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- 運(yùn)維數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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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(jiàn)【華為云大賽平臺(tái)-組隊(duì)操作詳情】 【賽題說(shuō)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來(lái)自：百科管理數(shù)據(jù)質(zhì)量：建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體系，并對(duì)質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理（糾偏，忽略等） 一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)——IoTA 華為云推出以資產(chǎn)模型為驅(qū)動(dòng)的一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)——IoTA，基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型，整合大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的最佳實(shí)踐，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲(chǔ)、分析、可視化，為開(kāi)發(fā)者打造一站來(lái)自：百科
- 運(yùn)維數(shù)據(jù)分析 相關(guān)內(nèi)容
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數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者無(wú)需關(guān)心SQL處理引擎的部署和運(yùn)維，只需聚焦物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，開(kāi)發(fā)分析作業(yè)，并支持豐富的作業(yè)調(diào)度策略配置。如下圖所示。 實(shí)時(shí)分析 基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)流計(jì)算引擎，提供物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)分析能力。為了降低開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)物聯(lián)網(wǎng)流分析作業(yè)門檻，IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供圖形化流編排能力，開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)拖拽方式快速開(kāi)發(fā)上線。來(lái)自：百科增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺(tái) 自助化數(shù)據(jù)分析 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn)，能夠自動(dòng)識(shí)別潛在關(guān)系，使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時(shí)，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)，也能輕松處理，滿足萬(wàn)億級(jí)計(jì)算的需求。 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn)，能夠自動(dòng)識(shí)別潛在關(guān)系，使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時(shí)，對(duì)于大規(guī)模數(shù)來(lái)自：專題
- 運(yùn)維數(shù)據(jù)分析 更多內(nèi)容
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的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn)，并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio集成，提供一站式的大數(shù)據(jù)協(xié)同開(kāi)發(fā)平臺(tái)，幫助用戶輕松完成數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本開(kāi)發(fā)、作業(yè)調(diào)度、運(yùn)維監(jiān)控等多項(xiàng)任務(wù)，可以極大降低用戶使用大數(shù)據(jù)的門檻，幫助用戶快速構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理中心。來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預(yù)測(cè) 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預(yù)測(cè) 時(shí)間：2020-12-11 11:09:51 “華為云杯”2019 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù) 數(shù)據(jù)管理 局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來(lái)自：百科![]()
對(duì)象存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)分析存儲(chǔ)應(yīng)用場(chǎng)景 場(chǎng)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(chǔ)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(jì)等場(chǎng)景，向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無(wú)須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析的典型場(chǎng)景：PB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，批量數(shù)據(jù)分析，毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)詳單查詢等來(lái)自：專題![]()
來(lái)自：百科![]()
位和性能瓶頸等難題，為用戶體驗(yàn)保駕護(hù)航。AOM提供基礎(chǔ)運(yùn)維能力，APM是對(duì)AOM運(yùn)維能力的補(bǔ)充。AOM界面集成了APM，可通過(guò)AOM界面統(tǒng)一運(yùn)維；APM也有獨(dú)立的控制臺(tái)入口，可以單獨(dú)使用APM。 應(yīng)用運(yùn)維管理 AOM 應(yīng)用運(yùn)維管理（Application Operations M來(lái)自：百科![]()
成、腳本開(kāi)發(fā)、作業(yè)調(diào)度、運(yùn)維監(jiān)控等多項(xiàng)任務(wù)，可以極大降低用戶使用大數(shù)據(jù)的門檻，幫助用戶快速構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理中心。 集群管理 以Hadoop為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)生態(tài)的各種組件均是以分布式的方式進(jìn)行部署，其部署、管理和運(yùn)維復(fù)雜度較高。 MRS 集群管理提供了統(tǒng)一的運(yùn)維管理平臺(tái)，包括一鍵式部署集來(lái)自：百科![]()
