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- 大規(guī)模數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 時間：2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠來自：百科華為云計算 云知識 探索Serverless 數(shù)據(jù)湖 ：無需大數(shù)據(jù)背景，會SQL就會大數(shù)據(jù)分析 探索Serverless數(shù)據(jù)湖：無需大數(shù)據(jù)背景，會SQL就會大數(shù)據(jù)分析 時間：2021-04-27 15:04:16 內(nèi)容簡介： 隨著大數(shù)據(jù)&AI技術(shù)在企業(yè)商用場景的廣泛應(yīng)用，統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺來自：百科
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本文介紹了【大規(guī)模數(shù)據(jù)分析及 AI 助力業(yè)務(wù)智能轉(zhuǎn)型-節(jié)選】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析相關(guān)。邀你共享云計算使用和開發(fā)經(jīng)驗，匯聚云上智慧，共贏智慧未來...更多詳情請點擊查閱。來自：其他DWS基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲在多個節(jié)點上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。來自：百科
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基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？ 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？ 時間：2021-03-12 14:54:55 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因包含： 1. 缺乏最佳實踐，學(xué)習(xí)成本/開發(fā)門檻高；來自：百科![]()
1. 云化分布式架構(gòu) GaussDB (DWS)采用全并行的MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲在多個節(jié)點上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 2. 查詢高性能，萬億數(shù)據(jù)秒級響應(yīng) GaussDB(DWS)后臺通過來自：百科![]()
云數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL) 華為GaussDB (DWS)是華為云提供的企業(yè)級的大規(guī)模并行處理(Massive Parallel Processing)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫服務(wù)，主要面向海量數(shù)據(jù)分析場景，為超大規(guī)模 數(shù)據(jù)管理 提供高性價比的通用計算平臺，可用于支撐各類數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、BI(Business來自：百科![]()
GaussDB(DWS)基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲在多個節(jié)點上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。來自：百科![]()
PM等運維服務(wù)服務(wù)面向大規(guī)模企業(yè)應(yīng)用的運維，在實踐中演進(jìn)并構(gòu)建了一套完整的面向云上應(yīng)用的立體化運維系統(tǒng)。 立體化運維主要是圍繞用戶應(yīng)用進(jìn)行監(jiān)控，一站式完成用戶體驗監(jiān)控，應(yīng)用性能監(jiān)控，基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控。除了覆蓋應(yīng)用的端到端資源以外，同時對多種運維數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，通過多種可視化手段進(jìn)行友好的界面展示。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。 Teradata數(shù)據(jù)倉庫配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺，能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專注于業(yè)務(wù)，無需花費大量精力管理技術(shù)，因而可以更加快速地做出明智的決策，實現(xiàn)來自：百科![]()
greSQL 9.2.4的數(shù)據(jù)庫內(nèi)核引擎，從單機OLTP數(shù)據(jù)庫改造為企業(yè)級MPP（大規(guī)模并行處理）架構(gòu)的OLAP分布式數(shù)據(jù)庫，其主要面向海量數(shù)據(jù)分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，隨著業(yè)務(wù)量的增長，自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實際要求，同時擴展性差、成本高，也來自：百科![]()
儀表盤上圖表使用的數(shù)據(jù)都是從數(shù)據(jù)倉庫當(dāng)中通過查詢實時提取出來的。很多商業(yè)智能系統(tǒng)都在一定程度上提供儀表盤的功能。 探索式和交互式數(shù)據(jù)分析 探索式數(shù)據(jù)分析是一種用來分析總結(jié)數(shù)據(jù)特征屬性的方法，一般來說都是和 數(shù)據(jù)可視化 結(jié)合在一起發(fā)揮作用。數(shù)據(jù)探索人員可以預(yù)先假設(shè)一個數(shù)據(jù)模型，然后用統(tǒng)來自：百科![]()
一站式BI解決方案 企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產(chǎn)，體量龐大，需高性能大數(shù)據(jù)平臺支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運營數(shù)字化分析平臺 ，以數(shù)據(jù)分析來驅(qū)動業(yè)務(wù)價值提升及管理提升。 優(yōu)勢 多源數(shù)據(jù)接入：多源數(shù)據(jù)采集，打破數(shù)據(jù)孤島，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺。來自：專題![]()
手段之一，也得到越來越多的重視。 以當(dāng)前火熱的數(shù)字化營銷為例，線上的秒殺搶購、搶紅包、熱點營銷等活動已成為企業(yè)必備的營銷手段，隨之而來的大規(guī)模流量浪涌對系統(tǒng)來說是個巨大的考驗，如何應(yīng)對用戶和流量激增的同時又能保障應(yīng)用的穩(wěn)定運行已成為各廠家必須解決的問題。 國外某電商巨頭的統(tǒng)計顯示來自：百科![]()
cle數(shù)據(jù)庫生態(tài)，為各行業(yè)PB級海量大數(shù)據(jù)分析提供有競爭力的解決方案。 DWS可廣泛應(yīng)用于金融、車聯(lián)網(wǎng)、政企、電商、能源、電信等多個領(lǐng)域，已連續(xù)兩年入選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)倉庫，性價比提升數(shù)倍，具備大規(guī)模擴展能力和企業(yè)級可靠性。 華為云 面向來自：百科![]()
力，可以支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析。此外，它還提供了豐富的 應(yīng)用開發(fā)工具 和接口，可以幫助企業(yè)快速開發(fā)和部署人工智能應(yīng)用。 在智能化轉(zhuǎn)型升級中，為了幫助企業(yè)實現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)價值，華為云EI產(chǎn)品采用了統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析平臺的設(shè)計理念，打通各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)，打破數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析開發(fā)平臺。同時來自：百科![]()
支持EVS， OBS 等存儲，并且在此基礎(chǔ)上提供本地NVME SSD，單盤容量為800G，隨機讀能力最高達(dá)到68萬每秒，帶寬2.7GB/S，存儲時延與帶寬不再是大規(guī)模計算的性能瓶頸。 P1特點： 卓越性能和可靠性：采用業(yè)界領(lǐng)先數(shù)據(jù)中心級顯卡NVIDIA Tesla P100。當(dāng)前業(yè)界數(shù)據(jù)中心級顯卡性能最強。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和批處理和批計算。同時以全棧大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) 為基礎(chǔ)，提供一站式大數(shù)據(jù)平臺解決方案，一鍵式構(gòu)筑數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析和價值挖掘的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺，并且與華為云IOT物聯(lián)網(wǎng)、ROMA平臺、數(shù)據(jù)湖工廠及數(shù)據(jù)可視化等服務(wù)對接，輕松解決數(shù)據(jù)通道上云、大數(shù)據(jù)作業(yè)開來自：百科![]()
：確定目的、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、評估模型、部署模型。 圖1 AI開發(fā)流程 1.確定目的 在開始數(shù)據(jù)分析之前，必須明確要分析什么？你的數(shù)據(jù)對象是誰？要解決什么問題？商業(yè)目的是什么？數(shù)據(jù)分析師對這些都要了然于心，基于商業(yè)的理解，整理分析框架和分析思路。例如，減少老客戶的流失、優(yōu)化活動來自：百科
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