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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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案案例。 課程目標(biāo) 學(xué)習(xí)本課程，了解當(dāng)前大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)、TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案及其應(yīng)用。 課程大綱 第1章 華為T(mén)aiShan大數(shù)據(jù)解決方案介紹 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)。來(lái)自：百科、即時(shí)、可追溯的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺(tái)，讓管理者可以及時(shí)了解各業(yè)務(wù)線、各部門(mén)、人員的實(shí)時(shí)狀態(tài)和數(shù)據(jù)分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，拉近企業(yè)和消費(fèi)者距離，提高企業(yè)管理水平。 道道全深知，在智能制造的宏觀背景下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)以及圍繞數(shù)據(jù)構(gòu)建的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，已經(jīng)成為了制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心資源，誰(shuí)利來(lái)自：云商店
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制臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維，使用JDBC等驅(qū)動(dòng)服務(wù)或MySQL客戶端等方式連接數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)讀寫(xiě)。 開(kāi)發(fā)者通過(guò) DDM 管理控制臺(tái)購(gòu)買DDM實(shí)例、創(chuàng)建邏輯庫(kù)和DDM帳號(hào)，完成數(shù)據(jù)庫(kù)中間件的部署。 開(kāi)發(fā)者將開(kāi)發(fā)的應(yīng)用服務(wù)部署在與DDM相同VPC下的 彈性云服務(wù)器 上。 應(yīng)用服務(wù)與DDM建立連接，來(lái)自：百科來(lái)自：百科
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，分析后的數(shù)據(jù)需要分類后按時(shí)序儲(chǔ)存，并提供按時(shí)序?yàn)g覽、查詢數(shù)據(jù)的能力，我們稱之為時(shí)序數(shù)據(jù)。典型的時(shí)序數(shù)據(jù)包括設(shè)備移動(dòng)路徑、股票價(jià)格曲線等，應(yīng)用于行為分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等場(chǎng)景，例如，基于物聯(lián)網(wǎng)的公路監(jiān)控系統(tǒng)保存了近期所有車輛的行駛路徑，警方可隨時(shí)從中提取指定嫌疑人車輛的形式的路徑，推測(cè)來(lái)自：百科![]()
GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù)：IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫(xiě)入GaussDB(DWS)。來(lái)自：百科![]()
ernetes的開(kāi)源批處理系統(tǒng)，它彌補(bǔ)了Kubernetes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；來(lái)自：百科![]()
高?？蛻艨梢砸暂^低的價(jià)格獲得高質(zhì)量的商品，從而獲得更高的滿意度。 盈利分析 我們對(duì)這款產(chǎn)品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過(guò)精確的市場(chǎng)定位和合理的 定價(jià) 策略，我們確信這款產(chǎn)品將為客戶帶來(lái)良好的投資回報(bào)。 智物聯(lián) 智物聯(lián)Mixlinker工業(yè)IOT平臺(tái)解決方案 常見(jiàn)問(wèn)題解答 智物聯(lián) 智來(lái)自：專題![]()
服務(wù)商提供，服務(wù)擴(kuò)容的便捷性、靈活性大大提升。Serverless應(yīng)用程序運(yùn)行應(yīng)用的服務(wù)默認(rèn)提供高可用、容錯(cuò)高。無(wú)服務(wù)器計(jì)算，相比傳統(tǒng)服務(wù)性價(jià)比高，企業(yè)只需要支付所使用的部分，沒(méi)有任何與無(wú)服務(wù)器計(jì)算相關(guān)的成本，尤其是應(yīng)用程序使用隨時(shí)間變化大的企業(yè)是非常劃算的。 內(nèi)容大綱： 1、S來(lái)自：百科![]()
用場(chǎng)景的規(guī)劃設(shè)計(jì)。 架構(gòu)優(yōu)勢(shì)： 領(lǐng)先的數(shù)據(jù)湖架構(gòu) 采用數(shù)據(jù)湖的架構(gòu)，支持存儲(chǔ)任意規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?？梢园丛?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，無(wú)需先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理。并支持運(yùn)行不同類型的分析，從大數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)到可視化，指導(dǎo)企業(yè)更好得做出決策。 立而不破，數(shù)據(jù)統(tǒng)一 基來(lái)自：百科![]()
了解企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)與中間件上云趨勢(shì)； 熟悉華為云各類數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)產(chǎn)品的使用； 掌握云上數(shù)據(jù)庫(kù)使用、管理的方式方法。 課程大綱 第1章 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì) 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)。 華為云來(lái)自：百科![]()
構(gòu)建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。現(xiàn)實(shí)世界的設(shè)備不是離散的，而是具有空間、組織、人等復(fù)雜關(guān)系與上下文存在的。如何打通物理世界與數(shù)字世界的關(guān)聯(lián)，如何更好的理解設(shè)備從而快捷高效地分析數(shù)據(jù)，成為物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)急需的基礎(chǔ)業(yè)務(wù)。 不同于通用型大數(shù)據(jù)分析相關(guān)產(chǎn)品，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)與資產(chǎn)模型深度來(lái)自：百科![]()
