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- 數(shù)據(jù)倉庫的分析架構(gòu)的特點(diǎn) 內(nèi)容精選 換一換
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深拓BI系統(tǒng) 盈利分析 我們對(duì)商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過精確的市場(chǎng)定位和合理的 定價(jià) 策略，我們確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報(bào)。 我們對(duì)商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過精確的市場(chǎng)定位和合理的定價(jià)策略，我們確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報(bào)。 深拓BI系統(tǒng) 成本效益高來自：專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 云數(shù)據(jù)庫 的特點(diǎn)有哪些 云數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)有哪些 時(shí)間：2021-06-30 17:10:36 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) NoSQL 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoSQL 云數(shù)據(jù)庫是指被優(yōu)化或部署到一個(gè)虛擬計(jì)算環(huán)境中的數(shù)據(jù)庫。 云數(shù)據(jù)庫具有以下幾種特點(diǎn)： 易 - 易使用易管理，業(yè)務(wù)敏捷上線來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 路網(wǎng)數(shù)字化的架構(gòu)功能 路網(wǎng)數(shù)字化的架構(gòu)功能 時(shí)間：2020-09-11 10:38:16 路網(wǎng)數(shù)字化服務(wù) 基于華為公有云，設(shè)備側(cè)實(shí)現(xiàn)對(duì)路網(wǎng)數(shù)字化服務(wù)設(shè)備的接入與管理、路網(wǎng)數(shù)字化服務(wù)事件分發(fā)，應(yīng)用側(cè)實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)數(shù)字化服務(wù)業(yè)務(wù)集成與開放，提供算法管理、拓?fù)涔芾?、高精度地圖管理、 數(shù)據(jù)管理 、安全防護(hù)等功能。來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 單機(jī)架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 單機(jī)架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 時(shí)間：2021-07-01 09:10:01 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 為了避免應(yīng)用服務(wù)和數(shù)據(jù)庫服務(wù)對(duì)資源的競(jìng)爭(zhēng)，單機(jī)架構(gòu)也從早期的單主機(jī)模式發(fā)展到數(shù)據(jù)庫獨(dú)立主機(jī)模式，把應(yīng)用和數(shù)據(jù)服務(wù)分開。應(yīng)用服務(wù)可以增加服務(wù)器數(shù)量，進(jìn)行負(fù)載均衡，增大系統(tǒng)并發(fā)能力。來自：百科
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企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn)介紹 企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn)介紹 時(shí)間：2021-04-21 20:20:19 容器云 鏡像服務(wù) 鏡像 傳統(tǒng)企業(yè)已有的眾多單體應(yīng)用，需要結(jié)合企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn)路線，按照“云化路徑”分類及其特征，圍繞目標(biāo)應(yīng)用展開細(xì)化的應(yīng)用遷移分析和設(shè)計(jì)。 針對(duì)傳統(tǒng)本地化部署的應(yīng)用，可來自：百科![]()
購買并安裝 數(shù)據(jù)倉庫 軟件； 租用云主機(jī)； 招聘專業(yè)DBA運(yùn)維人員。 華為云DWS 無需購買和安裝任何軟硬件； 按需隨時(shí)租用 DDS ； 無需招聘DBA，運(yùn)維人員。 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![]()
數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)，所以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分，數(shù)據(jù)庫模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)劃分的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其它計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合。 其他計(jì)算機(jī)新技術(shù)層出不窮，數(shù)據(jù)庫和其他計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合，是數(shù)據(jù)庫技術(shù)的一個(gè)顯著特征。 3、面向應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展數(shù)據(jù)庫新技術(shù)。來自：百科![]()
Docker的技術(shù)優(yōu)勢(shì)： 統(tǒng)一的交付標(biāo)準(zhǔn)可以屏蔽環(huán)境差異，使能DevOps 更小的資源消耗，提高資源利用率，匹配微服務(wù)架構(gòu) 極速的彈性伸縮，故障恢復(fù)，解放運(yùn)維生產(chǎn)力 Kubernetes的技術(shù)特點(diǎn)： 通過聲明性語法直接定義應(yīng)用的最終狀態(tài) 提供開放的插件機(jī)制 靈活的資源權(quán)限隔離機(jī)制來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 當(dāng)今時(shí)代的計(jì)算特點(diǎn)是什么 當(dāng)今時(shí)代的計(jì)算特點(diǎn)是什么 時(shí)間：2021-05-28 09:56:27 鯤鵬 云計(jì)算 當(dāng)今時(shí)代，云、AI、5G技術(shù)共同引領(lǐng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，需要多樣性的計(jì)算。 網(wǎng)絡(luò)方面，5G和網(wǎng)絡(luò)虛擬化SDN，帶來了更低的時(shí)延、超高的帶寬； 端側(cè)算力方面，嵌入來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫概念模型的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫概念模型的特點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-02 10:09:02 數(shù)據(jù)庫 概念模型是高層次的抽象模型，獨(dú)立于任何一種特定的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，不會(huì)受到任何數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品特性的約束和限制。概念模型的主要特點(diǎn)： 能真實(shí)、充分地反映現(xiàn)實(shí)世界，包括事物和事物之間的聯(lián)系，是現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)模型；來自：百科![]()
