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- 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)深度分析 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，來自：專題
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工業(yè)智能體 ，依托大數(shù)據(jù)&人工智能，提供設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、物流、銷售、服務(wù)全鏈?zhǔn)街悄芊?wù)，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，助力企業(yè)借助新技術(shù)，構(gòu)筑領(lǐng)先優(yōu)勢 應(yīng)用實(shí)踐： 產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)化提升 基于客戶的反饋、互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)評分析、競爭對手分析、維修記錄、售后歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行分類分析，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品關(guān)鍵問題，指導(dǎo)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)改善，提升產(chǎn)品質(zhì)量 優(yōu)勢 多數(shù)據(jù)源集成來自：百科
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數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級縮短至小時(shí)級 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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)倉庫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自：百科![]()
量數(shù)據(jù)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(wù)量的增長，自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實(shí)際要求，同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高，也使擴(kuò)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(kuò)展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢來自：百科![]()
費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級縮短至小時(shí)級 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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)倉庫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自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識 Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比的優(yōu)勢 Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比的優(yōu)勢 時(shí)間：2021-06-30 18:31:48 Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比，具有以下這些顯著的優(yōu)勢： 1. Docker啟動快速屬于秒級別。虛擬機(jī)通常需要幾分鐘去啟動。 2. Doc來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 容器的技術(shù)特點(diǎn)和技術(shù)優(yōu)勢？ 容器的技術(shù)特點(diǎn)和技術(shù)優(yōu)勢？ 時(shí)間：2021-04-13 16:17:10 容器云 容器安全 鏡像服務(wù) 鏡像 Docker的技術(shù)特點(diǎn)： 容器鏡像定義了統(tǒng)一的軟件交付標(biāo)準(zhǔn) 文件掛載提供了更小資源占用的運(yùn)行環(huán)境 共享OS內(nèi)核使容器本質(zhì)上只是一個(gè)進(jìn)程，秒級啟停來自：百科![]()
據(jù)庫下的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化、高效率、超安全的管理手段。 面向分析型場景中，用于計(jì)算與分析的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)，是實(shí)時(shí)、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助GaussDB(DWS)Express將查詢分析擴(kuò)展至 數(shù)據(jù)湖 。 華為云數(shù)據(jù)上云方案，可實(shí)現(xiàn)貫穿數(shù)據(jù)全流程一來自：百科![]()
課” 《云原生王者之路集訓(xùn)營》是華為云云原生團(tuán)隊(duì)精心打磨的云原生學(xué)習(xí)技術(shù)公開課，分為黃金、鉆石、王者三個(gè)階段，幫助廣大技術(shù)愛好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程的第一課，由華為云CNCF的官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會貢獻(xiàn)者，Kubernetes社區(qū)Maintainer以及CN來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時(shí)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(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科![]()
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再到今天的PB級別，但分析系統(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(gè)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(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 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(shè)方法論來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 視頻內(nèi)容分析 視頻內(nèi)容分析 時(shí)間：2020-12-14 20:14:41 視頻內(nèi)容分析（Video Content Recognition）提供多維度的視頻分析算法，支持對視頻中人、車、物、行為的多目標(biāo)檢測、識別、分析等能力，在多種場景下準(zhǔn)確高效地輸出視頻結(jié)構(gòu)來自：百科![]()
單；微服務(wù)的拆分提升了系統(tǒng)穩(wěn)定性，提高了業(yè)務(wù)交付速度，系統(tǒng)擴(kuò)展性更強(qiáng)。 云原生技術(shù)浪潮洶涌澎湃，一日千里，云原生2.0之后，我們?nèi)绾翁だ饲靶?、乘風(fēng)破浪？ 未來的技術(shù)世界我們無法掌控，但從現(xiàn)狀出發(fā)，我們或許可以窺見端倪。隨著跨Region技術(shù)的增強(qiáng)，高資源利用率的驅(qū)動，以及Serverless的普遍訴求，去來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽視頻水質(zhì)分析 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽視頻水質(zhì)分析 時(shí)間：2020-12-15 16:22:20 城市水污染問題普遍且日趨嚴(yán)重，嚴(yán)重影響了城市形象、生態(tài)環(huán)境和市民身心健康，亟需更加快速、便捷、高效的水體水質(zhì)監(jiān)測手段。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 常見物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)之LPWA通信技術(shù) 常見物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)之LPWA通信技術(shù) 時(shí)間：2022-12-02 14:42:16 物聯(lián)網(wǎng) 在AI、5G的技術(shù)驅(qū)動下，物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展愈加如火如荼，開發(fā)者在技術(shù)的快速更迭間，也得乘風(fēng)破浪跟上新技術(shù)的節(jié)奏。 華為云MVP熊保松便來自：百科![]()
ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設(shè)計(jì)工具，完美的企業(yè)級可視化解決方案，分析，建模，測試和維護(hù)您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。來自：專題
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