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  • 大數(shù)據(jù)分析技術(shù) 內(nèi)容精選 換一換
  • 展趨勢(shì)。而今年的《云原生2.0架構(gòu)白皮書(shū)》,圍繞架構(gòu)升級(jí),重點(diǎn)詮釋了云原生2.0技術(shù)特征與架構(gòu)設(shè)計(jì)模式,以云原生技術(shù)力量推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。 云原生數(shù)據(jù)庫(kù)作為白皮書(shū)的重要內(nèi)容之一,在架構(gòu)創(chuàng)新和技術(shù)特性方面均有重大突破。華為云云原生數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 基于存算分離,并利用云原生數(shù)據(jù)庫(kù)云存儲(chǔ)
    來(lái)自:專(zhuān)題
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    于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)人工作業(yè)的升級(jí)改造,比如,智慧倉(cāng)儲(chǔ)中的智能調(diào)度。 然而,通用的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)由于缺乏針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的最佳實(shí)踐,在技術(shù)層面和商業(yè)層面都缺少物聯(lián)網(wǎng)基因,影響物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)效率。因此,華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。 三、如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析? 首先,構(gòu)
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