API進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。 開(kāi)發(fā)者具有除審核人員權(quán)限、工作空間及其成員管理等少數(shù)權(quán)限以外的大部分DAYU權(quán)限。 運(yùn)維者 面向運(yùn)維人員。運(yùn)維者主要具有查看詳細(xì)信息、運(yùn)維調(diào)度、資源監(jiān)控等權(quán)限。DAYU的數(shù)據(jù)資產(chǎn)360度全鏈路可視化，數(shù)據(jù)質(zhì)量可檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)使用可控、可追溯，幫助運(yùn)維人員實(shí)現(xiàn)端到來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)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(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)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(lái)自：專題![]()
即開(kāi)即用Serverless全場(chǎng)景 智能數(shù)據(jù)湖 解決方案優(yōu)勢(shì)（免運(yùn)維、存算分離，數(shù)據(jù)開(kāi)放共享、BigData+AI融合、智能調(diào)優(yōu)）。 聽(tīng)眾收益： 1、了解Serverless大數(shù)據(jù)服務(wù)的總體情況和最新進(jìn)展； 2、了解一站式Serverless全場(chǎng)景智能 數(shù)據(jù)湖 解決方案； 3、了解如何快速構(gòu)建企業(yè)免運(yùn)維、低成本的大數(shù)據(jù)+AI的融合平臺(tái)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時(shí)間：2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力，關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力包含： 1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成，降低開(kāi)發(fā)門檻；來(lái)自：百科![]()
04:52 云日志 服務(wù) LTS 如何配置日志存儲(chǔ) 云日志服務(wù) LTS相關(guān)文章精選推薦 基于華為云ELB（彈性負(fù)載均衡）日志運(yùn)維分析 基于華為云 WAF （ Web應(yīng)用防火墻 ）日志運(yùn)維分析 使用腳本調(diào)用LTS接口實(shí)現(xiàn)自定義操作 可視化分析ELB日志 對(duì)接Grafana 創(chuàng)建日志組和日志流 安裝ICAgent來(lái)自：專題![]()
華為DWS連續(xù)三年入選Gartner數(shù)據(jù)分析魔力象限，并獲得Forrester高度評(píng)價(jià)，是企業(yè) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 的最佳選擇，本課程為大家介紹DWS基本概念、使用入門級(jí)運(yùn)維知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括DWS概述、SQL進(jìn)階、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與管理、 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 及運(yùn)維。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來(lái)自：百科![]()
方案對(duì)于企業(yè)有哪些價(jià)值？ 智物聯(lián)Mixlinker工業(yè)IOT平臺(tái)解決方案對(duì)于企業(yè)具有以下價(jià)值：1.設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)維應(yīng)用場(chǎng)景：通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)解決方案，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控和運(yùn)維，降低售后維護(hù)成本，提升客戶使用體驗(yàn)，促進(jìn)產(chǎn)品優(yōu)化升級(jí)。2. 數(shù)字工廠平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景：通過(guò)數(shù)字工廠平臺(tái)，企業(yè)來(lái)自：專題![]()
像，幫你精準(zhǔn)營(yíng)銷 云網(wǎng)規(guī)：上傳圖紙，自動(dòng)規(guī)排，信號(hào)仿真，輸出網(wǎng)規(guī)報(bào)告?？梢暬诰€云網(wǎng)規(guī)，做網(wǎng)規(guī)比畫畫還容易 云運(yùn)維：遠(yuǎn)程云端運(yùn)維，想看就看，網(wǎng)絡(luò)健康盡在掌握。更有云端代維服務(wù)，為你配置全天候?qū)倬W(wǎng)絡(luò)管家 云排障：隨時(shí)隨地可查看全網(wǎng)異常告警，遠(yuǎn)程故障分析和處理。誰(shuí)說(shuō)工程師必須得呆在機(jī)房？來(lái)自：百科![]()
自建傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 投入高：自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)前期需要投入較多固定成本。 周期長(zhǎng)：自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目周期長(zhǎng)。 運(yùn)維工作量大：自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)運(yùn)維難度高，需要招聘專業(yè)運(yùn)維人員。 彈性不足：擴(kuò)容需要較長(zhǎng)部署周期，資源利用率較低，需要自行實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性架構(gòu)。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-09 17:16:09 性能調(diào)優(yōu)、運(yùn)維管理、數(shù)據(jù)遷移是數(shù)據(jù)庫(kù)DBA必要掌握的知識(shí)，本課程通過(guò)視頻+課件的干貨形式，期望通過(guò)學(xué)習(xí)，幫助提升DBA實(shí)際技能。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括DWS的分布式執(zhí)行框架、存儲(chǔ)過(guò)程使用、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)遷移及運(yùn)維知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來(lái)自：百科![]()
以數(shù)字資產(chǎn)模型為核心驅(qū)動(dòng)的一站式IoT數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 以數(shù)字資產(chǎn)模型為核心驅(qū)動(dòng)的一站式IoT數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 時(shí)間：2022-09-22 18:30:50 IoT數(shù)據(jù)分析面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn) 隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入數(shù)量的快速增長(zhǎng)，IoT數(shù)據(jù)量也急速增長(zhǎng)，快捷有效的數(shù)據(jù)分析的價(jià)值越來(lái)越重要。然而，當(dāng)前IoT數(shù)據(jù)分析面臨著諸多關(guān)鍵挑戰(zhàn)，貫穿著數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過(guò)程：來(lái)自：百科
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