- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)歷史數(shù)據(jù)層 內(nèi)容精選 換一換
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調(diào)整資源配置。 導(dǎo)入導(dǎo)出資源管理計(jì)劃 四層會(huì)話保持 四層會(huì)話保持 四層(TCP協(xié)議、UDP協(xié)議)負(fù)載均衡通過(guò)源IP地址提供會(huì)話保持能力 四層(TCP協(xié)議、UDP協(xié)議)負(fù)載均衡通過(guò)源IP地址提供會(huì)話保持能力 七層會(huì)話保持 七層會(huì)話保持 七層(HTTP協(xié)議、HTTPS協(xié)議)負(fù)載均衡通過(guò)Cookie提供會(huì)話保持能力來(lái)自:專題專屬計(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 用戶獨(dú)享來(lái)自:百科
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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
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課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,學(xué)員能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、融合數(shù)倉(cāng)的概念,熟悉華為融合數(shù)倉(cāng)在行業(yè)中的應(yīng)用,描述 GaussDB 200中的概念和架構(gòu),掌握GaussDB 200的基本用法,熟悉GaussDB 200的核心性能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和融合數(shù)倉(cāng) 2. GaussDB 200來(lái)自:百科
數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫(kù),支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ),提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力,用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)來(lái)自:百科
照數(shù)據(jù),支持推送給已訂閱的應(yīng)用側(cè),支持通過(guò)數(shù)據(jù)分析服務(wù)查看歷史數(shù)據(jù)。 消息上報(bào) 不依賴產(chǎn)品模型,平臺(tái)對(duì)消息不解析不存儲(chǔ),不支持在控制臺(tái)的設(shè)備詳情中查看最新上報(bào)的快照數(shù)據(jù),不支持訂閱推送,不支持通過(guò)數(shù)據(jù)分析服務(wù)查看歷史數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)下行 命令下發(fā) 都可以通過(guò)應(yīng)用側(cè)接口調(diào)用給設(shè)備下發(fā)指令。來(lái)自:百科
OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為 日志分析 和公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)等場(chǎng)景,向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無(wú)須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析的典型場(chǎng)景:PB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),批量數(shù)據(jù)分析,毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場(chǎng)景:流水審計(jì),設(shè)備歷來(lái)自:專題
0的技術(shù)理念實(shí)施了HetuEngine頂層架構(gòu)設(shè)計(jì),這一點(diǎn)決定了HetuEngine從一開(kāi)始就是為云服務(wù)化、“湖倉(cāng)一體”而生。統(tǒng)一的云服務(wù)層在帶來(lái)極簡(jiǎn)操作和極致運(yùn)維體驗(yàn)的同時(shí),也為引擎層的多實(shí)例、彈性伸縮、跨域跨源統(tǒng)一訪問(wèn)入口、數(shù)據(jù)虛擬化等能力奠定了軟件架構(gòu)基礎(chǔ)。 面向跨域、跨源、云原生三大維度,HetuEngine分別具有如下架構(gòu)優(yōu)勢(shì):來(lái)自:百科
括設(shè)備原始數(shù)據(jù),資產(chǎn)快照和歷史數(shù)據(jù),第三方應(yīng)用通過(guò)API實(shí)時(shí)獲取SMT產(chǎn)線的各項(xiàng)分析結(jié)果,包括設(shè)備OEE,設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備關(guān)鍵屬性、數(shù)據(jù)異常告警,設(shè)備屬性歷史數(shù)據(jù)等進(jìn)行實(shí)時(shí)呈現(xiàn)。 IoTA當(dāng)前提供標(biāo)準(zhǔn)API對(duì)外開(kāi)放數(shù)據(jù),包括設(shè)備原始數(shù)據(jù),資產(chǎn)快照和歷史數(shù)據(jù),第三方應(yīng)用通過(guò)API實(shí)時(shí)來(lái)自:專題
