檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
產(chǎn)品介紹 服務(wù)概述 數(shù)據(jù)倉庫咨詢與規(guī)劃服務(wù)旨在幫助企業(yè)或組織構(gòu)建和優(yōu)化其數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。該服務(wù)指華為云數(shù)據(jù)倉庫GaussDB（DWS）專家團(tuán)隊為客戶數(shù)據(jù)倉庫上云遷移、系統(tǒng)容量規(guī)劃、數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計與改造、系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)等進(jìn)行調(diào)研、評估、規(guī)劃、設(shè)計和咨詢，以及對數(shù)據(jù)倉庫的性能、安全性和可
工作說明書 服務(wù)概述 基于華為云AI平臺，結(jié)合客戶業(yè)務(wù)場景，提供AI平臺規(guī)劃設(shè)計可行性分析和場景化建?？尚行苑治龇?wù)。 前提條件 客戶應(yīng)提前至少10工作日申請該服務(wù)，以便于華為云評估客戶需求及協(xié)調(diào)AI專家。 雙方達(dá)成一致的咨詢服務(wù)目標(biāo)，并完成合同簽訂。 服務(wù)內(nèi)容 服務(wù)內(nèi)容 服務(wù)說明
得到的，必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保證數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息是關(guān)于整個企業(yè)的一致的全局信息。3.相對穩(wěn)定的。操作型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通常實(shí)時更新，數(shù)據(jù)根據(jù)需要及時發(fā)生變化。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要供企業(yè)決策分析之用，所涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢，一旦某個數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫以后，一般情況下將被
制。- 內(nèi)表的作用一般來說針對數(shù)據(jù)庫表中數(shù)據(jù)的操作，都要首先將數(shù)據(jù)庫表中數(shù)據(jù)輸出到內(nèi)表中，再通過內(nèi)表對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，最后再更新回數(shù)據(jù)庫表中，在這過程中，內(nèi)表相當(dāng)于起到一個中間橋梁的作用，極大地保護(hù)了數(shù)據(jù)庫表中數(shù)據(jù)的安全性。 內(nèi)表的分類 在SAP ABAP中內(nèi)表有三種類型，它們分
數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)運(yùn)維管理及數(shù)據(jù)開發(fā)管理。數(shù)據(jù)后臺包括數(shù)據(jù)的采集與集成，采集通過長亮的交換平臺、外部數(shù)據(jù)管理平臺實(shí)現(xiàn)內(nèi)、外部數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實(shí)時與批量數(shù)據(jù)的采集與交換。數(shù)據(jù)集成包括搭建數(shù)據(jù)倉庫、非結(jié)構(gòu)平臺、實(shí)時數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)挖掘平臺、歷史數(shù)據(jù)平臺等，實(shí)現(xiàn)面向不同場景、不
如何保護(hù)網(wǎng)絡(luò)。組織必須考慮數(shù)據(jù)加密并加大投資高度安全的網(wǎng)絡(luò)硬件;數(shù)據(jù)倉庫管理者還需要考慮必要的安全特性如何影響數(shù)據(jù)倉庫的性能;此外，管理人員還必須考慮如何安全地從源事務(wù)系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)以供倉庫使用。數(shù)據(jù)倉庫安全最佳實(shí)踐1、 加密數(shù)據(jù)組織應(yīng)該加密存儲在源事務(wù)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。此外，還應(yīng)考慮數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的加密操作。專家推薦使用FIP
數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)需在加載前進(jìn)行轉(zhuǎn)換和清洗，保證數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。 數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫的適用場景 數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫在不同的應(yīng)用場景中各有優(yōu)勢。以下是一些常見的適用場景： 數(shù)據(jù)湖的應(yīng)用場景： 數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)：數(shù)據(jù)湖支持存儲原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以從中提取有用的信息進(jìn)行模型訓(xùn)練。 IoT數(shù)據(jù)存儲：數(shù)據(jù)湖適合存儲來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的大量半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
StarRocks 能很好地支持實(shí)時數(shù)據(jù)分析，并能實(shí)現(xiàn)對實(shí)時更新數(shù)據(jù)的高效查詢。StarRocks 還支持現(xiàn)代化物化視圖，進(jìn)一步加速查詢。 StarRocks 提供全面的數(shù)據(jù)導(dǎo)入方案，既支持從各類實(shí)時和離線的數(shù)據(jù)源高效導(dǎo)入數(shù)據(jù)，也支持直接分析數(shù)據(jù)湖上各種格式的數(shù)據(jù)。 使用 StarRock
