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  • 高并發(fā)數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
  • 全國(包含港澳)高等院校、專業(yè)研究機構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司等專業(yè)對象 【組隊要求】 選手可組隊參賽,賽隊人數(shù)1-10人;組隊操作請見【華為云大賽平臺-組隊操作詳情】 【賽題說明】 數(shù)據(jù)分析賽包括“交通流量預(yù)測”、“鹽田港貨柜車到港預(yù)測”、“高光譜視頻水質(zhì)分析”3個子賽題。由于數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能算法集成
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    體應(yīng)用場景: 大數(shù)據(jù)分析 場景描述 OBS 提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為 日志分析 和公共事務(wù)分析統(tǒng)計等場景,向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無需擴容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲分析的典型場景:PB級的數(shù)據(jù)存儲,批量數(shù)據(jù)分析,毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢等
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  • 高并發(fā)數(shù)據(jù)分析 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心,與資產(chǎn)模型深度整合,在數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中,開發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù),提升物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析能力。 開放架構(gòu),擁抱生態(tài) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整合了大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的最佳實踐,為開發(fā)者打造一站式數(shù)據(jù)開發(fā)體驗,與華為云物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)服務(wù)(如設(shè)備接入)無縫對接,降低開發(fā)難度。
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    據(jù) 應(yīng)用場景 大數(shù)據(jù)分析 場景描述 OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為日志分析和公共事務(wù)分析統(tǒng)計等場景,向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無需擴容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲分析的典型場景:PB級的數(shù)據(jù)存儲,批量數(shù)據(jù)分析,毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢等
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  • 高并發(fā)數(shù)據(jù)分析 更多內(nèi)容
  • 據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段:不同類型數(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)分析門檻高,缺少簡單易用的數(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、缺少基于時間維度的洞察分析能力 華為云IoT數(shù)據(jù)分析開放架構(gòu)介紹 基于以上IoT數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn),華為推
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 時間:2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、安全可靠
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    華為云計算 云知識 探索Serverless 數(shù)據(jù)湖 :無需大數(shù)據(jù)背景,會SQL就會大數(shù)據(jù)分析 探索Serverless數(shù)據(jù)湖:無需大數(shù)據(jù)背景,會SQL就會大數(shù)據(jù)分析 時間:2021-04-27 15:04:16 內(nèi)容簡介: 隨著大數(shù)據(jù)&AI技術(shù)在企業(yè)商用場景的廣泛應(yīng)用,統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺
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    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? 時間:2021-03-12 14:54:55 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 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. 缺乏最佳實踐,學(xué)習(xí)成本/開發(fā)門檻高;
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    √分布式事務(wù)能力,確保強數(shù)據(jù)致性。 √高并發(fā)數(shù)據(jù)加載技術(shù)。 √高靈活的行列混合存儲及壓縮技術(shù)。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫,支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行存儲與列存儲,提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實
    來自:百科
    PerfTest提供千萬級集群超大規(guī)模并發(fā)能力,涵蓋超高并發(fā)瞬時發(fā)起、梯度加壓、動態(tài)壓力調(diào)整等能力,滿足億級日活應(yīng)用的壓測要求,支持自定義插件能力實現(xiàn)私有協(xié)議和函數(shù)的對接,滿足各類協(xié)議與復(fù)雜場景的性能壓測,企業(yè)可以靈活按需進(jìn)行高并發(fā)測試,提前發(fā)現(xiàn)性能問題,保障產(chǎn)品上市質(zhì)量。 8大特色壓測模型簡介