安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 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，性能提升10倍 客戶痛點(diǎn)： 【數(shù)據(jù)分散】：現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境，包括華為云和用戶本地IDC，不能統(tǒng)一分析； 【數(shù)據(jù)量大】：數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢性能下降； 【業(yè)務(wù)來自：百科![]()
提升資源利用率，適合讀多寫少的應(yīng)用場(chǎng)景。 在大并發(fā)讀的使用場(chǎng)景，可以使用負(fù)載均衡在多個(gè)從機(jī)間進(jìn)行平衡。 從機(jī)的擴(kuò)展性比較靈活，擴(kuò)容操作不會(huì)影響到業(yè)務(wù)進(jìn)行。 缺點(diǎn) 延遲問題，數(shù)據(jù)同步到從機(jī)數(shù)據(jù)庫時(shí)會(huì)有延遲，所以應(yīng)用必須能夠容忍短暫的不一致性。對(duì)于一致性要求非常高的場(chǎng)景是不適合的。 寫操作的性能壓力還是集中在主機(jī)上。來自：百科![]()
3、NUMA優(yōu)化 4、新挑戰(zhàn) 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解NUMA 架構(gòu)的特點(diǎn) 2、了解NUMA 的配置方法 課程大綱 第1章 NUMA架構(gòu)下的軟件性能挑戰(zhàn) 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![]()
智慧煙感報(bào)警系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu) 智慧煙感報(bào)警系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu) 時(shí)間：2020-12-02 17:37:34 基于 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 的智慧煙感報(bào)警系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu): 首先，智慧煙感報(bào)警器的傳感器定期采集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)上報(bào)至物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)接收到數(shù)據(jù)后，通過推送的方式將數(shù)據(jù)傳遞給智慧煙感報(bào)警器的管理應(yīng)用來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 多主架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 多主架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 時(shí)間：2021-07-01 09:36:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 多主架構(gòu) 數(shù)據(jù)庫服務(wù)器互為主從，同時(shí)對(duì)外提供完整的數(shù)據(jù)服務(wù)。 優(yōu)點(diǎn) 資源利用率較高的同時(shí)降低了單點(diǎn)故障的風(fēng)險(xiǎn)。 缺點(diǎn) 雙主機(jī)都接受寫數(shù)據(jù)，要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)雙來自：百科![]()
ata的SQL語法進(jìn)行了兼容性增強(qiáng)，在很多場(chǎng)合都可以替代國外同類型產(chǎn)品。我們的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)工程師重點(diǎn)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于行列混存的數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核，在支持海量數(shù)據(jù)快速分析的同時(shí)也很好地兼顧了業(yè)務(wù)運(yùn)作系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)增刪改的需求。引入了自研的基于代價(jià)的查詢優(yōu)化器，以及當(dāng)前數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)所流行的一些黑來自：百科![]()
華為云數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供一站式針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)/OT數(shù)據(jù)的開發(fā)平臺(tái)。數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供數(shù)據(jù)管道以及針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)典型質(zhì)量問題的各種清洗算子，簡(jiǎn)單拖拽即可完成對(duì)原始數(shù)據(jù)的清洗。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供的資產(chǎn)建模能力，將幫助用戶實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)的各種物理資產(chǎn)的建模，規(guī)范數(shù)據(jù)格式和交互的語義接口；物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析內(nèi)置高性能流計(jì)算引擎，滿足毫秒級(jí)實(shí)時(shí)處理性能要求來自：專題![]()
在結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)表里。數(shù)據(jù)表之間相互關(guān)聯(lián)，反映客觀事物間的本質(zhì)聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫能有效地幫助一個(gè)組織或企業(yè)科學(xué)地管理各類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)來自：百科![]()
云知識(shí) 云專線產(chǎn)品架構(gòu)的主要內(nèi)容 云專線產(chǎn)品架構(gòu)的主要內(nèi)容 時(shí)間：2021-07-02 19:11:04 云專線 云數(shù)據(jù)庫 云專線服務(wù)主要包括物理連接、虛擬網(wǎng)關(guān)、虛擬接口三個(gè)組成部分。 物理專線將用戶的本地?cái)?shù)據(jù)中心接入公有云接入點(diǎn)，建立專線連接。虛擬網(wǎng)關(guān)綁定用戶需要訪問的虛擬私有云，虛來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的意義 時(shí)間：2021-06-02 09:49:24 數(shù)據(jù)庫 需求分析階段主要是收集信息并進(jìn)行分析和整理，為后續(xù)階段提供充足信息。 需求分析是整個(gè)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。是最困難，也可能最耗時(shí)的階段。需求分析沒做好，會(huì)導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)重新返工。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫需求分析的重點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫需求分析的重點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-02 09:56:38 數(shù)據(jù)庫 需求分析的重點(diǎn)是梳理清楚用戶的“信息流”和“業(yè)務(wù)流”。需求分析過程，切忌想當(dāng)然，對(duì)用戶的想法進(jìn)行猜想和假設(shè)，如果有假設(shè)條件或者不清楚的地方一定要和客戶進(jìn)行確認(rèn)： 1來自：百科
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