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- 地震數(shù)據(jù)可視化 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)可視化 數(shù)據(jù)可視化 時間：2020-10-28 17:20:44 數(shù)據(jù)可視化服務（Data Lake Visualization）是一站式數(shù)據(jù)可視化開發(fā)平臺，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。來自：百科大數(shù)據(jù)可視化平臺是什么 大數(shù)據(jù)可視化平臺是什么 數(shù)據(jù)可視化服務（Data Lake Visualization）是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏???????????????????????。來自：專題
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)可視化 DLV 免費試用 數(shù)據(jù)可視化DLV免費試用 時間：2020-11-28 14:44:09 數(shù)據(jù)可視化 免費額度： 免費提供數(shù)據(jù)可視化DLV基礎版試用機會，免費時長：30天，點擊了解詳情，點擊查看其它免費產(chǎn)品。 具體費用情況以產(chǎn)品詳情頁價格為準。 產(chǎn)品介紹：來自：百科華為云計算 云知識 這6大圖表，幫你輕松入門數(shù)據(jù)可視化 這6大圖表，幫你輕松入門數(shù)據(jù)可視化 時間：2022-11-16 16:38:48 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲管理 數(shù)字化辦公 越來越多的公司開始強調(diào)「數(shù)據(jù)驅(qū)動」，用數(shù)據(jù)說話。這是因為數(shù)據(jù)是真實、客觀的，可以承載量化過的工作指標。來自：云商店
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32G顯存（GPU直通） 機器學習、深度學習、訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 機器學習、深度學習、訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京一來自：百科![]()
升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力，適用于AI深度學習、科學計算，在深度學習訓練、科學計算、計算流體動力學、計算金融、地震分析、分子建模、基因組學等領域都能表現(xiàn)出巨大的計算優(yōu)勢。 P2vs型 彈性云服務器 的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存（GB） 最大帶寬/基準帶寬（Gbps）來自：百科![]()
升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力，適用于AI深度學習、科學計算，在深度學習訓練、科學計算、計算流體動力學、計算金融、地震分析、分子建模、基因組學等領域都能表現(xiàn)出巨大的計算優(yōu)勢。 P2v型彈性云服務器的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存（GB） 最大帶寬/基準帶寬（Gbps）來自：百科![]()
Direct技術，實現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力，在深度學習、圖形數(shù)據(jù)庫、高性能數(shù)據(jù)庫、計算流體動力學、計算金融、地震分析、分子建模、基因組學等領域都能表現(xiàn)出巨大的計算優(yōu)勢，適用于科學計算等。 P1型彈性云服務器的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存（GB） 最大帶寬/基準帶寬（Gbps）來自：百科![]()
在運營商/金融領域，主要用于績效、報表等。 3. 監(jiān)管類 在政府/GA領域，主要用于輿情監(jiān)控、銀監(jiān)會稽查等。 4. 專業(yè)類 在政府相關領域，主要用于音視頻管理、地震勘探等。 5. 互聯(lián)網(wǎng) 在互聯(lián)網(wǎng)相關領域，用于精細化運營、客戶體驗優(yōu)化等。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在??????????來自：百科![]()
_001.html 華為云推薦： 數(shù)據(jù)可視化服務 https://support.huaweicloud.com/dlv/index.html 數(shù)據(jù)可視化 DLV 數(shù)據(jù)可視化服務（Data Lake Visualization）是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供來自：百科![]()
0~N彈性擴縮，百節(jié)點快速發(fā)放。存算分離后，計算節(jié)點可實現(xiàn)真正的極致彈性伸縮；數(shù)據(jù)存儲部分基于 OBS 的跨AZ等能力實現(xiàn)更高可靠性，無需擔心地震、挖斷光纖等突發(fā)事件。存儲和計算資源可以靈活配置，根據(jù)業(yè)務需要各自獨立進行彈性擴展，可使資源匹配更精準、更合理，讓大數(shù)據(jù)集群資源利用率大幅提升，綜合分析成本降低50%。來自：百科![]()
務器停機期間從另外的位置啟動并正常運行，從而提升業(yè)務連續(xù)性。 圖1 存儲容災 容災與備份 容災和備份具有以下區(qū)別： 1、容災主要針對火災、地震等重大自然災害，因此生產(chǎn)站點和容災站點之間必須保證一定的安全距離；備份主要針對人為誤操作、病毒感染、邏輯錯誤等因素，用于業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)恢復，數(shù)據(jù)備份一般是在同一數(shù)據(jù)中心進行。來自：專題![]()
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0~N彈性擴縮，百節(jié)點快速發(fā)放。存算分離后，計算節(jié)點可實現(xiàn)真正的極致彈性伸縮；數(shù)據(jù)存儲部分基于OBS的跨AZ等能力實現(xiàn)更高可靠性，無需擔心地震、挖斷光纖等突發(fā)事件。存儲和計算資源可以靈活配置，根據(jù)業(yè)務需要各自獨立進行彈性擴展，可使資源匹配更精準、更合理，讓大數(shù)據(jù)集群資源利用率大幅提升，綜合分析成本降低50%。來自：百科![]()
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2003，同時兼容PostgreSQL/Oracle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。 數(shù)據(jù)可視化服務（DLV）：數(shù)據(jù)可視化服務（Data Lake Visualization）是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，來自：百科![]()
時備用站點可以接管業(yè)務。 使用場景 針對病毒入侵、人為誤刪除、軟硬件故障等場景，可將數(shù)據(jù)恢復到任意備份點。 針對軟硬件故障以及海嘯、火災、地震等重大自然災害，運行故障切換，盡快恢復業(yè)務。源端可用區(qū)恢復正常時，可輕松利用故障恢復能力重新切換回到源端可用區(qū)。 成本 通常是生產(chǎn)系統(tǒng)的1~2%。來自：專題![]()
倉庫，NoSQL，大數(shù)據(jù)云服務和對象存儲等數(shù)據(jù)源，無論是客戶自建還是公有云上的數(shù)據(jù)源 數(shù)據(jù)可視化 數(shù)據(jù)可視化 數(shù)據(jù)可視化服務（Data Lake Visualization）是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨來自：專題
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