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- 數(shù)據(jù)聚合 內(nèi)容精選 換一換
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測(cè)越準(zhǔn)確；聚合周期越短，聚合后的數(shù)據(jù)對(duì)告警越準(zhǔn)確。 云監(jiān)控服務(wù) 的聚合周期目前最小是5分鐘，同時(shí)還有20分鐘、1小時(shí)、4小時(shí)、1天，共5種聚合周期。 聚合過(guò)程中對(duì)不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的處理是有差異的。 · 如果輸入的數(shù)據(jù)類(lèi)型是整數(shù)，系統(tǒng)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行取整處理。 · 如果輸入的數(shù)據(jù)類(lèi)型是小數(shù)（來(lái)自：百科和統(tǒng)計(jì)越準(zhǔn)確；聚合周期越短，聚合后的數(shù)據(jù)對(duì)告警越準(zhǔn)確。 云監(jiān)控 服務(wù)的聚合周期目前最小是5分鐘，同時(shí)還有20分鐘、1小時(shí)、4小時(shí)、1天，共5種聚合周期。 聚合過(guò)程中對(duì)不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的處理是有差異的： 如果輸入的數(shù)據(jù)類(lèi)型是整數(shù)，系統(tǒng)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行取整處理； 如果輸入的數(shù)據(jù)類(lèi)型是小數(shù)（浮點(diǎn)數(shù)），系統(tǒng)會(huì)保留數(shù)據(jù)的小數(shù)點(diǎn)后兩位。來(lái)自：百科
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的預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確；聚合周期越短，聚合后的數(shù)據(jù)對(duì)告警越準(zhǔn)確。 云監(jiān)控服務(wù)的聚合周期目前最小是5分鐘，同時(shí)還有20分鐘、1小時(shí)、4小時(shí)、1天，共5種聚合周期。 聚合過(guò)程中對(duì)不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的處理是有差異的。 如果輸入的數(shù)據(jù)類(lèi)型是整數(shù)，系統(tǒng)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行取整處理。 如果輸入的數(shù)據(jù)類(lèi)型是小數(shù)（浮點(diǎn)數(shù)），系統(tǒng)會(huì)保留數(shù)據(jù)的小數(shù)點(diǎn)后兩位。來(lái)自：百科云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有哪些 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有哪些 時(shí)間：2021-07-01 16:16:25 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有以下五種： 平均值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的平均值。 最大值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最大值。 最小值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最小值。 求和值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。來(lái)自：百科
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云監(jiān)控服務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)保留多長(zhǎng)時(shí)間 云監(jiān)控服務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)保留多長(zhǎng)時(shí)間 時(shí)間：2021-07-01 16:14:24 指標(biāo)數(shù)據(jù)分為原始指標(biāo)數(shù)據(jù)和聚合指標(biāo)數(shù)據(jù)。 原始指標(biāo)數(shù)據(jù)是指原始采樣指標(biāo)數(shù)據(jù)，原始指標(biāo)數(shù)據(jù)一般保留2天。 聚合指標(biāo)數(shù)據(jù)是指將原始指標(biāo)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)聚合處理后的指標(biāo)數(shù)據(jù)，聚合指標(biāo)數(shù)據(jù)保留時(shí)間根據(jù)聚合周期不同而不同，具體如下：來(lái)自：百科![]()
另一方面如果鎖住了多張表，又會(huì)阻擋數(shù)據(jù)庫(kù)表單更新的事務(wù)，造成業(yè)務(wù)的延時(shí)甚至中斷。 解決方案 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景，并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)情報(bào)供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢(xún)。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過(guò)來(lái)自：百科![]()
聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。 方差 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的方差。 說(shuō)明：聚合運(yùn)算的過(guò)程是將一個(gè)聚合周期范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)根據(jù)相應(yīng)的聚合算法聚合到周期起始邊界上，以5分鐘聚合周期為例：假設(shè)當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)為10:35，則10:30~10:35之間的原始數(shù)據(jù)會(huì)被聚合到10:30這個(gè)時(shí)間點(diǎn)。 云監(jiān)控服務(wù)哪些資源支持企業(yè)項(xiàng)目？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。 方差 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的方差。 說(shuō)明：聚合運(yùn)算的過(guò)程是將一個(gè)聚合周期范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)根據(jù)相應(yīng)的聚合算法聚合到周期起始邊界上，以5分鐘聚合周期為例：假設(shè)當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)為10:35，則10:30~10:35之間的原始數(shù)據(jù)會(huì)被聚合到10:30這個(gè)時(shí)間點(diǎn)。 云監(jiān)控服務(wù)哪些資源支持企業(yè)項(xiàng)目？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。 方差 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的方差。 說(shuō)明：聚合運(yùn)算的過(guò)程是將一個(gè)聚合周期范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)根據(jù)相應(yīng)的聚合算法聚合到周期起始邊界上，以5分鐘聚合周期為例：假設(shè)當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)為10:35，則10:30~10:35之間的原始數(shù)據(jù)會(huì)被聚合到10:30這個(gè)時(shí)間點(diǎn)。 云監(jiān)控服務(wù)哪些資源支持企業(yè)項(xiàng)目？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。 方差 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的方差。 說(shuō)明：聚合運(yùn)算的過(guò)程是將一個(gè)聚合周期范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)根據(jù)相應(yīng)的聚合算法聚合到周期起始邊界上，以5分鐘聚合周期為例：假設(shè)當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)為10:35，則10:30~10:35之間的原始數(shù)據(jù)會(huì)被聚合到10:30這個(gè)時(shí)間點(diǎn)。 云監(jiān)控服務(wù)哪些資源支持企業(yè)項(xiàng)目？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
