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- 大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)架構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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云原生，就沒(méi)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(duì)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(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和調(diào)度三方面全方位加速，更好應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)全面容器化的訴求。 計(jì)算加速 業(yè)界來(lái)自：專題master是Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的入口，接受客戶端連接及提交的SQL語(yǔ)句，將工作負(fù)載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例（segment實(shí)例），由它們存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負(fù)責(zé)不同PostgreSQL實(shí)例之間的通信。Greenplum segment是獨(dú)立的Postgr來(lái)自：百科
- 大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)架構(gòu) 相關(guān)內(nèi)容
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器配置；大表的頻繁操作，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)性能急劇下降，影響業(yè)務(wù)。 可靠性較差：雞蛋放在一個(gè)籃子里，數(shù)據(jù)庫(kù)故障影響面100%；RDS主備模式可以部分緩解問(wèn)題。 文中課程 ????????更多課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)盡在華為云學(xué)院????? 單實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu) “三宗罪” 單實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)，來(lái)自：百科企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專用平臺(tái)。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺(tái)，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(wú)需花費(fèi)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(shí)現(xiàn) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) Pa來(lái)自：百科
- 大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)架構(gòu) 更多內(nèi)容
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一個(gè)AZ是一個(gè)或多個(gè)物理數(shù)據(jù)中心的集合，有獨(dú)立的風(fēng)火水電，AZ內(nèi)邏輯上再將計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等資源劃分成多個(gè)集群。一個(gè)Region中的多個(gè)AZ間通過(guò)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(kù)連接數(shù) 數(shù)據(jù)庫(kù)連接數(shù)表示應(yīng)用程序可以同時(shí)連接數(shù)據(jù)庫(kù)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(méi)有關(guān)系。來(lái)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(shí)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(shí)現(xiàn)對(duì)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(shí)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?fù)涔芾?、高精度地圖管理、數(shù)據(jù)管理、安全防護(hù)等功能。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 單機(jī)架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 單機(jī)架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 時(shí)間：2021-07-01 09:10:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 為了避免應(yīng)用服務(wù)和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)對(duì)資源的競(jìng)爭(zhēng)，單機(jī)架構(gòu)也從早期的單主機(jī)模式發(fā)展到數(shù)據(jù)庫(kù)獨(dú)立主機(jī)模式，把應(yīng)用和數(shù)據(jù)服務(wù)分開。應(yīng)用服務(wù)可以增加服務(wù)器數(shù)量，進(jìn)行負(fù)載均衡，增大系統(tǒng)并發(fā)能力。來(lái)自：百科![]()
企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn)介紹 企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn)介紹 時(shí)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(jìn)路線，按照“云化路徑”分類及其特征，圍繞目標(biāo)應(yīng)用展開細(xì)化的應(yīng)用遷移分析和設(shè)計(jì)。 針對(duì)傳統(tǒng)本地化部署的應(yīng)用，可來(lái)自：百科![]()
華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)針對(duì)不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)特點(diǎn)采用不同的存儲(chǔ)策略，提供溫冷數(shù)據(jù)分層存儲(chǔ)，在滿足數(shù)據(jù)處理要求的同時(shí)，降低存儲(chǔ)成本。 同時(shí)，針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時(shí)序特征，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(shí)序數(shù)據(jù)處理。比如按時(shí)間線做Hash Partitio來(lái)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(guò)界面和集群后臺(tái)節(jié)點(diǎn)提交wordcount作業(yè)的操作指導(dǎo)。wordcount是最經(jīng)典的Hadoop作業(yè)，它用來(lái)統(tǒng)計(jì)海量文本的單詞數(shù)量。 MRS-從零開始使用Kafka![]()
