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- 大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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云原生，就沒有真正的數(shù)字化和智能化 三大加速 打造革命性的容器集群 三大加速 打造革命性的容器集群 隨著容器的全面規(guī)?；瘧?yīng)用，企業(yè)對容器性能、彈性、調(diào)度能力提出了更高的要求，華為云CCE Turbo從計算、網(wǎng)絡(luò)和調(diào)度三方面全方位加速，更好應(yīng)對業(yè)務(wù)全面容器化的訴求。 計算加速 業(yè)界來自：專題路網(wǎng)數(shù)字化的架構(gòu)功能 路網(wǎng)數(shù)字化的架構(gòu)功能 時間：2020-09-11 10:38:16 路網(wǎng)數(shù)字化服務(wù) 基于華為公有云，設(shè)備側(cè)實現(xiàn)對路網(wǎng)數(shù)字化服務(wù)設(shè)備的接入與管理、路網(wǎng)數(shù)字化服務(wù)事件分發(fā)，應(yīng)用側(cè)實現(xiàn)路網(wǎng)數(shù)字化服務(wù)業(yè)務(wù)集成與開放，提供算法管理、拓撲管理、高精度地圖管理、數(shù)據(jù)管理、安全防護等功能。來自：百科
- 大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu) 相關(guān)內(nèi)容
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企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)的演進介紹 企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)的演進介紹 時間：2021-04-21 20:20:19 容器云 鏡像服務(wù) 鏡像 傳統(tǒng)企業(yè)已有的眾多單體應(yīng)用，需要結(jié)合企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)的演進路線，按照“云化路徑”分類及其特征，圍繞目標應(yīng)用展開細化的應(yīng)用遷移分析和設(shè)計。 針對傳統(tǒng)本地化部署的應(yīng)用，可來自：百科來自：百科
- 大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu) 更多內(nèi)容
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master是Greenplum數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的入口，接受客戶端連接及提交的SQL語句，將工作負載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫實例（segment實例），由它們存儲和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負責不同PostgreSQL實例之間的通信。Greenplum segment是獨立的Postgr來自：百科![]()
器配置；大表的頻繁操作，會導致數(shù)據(jù)庫性能急劇下降，影響業(yè)務(wù)。 可靠性較差：雞蛋放在一個籃子里，數(shù)據(jù)庫故障影響面100%；RDS主備模式可以部分緩解問題。 文中課程 ????????更多課程、微認證、沙箱實驗盡在華為云學院????? 單實例數(shù)據(jù)庫架構(gòu) “三宗罪” 單實例數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，來自：百科![]()
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) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu) Pa來自：百科![]()
一個AZ是一個或多個物理數(shù)據(jù)中心的集合，有獨立的風火水電，AZ內(nèi)邏輯上再將計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲等資源劃分成多個集群。一個Region中的多個AZ間通過高速光纖相連，以滿足用戶跨AZ構(gòu)建高可用性系統(tǒng)的需求。 數(shù)據(jù)庫連接數(shù) 數(shù)據(jù)庫連接數(shù)表示應(yīng)用程序可以同時連接數(shù)據(jù)庫的數(shù)量，與您應(yīng)用程序或者網(wǎng)站能夠支持的最大用戶數(shù)沒有關(guān)系。來自：專題![]()
華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)針對不同場景下的數(shù)據(jù)特點采用不同的存儲策略，提供溫冷數(shù)據(jù)分層存儲，在滿足數(shù)據(jù)處理要求的同時，降低存儲成本。 同時，針對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時序特征，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)在數(shù)據(jù)存儲及數(shù)據(jù)分析上做了大量的優(yōu)化，提供高性能、高壓縮比的時序數(shù)據(jù)處理。比如按時間線做Hash Partitio來自：百科![]()
選擇不同規(guī)格的 彈性云服務(wù)器 ，全方位貼合您的業(yè)務(wù)訴求。 了解詳情 MRS 快速入門 MRS-從零開始使用Hadoop 從零開始使用Hadoop分別通過界面和集群后臺節(jié)點提交wordcount作業(yè)的操作指導。wordcount是最經(jīng)典的Hadoop作業(yè)，它用來統(tǒng)計海量文本的單詞數(shù)量。 MRS-從零開始使用Kafka來自：專題![]()