圖、存儲(chǔ)過(guò)程、觸發(fā)器等。 業(yè)務(wù)中斷最小化,選擇全量+增量遷移 該模式為數(shù)據(jù)庫(kù)持續(xù)性遷移,適用于對(duì)業(yè)務(wù)中斷敏感的場(chǎng)景,通過(guò)全量遷移過(guò)程完成歷史數(shù)據(jù)遷移至目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)后,增量遷移階段通過(guò)捕抓日志,應(yīng)用日志等技術(shù),將源端和目標(biāo)端數(shù)據(jù)庫(kù)保持?jǐn)?shù)據(jù)一致。 對(duì)象選擇 可進(jìn)行選擇性遷移:數(shù)據(jù)庫(kù)、表、視圖、存儲(chǔ)過(guò)程、觸發(fā)器。來(lái)自:百科
Engine, CS E)等上層運(yùn)維服務(wù)采集指標(biāo)數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)、可視化呈現(xiàn)。 可觀測(cè)性分析:基于四層指標(biāo)體系(基礎(chǔ)設(shè)施層指標(biāo)、中間件層指標(biāo)、應(yīng)用層指標(biāo)和業(yè)務(wù)層指標(biāo)),通過(guò)事務(wù)監(jiān)控、容器監(jiān)控、普羅監(jiān)控等功能,提供異常檢測(cè)、歷史數(shù)據(jù)分析、性能分析、關(guān)聯(lián)性和場(chǎng)景化分析等可觀測(cè)性分析能力。 采集管理:統(tǒng)一管理插來(lái)自:專題
e、HBase、MySQL、DWS(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù))數(shù)據(jù)源,使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM 任務(wù)基于分布式計(jì)算框架,自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行,能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù))數(shù)據(jù)源,使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。來(lái)自:專題
包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、Serverless容器引擎CCE Autopilot、Serverless應(yīng)用托管CAE、云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。華為云函數(shù)工作流FunctionGraph一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù),只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行來(lái)自:百科
,保證數(shù)據(jù)一致性,主備實(shí)例數(shù)據(jù)同步復(fù)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)雙保險(xiǎn),確保數(shù)據(jù)不丟失,并且配合OBS實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)空間擴(kuò)展,將冷數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存到OBS中,進(jìn)一步節(jié)省歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本 互聯(lián)網(wǎng)電商:PostgreSQL在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用高并發(fā)場(chǎng)景下具有較高穩(wěn)定性,并且所有操作都可以在SQL中完成,無(wú)需來(lái)回進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入,提高開(kāi)發(fā)效率來(lái)自:百科
調(diào)用跟蹤數(shù)據(jù)等豐富但無(wú)關(guān)聯(lián)的運(yùn)維數(shù)據(jù),如何通過(guò)應(yīng)用、服務(wù)、實(shí)例、主機(jī)和事務(wù)等多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù),自動(dòng)完成故障根因分析;如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫(kù),對(duì)異常進(jìn)行智能分析并給出可能原因。 AOM 通過(guò)AI智能算法分析各類運(yùn)維指標(biāo)趨勢(shì)變化,提前預(yù)測(cè)潛在異常,包括指標(biāo)的增幅過(guò)高、規(guī)律變化等。來(lái)自:百科
放次數(shù)的情況,因此 CDN 熱點(diǎn)統(tǒng)計(jì)可能與播放器端統(tǒng)計(jì)的播放數(shù)據(jù)存在差異。 查詢說(shuō)明 查詢時(shí)間必須為昨天或之前的日期,支持查詢最近1個(gè)月內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)。 支持查看全部域名或單域名下的TOP100播放次數(shù)。 查詢步驟 登錄 視頻點(diǎn)播 控制臺(tái)。 在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“統(tǒng)計(jì)分析 > CDN熱點(diǎn)統(tǒng)計(jì)”,進(jìn)入CDN熱點(diǎn)統(tǒng)計(jì)頁(yè)面。來(lái)自:百科
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