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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)健康度指標(biāo) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)健康發(fā)展,就看華為云 CDN 推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)健康發(fā)展,就看華為云CDN 時(shí)間:2023-02-03 19:34:46 【CDN活動(dòng)價(jià)格】 在網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展的時(shí)代,人們需要更快地瀏覽信息或觀看視頻。但隨著互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大,網(wǎng)絡(luò)流量不斷增長(zhǎng),導(dǎo)致傳輸延
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 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助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間:2021-03-08 14:54:32 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。
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)健康度指標(biāo) 相關(guān)內(nèi)容
  • 類(lèi)信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。
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    GaussDB (DWS)服務(wù)即開(kāi)即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過(guò)程,在公有云上開(kāi)通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)過(guò)程,使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)和門(mén)檻,讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬(wàn)家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)健康度指標(biāo) 更多內(nèi)容
  • c:以單塊超高IO云硬盤(pán)IOPS性能計(jì)算公式為例說(shuō)明:起步1800,每GiB增加50,上限為50000。 d:?jiǎn)侮?duì)列指隊(duì)列深度為1,即并發(fā)為1。單隊(duì)列訪問(wèn)時(shí)延是所有IO請(qǐng)求串行處理時(shí)IO的時(shí)延,表格中數(shù)據(jù)是4KiB數(shù)據(jù)塊能達(dá)到的時(shí)延。 e:API名稱(chēng)代表云硬盤(pán)API接口中“vo
    來(lái)自:專(zhuān)題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)? EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)? 時(shí)間:2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶(hù)端工具,有著豐富的G
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    WebUI和組件Web UI之間,甚至第三方系統(tǒng)之間進(jìn)行任務(wù)跳轉(zhuǎn)操作,無(wú)需切換用戶(hù)重新登錄。 自動(dòng)健康檢查與巡檢 Manager為用戶(hù)提供界面化的系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境自動(dòng)檢查服務(wù),幫助用戶(hù)實(shí)現(xiàn)一鍵式系統(tǒng)運(yùn)行健康巡檢和審計(jì),保障系統(tǒng)的正常運(yùn)行,降低系統(tǒng)運(yùn)維成本。用戶(hù)查看檢查結(jié)果后,還可導(dǎo)出檢查報(bào)告用于存檔及問(wèn)題分析。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    持?jǐn)?shù)據(jù)的清洗和標(biāo)準(zhǔn)化,能夠根據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)生成清洗和標(biāo)準(zhǔn)化的質(zhì)量規(guī)則,支持周期性的監(jiān)控和清洗。 圖5數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則體系 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理:360全鏈路數(shù)據(jù)資產(chǎn)可視化 DAYU提供企業(yè)級(jí)的元 數(shù)據(jù)管理 ,厘清信息資產(chǎn)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理可視,支持鉆取、溯源等。通過(guò)數(shù)據(jù)地圖,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的數(shù)據(jù)血緣
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    據(jù)庫(kù),再到服務(wù)器、用戶(hù)請(qǐng)求的完整過(guò)程,實(shí)時(shí)感知用戶(hù)對(duì)應(yīng)用的滿(mǎn)意,幫助您全面了解用戶(hù)體驗(yàn)狀況。對(duì)于用戶(hù)體驗(yàn)差的事務(wù),通過(guò)拓?fù)浜驼{(diào)用鏈完成事務(wù)問(wèn)題定位。 應(yīng)用KPI分析:吞吐量、時(shí)延、成功率指標(biāo)分析,實(shí)時(shí)掌控用戶(hù)體驗(yàn)健康狀態(tài),用戶(hù)體驗(yàn)一覽無(wú)遺。 全鏈路性能追蹤:Web服務(wù)、緩存、數(shù)據(jù)庫(kù)全棧跟蹤,性能瓶頸輕松掌握。
