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來(lái)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(kāi)發(fā)門檻。 文中課程 ????????來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 如何進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析? 如何進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析? 時(shí)間:2022-10-13 15:36:35 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)量龐大的“物”會(huì)產(chǎn)生PB級(jí)的海量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無(wú)法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒(méi)法及時(shí)分析與利用這龐大的物來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(kù) 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(guò)程有如下的特點(diǎn): 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù):IoT、互聯(lián)來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 時(shí)間:2021-03-12 14:24:13 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)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于: 降低存儲(chǔ)成本 提升處理效率管理數(shù)據(jù)質(zhì)量充分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘如何通過(guò)數(shù)來(lái)自:百科基于 圖引擎服務(wù) 的知識(shí)圖譜,融合各種異構(gòu)異質(zhì)數(shù)據(jù),可以支持更大的規(guī)模以及更高的性能。 金融風(fēng)控應(yīng)用 金融風(fēng)控應(yīng)用 圖引擎 服務(wù)通過(guò)個(gè)人信息、個(gè)人與對(duì)應(yīng)聯(lián)系人關(guān)系數(shù)據(jù)分析,可以幫助金融企業(yè)識(shí)別欺詐性借貸行為,規(guī)避惡意借貸風(fēng)險(xiǎn)。 圖引擎服務(wù)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 豐富的領(lǐng)域算法 HOT 圖引擎服務(wù)支持PageRank,k來(lái)自:專題管理數(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:百科數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)總體分為關(guān)系型、非關(guān)系型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是市場(chǎng)主力,占據(jù)80%以上市場(chǎng)空間。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)。OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)占比為7:3; 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)包括專用 文檔數(shù)據(jù)庫(kù) 、圖數(shù)據(jù)庫(kù)等。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)面向細(xì)分場(chǎng)景、更具針對(duì)性,但也因其應(yīng)用來(lái)自:百科數(shù)據(jù)庫(kù)。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),有企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)。針對(duì)OLTP應(yīng)用場(chǎng)景華為推出 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL)和GaussDB(openGauss) ;OLAP場(chǎng)景則推出數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) 。 對(duì)于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),目前有GaussDB(for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(流計(jì)算)、Flink(流計(jì)算),滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景,將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(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、腳本來(lái)自:專題近年來(lái)越來(lái)越受到廣大企業(yè)用戶的青睞。 您可以將PostgreSQL數(shù)據(jù)遷移到GaussDB(DWS)集群。GaussDB(DWS)集群是OLAP場(chǎng)景的數(shù)據(jù)庫(kù),PostgreSQL是OLTP場(chǎng)景的獨(dú)立數(shù)據(jù)庫(kù)。因此,不支持將GaussDB(DWS) 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 到PostgreSQL。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)來(lái)自:百科
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