- 數(shù)據(jù)倉庫的四個(gè)層次結(jié)構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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習(xí),了解更多的活動(dòng)規(guī)則。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來以及算力的提升將AI(人工智能)技術(shù)推向了第三次高潮,在AI技術(shù)火熱的背后仍然要回歸理性,正確的認(rèn)識(shí)AI。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要介紹人工智能的概念、層次結(jié)構(gòu)及發(fā)展歷史,人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展與戰(zhàn)略規(guī)劃,并探討華為全棧全場(chǎng)景AI的戰(zhàn)略。 課程目標(biāo)來自:百科大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來面臨的一個(gè)巨大問題:社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大,數(shù)據(jù)種類越來越多,數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù),比如說單機(jī)存儲(chǔ),關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題,Apache基金會(huì)推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開源解決方案。Ha來自:專題
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云遷移業(yè)務(wù)應(yīng)用評(píng)估的幾個(gè)維度介紹 云遷移業(yè)務(wù)應(yīng)用評(píng)估的幾個(gè)維度介紹 時(shí)間:2021-01-29 09:07:41 云遷移業(yè)務(wù)應(yīng)用的評(píng)估分析項(xiàng)目從源端類別上主要有:應(yīng)用、主機(jī)、數(shù)據(jù)庫、文件存儲(chǔ)。業(yè)務(wù)應(yīng)用評(píng)估主要從:按場(chǎng)景、按關(guān)聯(lián)性、按層次三個(gè)維度來看。 業(yè)務(wù)應(yīng)用的評(píng)估分析項(xiàng)目 需要收集的信息項(xiàng):來自:百科模型推理引擎輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)處理,如 圖像識(shí)別 的加框和加標(biāo)識(shí)等處理操作。 計(jì)算引擎流程圖中每一個(gè)具體數(shù)據(jù)處理的節(jié)點(diǎn)就是計(jì)算引擎,數(shù)據(jù)流按照編排好的路徑流過每個(gè)引擎時(shí),分別進(jìn)行相關(guān)處理和計(jì)算,最終輸出需要的結(jié)果,而整個(gè)流程圖最后輸出的結(jié)果就是對(duì)應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算輸出的結(jié)果。相鄰兩個(gè)計(jì)算來自:百科
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云日志 服務(wù)提供實(shí)時(shí)日志采集功能,采集到的日志數(shù)據(jù)可以在云日志控制臺(tái)以簡(jiǎn)單有序的方式展示、方便快捷的方式進(jìn)行查詢,并且可以長(zhǎng)期存儲(chǔ)。 采集到日志數(shù)據(jù)按照結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化進(jìn)行分析。結(jié)構(gòu)化日志是通過規(guī)則將日志流中的日志進(jìn)行處理,提取出來有固定格式或者相似度高的日志內(nèi)容做結(jié)構(gòu)化的分類。這樣就可以采用SQL的語法進(jìn)行日志的查詢。來自:專題
利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工,支持?jǐn)?shù)據(jù)更新; 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí); 開發(fā)人員基于SQL語言可快速開發(fā)分析應(yīng)用,同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè),擴(kuò)充業(yè)務(wù)范圍; 在DWS中維護(hù)維度數(shù)據(jù),再更新ES中數(shù)據(jù),降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程來自:百科
aussDB的發(fā)展史嗎? 產(chǎn)品詳情 幫助文檔 GaussDB 發(fā)展史 2001年:華為中央研究院Dopra團(tuán)隊(duì)為了支撐華為所生產(chǎn)的電信產(chǎn)品(交換機(jī)、路由器等),啟動(dòng)了內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)組件DopraDB的研發(fā)。DopraDB后來隨著業(yè)務(wù)和組織的切換,成為華為高斯數(shù)據(jù)庫團(tuán)隊(duì)的GMDB V1系列產(chǎn)品。來自:專題
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。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%,實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場(chǎng)景:替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala 數(shù)據(jù)倉庫 ,建設(shè)滿足未來IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉庫。 客戶痛點(diǎn): Teradata成本高,一體機(jī)封閉架構(gòu),技術(shù)無法自主可控;來自:百科
數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 面向操作型場(chǎng)景,數(shù)據(jù)庫的管理可以由 數(shù)據(jù)管理服務(wù) DAS實(shí)現(xiàn), DAS 是用來登錄和操作數(shù)據(jù)庫的Web服務(wù),提供數(shù)據(jù)庫運(yùn)維開發(fā)功能以及DevOPS服務(wù)。為方便用戶使用和運(yùn)維華為云RDS,提供數(shù)據(jù)和表結(jié)構(gòu)的同步、在線編輯,SQL輸入的智能提示等豐富的數(shù)據(jù)庫開發(fā)功能。同時(shí)面向大企業(yè)提來自:百科
MRS架構(gòu)介紹 MRS架構(gòu)包括了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)處理流程各個(gè)階段的能力。 基礎(chǔ)設(shè)施 MRS基于華為云 彈性云服務(wù)器 E CS 構(gòu)建的大數(shù)據(jù)集群,充分利用了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)來自:專題
OBS 非常適用于對(duì)GaussDB(DWS)和OBS中的數(shù)據(jù)運(yùn)行查詢,但它并不適合企業(yè)通常需要使用MRS之類的處理框架進(jìn)行處理的使用場(chǎng)景。 MRS的功能不止于運(yùn)行SQL查詢。公有云MRS是一種托管服務(wù),讓您可以使用最新版本的常用大數(shù)據(jù)處理框架(如Spark、Hadoop、Hbase)在可定制的群集上處理和分析大數(shù)來自:百科
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