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- 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析 內(nèi)容精選 換一換
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云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整體使用流程介紹 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整體使用流程介紹 時(shí)間：2021-03-12 19:53:49 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)分析服務(wù)整體使用流程介紹: 1.存儲(chǔ)配置：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)內(nèi)置IoT數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，數(shù)據(jù)分析優(yōu)先基于內(nèi)置存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行。第一步對(duì)存儲(chǔ)進(jìn)行相關(guān)配置；來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 時(shí)間：2021-06-02 09:52:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù)，包括： 1. 對(duì)用戶業(yè)務(wù)行為和流程進(jìn)行調(diào)查，了解用戶對(duì)新系統(tǒng)的期望和目標(biāo)，了解目前現(xiàn)存系統(tǒng)的主要問題； 2. 系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求，確定系統(tǒng)開發(fā)范圍；來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力 時(shí)間：2021-03-12 15:15:13 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)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析資產(chǎn)模型基本概念包含： 資產(chǎn)——被管理的任何物理或邏輯的對(duì)象，比如產(chǎn)線，樓層，設(shè)備，人等；來自：百科IoT數(shù)據(jù)體量大，幾年的存儲(chǔ)量很可能是一個(gè)天文數(shù)字。那么如何能找到盡可能的低成本存儲(chǔ)解決方案就是一個(gè)不能忽視的問題。 怎樣從價(jià)值密度低的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中充分挖掘和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的價(jià)值，該采取怎樣的有效分析方法？ 提升數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性，在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)都盡可能高效運(yùn)轉(zhuǎn)，比如數(shù)據(jù)接入，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)入庫等。來自：百科
- 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析 更多內(nèi)容
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、居民生活更便捷。 智能抄表大數(shù)據(jù)分析提升運(yùn)營效率應(yīng)用場(chǎng)景 深入洞察表具狀態(tài)和用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)以大數(shù)據(jù)為核心的精細(xì)化運(yùn)營 ——端到端大數(shù)據(jù)和AI能力 從數(shù)據(jù)接入集成到分析建模展現(xiàn)的全流程大數(shù)據(jù)與人工智能服務(wù)，幫助客戶通過抄表數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)用戶消費(fèi)行為分析、管網(wǎng)漏損監(jiān)測(cè)、分區(qū)壓力調(diào)節(jié)等業(yè)務(wù)洞察。來自：百科![]()
行存儲(chǔ)是指將表按行存儲(chǔ)到硬盤分區(qū)上，列存儲(chǔ)是指將表按列存儲(chǔ)到硬盤分區(qū)上。默認(rèn)情況下，創(chuàng)建的表為行存儲(chǔ)。行存儲(chǔ)和列存儲(chǔ)的差異請(qǐng)參見下圖。 圖中，左上為行存表，右上為行存表在硬盤上的存儲(chǔ)方式。左下為列存表，右下為列存表在硬盤上的存儲(chǔ)方式。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 行、列存儲(chǔ)有如下優(yōu)缺點(diǎn)： 存儲(chǔ)模型 優(yōu)點(diǎn)來自：專題![]()
云知識(shí) 使用華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘 使用華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘 時(shí)間：2020-11-24 14:45:13 本視頻主要為您介紹使用華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 建立數(shù)據(jù)連接-數(shù)據(jù)接入-數(shù)據(jù)開發(fā)-作業(yè)監(jiān)控來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深圳開放數(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自：百科![]()
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)已經(jīng)成為企業(yè)數(shù)據(jù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)設(shè)施來自：百科![]()
場(chǎng)景提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用接口對(duì)接等底層工作的支撐，支持工業(yè)領(lǐng)域大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。 智物聯(lián)Mixlinker工業(yè)IOT平臺(tái)解決方案是為工業(yè)垂直領(lǐng)域和不同場(chǎng)景提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用接口對(duì)接等底層工作的支撐，支持工業(yè)領(lǐng)域大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是IoT數(shù)據(jù)分析？它的優(yōu)勢(shì)是什么？ 什么是IoT數(shù)據(jù)分析？它的優(yōu)勢(shì)是什么？ 時(shí)間：2022-09-22 18:31:20 一、什么是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)？ 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)顧名思義是由各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。與其他的數(shù)據(jù)相比，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有“大、小、高、底”四個(gè)特點(diǎn)：來自：百科![]()
