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- 海量數(shù)據(jù)處理 內(nèi)容精選 換一換
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華為云IoT 物聯(lián)網(wǎng) IoT邊緣 了解華為云IoT邊緣學(xué)習(xí)視頻 幫助您快速了解華為云IoT邊緣功能特性 海量設(shè)備數(shù)據(jù)邊緣就地處理 海量數(shù)據(jù)如何邊緣就地快速處理 海量設(shè)備數(shù)據(jù)邊緣就地處理 海量數(shù)據(jù)如何邊緣就地快速處理 初識(shí)華為云IoT邊緣 IoT Edge，是邊緣計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用。 初識(shí)華為云IoT邊緣來自：專題成所有任務(wù)。ModelArts的功能總覽如下圖所示。 圖1功能總覽 ModelArts特色功能如下所示： 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。來自：百科
- 海量數(shù)據(jù)處理 相關(guān)內(nèi)容
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推薦使用內(nèi)存優(yōu)化型 彈性云服務(wù)器 ，主要提供高內(nèi)存實(shí)例，同時(shí)可以配置超高IO的云硬盤和合適的帶寬。 華為云服務(wù)器-圖形渲染 對(duì)圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存，大量數(shù)據(jù)處理，I/O并發(fā)能力?？梢酝瓿煽焖俚?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。 推薦使用GPU加速型彈性云服務(wù)器，基于NVIDIA Tesla來自：專題4的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核引擎，從單機(jī)OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)改造為企業(yè)級(jí)MPP（大規(guī)模并行處理）架構(gòu)的OLAP分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，其主要面向海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。 DWS與傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 相比，主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì)，可解決多行業(yè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與通用平臺(tái)管理問題： 易使用 一站式可視化便捷管理 DWS讓您能夠輕松完成從項(xiàng)目概念到生產(chǎn)來自：百科
- 海量數(shù)據(jù)處理 更多內(nèi)容
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寫性能提升30%-60%。支持插值、降精度、聚合強(qiáng)大分析能力，10:1高壓縮比，成本更低。 時(shí)空大數(shù)據(jù)：集成地理大數(shù)據(jù)處理套件GeoMesa，幫助物聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)和分析海量時(shí)空(spatio-temporal)數(shù)據(jù)，提供軌跡查詢、區(qū)域分布統(tǒng)計(jì)、區(qū)域查詢、密度分析、聚合、OD分析等功能，超越傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)庫(kù)功能。來自：百科![]()
來自：百科![]()
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 2003，同時(shí)兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)，為各行業(yè)PB級(jí)海量大數(shù)據(jù)分析提供有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。來自：百科![]()
服務(wù)器，主要提供高內(nèi)存實(shí)例，同時(shí)可以配置超高IO的云硬盤和合適的帶寬。 圖形渲染 對(duì)圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存，大量數(shù)據(jù)處理，I/O并發(fā)能力?？梢酝瓿煽焖俚?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。推薦使用GPU圖形加速型彈性云服務(wù)器，G1型彈性云服務(wù)器基于NVIDIA來自：專題![]()
高性能計(jì)算型實(shí)例每一個(gè)vCPU都對(duì)應(yīng)一個(gè)英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器核心的超線程，主要適用于高性能計(jì)算業(yè)務(wù)場(chǎng)景，能夠提供海量并行計(jì)算資源和高性能的基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，達(dá)到高性能計(jì)算和海量存儲(chǔ)的要求，保障渲染效率。 超高性能計(jì)算型 超高性能計(jì)算型主要用于滿足高端計(jì)算（例如工業(yè)仿真、分子建模、計(jì)算流來自：專題![]()
推薦使用內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器，主要提供高內(nèi)存實(shí)例，同時(shí)可以配置超高IO的云硬盤和合適的帶寬。 圖形渲染 對(duì)圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存，大量數(shù)據(jù)處理，I/O并發(fā)能力?？梢酝瓿煽焖俚?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。 推薦使用GPU加速型彈性云服務(wù)器，基于NVIDIA Tesla來自：專題![]()
