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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市方法論 內(nèi)容精選 換一換
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更單和質(zhì)量工作流的數(shù)據(jù)。 PDM和PLM的區(qū)別在哪？ 1.PDM側(cè)重于對(duì)企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品數(shù)據(jù)的管理;PLM強(qiáng)調(diào)對(duì)產(chǎn)品生命周期內(nèi)跨越供應(yīng)鏈的所有信息進(jìn)行管理和利用。2.PDM側(cè)重于對(duì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的管理;PLM強(qiáng)調(diào)對(duì)企業(yè)智力財(cái)富的充分再利用。PDM側(cè)重于對(duì)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)階段數(shù)據(jù)的管理;PDM側(cè)重于對(duì)產(chǎn)品全生命周期內(nèi)數(shù)據(jù)的管理來(lái)自：專題帶來(lái)不可預(yù)估的重大損失。因此我們?cè)谶M(jìn)行云遷移工作是必須有一套完整周密的方法論來(lái)指導(dǎo)、支撐云遷移工作的完成。華為憑借著豐富的上云遷移經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)了一套通用的云遷移項(xiàng)目實(shí)施管理流程，為用戶在實(shí)施云遷移工作時(shí)提供方法論上的參考。 遷移實(shí)施的關(guān)鍵指標(biāo): 業(yè)務(wù)中斷時(shí)間 下圖主要從離線遷移和在來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)治理實(shí)施方法 數(shù)據(jù)治理實(shí)施方法 時(shí)間：2020-09-09 11:01:02 數(shù)據(jù)治理實(shí)施方法論按照數(shù)據(jù)治理成熟度評(píng)估->評(píng)估現(xiàn)狀、確定目標(biāo)、分析差距->計(jì)劃制定、計(jì)劃執(zhí)行->持續(xù)監(jiān)測(cè)度量演進(jìn)的關(guān)鍵實(shí)施方法形成數(shù)據(jù)治理實(shí)施閉環(huán)流程。 圖1數(shù)據(jù)治理實(shí)施方法論 這也遵循來(lái)自：百科，更加強(qiáng)調(diào)以數(shù)據(jù)為核心的綜合管理。 多維數(shù)據(jù)融合，綜合優(yōu)化航跡 利用航空通信、導(dǎo)航、監(jiān)控、氣象等領(lǐng)域的新技術(shù)為空中交通管理提供更完善的基礎(chǔ)設(shè)施保障，機(jī)載數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等空管數(shù)據(jù)融合，有效支撐空管業(yè)務(wù)。 空管數(shù)據(jù)智能化，輔助業(yè)務(wù)決策 利用空管大數(shù)據(jù)融合，基于深度來(lái)自：百科
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各機(jī)構(gòu)部門，從而提供快速，靈活的數(shù)字化能力，數(shù)據(jù)分析效率較以前提升50％。 構(gòu)建數(shù)據(jù)管理體系，最大化發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值 構(gòu)建空管數(shù)據(jù)管理體系，規(guī)范空管數(shù)據(jù)管理制度，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)改變傳統(tǒng)的思路和模式，用數(shù)據(jù)說(shuō)話、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)決策。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企來(lái)自：百科![]()
產(chǎn)品介紹:服務(wù)流程 交通智能體 專家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)管理實(shí)施專業(yè)服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 微服務(wù)專家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 確定性運(yùn)維規(guī)劃與設(shè)計(jì)服務(wù)優(yōu)勢(shì)？ 服務(wù)專家 研發(fā)能力調(diào)研與診斷 方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景 方案概述:應(yīng)用背景 數(shù)據(jù)管理成熟度診斷:數(shù)據(jù)管理成熟度評(píng)估 高級(jí)服務(wù)工程師 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容來(lái)自：百科![]()
上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 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來(lái)自：百科![]()
網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，高可靠、容災(zāi)，部署要求。 數(shù)據(jù)庫(kù)需要收集的信息項(xiàng)： 操作系統(tǒng)版本，數(shù)據(jù)庫(kù)引擎版本，軟件版本； DB大小，總?cè)萘?，已用空間，剩余空間； 應(yīng)用，IP，主機(jī)名，實(shí)例名，物理文件位置。 存儲(chǔ)需要收集的信息項(xiàng)： 數(shù)據(jù)量、文件類型、小文件數(shù)量，大文件數(shù)量。 應(yīng)用需要收集的信息項(xiàng)： 大數(shù)據(jù)應(yīng)用，中間件使用、安全配置， CDN 應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
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更單和質(zhì)量工作流的數(shù)據(jù)。 PDM和PLM的區(qū)別在哪？ 1.PDM側(cè)重于對(duì)企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品數(shù)據(jù)的管理;PLM強(qiáng)調(diào)對(duì)產(chǎn)品生命周期內(nèi)跨越供應(yīng)鏈的所有信息進(jìn)行管理和利用。2.PDM側(cè)重于對(duì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的管理;PLM強(qiáng)調(diào)對(duì)企業(yè)智力財(cái)富的充分再利用。PDM側(cè)重于對(duì)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)階段數(shù)據(jù)的管理;PDM側(cè)重于對(duì)產(chǎn)品全生命周期內(nèi)數(shù)據(jù)的管理來(lái)自：專題![]()
