- 大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析 內(nèi)容精選 換一換
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通監(jiān)控中心的大屏上,交通專家根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)下達(dá)各種交通控制決策,如紅綠燈時(shí)間調(diào)整等。為了實(shí)現(xiàn)高實(shí)時(shí)性,我們可以采用實(shí)時(shí)流分析方案,從 物聯(lián)網(wǎng)平臺 對外的數(shù)據(jù)通道中實(shí)時(shí)提取流動(dòng)數(shù)據(jù),分析和處理之后再輸出至數(shù)據(jù)通道繼續(xù)流轉(zhuǎn),保證呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是最“新鮮”的。 時(shí)序數(shù)據(jù) 有些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性沒那么來自:百科GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 時(shí)間:2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫 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。來自:百科
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電商大促用什么數(shù)據(jù)庫 電商大促用什么數(shù)據(jù)庫 該方案基于華為云GeminiDB數(shù)據(jù)庫 ,結(jié)合數(shù)據(jù)三副本存儲、高性能存儲池和數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等核心技術(shù),為電商行業(yè)客戶提供高可靠、高性能和低成本的秒殺大促數(shù)據(jù)庫解決方案,解決大促期間海量用戶訪問造成業(yè)務(wù)的卡頓、系統(tǒng)崩潰以及數(shù)據(jù)不一致導(dǎo)致超賣等痛點(diǎn)問題。來自:專題等極致高可用能力,可以為核心業(yè)務(wù)保駕護(hù)航。 優(yōu)勢 1、大容量高擴(kuò)展:支持TB~PB級單庫容量和在線擴(kuò)容,避免分庫分表,降低應(yīng)用開發(fā)難度 2、金融級高可用:同城雙活部署實(shí)現(xiàn)同城兩中心業(yè)務(wù)同時(shí)接入,一中心故障,業(yè)務(wù)秒級恢復(fù) 3、大并發(fā)高性能:主要業(yè)務(wù)流程并發(fā)交易響應(yīng)時(shí)延<3s,報(bào)表和來自:專題
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引擎,是針對以“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)。廣泛應(yīng)用于社交關(guān)系分析、營銷推薦、輿情及社會化聆聽、信息傳播、防欺詐等具有豐富關(guān)系數(shù)據(jù)的場景。 立即搶購 幫助文檔 圖引擎服務(wù) 應(yīng)用場景 典型應(yīng)用場景 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,面對龐大的社交關(guān)系,來自:專題
全域Serverless+AI,華為云加速大模型應(yīng)用開發(fā) 全域Serverless+AI,華為云加速大模型應(yīng)用開發(fā) 時(shí)間:2024-12-26 17:56:36 云日志 服務(wù) 應(yīng)用運(yùn)維管理 函數(shù)工作流 華為云首席產(chǎn)品官方國偉介紹,在AI時(shí)代背景下,軟件開發(fā)的方式由以代碼為中心,走向以模型為中心,如何將AI大模型能力來自:百科
安全云腦 _綜合態(tài)勢大屏 安全云腦_綜合態(tài)勢大屏 在現(xiàn)場講解匯報(bào)、實(shí)時(shí)監(jiān)控等場景下,為了獲得更好的演示效果,通常需要將安全云腦服務(wù)的分析結(jié)果展示在大型屏幕上。 安全云腦默認(rèn)提供一個(gè)綜合感知態(tài)勢大屏,可以還原攻擊歷史,感知攻擊現(xiàn)狀,預(yù)測攻擊態(tài)勢,為用戶提供強(qiáng)大的事前、事中、事后安全管理能力,實(shí)現(xiàn)一屏全面感知。來自:專題
業(yè)的設(shè)備監(jiān)控、實(shí)時(shí)推薦、日志分析等場景。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理 實(shí)時(shí)收集城市各交通樞紐的車輛通行數(shù)據(jù),緩存在通道中,分析平臺周期讀取通道中的數(shù)據(jù)分析后將結(jié)果應(yīng)用到調(diào)度系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對停車場開放時(shí)長和交通資源的調(diào)配。 圖1場景示例圖 實(shí)時(shí)文件傳輸 實(shí)時(shí)檢測客戶應(yīng)用系統(tǒng)中產(chǎn)生的文件,并采集上傳到來自:百科
、高安全的能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到 MRS 集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊(duì)列),支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用云數(shù)據(jù)遷移云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 數(shù)據(jù)存儲 MRS支持結(jié)來自:專題
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