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- 大規(guī)模數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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GaussDB (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(lái)自：百科基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？ 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？ 時(shí)間：2021-03-12 14:54:55 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因包含： 1. 缺乏最佳實(shí)踐，學(xué)習(xí)成本/開(kāi)發(fā)門(mén)檻高；來(lái)自：百科
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據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段：不同類(lèi)型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同，形成數(shù)據(jù)孤島、存在大量數(shù)據(jù)搬遷；并且數(shù)據(jù)分析門(mén)檻高，缺少簡(jiǎn)單易用的數(shù)據(jù)分析工具 數(shù)據(jù)可視化 階段：缺少交互式查詢能力、缺少基于時(shí)間維度的洞察分析能力 華為云IoT數(shù)據(jù)分析開(kāi)放架構(gòu)介紹 基于以上IoT數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)，華為推來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 時(shí)間：2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)DWS）是一種即開(kāi)即用、安全可靠來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 探索Serverless 數(shù)據(jù)湖 ：無(wú)需大數(shù)據(jù)背景，會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 探索Serverless數(shù)據(jù)湖：無(wú)需大數(shù)據(jù)背景，會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-04-27 15:04:16 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 隨著大數(shù)據(jù)&AI技術(shù)在企業(yè)商用場(chǎng)景的廣泛應(yīng)用，統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
PM等運(yùn)維服務(wù)服務(wù)面向大規(guī)模企業(yè)應(yīng)用的運(yùn)維，在實(shí)踐中演進(jìn)并構(gòu)建了一套完整的面向云上應(yīng)用的立體化運(yùn)維系統(tǒng)。 立體化運(yùn)維主要是圍繞用戶應(yīng)用進(jìn)行監(jiān)控，一站式完成用戶體驗(yàn)監(jiān)控，應(yīng)用性能監(jiān)控，基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控。除了覆蓋應(yīng)用的端到端資源以外，同時(shí)對(duì)多種運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，通過(guò)多種可視化手段進(jìn)行友好的界面展示。來(lái)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(lái)自：百科![]()
1. 云化分布式架構(gòu) GaussDB(DWS)采用全并行的MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)，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)。 2. 查詢高性能，萬(wàn)億數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng) GaussDB(DWS)后臺(tái)通過(guò)來(lái)自：百科![]()
本文介紹了【大規(guī)模數(shù)據(jù)分析及 AI 助力業(yè)務(wù)智能轉(zhuǎn)型-節(jié)選】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析相關(guān)。邀你共享云計(jì)算使用和開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，匯聚云上智慧，共贏智慧未來(lái)...更多詳情請(qǐng)點(diǎn)擊查閱。來(lái)自：其他![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)、Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)用平臺(tái)。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺(tái)，能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專(zhuān)注于業(yè)務(wù)，無(wú)需花費(fèi)大量精力管理技術(shù)，因而可以更加快速地做出明智的決策，實(shí)現(xiàn)來(lái)自：百科![]()
greSQL 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。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，隨著業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng)，自建數(shù)倉(cāng)性能逐漸不能滿足實(shí)際要求，同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高，也來(lái)自：百科![]()
一站式BI解決方案 企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產(chǎn)，體量龐大，需高性能大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運(yùn)營(yíng)數(shù)字化分析平臺(tái) ，以數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值提升及管理提升。 優(yōu)勢(shì) 多源數(shù)據(jù)接入：多源數(shù)據(jù)采集，打破數(shù)據(jù)孤島，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺(tái)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