云知識 多主架構(gòu)的優(yōu)缺點 多主架構(gòu)的優(yōu)缺點 時間：2021-07-01 09:36:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 多主架構(gòu) 數(shù)據(jù)庫服務(wù)器互為主從，同時對外提供完整的數(shù)據(jù)服務(wù)。 優(yōu)點 資源利用率較高的同時降低了單點故障的風險。 缺點 雙主機都接受寫數(shù)據(jù)，要實現(xiàn)數(shù)據(jù)雙向同步。雙向來自：百科![]()
提升資源利用率，適合讀多寫少的應(yīng)用場景。 在大并發(fā)讀的使用場景，可以使用負載均衡在多個從機間進行平衡。 從機的擴展性比較靈活，擴容操作不會影響到業(yè)務(wù)進行。 缺點 延遲問題，數(shù)據(jù)同步到從機數(shù)據(jù)庫時會有延遲，所以應(yīng)用必須能夠容忍短暫的不一致性。對于一致性要求非常高的場景是不適合的。 寫操作的性能壓力還是集中在主機上。來自：百科![]()
智慧煙感報警系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu) 智慧煙感報警系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu) 時間：2020-12-02 17:37:34 基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的智慧煙感報警系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu): 首先，智慧煙感報警器的傳感器定期采集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)上報至物聯(lián)網(wǎng)平臺。物聯(lián)網(wǎng)平臺接收到數(shù)據(jù)后，通過推送的方式將數(shù)據(jù)傳遞給智慧煙感報警器的管理應(yīng)用來自：百科![]()
重點培訓人工智能和大數(shù)據(jù)相關(guān)知識，同時對3個子賽題進行解讀、引導和答疑。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，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，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。來自：百科![]()
和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場景和產(chǎn)業(yè)價值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。來自：百科![]()
。每種場景的訴求是不一樣的，核心差異如下，DRS與之對應(yīng)也會有特性上的差異： 1. 在線遷移是在業(yè)務(wù)不停機的情況下，完整地把對方數(shù)據(jù)庫搬過來； 2. 實時同步是在以毫秒時延，將需要的數(shù)據(jù)一直同步，業(yè)務(wù)間共享； 3. 數(shù)據(jù)訂閱是把變化的數(shù)據(jù)，流式地推送給下游業(yè)務(wù)讀取和消費； 4.來自：百科![]()
提供50+種主流適配器、100家行業(yè)應(yīng)用資產(chǎn)、無縫的對接商用軟件，實現(xiàn)老舊系統(tǒng)100%接入； 打破開放鴻溝 實現(xiàn)企業(yè)IT系統(tǒng)平滑演進，方便地為企業(yè)和他的伙伴提供接入私有協(xié)議的應(yīng)用與數(shù)據(jù)的能力，開放經(jīng)驗資產(chǎn)給企業(yè)。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，來自：百科![]()
庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、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)云化演進的分布式數(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;來自：百科![]()
，創(chuàng)新的同時，繼續(xù)使用熟悉的數(shù)據(jù)（倉）庫方式管理和使用自己的海量數(shù)據(jù)。繼續(xù)使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫的上層應(yīng)用，特別是商業(yè)智能BI類的應(yīng)用。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運行Ha來自：百科![]()
云知識 云專線產(chǎn)品架構(gòu)的主要內(nèi)容 云專線產(chǎn)品架構(gòu)的主要內(nèi)容 時間：2021-07-02 19:11:04 云專線 云數(shù)據(jù)庫 云專線服務(wù)主要包括物理連接、虛擬網(wǎng)關(guān)、虛擬接口三個組成部分。 物理專線將用戶的本地數(shù)據(jù)中心接入公有云接入點，建立專線連接。虛擬網(wǎng)關(guān)綁定用戶需要訪問的虛擬私有云，虛來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GaussDB (for MySQL)的架構(gòu)和特點 GaussDB(for MySQL)的架構(gòu)和特點 時間：2021-06-16 16:46:27 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL)云數(shù)據(jù)庫概覽如下： 1. 主節(jié)點 處理所有的寫 寫 WAL 日志(Redo)來自：百科
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- 喂，這里有個免費的數(shù)據(jù)分析平臺，你造（知道）嗎？