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業(yè)傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉庫 ,比如Oracle、Greenplum等。 簡單易用 圖形化編排,即開即用,輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營治理平臺 云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建 快速將線下數(shù)據(jù)遷移上云,將數(shù)據(jù)集成到云上大數(shù)據(jù)服務(wù)中,并在DAYU的界面中就可以進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)開發(fā)工作,讓企業(yè)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)變得如此簡單。來自:百科方面的探索創(chuàng)新及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的認(rèn)可。多年來,數(shù)碼大方充分發(fā)揮在工業(yè)軟件生態(tài)中的核心作用,堅(jiān)持研發(fā)自主的CAD/CAXA PLM協(xié)同管理解決方案內(nèi)核和平臺,并積極支持合作伙伴基于平臺開發(fā)各種自有品牌的專業(yè)軟件。目前,數(shù)碼大方已經(jīng)形成一個(gè)開放、共享、對等、協(xié)作的工業(yè)軟件生態(tài)。 未來,數(shù)碼來自:云商店
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志的查詢。 日志查詢與實(shí)時(shí)分析 對采集的日志數(shù)據(jù),可以通過關(guān)鍵字查詢、模糊查詢等方式簡單快速地進(jìn)行查詢,適用于日志實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、安全診斷與分析、運(yùn)營與客服系統(tǒng)等,例如云服務(wù)的訪問量、點(diǎn)擊量等,通過日志數(shù)據(jù)分析,可以輸出詳細(xì)的運(yùn)營數(shù)據(jù)。 日志監(jiān)控與告警 云日志 服務(wù)結(jié)合 應(yīng)用運(yùn)維管理 (Application來自:專題運(yùn)行 應(yīng)用場景 對安全有高要求的行業(yè)。 用戶間計(jì)算資源物理隔離,網(wǎng)絡(luò)資源邏輯隔離,結(jié)合分布式存儲及多種安全防護(hù)產(chǎn)品,為用戶打造一個(gè)立體的安全防護(hù)環(huán)境。 對系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行有要求的行業(yè)。 用戶獨(dú)占物理資源,保障用戶的業(yè)務(wù)平穩(wěn)運(yùn)行。 對資源使用靈活性要求高的行業(yè)。 用戶可隨時(shí)創(chuàng)建、刪除資來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識 OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時(shí)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(shí)效性、數(shù)據(jù)更新需求,驅(qū)動(dòng)方式等幾個(gè)內(nèi)容進(jìn)行對比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院來自:百科物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)量龐大的“物”會產(chǎn)生PB級的海量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù),就無法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化,大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對這種情況,大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)來自:百科悉華為融合數(shù)倉在行業(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)倉庫和融合數(shù)倉 2. GaussDB 200 概述 3. GaussDB 200 6.5 新特性介紹 4. GaussDB來自:百科企業(yè)數(shù)據(jù)上云的優(yōu)點(diǎn) 企業(yè)數(shù)據(jù)上云的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間:2020-08-31 16:35:16 數(shù)據(jù)庫 隨著技術(shù)的發(fā)展,探索數(shù)據(jù)價(jià)值一直在持續(xù),數(shù)據(jù)平臺技術(shù)架構(gòu)也逐步在進(jìn)化。華為云針對企業(yè)上云與治理提出了一套適用于互聯(lián)網(wǎng)、金融、游戲、產(chǎn)業(yè)云等行業(yè)的解決方案,數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)處理與匯聚,再到數(shù)來自:百科HA能力的選擇。 資源管控 用戶可以查看專屬計(jì)算集群下的物理機(jī)列表和計(jì)算資源總量和消耗量以及物理機(jī)上 彈性云服務(wù)器 的列表,用戶能直觀的查看和管理計(jì)算資源。 專屬計(jì)算集群服務(wù) DCC 專屬計(jì)算集群(Dedicated Computing Cluster)為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)來自:百科時(shí)間:2020-12-09 17:04:48 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究方向之一,包括很多大家耳熟能詳的算法。人工智能技術(shù)可謂構(gòu)建在算法之上,我們需要運(yùn)用算法去實(shí)現(xiàn)我們的想法,因此,想要了解人工智能技術(shù),也需要學(xué)習(xí)常用的機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法。 課程簡介 本課程將會講解機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法,包括監(jiān)督學(xué)習(xí),無監(jiān)督學(xué)習(xí),集成算法等。來自:百科存儲查詢結(jié)果: DLI 使用標(biāo)準(zhǔn)SQL的Insert語法將日常作業(yè)的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)存放到RDS表中。 與數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的關(guān)系 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)作為DLI的數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)存儲,與DLI配合一起使用,關(guān)系有如下兩種。 數(shù)據(jù)來源:DLI來自:百科Spark內(nèi)存計(jì)算引擎、HBase分布式存儲數(shù)據(jù)庫以及Hive數(shù)據(jù)倉庫框架,提供企業(yè)級大數(shù)據(jù)存儲、查詢和分析的統(tǒng)一平臺,幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),可解決各大企業(yè)的以下需求: 海量數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算 海量數(shù)據(jù)的存儲 海量數(shù)據(jù)流式處理 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce來自:百科熱門課程/實(shí)驗(yàn)推薦 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 課程 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗 立即學(xué)習(xí) 球星薪酬決定性因素分析 認(rèn)證 利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素,掌握大數(shù)據(jù)分析 利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素,掌握大數(shù)據(jù)分析來自:專題E、云數(shù)據(jù)倉庫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)行的條件,無需配置和管理服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施,函數(shù)以彈性、免運(yùn)維、高可靠的方式運(yùn)行。 云應(yīng)用引擎CAE是一個(gè)面向應(yīng)用的Ser來自:百科在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,每天都有數(shù)不清的各類物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備被連接起來而產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù),如果沒法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù),就無法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化,那么如何對源源不斷采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理呢?請往下看: 面對龐大的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn) 面對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),如何為開發(fā)者提供簡單有效的數(shù)據(jù)分析來自:百科
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