    來自:專題
    IoT聯(lián)接服務(wù) IoT邊緣 IoTEdge 將云端智能擴展到邊緣設(shè)備 邊緣計算 物聯(lián)網(wǎng) IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù) IoT數(shù)據(jù)分析IoTA 提供物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)一站式分析服務(wù),分析效率提升10倍 數(shù)據(jù)分析 可視化 物聯(lián)網(wǎng) IoT聯(lián)接服務(wù) 全球SIM聯(lián)接 全球設(shè)備就近接入云站點,智能選網(wǎng),享受當(dāng)?shù)刭Y費,接入更省錢
    來自:專題
    本能力。比如說對海量圖片的存儲,容量的快速擴容,緩存圖片的更新等等。同時有一些增強需求的服務(wù),比如說它要求一些高并發(fā),在過節(jié)和雙11是做一些活動搶購的時候,需要一些高并發(fā)的場景,然后需要一些降低緩存時延,提升頁面防的速度,提升體驗這種場景,華為在這上面已經(jīng)有很多客戶應(yīng)用,譬如說我
    來自:百科
    超強寫入:相比于其他NoSQL服務(wù),擁有超強寫入性能。 大數(shù)據(jù)分析:結(jié)合Spark等工具,可以用于實時推薦等大數(shù)據(jù)場景。 金融行業(yè) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoSQL結(jié)合Spark等大數(shù)據(jù)分析工具,可應(yīng)用于金融行業(yè)的風(fēng)控體系,構(gòu)建反欺詐系統(tǒng)。 優(yōu)勢: 大數(shù)據(jù)分析:結(jié)合Spark等工具,可以進(jìn)行實時的反欺詐檢測。
    來自:百科
    發(fā)能力要求較高,集群可以應(yīng)對高并發(fā)場景。 IOT GeminiDB兼容Cassandra,擁有超強寫入性能,專為密集寫入而設(shè)計。 它適用于各種不同的行業(yè),例如制造業(yè)、物流業(yè)、農(nóng)業(yè)等等。 無論傳感器類型如何,都可以很好地處理傳入數(shù)據(jù),并為進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析提供了可能。 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 G
    來自:百科
    服務(wù)。 同時,因最佳的割膠時間窗非常有限,平臺需要在非常短的時間內(nèi)對海量割膠機器人進(jìn)行割膠控制,這對平臺的高性能、高并發(fā)性帶來極大的挑戰(zhàn)。華為云IoT的高性能和高并發(fā)性能力,也能充分保證在短時間內(nèi)控制數(shù)以萬計的割膠設(shè)備。 此外,割膠控制平臺的安全性以及橡膠產(chǎn)量等數(shù)據(jù)的安全性也尤為
    來自:百科
    IoT 場景描述 云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Cassandra接口適用于IoT設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),高并發(fā)寫入。如氣象數(shù)據(jù)、智慧城市監(jiān)控數(shù)據(jù)、穿戴設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)等都可以進(jìn)行高并發(fā)存儲。 優(yōu)勢 1、高性能 云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Cassandra接口天然的無主分布式架構(gòu)、LSM
    來自:專題
    業(yè)界最強的IoT聯(lián)接平臺,提供低功耗、低時延、高安全、高可信、高并發(fā)的優(yōu)質(zhì)體驗。 高效的物聯(lián)網(wǎng)智能 支持基于昇騰AI芯片的邊緣硬件,IoT邊緣智能與云端EI智能協(xié)同,實現(xiàn)統(tǒng)一智能決策。 預(yù)置30+經(jīng)典算法,云端訓(xùn)練,邊緣推理,終端執(zhí)行。 整合行業(yè)數(shù)據(jù)分析實踐,提供所見即所得的圖形化建模引擎,實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值快速變現(xiàn)。
    來自:百科
    求較高的互聯(lián)網(wǎng)場景,對核數(shù)要求較多的大數(shù)據(jù)、HPC場景,對成本比較敏感的建站、電商等場景等。 (2)內(nèi)存優(yōu)化型 大數(shù)據(jù)分析,如廣告精準(zhǔn)營銷、電商、車聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)分析場景。 (3)磁盤增強型 分布式文件系統(tǒng) ,網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)、日志或數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。 (4)超高I/O型 超高I/O型彈性
    來自:百科
    車,讓客戶享受人車智能生活。 車聯(lián)網(wǎng)解決方案業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 平臺難以支撐高并發(fā)接入 車聯(lián)網(wǎng)平臺涉及海量數(shù)據(jù)并發(fā)接入,包括車輛狀態(tài)信息、位置信息、環(huán)境感知,人車行為數(shù)據(jù)等;車聯(lián)網(wǎng)平臺負(fù)載隨著業(yè)務(wù)發(fā)展逐漸增大,難以承受高并發(fā)沖擊。 海量數(shù)據(jù)難以挖掘價值 車聯(lián)網(wǎng)匯聚了海量的數(shù)據(jù),企業(yè)當(dāng)前缺乏
    來自:百科
    eb建設(shè)、數(shù)據(jù)分析與管理、學(xué)習(xí)研究等場景靈活適用。 產(chǎn)品優(yōu)勢 完全托管 即開即用,完全托管軟硬件部署、補丁升級、自動備份、監(jiān)控告警、彈性擴容、故障轉(zhuǎn)移等功能。不需要額外的安裝和維護工作。 超高性能 在業(yè)務(wù)高并發(fā)場景下,內(nèi)核線程優(yōu)化特性確保業(yè)務(wù)性能穩(wěn)定,解決社區(qū)版因高并發(fā)資源消耗過大導(dǎo)致性能下降問題。
    來自:百科
    移動互聯(lián)解決方案包含電商、網(wǎng)站、移動APP、金融場景,提供彈性云端環(huán)境、資源全生命周期管理、數(shù)據(jù)安全及移動互聯(lián)云生態(tài),支持億級并發(fā)連接,百萬級交易處理和大數(shù)據(jù)分析能力,保障系統(tǒng)可靠與性能。 解決方案全景圖 電商行業(yè) 結(jié)合豐富的行業(yè)平臺服務(wù)和華為基礎(chǔ)云服務(wù),提供端到端電商解決方案,構(gòu)建企業(yè)自有電商生態(tài);
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