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  • 可靠性數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
  • 圖片處理平臺(tái)——數(shù)據(jù)工坊 DWR 圖片處理平臺(tái)——數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。
    來自:專題
    全國(guó)(包含港澳)高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司等專業(yè)對(duì)象 【組隊(duì)要求】 選手可組隊(duì)參賽,賽隊(duì)人數(shù)1-10人;組隊(duì)操作請(qǐng)見【華為云大賽平臺(tái)-組隊(duì)操作詳情】 【賽題說明】 數(shù)據(jù)分析賽包括“交通流量預(yù)測(cè)”、“鹽田港貨柜車到港預(yù)測(cè)”、“高光譜視頻水質(zhì)分析”3個(gè)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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  • 可靠性數(shù)據(jù)分析 相關(guān)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(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(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫 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)倉庫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)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種即開即用、安全可靠
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  • 可靠性數(shù)據(jù)分析 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 探索Serverless 數(shù)據(jù)湖 :無需大數(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)
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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(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/開發(fā)門檻高;
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    支持?jǐn)?shù)據(jù)透明加密,保證系統(tǒng)的高可靠性和數(shù)據(jù)的安全;與 數(shù)據(jù)庫安全 防護(hù)服務(wù)深度整合;基于網(wǎng)絡(luò)隔離及安全組規(guī)則,保護(hù)系統(tǒng)和用戶隱私及數(shù)據(jù)安全。 數(shù)據(jù)可靠 通過實(shí)例冗余、數(shù)據(jù)冗余,實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)無單點(diǎn)故障;自動(dòng)隔離故障節(jié)點(diǎn),在必要時(shí)替換節(jié)點(diǎn);自動(dòng)增量備份,零成本的數(shù)據(jù)可靠性保障。 智能易用 統(tǒng)一管
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    性能 全并行極致性能的MPP DB; 行列混存及向量化計(jì)算; 極速并行Bulk Load工具-GDS; 可靠性 多層級(jí)冗余實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)無單點(diǎn)故障; CN多活,更高的并發(fā)度、可靠性、擴(kuò)展性; 擴(kuò)展性 開放架構(gòu),按需水平擴(kuò)展,容量和性能線性增長(zhǎng); 表級(jí)別在線擴(kuò)容技術(shù),保障擴(kuò)容期間業(yè)務(wù)不中斷、無感知;
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    業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)整合,及時(shí)對(duì)經(jīng)營(yíng)決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 圖3增強(qiáng)型ETL+實(shí)時(shí)BI分析 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,DWS的快速入庫和查詢能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。 圖4實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢(shì) 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫 IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計(jì)算及AI服務(wù)處理后,可實(shí)時(shí)寫入DWS。
    來自:百科
    Server等,全部采用主備或負(fù)荷分擔(dān)配置,有效避免了單點(diǎn)故障場(chǎng)景對(duì)系統(tǒng)可靠性的影響。 (1)完備的可靠性機(jī)制 (2)通過可靠性分析方法,梳理軟件、硬件異常場(chǎng)景下的處理措施,提升系統(tǒng)的可靠性。 (3)保障意外掉電時(shí)的數(shù)據(jù)可靠性,不論是單節(jié)點(diǎn)意外掉電,還是整個(gè)集群意外斷電,恢復(fù)供電后系統(tǒng)能夠
    來自:專題
    化,并且具有非常靈活的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)能力。能夠方便的將數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)到后端數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)分析服務(wù)。 數(shù)據(jù)上云后,方案中還運(yùn)用了華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)。數(shù)據(jù)分析服務(wù)具有圖形化的編輯方式、提供豐富的計(jì)算算子,基于數(shù)據(jù)分析服務(wù),使得我們整合了數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲(chǔ)、分析端到端的環(huán)節(jié),提升了開發(fā)體驗(yàn),真正加速了數(shù)據(jù)的價(jià)值表現(xiàn)。
