- 數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展前景 內(nèi)容精選 換一換
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1.支撐平臺(tái)層:是體現(xiàn)智慧校園云計(jì)算及其服務(wù)能力的核心層,為智慧校園的各類應(yīng)用提供驅(qū)動(dòng)和支撐,包括數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)服務(wù)、支撐平臺(tái)和統(tǒng)一接口等功能單元。 2.應(yīng)用平臺(tái)層:是智慧校園應(yīng)用與服務(wù)的內(nèi)容體現(xiàn),在支撐平臺(tái)層的基礎(chǔ)上,構(gòu)建智慧校園的環(huán)境,教學(xué),評(píng)價(jià),服務(wù)和大數(shù)據(jù)的分析等應(yīng)用,為師生員工及社來(lái)自:云商店運(yùn)行 應(yīng)用場(chǎng)景 對(duì)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(chǔ)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(duì)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(duì)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(lái)自:百科
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求快速的數(shù)據(jù)交換和處理以及低延遲的存儲(chǔ)資源。提供超大內(nèi)存,且有很高的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)能力。 應(yīng)用: SAP HANA應(yīng)用,例如Business Suite S/4HANA、Business Suite on HANA、Business Warehouse on HANA和大數(shù)據(jù)處理,例如Apache來(lái)自:百科效、易用的批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)。 CDM 圍繞大數(shù)據(jù)遷移上云和 智能數(shù)據(jù)湖 解決方案,提供了簡(jiǎn)單易用的遷移能力和多種數(shù)據(jù)源到 數(shù)據(jù)湖 的集成能力,降低了客戶數(shù)據(jù)源遷移和集成的復(fù)雜性,有效地提高您數(shù)據(jù)遷移和集成的效率。在 數(shù)據(jù)治理中心 ( DataArts Studio )服務(wù)中,CDM作為其中的“數(shù)據(jù)集來(lái)自:專題
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E、云 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 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(wú)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(lái)自:百科
云日志 服務(wù)提供實(shí)時(shí)日志采集功能,采集到的日志數(shù)據(jù)可以在云日志控制臺(tái)以簡(jiǎn)單有序的方式展示、方便快捷的方式進(jìn)行查詢,并且可以長(zhǎng)期存儲(chǔ)。 采集到日志數(shù)據(jù)按照結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化進(jìn)行分析。結(jié)構(gòu)化日志是通過(guò)規(guī)則將日志流中的日志進(jìn)行處理,提取出來(lái)有固定格式或者相似度高的日志內(nèi)容做結(jié)構(gòu)化的分類。這樣就可以采用SQL的語(yǔ)法進(jìn)行日志的查詢。來(lái)自:專題
大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來(lái)面臨的一個(gè)巨大問(wèn)題:社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大,數(shù)據(jù)種類越來(lái)越多,數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來(lái)越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù),比如說(shuō)單機(jī)存儲(chǔ),關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無(wú)法解決這些新的大數(shù)據(jù)問(wèn)題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問(wèn)題,Apache基金會(huì)推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開(kāi)源解決方案。Ha來(lái)自:專題
基于行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái) 通過(guò)應(yīng)用華為在企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累的豐富的行業(yè)領(lǐng)域模型和算法,幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái),快速提升數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多行業(yè)支持 覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支持 支持分層結(jié)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。 領(lǐng)域模型豐富 支持包含人員/組織/事件/時(shí)來(lái)自:百科
。 主要特點(diǎn) 通用性和可擴(kuò)展性:系統(tǒng)設(shè)計(jì)符合國(guó)家制定的電子政務(wù)標(biāo)準(zhǔn),所有的功能實(shí)現(xiàn)和操作均基于WEB瀏覽器方式,包括后臺(tái)管理維護(hù)和統(tǒng)計(jì)。 技術(shù)的前瞻性:系統(tǒng)各個(gè)平臺(tái)均采用開(kāi)發(fā)語(yǔ)言和開(kāi)發(fā)工具,保證系統(tǒng)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)上的適用性。 穩(wěn)定性、安全性和容錯(cuò)性:系統(tǒng)采用嚴(yán)格的身份認(rèn)證=安全認(rèn)證,來(lái)自:百科
數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS的優(yōu)勢(shì) 可視化手段 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS通過(guò)可視化的手段以人類便于理解的圖表形式,將重點(diǎn)數(shù)據(jù)以圖形化的頁(yè)面展示,從而顯著的降低了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的門檻,提高了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的效率。 運(yùn)維無(wú)憂 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS將一切繁重的IT運(yùn)維工作都集中在云后臺(tái)管理,從專業(yè),復(fù)雜,繁重的數(shù)據(jù)中心運(yùn)維來(lái)自:專題
云硬盤每秒進(jìn)行讀寫的操作次數(shù)。 吞吐量 云硬盤每秒成功傳送的數(shù)據(jù)量,即讀取和寫入的數(shù)據(jù)量。 IO讀寫時(shí)延 云硬盤連續(xù)兩次進(jìn)行讀寫操作所需要的最小時(shí)間間隔。 突發(fā)能力 小容量云硬盤可以在一定時(shí)間內(nèi)達(dá)到IOPS突發(fā)上限,超過(guò)IOPS上限的能力。 VBD 磁盤模式,VBD類型的云硬盤只支持簡(jiǎn)單的S CS I讀寫命令。來(lái)自:專題
現(xiàn)在改變行業(yè)格局,甚至打碎原來(lái)產(chǎn)業(yè)鏈的很可能是外來(lái)者,如滴滴徹底顛覆了出租車行業(yè),余額寶等互聯(lián)網(wǎng)金融正勢(shì)不可擋的沖擊著傳統(tǒng)銀行。這種跨領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng),來(lái)自其他行業(yè)的降維打擊是企業(yè)需要面對(duì)的常態(tài)。 5G 將匯聚多維度數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)信息的高速互動(dòng),將加速釋放垂直行業(yè)的市場(chǎng)潛力,基于不同要素結(jié)構(gòu)的演化將不斷衍生出新的商業(yè)模來(lái)自:云商店
GaussDB (DWS)可廣泛應(yīng)用于金融、車聯(lián)網(wǎng)、政企、電商、能源、電信等多個(gè)領(lǐng)域,2017~2019已連續(xù)三年入選Gartner發(fā)布的 數(shù)據(jù)管理 解決方案魔力象限,相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),性價(jià)比提升數(shù)倍,具備大規(guī)模擴(kuò)展能力和企業(yè)級(jí)可靠性。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在?????????????????????來(lái)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(huì)產(chǎn)生PB級(jí)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(wú)法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒(méi)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(wú)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(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這種情況,大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)來(lái)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(lái)而產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù),如果沒(méi)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(wú)法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化,那么如何對(duì)源源不斷采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理呢?請(qǐng)往下看: 面對(duì)龐大的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn) 面對(duì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),如何為開(kāi)發(fā)者提供簡(jiǎn)單有效的數(shù)據(jù)分析來(lái)自:百科
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