Cinder的架構(gòu)原理 Cinder的架構(gòu)原理 時(shí)間：2021-02-08 21:00:36 云計(jì)算 Cinder為云平臺(tái)提供統(tǒng)一接口，按需分配的，持久化的塊存儲(chǔ)服務(wù)，核心功能是對(duì)卷的管理，允許對(duì)卷、卷的類型、卷的快照、卷備份進(jìn)行操作。 為后端不同的存儲(chǔ)設(shè)備提供了統(tǒng)一的接口，不同的塊設(shè)備服務(wù)廠商在來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云監(jiān)控服務(wù) 的架構(gòu) 云監(jiān)控 服務(wù)的架構(gòu) 時(shí)間：2021-07-01 15:51:16 云監(jiān)控服務(wù)（Cloud Eye）為用戶提供一個(gè)針對(duì)彈性云服務(wù)器、帶寬等資源的立體化監(jiān)控平臺(tái)。使您全面了解華為云上的資源使用情況、業(yè)務(wù)的運(yùn)行狀況，并及時(shí)收到異常報(bào)警做出反應(yīng)，保證業(yè)務(wù)順暢運(yùn)行。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 無(wú)共享架構(gòu)的特點(diǎn) 無(wú)共享架構(gòu)的特點(diǎn) 時(shí)間：2021-07-01 09:59:47 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 無(wú)共享架構(gòu) 集群中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)（處理單元）都完全擁有自己獨(dú)立的CPU/內(nèi)存/存儲(chǔ)，不存在共享資源。 各節(jié)點(diǎn)（處理單元）處理自己本地的數(shù)據(jù)，處理結(jié)果可以向上層匯總或者通過(guò)通信協(xié)議在節(jié)點(diǎn)間流轉(zhuǎn)。來(lái)自：百科![]()
點(diǎn)： “大”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)體量大，我們經(jīng)常聽(tīng)到的一個(gè)經(jīng)典的案例，即GE發(fā)動(dòng)機(jī)有成百上千個(gè)傳感器，毫秒級(jí)頻度產(chǎn)生各種數(shù)據(jù)。一次飛機(jī)的飛行就可以超過(guò)1TB的數(shù)據(jù)量。很多工業(yè)場(chǎng)景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可能會(huì)更大。 “小”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的價(jià)值密度小，或者也可以理解為要從海量的數(shù)據(jù)中找到價(jià)值的信息是一個(gè)比較難的事情。來(lái)自：百科![]()
范圍，來(lái)控制連接數(shù)據(jù)庫(kù)的IP地址段。數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例運(yùn)行在租戶獨(dú)立的虛擬私有云內(nèi)，可提升數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的安全性。您可以綜合運(yùn)用子網(wǎng)和安全組的配置，來(lái)完成數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的隔離。 訪問(wèn)控制 可以通過(guò)虛擬私有云對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例所在的安全組入站、出站規(guī)則進(jìn)行限制，從而控制可以連接數(shù)據(jù)庫(kù)的網(wǎng)絡(luò)范圍。 傳輸加密來(lái)自：專題![]()
適的處理呢？請(qǐng)往下看： 面對(duì)龐大的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn) 面對(duì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，如何為開(kāi)發(fā)者提供簡(jiǎn)單有效的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)過(guò)程，提升開(kāi)發(fā)效率，讓IoT數(shù)據(jù)快速變現(xiàn)是一個(gè)擺在我們面前的問(wèn)題。 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量非常龐大，然而價(jià)值密度卻很小，想要從海量的數(shù)據(jù)中找到有價(jià)值的信息來(lái)自：百科![]()
圖數(shù)據(jù)模型中的點(diǎn)：代表實(shí)體，如交通網(wǎng)絡(luò)中的車輛、通信網(wǎng)絡(luò)中的站點(diǎn)、電商交易網(wǎng)絡(luò)中的用戶和商品、互聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)頁(yè)等。 圖數(shù)據(jù)模型中的邊：代表關(guān)系，如社交網(wǎng)絡(luò)中的好友關(guān)系、電商交易網(wǎng)絡(luò)中用戶評(píng)分和購(gòu)買行為、論文中作者之間的合作關(guān)系、文章之間的索引關(guān)系等。 如果點(diǎn)被刪除了，基于該點(diǎn)的邊會(huì)自動(dòng)刪除。來(lái)自：專題![]()
件驅(qū)動(dòng)的方式運(yùn)行應(yīng)用代碼。 軟件架構(gòu)的發(fā)展從原先的單體架構(gòu)到近十幾年的微服務(wù)架構(gòu)，再到現(xiàn)在新興的Serverless架構(gòu)。單體架構(gòu)通常把應(yīng)用的邏輯和功能耦合在一起，部署在BMS裸金屬機(jī)或VM上，耦合模式使得一些通用功能或通用邏輯無(wú)法靈活復(fù)用，經(jīng)常出現(xiàn)重復(fù)造輪子的現(xiàn)象，架構(gòu)整體上是相對(duì)封閉的。來(lái)自：百科![]()
為業(yè)務(wù)可理解的數(shù)據(jù)格式。如下圖所示。 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的處理寫(xiě)入功能：怎樣滿足海量設(shè)備高并發(fā)，實(shí)時(shí)寫(xiě)入的要求？ 壓縮比例：某些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可能產(chǎn)生巨量數(shù)據(jù)，最大限度的壓縮是減少成本的直接手段。 查詢效率：面對(duì)長(zhǎng)時(shí)間積累的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，如何滿足高性能查詢，特別是經(jīng)常做時(shí)間維度的聚合查詢。來(lái)自：百科
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