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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)庫是面向事務的設計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設計的。 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)庫設計是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫在設計是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設計。來自：百科公有云數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB (DWS) 的優(yōu)勢 公有云數(shù)據(jù)倉庫服務GaussDB(DWS) 的優(yōu)勢 時間：2020-09-24 14:47:48 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫售價昂貴，設備系統(tǒng)選型，采購周期長，擴容復雜，整體運行成本十分高昂，因此很難為中小企業(yè)所采納。 公有云數(shù)據(jù)倉庫服務G來自：百科
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容能力要求較高。 競享實例的應用 該AI學習引擎采用競享實例提供CPU資源。得益于競享實例的快速擴容與成本優(yōu)勢，引擎可以短時間生成超大規(guī)模AI（Actor）同時執(zhí)行更多的策略，縮短模擬時間。而憑借競享實例的強勁性能（全系C類型）該引擎訓練一天相當于人類玩家打10萬年。 圖1 人工智能應用架構圖來自：專題![]()
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