僅會(huì)向云端上報(bào)第一條。聚合則是指用戶(hù)可以指定一個(gè)時(shí)間窗（如一個(gè)小時(shí)），邊緣節(jié)點(diǎn)會(huì)將這個(gè)時(shí)間窗內(nèi)每個(gè)設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)聚合成一條數(shù)據(jù)上報(bào)，并且用戶(hù)可指定數(shù)據(jù)中每個(gè)屬性的聚合方法，例如取最大/最小值，求和，取平均值等。這三種清洗規(guī)則的優(yōu)先級(jí)是過(guò)濾 > 去重 > 聚合，也就是用戶(hù)同時(shí)設(shè)置了來(lái)自：百科![]()
大小的數(shù)據(jù)源進(jìn)行交互式分析查詢(xún)。其主要應(yīng)用于海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、海量多維數(shù)據(jù)聚合/報(bào)表、ETL、Ad-Hoc查詢(xún)等場(chǎng)景。 Presto允許查詢(xún)的數(shù)據(jù)源包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS），Hive，HBase，Cassandra，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)甚至專(zhuān)有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。一來(lái)自：百科![]()
TSDB時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)能力。 OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸縮的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)。它存儲(chǔ)的是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，時(shí)間序列數(shù)據(jù)是指在不同時(shí)間點(diǎn)上收集到的數(shù)據(jù)，這類(lèi)數(shù)據(jù)反映了一個(gè)對(duì)象隨時(shí)間的變化狀態(tài)或程度。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 低成本 時(shí)間戳采用delta編碼進(jìn)行壓縮，數(shù)據(jù)值采用XOR進(jìn)行壓縮。來(lái)自：百科![]()
什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 時(shí)間：2021-05-25 16:02:57 存儲(chǔ)與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪(fǎng)問(wèn)的在線(xiàn)類(lèi)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)的離線(xiàn)類(lèi)數(shù)據(jù)，比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)性能要求相對(duì)低，要求大容量存儲(chǔ)介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)頻來(lái)自：百科![]()
特點(diǎn) 實(shí)時(shí)檢索 提供日志場(chǎng)景端到端的解決方案，數(shù)據(jù)從入庫(kù)到能夠被檢索到只需要數(shù)秒時(shí)間。 統(tǒng)計(jì)分析 提供20余種統(tǒng)計(jì)分析方法，支持表格、折線(xiàn)圖、熱圖、云圖等多種圖表呈現(xiàn)方式。 APM 加速 針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)，通過(guò)提前將細(xì)粒度數(shù)據(jù)聚合成粗粒度數(shù)據(jù)，提升drill up與drill down的性能。來(lái)自：百科![]()
針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)優(yōu)化 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。比如海量時(shí)間線(xiàn)能力，單實(shí)例支持10萬(wàn)線(xiàn)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)壓縮比20:1，以及多種時(shí)間維度的聚合計(jì)算能力 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)分析上做來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云知數(shù)引流電商平臺(tái)，通過(guò)建立新數(shù)據(jù)鏈路，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)訂單精準(zhǔn)歸因，幫助商家建立精準(zhǔn)用戶(hù)模型，提高轉(zhuǎn)化效果與消耗能力；依托覆蓋資源多、投放效果明顯、鏈路穩(wěn)定、精準(zhǔn)高效歸因、效果數(shù)據(jù)監(jiān)控、智能巡檢六大核心優(yōu)勢(shì)，為客戶(hù)提供更有價(jià)值的廣告投放數(shù)據(jù)服務(wù)。 覆蓋資源多、投放效果明顯、鏈路穩(wěn)定、精準(zhǔn)高效歸因、效果數(shù)據(jù)監(jiān)控、智能巡檢來(lái)自：其他![]()
批量返回數(shù)據(jù)，大大減少了額外開(kāi)銷(xiāo)。 增量聚合引擎：基于滑動(dòng)窗口的聚合查詢(xún)，大部分從聚合結(jié)果緩存中直接命中，僅需要聚合增量數(shù)據(jù)部分即可。 多維倒排索引：支持多維多條件組合查詢(xún)，避免大量Scan數(shù)據(jù)。 存儲(chǔ)摘要索引：加快數(shù)據(jù)查詢(xún)中過(guò)濾無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)。 分鐘級(jí)彈性擴(kuò)縮容 在時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行過(guò)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
批量返回數(shù)據(jù)，大大減少了額外開(kāi)銷(xiāo)。 增量聚合引擎：基于滑動(dòng)窗口的聚合查詢(xún)，大部分從聚合結(jié)果緩存中直接命中，僅需要聚合增量數(shù)據(jù)部分即可。 多維倒排索引：支持多維多條件組合查詢(xún)，避免大量Scan數(shù)據(jù)。 存儲(chǔ)摘要索引：加快數(shù)據(jù)查詢(xún)中過(guò)濾無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)。 分鐘級(jí)彈性擴(kuò)縮容 在時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行過(guò)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
加密云硬盤(pán)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(lái)自：專(zhuān)題
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