化創(chuàng)新應(yīng)用平臺(tái)對(duì)于企業(yè)的價(jià)值主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1. 處理海量數(shù)據(jù)：Realinsight能夠處理企業(yè)內(nèi)外部的海量數(shù)據(jù)，包括PB級(jí)的數(shù)據(jù)量，多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)，以及動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù)。這對(duì)于企業(yè)來說，可以大大提高數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性。2. 支持快速?zèng)Q策：Realinsight通過高來自：專題![]()
●控制臺(tái)方式 直接登錄管理控制臺(tái)，從主頁(yè)選擇“智能邊緣平臺(tái)”。 智能邊緣平臺(tái)IEF功能描述 海量邊緣節(jié)點(diǎn)安全接入 便捷地接入海量邊緣節(jié)點(diǎn)，云端統(tǒng)一進(jìn)行管理、監(jiān)控和運(yùn)維 便捷地接入海量邊緣節(jié)點(diǎn)，云端統(tǒng)一進(jìn)行管理、監(jiān)控和運(yùn)維 邊緣應(yīng)用生命周期管理 兼容原生kubernetes與do來自：專題![]()
推薦使用內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器，主要提供高內(nèi)存實(shí)例，同時(shí)可以配置超高IO的云硬盤和合適的帶寬。 圖形渲染 對(duì)圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存，大量數(shù)據(jù)處理，I/O并發(fā)能力?？梢酝瓿煽焖俚?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。 推薦使用GPU加速型彈性云服務(wù)器，基于NVIDIA Tesla來自：專題![]()
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Language語(yǔ)言操作結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其基本原理是將HQL語(yǔ)言自動(dòng)轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù)，從而完成對(duì)Hadoop集群中存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和分析。 Hive主要特點(diǎn)如下： · 海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析匯總。 · 將復(fù)雜的MapReduce編寫任務(wù)簡(jiǎn)化為SQL語(yǔ)句。 · 靈活的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，支持JS來自：百科![]()
SQL、MR、Shell、MLS、Spark等多種數(shù)據(jù)處理節(jié)點(diǎn)，提供豐富的調(diào)度配置策略與海量的作業(yè)調(diào)度能力。 全鏈路數(shù)據(jù)治理管控 數(shù)據(jù)全生命周期管控，提供數(shù)據(jù)規(guī)范定義及可視化的模型設(shè)計(jì)，智能化的幫助用戶生成數(shù)據(jù)處理代碼，數(shù)據(jù)處理全流程質(zhì)量監(jiān)控，異常事件實(shí)時(shí)通知。 統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理來自：百科![]()
略，在保證一定查詢效率條件下，降低綜合存儲(chǔ)成本 充分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘：盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息 提升處理效率：面對(duì)IoT設(shè)備持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)注入，如何在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)（接入，清洗，入庫(kù)，分析，呈現(xiàn)）實(shí)現(xiàn)最佳處理性能 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量：建立一套可靠的數(shù)據(jù)來自：百科![]()
服務(wù)器，主要提供高內(nèi)存實(shí)例，同時(shí)可以配置超高IO的云硬盤和合適的帶寬。 圖形渲染 對(duì)圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存，大量數(shù)據(jù)處理，I/O并發(fā)能力?？梢酝瓿煽焖俚?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。推薦使用GPU圖形加速型彈性云服務(wù)器，G1型彈性云服務(wù)器基于NVIDIA來自：專題![]()
ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI開發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署都可以在Mode來自：百科![]()
據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專用平臺(tái)。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺(tái)，能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專注于業(yè)務(wù)，無(wú)需花費(fèi)大量精力管理技術(shù)，因而可以更加快速地做出明智的決策，實(shí)現(xiàn) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)來自：百科![]()
據(jù)特點(diǎn)采用不同的存儲(chǔ)策略，提供溫冷數(shù)據(jù)分層存儲(chǔ)，在滿足數(shù)據(jù)處理要求的同時(shí)，降低存儲(chǔ)成本。 同時(shí)，針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時(shí)序特征，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)分析上做了大量的優(yōu)化，提供高性能、高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)處理。比如按時(shí)間線做Hash Partition，所有Sh來自：百科
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