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  • 數(shù)據(jù)倉庫粒度越細越好 內(nèi)容精選 換一換
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  • 數(shù)據(jù)倉庫粒度越細越好 相關(guān)內(nèi)容
  • 防護機制 消息機制:提供定制化消息機制,通過API對接快速了解業(yè)務(wù)量開展情況,按需進行用量結(jié)算,及時響應(yīng)業(yè)務(wù)流程 數(shù)據(jù)統(tǒng)計:提供90天內(nèi)粒度業(yè)務(wù)用量查詢,便于掌控業(yè)務(wù)用量,評估運營效果 二、活動直播 支撐用戶從直播采集到直播播放的應(yīng)用;并提供整套API接口調(diào)用服務(wù) 直播采集:
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  • 監(jiān)控要求極其高。 ECS為核心服務(wù),全面、立體的ECS監(jiān)控系統(tǒng)對業(yè)務(wù)穩(wěn)定起到了至關(guān)重要的作用。主機監(jiān)控功能可提供服務(wù)器的系統(tǒng)級、主動式、粒度監(jiān)控服務(wù)。為業(yè)務(wù)的順暢運行保駕護航。 網(wǎng)站為電商平臺的入口,雙12、618等大型購物節(jié),會導致不同網(wǎng)絡(luò)用戶訪問電商網(wǎng)站出現(xiàn)網(wǎng)頁打開慢、網(wǎng)
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    來自:專題
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時間:2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。
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    類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計,數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計,數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計。
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    GaussDB (DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動輒長達數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程,在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時間簡化了企業(yè)用戶的購買過程,使用數(shù)據(jù)倉庫的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價和門檻,讓數(shù)據(jù)倉庫實實在在地走進千萬家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價值。
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    云知識 華為云彈性云服務(wù)器細粒度授權(quán)之二:創(chuàng)建用戶組并授權(quán) 華為云彈性云服務(wù)器細粒度授權(quán)之二:創(chuàng)建用戶組并授權(quán) 時間:2020-11-25 10:33:38 本視頻主要為您介紹華為云彈性云服務(wù)器細粒度授權(quán)之二:創(chuàng)建用戶組并授權(quán)的操作教程指導。 場景描述: 細粒度授權(quán)策略是 統(tǒng)一身份認證
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    華為云計算 云知識 EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫? EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫? 時間:2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具,有著豐富的G
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    OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時間:2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 OLTP與OLAP主要從分析粒度、時效性、數(shù)據(jù)更新需求,驅(qū)動方式等幾個內(nèi)容進行對比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗,盡在華為云學院 數(shù)據(jù)庫介紹
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    ROC 曲線 ROC 曲線用于繪制采用不同分類閾值時的 TPR (真正例率,縱坐標)與 FPR(假正例率,橫坐標),ROC曲線接近左上角,該分類器的性能越好。 敏感度分析 不同特征范圍下的準確率 將圖片根據(jù)特征值,如亮度、模糊度等劃分為幾個部分,分別測試幾個部分的精度然后繪圖。 特征分布
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