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12:54:27 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (DWS)在增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn): 數(shù)據(jù)遷移:多數(shù)據(jù)源,高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 高性能:PB級(jí)數(shù)據(jù)低成本的存儲(chǔ)與萬(wàn)億級(jí)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級(jí)響應(yīng)。 實(shí)時(shí):業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)整合,及時(shí)對(duì)經(jīng)營(yíng)決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 文中課程來(lái)自:百科
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ubernetes在 批量和彈性工作負(fù)載如AI、大數(shù)據(jù)等方面的缺失。Volcano在調(diào)度、作業(yè)管理、資源管理、 數(shù)據(jù)管理 等方面做了重點(diǎn)優(yōu)化,有效的加速了AI、大數(shù)據(jù)應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境的落地進(jìn)程。 內(nèi)容大綱: 1. 云原生批量計(jì)算的現(xiàn)狀和未來(lái)展望; 2. 云原生批量計(jì)算平臺(tái)Volcano介紹;來(lái)自:百科
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