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    第4章 DAY04. 零售業(yè)務(wù)商用案例維度建模流程 第5章 DAY05. DWS維度建模實戰(zhàn) 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致
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    GaussDB (DWS)應(yīng)用場景- 數(shù)據(jù)倉庫 遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間:2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下特點: 1. 平滑遷移 GaussDB(DWS)提供配套遷移工具,可支持T
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    來自:專題
    華為云 FusionInsight 成功案例不僅證明了其在多個行業(yè)應(yīng)用價值,更展示出其在推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中獨特優(yōu)勢。通過采用領(lǐng)先Lakehouse架構(gòu),融合 數(shù)據(jù)湖 數(shù)據(jù)倉庫優(yōu)勢,降低傳統(tǒng)湖倉割裂導(dǎo)致系統(tǒng)間復(fù)雜度,減少在湖、倉、AI開發(fā)之間來回搬遷數(shù)據(jù)工作。 與此同時,華為云
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    初識華為云IoT邊緣 IoT Edge,是邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用。作為物聯(lián)網(wǎng)邊緣“小腦”,IoT Edge 在靠近物或數(shù)據(jù)源頭邊緣側(cè),融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力開放平臺,就近提供計算和智能服務(wù),滿足行業(yè)在實時業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全隱私保護等方面的基本需求。 立即學習 最新文章
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    降低成本 這款產(chǎn)品設(shè)計和生產(chǎn)過程都經(jīng)過精心優(yōu)化,以降低成本。這不僅使我們能夠以更低價格提供商品,也使我們客戶能夠在購買時節(jié)省更多費用。 盈利分析 我們對這款產(chǎn)品盈利潛力進行了深入分析。通過精確市場定位和合理 定價 策略,我們確信這款產(chǎn)品將為客戶帶來良好投資回報。 成本效益高
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    DWS支持以外表方式訪問HDFS數(shù)據(jù)。 DWS兼容標準ANSI SQL,提供JDBC/ODBC接口,支持Tableau無縫對接。 DWS隔離批量分析任務(wù)和即時查詢?nèi)蝿?wù),確保即時查詢?nèi)蝿?wù)快速得到響應(yīng)。 客戶價值: 在數(shù)據(jù)分散情況下,通過跨集群協(xié)同分析,支撐周期性業(yè)務(wù)分析,無需做全量數(shù)據(jù)搬移和轉(zhuǎn)化, 提升分析效率。
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    x64”,再單擊“下載”,可以下載現(xiàn)有集群版本匹配Data Studio工具。 o 單擊“歷史版本”可根據(jù)集群版本下載相應(yīng)版本Data Studio工具,建議按集群版本下載配套工具。 如果同時擁有不同版本集群,單擊“下載”時會下載集群最低版本相對應(yīng)Data Studio工具。
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下AI應(yīng)用開發(fā) 深度學習:IoT場景下AI應(yīng)用開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)AI兩大技術(shù)方向,向您展示AIIoT融合場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺 搭建
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    華為云計算 云知識 專屬計算集群專屬云關(guān)系 專屬計算集群專屬云關(guān)系 時間:2020-09-22 09:33:09 專屬計算集群服務(wù)是專屬云解決方案中核心服務(wù),為專屬云解決方案提供了計算專屬能力,專屬云為隔離區(qū)域,用戶需開通專屬云后才能申請物理設(shè)備資源使用專屬計算集群
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    臺可實現(xiàn)對硬件遠程監(jiān)控操作。 IoT邊緣軟件部署硬件載體,在硬件上部署一組軟件應(yīng)用,將硬件狀態(tài)信息云端互通,在云端管理控制臺可實現(xiàn)對硬件遠程監(jiān)控操作。 了解更多 IoT邊緣延伸閱讀 IoT邊緣專題 什么是物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算_ IoT邊緣計算 技術(shù)_IoT邊緣優(yōu)勢 邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系_物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算網(wǎng)關(guān)
    來自:專題
    觸到最新行業(yè)動態(tài)和實際問題,了解行業(yè)發(fā)展趨勢和需求變化。在現(xiàn)代物流行業(yè)中,技術(shù)和管理方法更新?lián)Q代非???,只有跟上行業(yè)發(fā)展趨勢,才能夠適應(yīng)行業(yè)需求并取得成功。通過使用Arpa WTP數(shù)字倉庫實訓(xùn)平臺,學生可以及時了解行業(yè)最新動態(tài),提前掌握新技術(shù)和新方法,為未來職業(yè)發(fā)展做好準備。
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    安全可靠在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)存儲、挖掘和分析能力。 助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島,實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析,性能提升10倍 客戶痛點: 【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)
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    不同于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)場景,時序數(shù)據(jù)產(chǎn)生通常以一個固定時間頻率進行采集,不受其他因素制約,其數(shù)據(jù)生成速度是相對平穩(wěn)。 高壓縮率 高壓縮率能夠帶來兩方面的收益。一方面能夠節(jié)省大量硬件存儲成本,節(jié)省硬盤開銷。另一方面壓縮后數(shù)據(jù)可以更容易存儲到內(nèi)存中,顯著提高查詢性能。 高壓縮率能夠帶來兩方
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    。 充分數(shù)據(jù)挖掘 如何盡可能使用各種分析手段,從海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價值信息。 提升處理效率 面對IoT設(shè)備持續(xù)不斷數(shù)據(jù)注入,如何在數(shù)據(jù)處理各個環(huán)節(jié)(接入,清洗,入庫,分析,呈現(xiàn))實現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量 如何建立一套可靠數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系,并對質(zhì)量差數(shù)據(jù)進行合適的處理(糾偏,忽略等)。
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    利用DWS進行數(shù)據(jù)清洗加工,支持數(shù)據(jù)更新; 利用DWS標準SQL實現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價值: 數(shù)據(jù)處理耗時從1天降至3個小時; 開發(fā)人員基于SQL語言可快速開發(fā)分析應(yīng)用,同時將可分析維度從2-3個擴展為5-10個,擴充業(yè)務(wù)范圍; 在DWS中維護維度數(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
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    和訪問權(quán)限控制,保護系統(tǒng)和用戶隱私及數(shù)據(jù)安全。 用戶權(quán)限策略 基于角色訪問控制,用戶通過角色權(quán)限進行關(guān)聯(lián),并支持細粒度權(quán)限策略,可滿足不同授權(quán)需求。針對不同用戶,DAYU提供了管理者、開發(fā)者、運維者、訪問者四種不同角色,各個角色擁有不同權(quán)限。 數(shù)據(jù)安全 針對規(guī)范設(shè)計
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    庫服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)存儲、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%,實現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場景:替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉庫,建設(shè)滿足未來IT架構(gòu)云化演進分布式數(shù)據(jù)倉庫。 客戶痛點: Teradata成本高,一體機封閉架構(gòu),技術(shù)無法自主可控;
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    通過本課程學習,您將了解IT行業(yè)、軟件架構(gòu)發(fā)展趨勢,能夠區(qū)分相關(guān)云服務(wù)分類并完成應(yīng)用云上架構(gòu)優(yōu)化和實踐。 課程大綱 第1節(jié) IT發(fā)展趨勢 第2節(jié) 應(yīng)用架構(gòu)類型 第3節(jié) 華為云通用云服務(wù)介紹 第4節(jié) 華為云實踐 【華為云】企業(yè)上云最佳實踐 華為云最佳實踐,是基于華為云眾多客戶上云成功案例提煉而成典型場景實踐
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