云知識(shí) 多主架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 多主架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 時(shí)間：2021-07-01 09:36:30 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 多主架構(gòu) 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器互為主從，同時(shí)對(duì)外提供完整的數(shù)據(jù)服務(wù)。 優(yōu)點(diǎn) 資源利用率較高的同時(shí)降低了單點(diǎn)故障的風(fēng)險(xiǎn)。 缺點(diǎn) 雙主機(jī)都接受寫數(shù)據(jù)，要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)雙向同步。雙向來(lái)自：百科![]()
提升資源利用率，適合讀多寫少的應(yīng)用場(chǎng)景。 在大并發(fā)讀的使用場(chǎng)景，可以使用負(fù)載均衡在多個(gè)從機(jī)間進(jìn)行平衡。 從機(jī)的擴(kuò)展性比較靈活，擴(kuò)容操作不會(huì)影響到業(yè)務(wù)進(jìn)行。 缺點(diǎn) 延遲問(wèn)題，數(shù)據(jù)同步到從機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)會(huì)有延遲，所以應(yīng)用必須能夠容忍短暫的不一致性。對(duì)于一致性要求非常高的場(chǎng)景是不適合的。 寫操作的性能壓力還是集中在主機(jī)上。來(lái)自：百科![]()
智慧煙感報(bào)警系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu) 智慧煙感報(bào)警系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu) 時(shí)間：2020-12-02 17:37:34 基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的智慧煙感報(bào)警系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu): 首先，智慧煙感報(bào)警器的傳感器定期采集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)上報(bào)至物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)接收到數(shù)據(jù)后，通過(guò)推送的方式將數(shù)據(jù)傳遞給智慧煙感報(bào)警器的管理應(yīng)用來(lái)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(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實(shí)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(xué)習(xí)。來(lái)自：百科![]()
重點(diǎn)培訓(xùn)人工智能和大數(shù)據(jù)相關(guān)知識(shí)，同時(shí)對(duì)3個(gè)子賽題進(jìn)行解讀、引導(dǎo)和答疑。 華為云 面向未來(lái)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(dòng)，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(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。來(lái)自：百科![]()
。每種場(chǎng)景的訴求是不一樣的，核心差異如下，DRS與之對(duì)應(yīng)也會(huì)有特性上的差異： 1. 在線遷移是在業(yè)務(wù)不停機(jī)的情況下，完整地把對(duì)方數(shù)據(jù)庫(kù)搬過(guò)來(lái)； 2. 實(shí)時(shí)同步是在以毫秒時(shí)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(fèi)； 4.來(lái)自：百科![]()
提供50+種主流適配器、100家行業(yè)應(yīng)用資產(chǎn)、無(wú)縫的對(duì)接商用軟件，實(shí)現(xiàn)老舊系統(tǒng)100%接入； 打破開放鴻溝 實(shí)現(xiàn)企業(yè)IT系統(tǒng)平滑演進(jìn)，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(yàn)資產(chǎn)給企業(yè)。 華為云 面向未來(lái)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(lái)自：百科![]()
，創(chuàng)新的同時(shí)，繼續(xù)使用熟悉的數(shù)據(jù)（倉(cāng)）庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Ha來(lái)自：百科![]()
庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場(chǎng)景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，建設(shè)滿足未來(lái)IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 客戶痛點(diǎn)： Teradata成本高，一體機(jī)封閉架構(gòu)，技術(shù)無(wú)法自主可控;來(lái)自：百科![]()
新建工單，提交開通白名單的申請(qǐng)。 實(shí)例類型 “分布式版”：分布式形態(tài)能夠支撐較大的數(shù)據(jù)量，且提供了橫向擴(kuò)展的能力，可以通過(guò)擴(kuò)容的方式提高實(shí)例的數(shù)據(jù)容量和并發(fā)能力。 “主備版”：適用于數(shù)據(jù)量較小，且長(zhǎng)期來(lái)看數(shù)據(jù)不會(huì)大幅度增長(zhǎng)，但是對(duì)數(shù)據(jù)的可靠性，以及業(yè)務(wù)的可用性有一定訴求的場(chǎng)景。 事務(wù)一致性來(lái)自：專題![]()
云知識(shí) 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(shí)間：2021-07-02 19:11:04 云專線 云數(shù)據(jù)庫(kù) 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(gè)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(diǎn)，建立專線連接。虛擬網(wǎng)關(guān)綁定用戶需要訪問(wèn)的虛擬私有云，虛來(lái)自：百科
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- 喂，這里有個(gè)免費(fèi)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，你造（知道）嗎？
- IoT數(shù)據(jù)分析
- GeminiDB Cassandra 接口
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)客戶案例_GaussDB(DWS)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS
- 智能網(wǎng)聯(lián)
- MapReduce服務(wù)
- ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺(tái)
- 數(shù)智融合計(jì)算服務(wù)
- 華為云數(shù)據(jù)湖探索服務(wù) DLI
- GeminiDB Influx 接口