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來自:百科當(dāng)多數(shù)人仍糾結(jié)用哪種編程語(yǔ)言呈現(xiàn)數(shù)據(jù)時(shí),管玥已利用華為云Astro的高清大屏建構(gòu)出未來軟件世界的定制版圖。 作為華為云Astro可視化大屏開發(fā)者,她現(xiàn)身極客挑戰(zhàn)賽,在華為云Astro低代碼平臺(tái)演示「動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)及時(shí)成像」,將復(fù)雜數(shù)據(jù)作視覺化處理。無需專業(yè)編程技能支持下,就實(shí)現(xiàn)了一鍵發(fā)布多端的「數(shù)據(jù)全景圖」。來自:百科
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加密云硬盤的備份數(shù)據(jù)會(huì)以加密方式存放。 云存儲(chǔ) 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL、云數(shù)據(jù)庫(kù)Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫(kù) 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能來自:專題等服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,可存入對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS ,通過流查詢,交互式查詢等方式,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和批處理和批計(jì)算。同時(shí)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(tái)解決方案,一鍵式構(gòu)筑數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和價(jià)值挖掘的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺(tái),并且與華為云IOT物聯(lián)網(wǎng)、RO來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 看華為云Serverless 4大特性如何讓軟件架構(gòu)更絲滑 看華為云Serverless 4大特性如何讓軟件架構(gòu)更絲滑 時(shí)間:2024-12-10 10:59:23 云日志 服務(wù) 應(yīng)用運(yùn)維管理 函數(shù)工作流 【摘要】 Serverless可以看作是一種云計(jì)算服務(wù)模來自:百科貫穿著數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過程: 數(shù)據(jù)接入階段:數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、且面臨多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源接入 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段:缺少統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型,需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換等處理 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段:海量數(shù)據(jù)查詢效率低下,數(shù)據(jù)多份存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段:不同類型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同,形成數(shù)據(jù)孤島、存來自:百科還提供了豐富的周邊能力。 統(tǒng)一監(jiān)控大盤 集中管理 云監(jiān)控 、云日志、性能、Prometheus等多維度可觀測(cè)性數(shù)據(jù)源,提供統(tǒng)一監(jiān)控與分析,用戶可以將來自不同數(shù)據(jù)源定義在一張監(jiān)控大屏中顯示,統(tǒng)一管理告警等。 容器洞察 無縫對(duì)接華為云云容器引擎CCE,基于原生Kubernetes容器和集來自:百科應(yīng)用升級(jí)、更新維護(hù)工作量大,對(duì)于大型系統(tǒng)不可接受。 而 DDM 實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分片,能做到應(yīng)用0改動(dòng): 1. 大表分片:支持按Hash等算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分片; 2. 自動(dòng)路由:根據(jù)分片規(guī)則,將SQL路由至真正的數(shù)據(jù)源; 3. 連接復(fù)用:通過MySQL實(shí)例的連接池復(fù)用,大幅提升數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)訪問能力。 文中課程 更多精彩課程來自:百科》中提到大數(shù)據(jù)技術(shù)的四大挑戰(zhàn)與十大趨勢(shì),其中超大規(guī)模數(shù)據(jù)如何組織和管理,數(shù)據(jù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)時(shí)效性差,數(shù)據(jù)如何打破多源異構(gòu)造成的隔閡,從單域走向跨域數(shù)據(jù)融合,數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估等仍是制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶頸。大數(shù)據(jù)當(dāng)前該如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),仍需要可持續(xù)、技術(shù)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)平臺(tái)廠商去解決。 華為云S來自:百科對(duì)某個(gè)key-value的列表進(jìn)行降序顯示。當(dāng)操作和查詢并發(fā)大的時(shí)候,使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)就會(huì)遇到性能瓶頸,造成較大的時(shí)延。 使用分布式緩存服務(wù)(D CS )的Redis版本,可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)商品熱銷排行榜的功能。它的優(yōu)勢(shì)在于: 數(shù)據(jù)保存在緩存中,讀寫速度非???。 提供字符串(String)、來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái)) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái)) 時(shí)間:2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái))對(duì)數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對(duì)象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計(jì)算等處理,形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的主題數(shù)據(jù),具有多角度、多層次、多粒度等特征,支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來自:百科云知識(shí) 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間:2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索( DLI )中數(shù)據(jù)庫(kù)的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)基本相同,它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元,賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫(kù)為單位。 在DLI中,表和數(shù)據(jù)庫(kù)是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云 區(qū)塊鏈 三大核心技術(shù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)通過 華為云區(qū)塊鏈三大核心技術(shù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)通過 時(shí)間:2022-11-24 09:57:20 近日,國(guó)際電信聯(lián)盟第十六研究組(ITU-T SG16)召開全體會(huì)議,由華為云區(qū)塊鏈團(tuán)隊(duì)牽頭的三個(gè)區(qū)塊鏈國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)順利通過立項(xiàng),分別是:來自:百科,自主管理;數(shù)據(jù)資源在線管理,自主發(fā)布;建設(shè)管理制度,治標(biāo)治本。 機(jī)場(chǎng)主題庫(kù) 通過梳理主題域的概念和實(shí)體關(guān)系,構(gòu)建全面覆蓋機(jī)場(chǎng)數(shù)據(jù)使能需求的數(shù)據(jù)模型,從而指導(dǎo)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的全過程,促進(jìn)數(shù)據(jù)資源向數(shù)據(jù)資產(chǎn)的轉(zhuǎn)變。 優(yōu)勢(shì) 支持20+多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成,提供機(jī)場(chǎng)全場(chǎng)景運(yùn)營(yíng)的八大主題域基礎(chǔ)模型,融合形成全量數(shù)據(jù)底座。來自:百科通過Onvif協(xié)議實(shí)現(xiàn)和設(shè)備的交互 基于IoT邊緣實(shí)現(xiàn)模擬IEC104網(wǎng)關(guān)的接入 了解并掌握IoT邊緣服務(wù)的功能特點(diǎn)與使用方法 零代碼搭建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控大屏 熟悉工業(yè)場(chǎng)景下數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn) 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)常見場(chǎng)景介紹 智能制造 行業(yè)痛點(diǎn) 工業(yè)制造步入智能化時(shí)代,而當(dāng)前生產(chǎn)工藝無法匹配下游客戶對(duì)于產(chǎn)品質(zhì)量的個(gè)性化需求。來自:專題