- 常見的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)方法論 內(nèi)容精選 換一換
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le和Teradata的處理。應(yīng)用只需做少量改動(dòng)即可向DWS平滑遷移。 接口 支持應(yīng)用程序通過標(biāo)準(zhǔn)JDBC 4.0和ODBC 3.5連接DWS。 DWS(MPP大規(guī)模并行處理集群) 一個(gè)DWS集群由多個(gè)在相同子網(wǎng)中的相同規(guī)格的節(jié)點(diǎn)組成,共同提供服務(wù)。集群的每個(gè)DN負(fù)責(zé)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),其來自:百科master是Greenplum數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的入口,接受客戶端連接及提交的SQL語句,將工作負(fù)載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫實(shí)例(segment實(shí)例),由它們存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負(fù)責(zé)不同PostgreSQL實(shí)例之間的通信。Greenplum segment是獨(dú)立的PostgreS來自:百科
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業(yè) 數(shù)據(jù)倉庫 、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺(tái)。 Teradata數(shù)據(jù)倉庫配備性能最高、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)倉庫架構(gòu) Par來自:百科云知識(shí) 華為云遷移流程方法論 華為云遷移流程方法論 時(shí)間:2021-01-28 09:39:46 上云遷移是一項(xiàng)復(fù)雜而嚴(yán)謹(jǐn)的系統(tǒng)性工程,稍有不慎就會(huì)帶來不可預(yù)估的重大損失。因此我們?cè)谶M(jìn)行云遷移工作是必須有一套完整周密的方法論來指導(dǎo)、支撐云遷移工作的完成。華為憑借著豐富的上云遷移經(jīng)驗(yàn),總來自:百科
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按需付費(fèi):DWS按實(shí)際使用量和使用時(shí)長計(jì)費(fèi)。您需要支付的費(fèi)率很低,只需為實(shí)際消耗的資源付費(fèi)。 門檻低:您無需前期投入較多固定成本,可以從低規(guī)格的數(shù)據(jù)倉庫實(shí)例起步,以后隨時(shí)根據(jù)業(yè)務(wù)情況彈性伸縮所需資源,按需開支。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。來自:百科入具有較少的中間環(huán)節(jié)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),對(duì)最終接入用戶有較好的響應(yīng)能力和連接速度。 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)(CDN)將源站內(nèi)容分發(fā)至靠近用戶的加速節(jié)點(diǎn),使用戶可以就近獲得所需的內(nèi)容,解決Internet網(wǎng)絡(luò)擁擠的狀況,提高用戶訪問的響應(yīng)速度和成功率,從而提升您業(yè)務(wù)的使用體驗(yàn) 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 云計(jì)算常見的分類 云計(jì)算常見的分類 時(shí)間:2021-06-08 19:49:27 云計(jì)算 按服務(wù)的層級(jí)通常將云計(jì)算分為: 1、I層主要提供計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)類基礎(chǔ)服務(wù),典型I層云服務(wù),例如: 彈性云服務(wù)器 。 2、P層主要提供應(yīng)用運(yùn)行、開發(fā)環(huán)境和應(yīng)用開發(fā)組件,典型P層云服務(wù),例如:數(shù)據(jù)庫服務(wù)。來自:百科隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步,數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源,構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值,成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢(shì)和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”,成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析的關(guān)鍵要素。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色,更是來自:百科云知識(shí) DAS 的系統(tǒng)架構(gòu) DAS的系統(tǒng)架構(gòu) 時(shí)間:2021-05-31 17:24:04 數(shù)據(jù)庫 DAS的系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示。其中的功能組件解釋如下: Conn Consoles:DAS連接管理的控制臺(tái); DAS Consoles:DAS Console是 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 的統(tǒng)一入口,在Console來自:百科GaussDB (DWS)的邏輯架構(gòu) GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu) 時(shí)間:2021-06-17 12:07:28 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu)如下圖。其中: CM: 集群管理模塊(Cluster Manager); 管理和監(jiān)控分布式系統(tǒng)中各個(gè)功能單元和物理資源的運(yùn)行情況,確保整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 分片架構(gòu)的特點(diǎn) 分片架構(gòu)的特點(diǎn) 時(shí)間:2021-07-01 09:48:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 分片架構(gòu)主要表現(xiàn)形式就是水平數(shù)據(jù)分片架構(gòu)。 把數(shù)據(jù)分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上的分片方案,每一個(gè)分片包括數(shù)據(jù)庫的一部分,稱為一個(gè)shard。 多個(gè)節(jié)點(diǎn)都擁有相同的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu),但來自:百科
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