為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型打下堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 DAYU數(shù)據(jù)治理方法論是華為數(shù)據(jù)管理方法論的精華總結(jié)，參考了業(yè)界數(shù)據(jù)治理最佳實(shí)踐，并結(jié)合華為數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功經(jīng)驗(yàn)優(yōu)化而成。本文旨在幫助客戶持續(xù)完善數(shù)據(jù)管理體系，沿企業(yè)主業(yè)務(wù)流打通信息鏈和數(shù)據(jù)流，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“清潔”，以支撐運(yùn)營(yíng)效率提升來(lái)自：百科![]()
。因此，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的使用場(chǎng)景還是有所不同的。事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)專注于事務(wù)處理（企業(yè)的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)），而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)更擅長(zhǎng)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析。各司其職，互不干擾。簡(jiǎn)單一句話可以把它理解為數(shù)據(jù)庫(kù)主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)更新、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)中是否安全？ 安全。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)來(lái)自：專題![]()
應(yīng)用遷移部署實(shí)施，大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)部署 1月 業(yè)務(wù)試運(yùn)行 業(yè)務(wù)試運(yùn)行，持續(xù)穩(wěn)定性測(cè)試 1周 數(shù)據(jù)遷移 對(duì)象存儲(chǔ)數(shù)據(jù)增量雙寫(xiě)遷移，數(shù)據(jù)庫(kù)遷移，增量同步 1月 分批次割接業(yè)務(wù)流量 從5%流量切換到100%，建議0-5%-20%-40%-60%-80%-100%流量規(guī)模分6次切換； 3周 數(shù)據(jù)庫(kù)切換 W來(lái)自：百科![]()
什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 時(shí)間：2021-05-25 16:02:57 存儲(chǔ)與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問(wèn)的在線類數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問(wèn)的離線類數(shù)據(jù)，比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)性能要求相對(duì)低，要求大容量存儲(chǔ)介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪問(wèn)頻來(lái)自：百科![]()
帶來(lái)不可預(yù)估的重大損失。因此我們?cè)谶M(jìn)行云遷移工作是必須有一套完整周密的方法論來(lái)指導(dǎo)、支撐云遷移工作的完成。華為憑借著豐富的上云遷移經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)了一套通用的云遷移項(xiàng)目實(shí)施管理流程，為用戶在實(shí)施云遷移工作時(shí)提供方法論上的參考。 遷移批次優(yōu)先級(jí)規(guī)劃 開(kāi)發(fā)測(cè)試系統(tǒng)：訪問(wèn)量小；重要等級(jí)低；業(yè)務(wù)連續(xù)性要求低；中斷影響小。來(lái)自：百科![]()
DWS使用流程 DWS使用流程 時(shí)間：2020-09-24 14:38:13 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) GaussDB 產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL來(lái)自：百科![]()
加密云硬盤(pán)的備份數(shù)據(jù)會(huì)以加密方式存放。 云存儲(chǔ) 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL、云數(shù)據(jù)庫(kù)Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫(kù) 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DDM 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 時(shí)間：2021-05-31 16:17:12 數(shù)據(jù)庫(kù) 傳統(tǒng)由應(yīng)用自己實(shí)現(xiàn)分片： 1. 應(yīng)用邏輯復(fù)雜：由應(yīng)用改寫(xiě)SQL語(yǔ)句，將SQL路由到不同的DB，并聚合結(jié)果； 2. DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整，運(yùn)維難度劇增；來(lái)自：百科![]()
有智能數(shù)據(jù)管理能力的一站式治理運(yùn)營(yíng)平臺(tái)。 包含數(shù)據(jù)集成、規(guī)范設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能，支持行業(yè)知識(shí)庫(kù)智能化建設(shè)，支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)計(jì)算分析引擎等數(shù)據(jù)底座，幫助企業(yè)快速構(gòu)建從數(shù)據(jù)接入到數(shù)據(jù)分析的端到端智能數(shù)據(jù)系統(tǒng)，消除數(shù)據(jù)孤島，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，加快數(shù)據(jù)變現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。來(lái)自：百科![]()
B0以外的DB是否有數(shù)據(jù)，如果非DB0外的其他DB上有數(shù)據(jù)（如DB1有數(shù)據(jù)），會(huì)出現(xiàn)變更失敗。 數(shù)據(jù)必須是只存儲(chǔ)在DB0上的主備實(shí)例才支持變更為Proxy集群。 分布式緩存Redis精選推薦 分布式緩存Redis 分布式緩存Redis實(shí)戰(zhàn) 分布式緩存服務(wù)數(shù)據(jù)遷移 分布式緩存Redis版本差異來(lái)自：專題![]()
Gallery解決AI模型開(kāi)發(fā)部署難、訓(xùn)練成本高的問(wèn)題，讓開(kāi)發(fā)不再是難題。ModelArts把常見(jiàn)的算法和工具放到了AI Gallery上，企業(yè)可以下載到本地的AI集市中，開(kāi)發(fā)者也能把AI算法上傳上去，讓AI資產(chǎn)不斷流通。同時(shí)，提供了MLOps Workflow能力，幫助用戶實(shí)現(xiàn)AI全流程生命周期管理，實(shí)來(lái)自：百科
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