    來自:百科
    Python開發(fā)API服務(wù),一個(gè)接口實(shí)現(xiàn)為一個(gè)函數(shù),業(yè)務(wù)邏輯聚合又簡(jiǎn)單,可以快速上線并驗(yàn)證新功能是否滿足客戶需要。 對(duì)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景,Dataxet團(tuán)隊(duì)將數(shù)據(jù)分析任務(wù)拆分成多個(gè)獨(dú)立的函數(shù),通過事件驅(qū)動(dòng)的方式按需組裝業(yè)務(wù)處理流程,每個(gè)函數(shù)負(fù)責(zé)處理特定的數(shù)據(jù)加工任務(wù)。這些函數(shù)可以根據(jù)實(shí)
    來自:百科
    Server等,全部采用主備或負(fù)荷分擔(dān)配置,有效避免了單點(diǎn)故障場(chǎng)景對(duì)系統(tǒng)可靠性的影響。 · 完備的可靠性機(jī)制 通過可靠性分析方法,梳理軟件、硬件異常場(chǎng)景下的處理措施,提升系統(tǒng)的可靠性。 Ø 保障意外掉電時(shí)的數(shù)據(jù)可靠性,不論是單節(jié)點(diǎn)意外掉電,還是整個(gè)集群意外斷電,恢復(fù)供電后系統(tǒng)能夠正常
    來自:百科
    云需求。 2)數(shù)據(jù)分析 中型企業(yè)應(yīng)用程序提高了運(yùn)行速度和內(nèi)存要求,并且需要處理大容量數(shù)據(jù)處理。建議使用內(nèi)存優(yōu)化的 彈性云服務(wù)器 ,該服務(wù)器主要提供高內(nèi)存實(shí)例,并可以配置超高IO云硬盤和適當(dāng)?shù)膸?,適用于處理海量數(shù)據(jù)和大容量應(yīng)用程序。數(shù)據(jù)訪問量。 3)密集應(yīng)用 大數(shù)據(jù)分析 CDN /緩存
    來自:百科
    看具體的場(chǎng)景。 大數(shù)據(jù)分析 車輛點(diǎn)檢 多接單模式 大數(shù)據(jù)分析 阿帕TMS運(yùn)輸管理系統(tǒng)是一款強(qiáng)大的運(yùn)輸管理工具,它具有大數(shù)據(jù)分析功能。該功能能夠?qū)崟r(shí)收集并分析各種運(yùn)輸數(shù)據(jù),包括車輛的位置、狀態(tài)、行駛蹤跡等,幫助企業(yè)做出更精準(zhǔn)的運(yùn)輸決策。在物流運(yùn)輸過程中,大數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)槠髽I(yè)提供實(shí)時(shí)
    來自:專題
    效提高了設(shè)備的可靠性、經(jīng)濟(jì)性。系統(tǒng)根據(jù)設(shè)備的保養(yǎng)計(jì)劃,生成調(diào)度任務(wù),到期自動(dòng)提醒和發(fā)起任務(wù);根據(jù)設(shè)備情況,建立日歷風(fēng)格的維護(hù)計(jì)劃,提醒維護(hù)人員。同時(shí),TMS監(jiān)控系統(tǒng)還提供了設(shè)備監(jiān)控中心、設(shè)備運(yùn)營(yíng)中心、設(shè)備維修管理、設(shè)備點(diǎn)檢管理、備品備件管理、設(shè)備維修知識(shí)庫、數(shù)據(jù)分析中心、系統(tǒng)管理等功能,滿足企業(yè)各種需求。
    來自:專題
    3、用于Agent間通信的IPC sink:Avro。 Flume可靠性 Flume Agent之間的可靠性 Flume Agent之間的可靠性 Agent傳輸原理 1、Flume采用基于Transactions的方式保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)?span style='color:#C7000B'>可靠性,當(dāng)數(shù)據(jù)從一個(gè)Agent流向另外一個(gè)Agent時(shí),兩個(gè)
    來自:專題
    具,可支持TeraData、Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL、Greenplum、Impala等常用數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的平滑遷移。 2. 兼容傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫 GaussDB (DWS)支持SQL 2003標(biāo)準(zhǔn),兼容Oracle的部分語法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),支持存儲(chǔ)過程,可與常用BI(business
    來自:百科
    期存儲(chǔ)。對(duì)采集的日志數(shù)據(jù),可以通過關(guān)鍵字查詢、模糊查詢等方式簡(jiǎn)單快速地進(jìn)行查詢,適用于日志實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、安全診斷與分析、運(yùn)營(yíng)與客服系統(tǒng)等,例如云服務(wù)的訪問量、點(diǎn)擊量等,通過日志數(shù)據(jù)分析,可以輸出詳細(xì)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。 合理優(yōu)化業(yè)務(wù)性能 網(wǎng)站服務(wù)(數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)等)的性能和服務(wù)質(zhì)量是衡量用
    來自:百科
    Server等,全部采用主備或負(fù)荷分擔(dān)配置,有效避免了單點(diǎn)故障場(chǎng)景對(duì)系統(tǒng)可靠性的影響。 完備的可靠性機(jī)制 通過可靠性分析方法,梳理軟件、硬件異常場(chǎng)景下的處理措施,提升系統(tǒng)的可靠性。 保障意外掉電時(shí)的數(shù)據(jù)可靠性,不論是單節(jié)點(diǎn)意外掉電,還是整個(gè)集群意外斷電,恢復(fù)供電后系統(tǒng)能夠正常恢復(fù)
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    支持文檔數(shù)據(jù)模型。在讀寫性能、靈敏性、可靠性等方面有卓越的優(yōu)勢(shì)。適用于具有高并發(fā)讀寫、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)擴(kuò)容的互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景。 兼容Redis接口 全面兼容Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),為云上計(jì)算存儲(chǔ)分離的Redis數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景下,在數(shù)據(jù)可靠性,伸縮性,性價(jià)比等方面有突出優(yōu)勢(shì)。 適合游戲,電商,社交等場(chǎng)景。
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