- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ads指標(biāo)實(shí)例 內(nèi)容精選 換一換
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為云上企業(yè)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ,具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。 大數(shù)據(jù)融合分析 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(yíng)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)來(lái)自:百科來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控 業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控 時(shí)間:2020-11-16 16:09:20 業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控(Business Metric Monitoring,BMM)是對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量管理的有效工具,可以靈活的創(chuàng)建業(yè)務(wù)指標(biāo)、 業(yè)務(wù)規(guī)則和業(yè)務(wù)場(chǎng)景,實(shí)時(shí)、周期性進(jìn)行調(diào)度,滿(mǎn)足業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需求。來(lái)自:百科用戶(hù)平時(shí)需要關(guān)注 文檔數(shù)據(jù)庫(kù) 實(shí)例的哪些性能指標(biāo) 用戶(hù)平時(shí)需要關(guān)注文檔數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的哪些性能指標(biāo) 時(shí)間:2021-03-23 14:13:58 用戶(hù)平時(shí)需要關(guān)注的監(jiān)控指標(biāo)有:CPU利用率、內(nèi)存利用率、磁盤(pán)空間利用率。 更多監(jiān)控指標(biāo)信息,請(qǐng)參見(jiàn) 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) 支持的監(jiān)控指標(biāo)。 可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)來(lái)自:百科
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云知識(shí) 查看云服務(wù)監(jiān)控指標(biāo) 查看云服務(wù)監(jiān)控指標(biāo) 時(shí)間:2021-07-01 15:58:42 云監(jiān)控服務(wù) 基于云服務(wù)自身的服務(wù)屬性,已經(jīng)內(nèi)置了詳細(xì)全面的監(jiān)控指標(biāo)。當(dāng)您在云平臺(tái)上開(kāi)通云服務(wù)后,系統(tǒng)會(huì)根據(jù)服務(wù)類(lèi)型自動(dòng)關(guān)聯(lián)該服務(wù)的監(jiān)控指標(biāo),幫助您實(shí)時(shí)掌握云服務(wù)的各項(xiàng)性能指標(biāo),精確掌握云服務(wù)的運(yùn)行情況。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 時(shí)間:2020-12-22 15:33:17 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)( GaussDB (DWS) )支持按需計(jì)費(fèi),同時(shí)您也可以選擇更經(jīng)濟(jì)的包年包月套餐計(jì)費(fèi)模式。華為云GaussDB(DWS) 根據(jù)您選擇的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)節(jié)點(diǎn)規(guī)格及使用的相關(guān)資源進(jìn)來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 時(shí)間:2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核,提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL,結(jié)合商業(yè)來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間:2020-09-24 14:40:13 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種用來(lái)存儲(chǔ)和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特殊類(lèi)型的數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)擅長(zhǎng)對(duì)來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和關(guān)聯(lián),從而發(fā)掘出數(shù)據(jù)中隱藏的商業(yè)價(jià)值。在企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策,商業(yè)情報(bào)分析等領(lǐng)域都起著至關(guān)重要的作用。來(lái)自:百科要部署數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器,就可以在幾分鐘之內(nèi)獲得高性能、高可靠的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群。 您只需點(diǎn)擊幾下鼠標(biāo),就可以輕松完成應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無(wú)縫集成 您可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢(xún)HDFS、 OBS 上的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)無(wú)需搬遷。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)是否安全 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)是否安全 時(shí)間:2020-09-24 14:55:09 在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)是用戶(hù)的核心資產(chǎn)。公有云將繼續(xù)秉承多年來(lái)向社會(huì)做出的“上不碰應(yīng)用,下不碰數(shù)據(jù)”的承諾,保證用戶(hù)核心資產(chǎn)的安全。這是我們對(duì)用戶(hù)和社會(huì)的承諾,也是公有云及其伙伴商業(yè)成功的保障和基石。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間:2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將OBS上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表,從而利用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS,冷熱數(shù)據(jù)分離,歷史數(shù)據(jù)查詢(xún)免搬遷。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐 時(shí)間:2021-03-05 15:22:50 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱(chēng)DWS)是一種即開(kāi)即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),為用戶(hù)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來(lái)自:百科云知識(shí) 云監(jiān)控 服務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)保留多長(zhǎng)時(shí)間 云監(jiān)控服務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)保留多長(zhǎng)時(shí)間 時(shí)間:2021-07-01 16:14:24 指標(biāo)數(shù)據(jù)分為原始指標(biāo)數(shù)據(jù)和聚合指標(biāo)數(shù)據(jù)。 原始指標(biāo)數(shù)據(jù)是指原始采樣指標(biāo)數(shù)據(jù),原始指標(biāo)數(shù)據(jù)一般保留2天。 聚合指標(biāo)數(shù)據(jù)是指將原始指標(biāo)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)聚合處理后的指標(biāo)數(shù)據(jù),聚合指標(biāo)來(lái)自:百科上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來(lái)自:百科表使用的數(shù)據(jù)都是從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)當(dāng)中通過(guò)查詢(xún)實(shí)時(shí)提取出來(lái)的。很多商業(yè)智能系統(tǒng)都在一定程度上提供儀表盤(pán)的功能。 探索式和交互式數(shù)據(jù)分析 探索式數(shù)據(jù)分析是一種用來(lái)分析總結(jié)數(shù)據(jù)特征屬性的方法,一般來(lái)說(shuō)都是和數(shù)據(jù)可視化結(jié)合在一起發(fā)揮作用。數(shù)據(jù)探索人員可以預(yù)先假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)模型,然后用統(tǒng)計(jì)的方法去來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤(pán) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問(wèn)題。例如oracle來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-24 14:33:51 DWS數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核使用華為自主研發(fā)的GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù),兼容PostgreSQL 9.2.4的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核引擎,從單機(jī)OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)改造為企業(yè)級(jí)MPP(大規(guī)模并行處理)來(lái)自:百科
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