【摘要】 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種基于公有云云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，為各行業(yè)PB級海量大數(shù)據(jù)分析提供有
GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)查詢、寫入、聚合等操作方面的性能表現(xiàn)，以及與其他同類產(chǎn)品相比的優(yōu)勢和劣勢。
對等實(shí)體鑒別、安全源鑒別 - 數(shù)據(jù)保密性 - 數(shù)據(jù)完整性 - 訪問控制服務(wù) - 抗抵賴服務(wù) **OSI安全體系結(jié)構(gòu)的5類安全服務(wù)** - 1 鑒別（認(rèn)證） 認(rèn)證身份，確保通信是可信的。 - 2 訪問控制 限制和控制通過通信鏈路對系統(tǒng)和應(yīng)用訪問的能力。 - 3 數(shù)據(jù)機(jī)密性 對數(shù)據(jù)提供保護(hù)，使之不被非授權(quán)地泄露。
華為的數(shù)倉是基于postgres的哪個版本？后續(xù)演進(jìn)與postgres開源社區(qū)上的版本如何配合，是不是意味著開源上的新版本的功能或許不適用于華為的數(shù)倉產(chǎn)品了。
基于華為云優(yōu)勢能力，向客戶提供全方位、一體化、有針對性的數(shù)字化轉(zhuǎn)型高質(zhì)量發(fā)展的創(chuàng)新規(guī)劃、設(shè)計等服務(wù)，為客戶抓住數(shù)字化發(fā)展機(jī)遇提供助力。 服務(wù)內(nèi)容 服務(wù)種類 服務(wù)對象 客戶收益 服務(wù)內(nèi)容說明 企業(yè)數(shù)字化診斷 企業(yè)客戶 深度了解自身現(xiàn)狀、提升發(fā)展水平、精準(zhǔn)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級 全面現(xiàn)
算技術(shù)，可以將大規(guī)模數(shù)據(jù)切分成小的數(shù)據(jù)塊，并發(fā)地進(jìn)行處理和分析。這種并行計算的方式大大提高了數(shù)據(jù)處理的速度和效率，使得實(shí)時分析成為可能。 靈活的數(shù)據(jù)模型：GaussDB(DWS)支持多種數(shù)據(jù)模型，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。它提供了豐富的數(shù)據(jù)處理和查詢功能，可以滿足不同類型數(shù)據(jù)的分析需求。
服務(wù)內(nèi)容 服務(wù)內(nèi)容 服務(wù)說明 基礎(chǔ)版 專業(yè)版 企業(yè)版 工業(yè)生產(chǎn)優(yōu)化規(guī)劃與方案設(shè)計服務(wù) 對業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)源調(diào)研，評估項目數(shù)據(jù)特征維度系數(shù)，提供客戶管理和數(shù)據(jù)情況調(diào)研服務(wù)，完成項目規(guī)格設(shè)計，根據(jù)數(shù)據(jù)模板完成數(shù)據(jù)分析與整理 適用于AI算法模型的數(shù)據(jù)特征維度20以下的場景 適用于AI算法模型的數(shù)據(jù)特征維度21~50的場景
GaussDB 和 云數(shù)據(jù)倉庫 GaussDB(DWS) 有什么區(qū)別
<導(dǎo)入能力提升類場景>幫助企業(yè)構(gòu)建運(yùn)營組織、流程、定義職責(zé)分工、建立文檔體系及方法論。對構(gòu)建運(yùn)營能力所必要的場景進(jìn)行賦能：場景調(diào)研、場景設(shè)計、素材準(zhǔn)備、問題反饋&閉環(huán)、集成最佳實(shí)踐、公眾號最佳實(shí)踐、活動運(yùn)營、數(shù)據(jù)運(yùn)營、運(yùn)營流程流轉(zhuǎn)、會議室運(yùn)維、重大會議保障 √ 〇 現(xiàn)場 R R 重運(yùn)營價值實(shí)現(xiàn)階段 B-4 <構(gòu)建
【商務(wù)智能】數(shù)據(jù)預(yù)處理 中講解了數(shù)據(jù)預(yù)處理操作 , 本篇博客介紹 數(shù)據(jù)倉庫 , 數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫區(qū)別 , 多維數(shù)據(jù)模型 等 ; 一、數(shù)據(jù)倉庫 與 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 區(qū)別 數(shù)據(jù)倉庫特征 : 面向主題集成不可更新隨時間不斷變化 數(shù)據(jù)倉庫定義 : 數(shù)據(jù)倉庫 是 用于
Python量化數(shù)據(jù)倉庫搭建3：數(shù)據(jù)落庫代碼封裝 本系列教程為量化開發(fā)者，提供本地量化金融數(shù)據(jù)倉庫的搭建教程與全套源代碼。我們以恒有數(shù)(UDATA)金融數(shù)據(jù)社區(qū)為數(shù)據(jù)源，將金融基礎(chǔ)數(shù)據(jù)落到本地數(shù)據(jù)庫。教程提供全套源代碼，包括歷史數(shù)據(jù)下載與增量數(shù)據(jù)更新，數(shù)據(jù)更新任務(wù)部署與日常監(jiān)控等操作。
第二類工具，關(guān)注如何對湖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘、利用。數(shù)據(jù)湖需要具備完善的數(shù)據(jù)管理能力、多樣化的數(shù)據(jù)分析能力、全面的數(shù)據(jù)生命周期管理能力、安全的數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)發(fā)布能力。如果沒有這些數(shù)據(jù)治理工具，元數(shù)據(jù)缺失，湖里的數(shù)據(jù)質(zhì)量就沒法保障，最終會由數(shù)據(jù)湖變質(zhì)為數(shù)據(jù)沼澤。 隨著大數(shù)據(jù)和AI的發(fā)展，數(shù)據(jù)湖中數(shù)據(jù)
