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- 基于數(shù)據(jù)倉庫三層架構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)倉庫 服務_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB (DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務（Data Warehouse Service，來自：專題文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在華為云學院 數(shù)據(jù)倉庫服務 數(shù)據(jù)倉庫服務基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核，提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標準SQL，結(jié)合商業(yè)智能工具，經(jīng)濟高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。來自：百科
- 基于數(shù)據(jù)倉庫三層架構(gòu) 相關內(nèi)容
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OPS 電腦模塊）、壁掛式高拍儀（實物展臺）和鋼制講臺組成。部分環(huán)境下，無需配置推拉式綠板或鋼制講臺。 多媒體教室方案整體架構(gòu) 多媒體教室的架構(gòu)包括三層，底層為多媒體教學設備硬件產(chǎn)品，包括智能觸摸一體機＋內(nèi)置電腦＋高清展臺；第二層為軟件和應用，包括鴻合 π 教學軟件包，其中包括來自：云商店來自：百科
- 基于數(shù)據(jù)倉庫三層架構(gòu) 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 架構(gòu)設計基礎 架構(gòu)設計基礎 時間：2020-12-07 15:34:20 在做業(yè)務云遷移之前，從架構(gòu)設計的角度考慮高可用、高擴展等問題是必不可少的環(huán)節(jié)，也是影響業(yè)務遷移進度和效果的重要因素，學習本課程，將學會如何在云端設計合適的架構(gòu)來承載業(yè)務，應對后繼業(yè)務架構(gòu)的演進。 課程簡介來自：百科![]()
華為云計算 云知識 云原生應用架構(gòu) 云原生應用架構(gòu) 時間：2020-12-09 09:44:05 各行各業(yè)的研究者正在創(chuàng)造性地使用容器等云原生技術，推動資源調(diào)度、邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等各領域的發(fā)展。在IT工業(yè)界蓬勃發(fā)展的云原生技術浪潮中，探討云原生技術對于IT行業(yè)的重大來自：百科![]()
分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，隨著業(yè)務量的增長，自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實際要求，同時擴展性差、成本高，也使擴容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，具備高性能、低成本、易擴展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于鯤鵬的華為云混合云平臺 基于鯤鵬的華為云混合云平臺 時間：2021-05-28 10:21:45 鯤鵬 云計算 H CS 6.5.1/8.0是基于鯤鵬的華為云混合云平臺。 它支持x86和鯤鵬混合部署； 支持容器多集群模式部署； 容器管理面支持容災高可用，數(shù)據(jù)面支持應用多AZ部署；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 時間：2020-12-01 14:57:04 通過Mind Studio圖形化界面，體驗端到端的算子開發(fā)流程，包括算子工程創(chuàng)建，算子代碼實現(xiàn)、測試代碼實現(xiàn)以及測試。 實驗目標與基本要求 本實驗通過指導來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 時間：2020-12-02 11:15:56 本實驗通過 MRS 服務Spark組件分析統(tǒng)計指定時間內(nèi)，車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實驗目標與基本要求 1.來自：百科![]()
華為云計算 云知識 DAS 的系統(tǒng)架構(gòu) DAS的系統(tǒng)架構(gòu) 時間：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； DAS Consoles：DAS Console是 數(shù)據(jù)管理服務 的統(tǒng)一入口，在Console來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Kubernetes總體架構(gòu) Kubernetes總體架構(gòu) 時間：2021-06-30 19:18:39 Kubernetes的系統(tǒng)組件包括users、master、nodes，詳見下圖： 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在??????????????來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Neutron的架構(gòu)原理 Neutron的架構(gòu)原理 時間：2021-02-08 21:05:01 云計算 2012年上半年，Neutron始于Essex版本，孵化項目，高級用戶選擇使用； 2012年下半年，Neutron在Folsom版本中成為核心項目，OpenStack云平臺對其提供正式支持。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Kubernetes架構(gòu)分層 Kubernetes架構(gòu)分層 時間：2021-06-30 18:58:41 Kubernetes具有分層的結(jié)構(gòu)，包括內(nèi)核層、應用層、治理層、接口層和生態(tài)系統(tǒng)。 各個分層包含的內(nèi)容如下圖： 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時間：2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科![]()
換機使用。 隧道子網(wǎng) 隧道子網(wǎng)基于云專線或者VPN實現(xiàn)三層網(wǎng)絡通信，包括本端隧道子網(wǎng)和遠端隧道子網(wǎng)。企業(yè)交換機需要基于隧道子網(wǎng)之間的三層網(wǎng)絡，為需要互通的云上和云下子網(wǎng)提供二層連接通道。 1、本端隧道子網(wǎng)：VPC的子網(wǎng)，該子網(wǎng)需要與IDC子網(wǎng)建立三層網(wǎng)絡通信，例如Subnet-tunnel-L01。來自：專題![]()
2、由于IDC內(nèi)主機訪問配置文件中記錄的不是域名地址，而是真實的IP地址，遷移上云不改變原有主機IP地址。 圖1 IDC內(nèi)業(yè)務集群架構(gòu) 方案架構(gòu) 華為云支持通過企業(yè)交換機（Enterprise Switch，ESW） 構(gòu)建客戶IDC和云上二層網(wǎng)絡互通，在二層網(wǎng)絡內(nèi)，實現(xiàn)主機粒度來自：專題![]()
系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學習。 課程目標 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實表的概念和設計方法來自：百科![]()
[ 免費體驗中心 ]免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應用如下圖所示。遷移過程有如下的特點： 1. 平滑遷移 GaussDB![]()
問時延，同時結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強一致與輕量化事務快照，使單節(jié)點和分布式性能5倍提升。在復雜查詢性能方面主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。 金融級高可用與全密態(tài)安全 金融級兩地三中心高可用，數(shù)據(jù)傳輸、計算、存儲全鏈路加密，多維度守護系統(tǒng)和數(shù)據(jù)安全，解決數(shù)據(jù)庫云上隱私泄露及第三方信任問題。來自：專題
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