儀表盤(pán)上圖表使用的數(shù)據(jù)都是從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)當(dāng)中通過(guò)查詢實(shí)時(shí)提取出來(lái)的。很多商業(yè)智能系統(tǒng)都在一定程度上提供儀表盤(pán)的功能。 探索式和交互式數(shù)據(jù)分析 探索式數(shù)據(jù)分析是一種用來(lái)分析總結(jié)數(shù)據(jù)特征屬性的方法，一般來(lái)說(shuō)都是和數(shù)據(jù)可視化結(jié)合在一起發(fā)揮作用。數(shù)據(jù)探索人員可以預(yù)先假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)模型，然后用統(tǒng)來(lái)自：百科![]()
cle數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)，為各行業(yè)PB級(jí)海量大數(shù)據(jù)分析提供有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。 DWS可廣泛應(yīng)用于金融、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、政企、電商、能源、電信等多個(gè)領(lǐng)域，已連續(xù)兩年入選Gartner發(fā)布的 數(shù)據(jù)管理 解決方案魔力象限，相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，性價(jià)比提升數(shù)倍，具備大規(guī)模擴(kuò)展能力和企業(yè)級(jí)可靠性。 華為云 面向來(lái)自：百科![]()
手段之一，也得到越來(lái)越多的重視。 以當(dāng)前火熱的數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)為例，線上的秒殺搶購(gòu)、搶紅包、熱點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)等活動(dòng)已成為企業(yè)必備的營(yíng)銷(xiāo)手段，隨之而來(lái)的大規(guī)模流量浪涌對(duì)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)是個(gè)巨大的考驗(yàn)，如何應(yīng)對(duì)用戶和流量激增的同時(shí)又能保障應(yīng)用的穩(wěn)定運(yùn)行已成為各廠家必須解決的問(wèn)題。 國(guó)外某電商巨頭的統(tǒng)計(jì)顯示來(lái)自：百科![]()
力，可以支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析。此外，它還提供了豐富的 應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具 和接口，可以幫助企業(yè)快速開(kāi)發(fā)和部署人工智能應(yīng)用。 在智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)中，為了幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)價(jià)值，華為云EI產(chǎn)品采用了統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的設(shè)計(jì)理念，打通各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，打破數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)平臺(tái)。同時(shí)來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 人工智能市場(chǎng) 人工智能市場(chǎng) 時(shí)間：2020-12-18 08:53:45 人工智能 人工智能市場(chǎng)的產(chǎn)品包括： 圖像聲音語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別、大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化、生活服務(wù)、企業(yè)服務(wù)、人機(jī)交互、算法模型等人工智能產(chǎn)品。 人工智能市場(chǎng)介紹： 匯聚優(yōu)質(zhì)的人工智能服務(wù)提供商，提供豐富的人工智能解決方來(lái)自：云商店![]()
支持EVS， OBS 等存儲(chǔ)，并且在此基礎(chǔ)上提供本地NVME SSD，單盤(pán)容量為800G，隨機(jī)讀能力最高達(dá)到68萬(wàn)每秒，帶寬2.7GB/S，存儲(chǔ)時(shí)延與帶寬不再是大規(guī)模計(jì)算的性能瓶頸。 P1特點(diǎn)： 卓越性能和可靠性：采用業(yè)界領(lǐng)先數(shù)據(jù)中心級(jí)顯卡NVIDIA Tesla P100。當(dāng)前業(yè)界數(shù)據(jù)中心級(jí)顯卡性能最強(qiáng)。來(lái)自：百科![]()
大數(shù)據(jù)在人們的生活中無(wú)處不在，在IoT、電子商務(wù)、金融、制造、醫(yī)療、能源和政府部門(mén)等行業(yè)均可以使用華為云 MRS 服務(wù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理。 海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景 海量數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的主要場(chǎng)景。通常企業(yè)會(huì)包含多種數(shù)據(jù)源，接入后需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL處理形成模型化數(shù)據(jù)，以便提供給各個(gè)業(yè)務(wù)模塊進(jìn)行分析梳理，這類(lèi)業(yè)務(wù)通常有以下特點(diǎn)：來(lái)自：百科![]()
：確定目的、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、評(píng)估模型、部署模型。 圖1 AI開(kāi)發(fā)流程 1.確定目的 在開(kāi)始數(shù)據(jù)分析之前，必須明確要分析什么？你的數(shù)據(jù)對(duì)象是誰(shuí)？要解決什么問(wèn)題？商業(yè)目的是什么？數(shù)據(jù)分析師對(duì)這些都要了然于心，基于商業(yè)的理解，整理分析框架和分析思路。例如，減少老客戶的流失、優(yōu)化活動(dòng)來(lái)自：百科
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