理和訪問數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 OBS ：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算分離，集群存儲(chǔ)成本低，存儲(chǔ)量不受限制，并且集群可以隨時(shí)刪除，但計(jì)算性能取決于OBS訪問性能，相對(duì)HDFS有所下降，建議在數(shù)據(jù)計(jì)算不頻繁場(chǎng)景下使用。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算不分離，集群成本較高，計(jì)算性能高，但存儲(chǔ)量受磁盤空來自：百科![]()
捕。時(shí)序數(shù)據(jù)的分析一般依賴于時(shí)序數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)保存至?xí)r序數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類與排序，再由其他應(yīng)用或服務(wù)從數(shù)據(jù)庫中獲取進(jìn)行進(jìn)一步處理。 離線數(shù)據(jù) 還有一些數(shù)據(jù)，對(duì)于實(shí)時(shí)性和有序性的要求都沒那么強(qiáng)，分析時(shí)數(shù)據(jù)已經(jīng)固化，我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典型的離線數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)、景點(diǎn)游客數(shù)據(jù)等，應(yīng)用于來自：百科![]()
GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn)： 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GaussDB(DWS)。來自：百科![]()
GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴(kuò)展，海量存儲(chǔ) GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴(kuò)展，海量存儲(chǔ) 時(shí)間：2021-06-16 17:09:19 數(shù)據(jù)庫 對(duì)于游戲行業(yè)來說，輕資產(chǎn)，快速擴(kuò)容是其使用云數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)力。行業(yè)痛點(diǎn)：無法預(yù)測(cè)用戶流量以及產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量，業(yè)務(wù)高峰時(shí)客戶體驗(yàn)會(huì)受到影響，甚至要停服擴(kuò)容。來自：百科![]()
Q：RDS存儲(chǔ)的存儲(chǔ)配置是什么？ 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)采用云硬盤，關(guān)于云硬盤具體信息，請(qǐng)參見《云硬盤用戶指南》。 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的備份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)，不占用用戶購買的數(shù)據(jù)庫空間。關(guān)于華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫實(shí)例存儲(chǔ)的硬件配置，請(qǐng)參見《對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)用戶指南》。 Q：數(shù)據(jù)超過了RDS實(shí)例的最大存儲(chǔ)容量怎么辦？來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析架構(gòu)一覽 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析架構(gòu)一覽 時(shí)間：2021-03-12 15:05:56 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析從物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)，提供行業(yè)大數(shù)據(jù)分析最佳實(shí)踐，降低企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)門檻。 文中課程 ????????來自：百科![]()
IMS 數(shù)據(jù)備份最佳實(shí)踐-通過數(shù)據(jù)備份開展定期恢復(fù)演練 方案概述 背景 根據(jù)數(shù)據(jù)安全法，需要對(duì)數(shù)據(jù)容災(zāi)備份定期開展數(shù)據(jù)恢復(fù)測(cè)試。恢復(fù)是指利用備份軟件把所備份的數(shù)據(jù)內(nèi)容恢復(fù)到數(shù)據(jù)源。由于業(yè)務(wù)系統(tǒng)日常運(yùn)行過程中，經(jīng)常無法直接在所備份的服務(wù)器進(jìn)行真實(shí)環(huán)境恢復(fù)操作。但為了驗(yàn)證備份數(shù)據(jù)的可用來自：專題![]()
松進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。5. 定制化服務(wù)：深拓BI系統(tǒng)可以根據(jù)企業(yè)的具體需求，提供定制化的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，滿足企業(yè)的個(gè)性化需求。6. 實(shí)時(shí)分析：深拓BI系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)及時(shí)了解業(yè)務(wù)情況，做出快速?zèng)Q策。7. 安全性：深拓BI系統(tǒng)具有嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全保護(hù)措施，可以保證企業(yè)數(shù)據(jù)的安全。8來自：專題![]()
合查詢。 按數(shù)據(jù)時(shí)效性分層處理，獲得綜合處理效率最大化 高效的數(shù)據(jù)清洗，為數(shù)據(jù)分析輸入高質(zhì)量的數(shù)據(jù) 相比將設(shè)備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至通用數(shù)據(jù)分析服務(wù)進(jìn)行分析的方案，IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)是專為物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景設(shè)計(jì)的。 IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)支持設(shè)備接入管理服務(wù)和多種第三方服務(wù)作為數(shù)據(jù)源，將數(shù)據(jù)集成、歸檔、來自：百科![]()
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)據(jù)，也能輕松處理，滿足萬億級(jí)計(jì)算的需求。來自：專題
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