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數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)湖主要的區(qū)別在于如下兩點(diǎn)： 存儲數(shù)據(jù)類型 數(shù)據(jù)倉庫是存儲數(shù)據(jù)，進(jìn)行建模，存儲的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)湖以其本源格式保存大量原始數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，主要是由原始的、混亂的、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)組成。在需要數(shù)據(jù)之前，沒有定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和需求。 數(shù)據(jù)處理模式
方案概述 應(yīng)用場景 在當(dāng)前的數(shù)字文化環(huán)境中，動漫頭像常用于社交媒體、在線交流、游戲世界、虛擬社區(qū)等場景中，可以讓人們更加個(gè)性化地表達(dá)自己的風(fēng)格和喜好。 本文介紹如何使用FunctionGraph和ModelArts的智能頭像動漫化處理應(yīng)用。通
方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說明： 將隊(duì)列中的數(shù)據(jù)同步給同名的隊(duì)列做確認(rèn)后再將消息消費(fèi)給目標(biāo)端實(shí)例的隊(duì)列，從而實(shí)現(xiàn)遷移目的。 方案優(yōu)勢 當(dāng)前各個(gè)云廠商并沒有RabbitMQ遷移的工具，本文采用
點(diǎn)之前的源端存量數(shù)據(jù)全量遷移到華為云（此時(shí)客戶業(yè)務(wù)系統(tǒng)還會繼續(xù)往源端桶新增業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)）。 ②業(yè)務(wù)驗(yàn)證：驗(yàn)證遷移數(shù)據(jù) + 驗(yàn)證華為側(cè)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)（數(shù)據(jù)讀取和寫入）。 T2時(shí)間：啟動首次增量數(shù)據(jù)遷移、評估數(shù)據(jù)增量速度。③增量遷移：將T1~T2時(shí)間段生成的新增數(shù)據(jù)遷移到華為云。 ④
但不是系統(tǒng)中所有信息都可以這樣簡單的用一個(gè)表中的字段就能對應(yīng)的。 它和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)相比，結(jié)構(gòu)變化很大。因?yàn)槲覀円私?span id="gq2ga0a" class='cur'>數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)所以不能將數(shù)據(jù)簡單的組織成一個(gè)文件按照非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，由于結(jié)構(gòu)變化很大也不能夠簡單的建立一個(gè)表和他對應(yīng)。 先舉一個(gè)半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的例子，比如存儲員工的簡歷。不像員工基本信息那樣一致每個(gè)
ASYNC_FLUSH），平衡數(shù)據(jù)可靠性和寫入性能。同步刷盤可以確保數(shù)據(jù)的高可靠性，但寫入性能相對較低；異步刷盤則可以提高寫入性能，但在極端情況下可能會丟失數(shù)據(jù)。在金融交易等對數(shù)據(jù)可靠性要求極高的場景中，應(yīng)優(yōu)先選擇同步刷盤；而在一些對實(shí)時(shí)性要求較高、可以容忍一定數(shù)據(jù)丟失風(fēng)險(xiǎn)的場景，如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，可以采用異步刷盤。
方案概述 應(yīng)用場景 針對有一定AI基礎(chǔ)的AI初學(xué)者，ModelArts基于業(yè)界的主流引擎提供了預(yù)置算法，無需關(guān)注算法開發(fā)過程，直接使用預(yù)置算法對已有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并快速部署為服務(wù)。時(shí)序預(yù)測可針對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。 本案例提供了一個(gè)訪問流量
方案概述 應(yīng)用場景 本文主要介紹如何使用華為云DLI上的實(shí)際消費(fèi)數(shù)據(jù)（文中涉及賬戶的信息已脫敏），在DLI的大數(shù)據(jù)分析平臺上進(jìn)行分析，找出費(fèi)用優(yōu)化的空間，并給出使用DLI過程中降低成本的一些優(yōu)化措施。獲取消費(fèi)數(shù)據(jù)。
