)控、管理、升級(jí)邊緣上應(yīng)用。 數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn) 邊緣節(jié)點(diǎn)上數(shù)據(jù),可以在同一節(jié)點(diǎn)下不同應(yīng)用之間進(jìn)行流轉(zhuǎn)互通。 路由管理 邊緣節(jié)點(diǎn)上數(shù)據(jù),可以路由轉(zhuǎn)發(fā)給節(jié)點(diǎn)外第三方接收目標(biāo)端。 數(shù)據(jù)采集 邊緣節(jié)點(diǎn)所在硬件,與客戶現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備對(duì)接,將設(shè)備數(shù)據(jù)采集到邊緣節(jié)點(diǎn)上,再進(jìn)
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    過(guò)10萬(wàn)用戶,并且需要提交工單或撥打客服電話進(jìn)行申請(qǐng)。 CDN 預(yù)付費(fèi)流量包: 在華為云官CDN專區(qū)購(gòu)買相應(yīng)加速區(qū)域流量包進(jìn)行抵扣。優(yōu)先扣除流量包里流量,超出部分采用按流量計(jì)費(fèi)方式結(jié)算。 服務(wù)概覽和統(tǒng)計(jì)分析頁(yè)面展示是加速域名日志中記錄流量數(shù)據(jù),是應(yīng)用日志統(tǒng)計(jì)出流量,但
    來(lái)自:專題
    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); 開發(fā)人員基于SQL語(yǔ)言可快速開發(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)更新工作量。 文中課程
    來(lái)自:百科
    為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后商業(yè)信息供決策者參考。這里數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表大范圍數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)過(guò)程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析計(jì)
    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)面臨一個(gè)巨大問(wèn)題:社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生數(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)生速度越來(lái)越快。傳統(tǒng)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)處理開源解決方案。Ha
    來(lái)自:專題
總條數(shù):105