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數(shù)據(jù)湖 ”大規(guī)模數(shù)據(jù)融合分析提效50倍。 背景 隨著大數(shù)據(jù)平臺(tái)在各行業(yè)的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)集群呈現(xiàn)零散式建設(shè)、湖倉(cāng)割裂、來回搬遷等新挑戰(zhàn),客戶對(duì)于跨域高效、跨源易用、云原生化提出了更高的要求。 傳統(tǒng)方案普遍涉及了下圖中的1、2點(diǎn)。對(duì)于單企業(yè)、小規(guī)模業(yè)務(wù)場(chǎng)景而言,在業(yè)務(wù)發(fā)展初期基本可滿來自:百科2020年企業(yè)級(jí)應(yīng)用用戶規(guī)模達(dá)到1.35億人,視頻會(huì)議/監(jiān)控用戶規(guī)模達(dá)到1054萬人,2021年國(guó)內(nèi)協(xié)同辦公市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)440億元,眾多需求迅速增長(zhǎng),用戶開始探索和嘗試很多線上辦公的方案。 隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、AI等新技術(shù)的發(fā)展,云辦公行業(yè)正進(jìn)入快速發(fā)展快車道。企業(yè)可以通過使用云來自:百科
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在索引層面提供實(shí)時(shí)的新增、修改、讀取、刪除操作,對(duì)性能要求極高。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)無法支撐如此規(guī)模的訪問和使用, DDM 提供超高性能和分布式擴(kuò)展能力,有效提高索引的檢索效率。 優(yōu)勢(shì) 高性能檢索:萬億規(guī)模數(shù)據(jù)快速檢索,分庫(kù)分表讓操作聚焦少量數(shù)據(jù),提升業(yè)務(wù)效率 彈性擴(kuò)容:自動(dòng)完成水平拆分,業(yè)務(wù)不中斷平滑擴(kuò)容來自:百科商品鏈接:致遠(yuǎn)協(xié)同管理軟件;服務(wù)商:北京致遠(yuǎn)互聯(lián)軟件股份有限公司 >>>選自致遠(yuǎn)互聯(lián)《賦能中小企業(yè)高效成長(zhǎng)》A6 白皮書 我國(guó)中小企業(yè)普遍規(guī)模較小、人數(shù)不多,企業(yè)內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單,在發(fā)展初期很難去規(guī)范管理,管理工作往往陷入無序、碎片化地開展工作的狀態(tài),很多企業(yè)期望通過數(shù)字化能夠解決企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率問題來自:云商店
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性能、高可用、高安全的API托管服務(wù),幫助企業(yè)輕松構(gòu)建、管理和部署不同規(guī)模的API。簡(jiǎn)單、快速、低成本、低風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)現(xiàn)內(nèi)部系統(tǒng)集成、成熟業(yè)務(wù)能力開放及業(yè)務(wù)能力變現(xiàn) 應(yīng)用場(chǎng)景 企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)解耦 隨著企業(yè)的高速發(fā)展、業(yè)務(wù)的快速變化,要求企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)跟隨業(yè)務(wù)需求一同變化,但是企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)來自:百科
MySQL)是穩(wěn)定可靠、可彈性伸縮的 云數(shù)據(jù)庫(kù) 服務(wù)。通過云數(shù)據(jù)庫(kù)能夠讓您幾分鐘內(nèi)完成數(shù)據(jù)庫(kù)部署。云端完全托管,讓您專注于應(yīng)用程序開發(fā),無需為數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維煩惱。 loT:物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,規(guī)模和可靠性至關(guān)重要。 云數(shù)據(jù)庫(kù)提供了高吞吐量和并發(fā)性,您可以通過快速的響應(yīng)時(shí)間來支持大量的連接。因此非常適合要求苛刻的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。 電子商務(wù)來自:百科
自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的國(guó)產(chǎn)分布式原生 圖引擎 ,是針對(duì)以“關(guān)系”為基礎(chǔ)的“圖”結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),進(jìn)行查詢、分析的服務(wù)。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 大規(guī)模 高效的數(shù)據(jù)組織,讓您更有效的對(duì)百億節(jié)點(diǎn)千億邊規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢與分析。 高性能 深度優(yōu)化的分布式圖形計(jì)算引擎,為您提供高并發(fā)、秒級(jí)多跳的實(shí)時(shí)查詢能力。 查詢分析一體來自:百科
互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用:電商、金融、游戲、社交等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,業(yè)務(wù)發(fā)展隨市場(chǎng)驅(qū)動(dòng),流量洪峰和數(shù)據(jù)量迅速增長(zhǎng)導(dǎo)致性能瓶頸,DDM大幅提升數(shù)據(jù)庫(kù)處理效率,加快系統(tǒng)訪問速度。 物聯(lián)網(wǎng):傳感監(jiān)控設(shè)備有大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集和高頻率的命令下發(fā)場(chǎng)景,DDM提升數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)性,提高查詢效率,解決超大數(shù)據(jù)規(guī)模存儲(chǔ)問題,降低存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)的成本。來自:百科
DWS基于Shared-nothing分布式架構(gòu),具備MPP大規(guī)模并行處理引擎,由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上,數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行,并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。來自:百科
9.2.4的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核引擎,從單機(jī)OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)改造為企業(yè)級(jí)MPP(大規(guī)模并行處理)架構(gòu)的OLAP分布式數(shù)據(jù)庫(kù),其主要面向海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。 DWS與傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 相比,主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì),可解決多行業(yè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與通用平臺(tái)管理問題: 易使用 一站式可視化便捷管理 DWS讓來自:百科
項(xiàng)目說明書——重要信息全員同步 項(xiàng)目來了,負(fù)責(zé)人先召集團(tuán)隊(duì)開一個(gè)啟動(dòng)會(huì),這時(shí),就可以在「項(xiàng)目說明書」填入項(xiàng)目名稱、開始時(shí)間、計(jì)劃完成時(shí)間等基本情況,作為重要節(jié)點(diǎn)的里程碑計(jì)劃也可以在會(huì)議上一并敲定,從而確定重要任務(wù)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。 除此之外,「項(xiàng)目說明書」還可以填入以下內(nèi)容: 項(xiàng)目背景、難度評(píng)估信息來自:云商店
【點(diǎn)播 CDN 流量活動(dòng)】 音視頻已成為信息傳遞主要方式,但構(gòu)建網(wǎng)站有技術(shù)門檻。 隨著網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、云計(jì)算技術(shù)等不斷發(fā)展,人們信息獲取方式已大多從文字、圖片等轉(zhuǎn)變?yōu)橐粢曨l的方式傳遞。 快速高效構(gòu)建大規(guī)模、高性能、穩(wěn)定可靠的音視頻網(wǎng)站,需要具備以下業(yè)務(wù)能力。 音視頻簡(jiǎn)便上云 隨時(shí)隨地、各種方式、高速上傳音視頻內(nèi)容到云端。來自:百科
應(yīng)用領(lǐng)域。了解華為的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。了解人工智能的發(fā)展趨勢(shì)。 課程大綱 1. 人工智能概述 2. 人工智能的技術(shù)領(lǐng)域與應(yīng)用領(lǐng)域 3. 華為人工智能發(fā)展戰(zhàn)略 4. 人工智能的爭(zhēng)議 5. 人工智能的未來展望 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI來自:百科
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