方案概述 基于ModuleSDK開發(fā)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理或自定義驅(qū)動時(shí)，分為開發(fā)和使用兩個(gè)部分。 App應(yīng)用的開發(fā) 利用DcClient進(jìn)行自定義的業(yè)務(wù)處理
8038400.png。 將圖片上傳至華為云對象存儲服務(wù)（OBS）中，使用OBS提供的url（https://<bucket-name>.<endpoint>/<object-name>）。使用OBS數(shù)據(jù)需要進(jìn)行授權(quán)。
方案概述 有效的風(fēng)險(xiǎn)控制能夠消滅或減少風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的各種可能性，或減少風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生時(shí)造成的損失，對于企業(yè)具有重要意義?，F(xiàn)階段，企業(yè)級的單方風(fēng)控體系已逐步建立，在機(jī)構(gòu)內(nèi)數(shù)據(jù)統(tǒng)一共享的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了覆蓋業(yè)務(wù)前、中、后各環(huán)節(jié)的智能風(fēng)控。然而，單方數(shù)據(jù)風(fēng)控面臨存在數(shù)據(jù)不全面、風(fēng)
送的順序被消費(fèi)，適用于一些對消息順序要求較高的場景，如訂單處理、流程審批等。消息的可靠存儲機(jī)制也確保了消息不會因?yàn)樯a(chǎn)者或消費(fèi)者的故障而丟失，支持持久化存儲，即使系統(tǒng)發(fā)生故障，也能夠保證消息數(shù)據(jù)的完整性。 綜上所述，對 RocketMQ 進(jìn)行性能優(yōu)化是非常重要的，它能夠提高
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)創(chuàng)建圖譜 數(shù)據(jù)是知識圖譜的基礎(chǔ)，在知識圖譜服務(wù)創(chuàng)建知識圖譜時(shí)，需要從對象存儲服務(wù)（Object Storage Service，簡稱OBS）導(dǎo)入用于構(gòu)建知識圖譜的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。知識圖譜服務(wù)支持的數(shù)據(jù)包括XLSX、CSV、JSON、多行單句文本格式，詳情請見數(shù)據(jù)格
平臺開放對外接口獲取源實(shí)例數(shù)據(jù)，一部分由離線采集器-通過SDK連接直連源實(shí)例進(jìn)行采集，獲取源實(shí)例關(guān)鍵數(shù)據(jù)。 方案架構(gòu) 圖1 RDA平臺調(diào)用kafka采集器通信示意圖 圖2 Kafka采集器數(shù)據(jù)流示意圖
取攝像頭采集的視頻流，并通過在邊緣節(jié)點(diǎn)部署的AI模型，對視頻數(shù)據(jù)中的人員進(jìn)行檢測，對人員是否佩戴安全帽進(jìn)行標(biāo)記，并將檢測結(jié)果推送到云平臺。通過智能邊緣平臺，在邊緣側(cè)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，結(jié)果回傳云端，可以減小云邊的數(shù)據(jù)傳輸壓力，管理更多的邊緣設(shè)備。 本樣例使用開源Kube
hon腳本，直接運(yùn)行可以在遷移之后快速比對遷移結(jié)果，展示遷移數(shù)據(jù)差異。提升效率的同時(shí)避免人工比對誤差。 方案架構(gòu) 圖1 邏輯圖 方案優(yōu)勢 使用Redis開源自帶工具，兼容性有保障。
源信息同步至MgC，實(shí)現(xiàn)滿足安全、實(shí)時(shí)和性能的雙向協(xié)同通信。 通過對象存儲服務(wù)（OBS）進(jìn)行自定義腳本存儲與管理。 通過集成主機(jī)遷移服務(wù)（SMS）、對象存儲遷移服務(wù)（OMS）和數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)（DRS）實(shí)現(xiàn)多種批量遷移編排工作流。 圖1
證高效的消息傳遞，可靠的存儲確保數(shù)據(jù)的安全性。還擁有統(tǒng)一的管理界面方便監(jiān)控，極大的提高了開發(fā)效率和代碼可維護(hù)性。 方案架構(gòu) 圖1 RocketMQ消息收發(fā)邏輯圖 方案優(yōu)勢 簡化開發(fā)
K連接直連源實(shí)例進(jìn)行采集，獲取源實(shí)例關(guān)鍵數(shù)據(jù)。 圖2 Redis采集器數(shù)據(jù)流示意圖 圖3 采集器安裝流程圖 方案優(yōu)勢 省去人工采集的繁瑣溝通環(huán)節(jié)，提升效率。
KooDrive充分發(fā)揮華為云的云云協(xié)同優(yōu)勢，多終端覆蓋，滿足多種應(yīng)用場景的數(shù)字內(nèi)容存儲和協(xié)作訴求。 方案優(yōu)勢 億級文件存儲，千萬級高并發(fā)，滿足企業(yè)海量數(shù)據(jù)存儲和使用訴求。 內(nèi)容高效協(xié)作，文件實(shí)時(shí)同步，多人/多地/多端協(xié)同訪問，跨內(nèi)外部組織協(xié)作。