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    問(wèn)量、點(diǎn)擊量等,通過(guò)日志數(shù)據(jù)分析,可以輸出詳細(xì)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。 合理優(yōu)化業(yè)務(wù)性能 網(wǎng)站服務(wù)(數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)等)的性能和服務(wù)質(zhì)量是衡量用戶(hù)滿(mǎn)意的關(guān)鍵指標(biāo),通過(guò)用戶(hù)的擁塞記錄日志發(fā)現(xiàn)站點(diǎn)的性能瓶頸,以提示站點(diǎn)管理者改進(jìn)網(wǎng)站緩存策略、網(wǎng)絡(luò)傳輸策略等,合理優(yōu)化業(yè)務(wù)性能。例如: 分析歷史網(wǎng)站數(shù)據(jù),構(gòu)建業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)。
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    AOM 提供多場(chǎng)景、多層次、多維度指標(biāo)數(shù)據(jù)的監(jiān)控能力,建立了從基礎(chǔ)設(shè)施層指標(biāo)、中間件層指標(biāo)、應(yīng)用層指標(biāo)到業(yè)務(wù)層指標(biāo)的四層指標(biāo)體系,將1000+種指標(biāo)數(shù)據(jù)全方位呈現(xiàn),數(shù)據(jù)豐富全面。 表1 AOM支持的四層指標(biāo)體系 類(lèi)型 來(lái)源 指標(biāo)舉例 如何接入 業(yè)務(wù)層指標(biāo) 通常來(lái)源于端側(cè)日志SDK、提取的ELB日志。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 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 時(shí)間:2021-03-08 15:02:51 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、
    來(lái)自:百科
    AOM應(yīng)用廣泛,下面介紹AOM的四個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景,以便您深入了解。 運(yùn)維指標(biāo)智能分析 海量業(yè)務(wù)下,出現(xiàn)百種指標(biāo)監(jiān)控、KPI數(shù)據(jù)、調(diào)用跟蹤數(shù)據(jù)等豐富但無(wú)關(guān)聯(lián)的運(yùn)維數(shù)據(jù),如何通過(guò)應(yīng)用、服務(wù)、實(shí)例、主機(jī)和事務(wù)等多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù),自動(dòng)完成故障根因分析;如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫(kù),對(duì)異常進(jìn)行智能分析并給出可能原因。
    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)景配置
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    包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、Serverless容器引擎CCE Autopilot、Serverless應(yīng)用托管CAE、云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。華為云函數(shù)工作流FunctionGraph一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù),只需編寫(xiě)業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行
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    應(yīng)用運(yùn)維管理 (Application Operations Management,簡(jiǎn)稱(chēng)AOM)是云上應(yīng)用一站式可觀測(cè)性分析平臺(tái),基于四層指標(biāo)體系(業(yè)務(wù)層指標(biāo)、應(yīng)用層指標(biāo)、中間件層指標(biāo)、基礎(chǔ)設(shè)施層),提供指標(biāo)、日志、調(diào)用鏈3類(lèi)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、根因分析、場(chǎng)景化分析等可觀測(cè)分析能力,全面掌握應(yīng)用、資源實(shí)時(shí)運(yùn)行狀況,及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障。
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    行狀態(tài)、各個(gè)指標(biāo)的使用情況并對(duì)監(jiān)控指標(biāo)設(shè)置告警規(guī)則,精確掌握云服務(wù)的運(yùn)行情況。 電商業(yè)務(wù)主要涉及華為云E CS 、CDN、AS、安全服務(wù)、RDS、ELB、 OBS 等服務(wù)。通過(guò)資源分組功能從業(yè)務(wù)視角查看資源使用情況、告警情況、健康情況,管理告警規(guī)則,可以極大的降低運(yùn)維復(fù)雜,提高運(yùn)維效率。
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    應(yīng)用上云,有效解決成本及效率問(wèn)題。真正做到把復(fù)雜交給CAE,把簡(jiǎn)單留給用戶(hù)。 類(lèi)別 說(shuō)明 概覽 提供CAE產(chǎn)品的整體看板信息,包含了應(yīng)用健康、CPU使用量、并發(fā)連接數(shù)、Memory使用量、流量、網(wǎng)絡(luò)流入速率、引擎信息和最新特性等模塊 組件列表 提供組件新增、部署、升級(jí)等能力,組
    來(lái)自:專(zhuān)題
    和微服務(wù)引擎(Cloud Service Engine,CSE)等上層運(yùn)維服務(wù)采集指標(biāo)數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)、可視化呈現(xiàn)。 可觀測(cè)性分析 基于四層指標(biāo)體系(基礎(chǔ)設(shè)施層指標(biāo)、中間件層指標(biāo)、應(yīng)用層指標(biāo)和業(yè)務(wù)層指標(biāo)),通過(guò)事務(wù)監(jiān)控、容器監(jiān)控、普羅監(jiān)控等功能,提供異常檢測(cè)、歷史數(shù)據(jù)分析、性能分析、關(guān)聯(lián)性和場(chǎng)景化分析等可觀測(cè)性分析能力。
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    據(jù)流轉(zhuǎn)效率,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)管理閉環(huán)。 ● 協(xié)同+數(shù)據(jù):協(xié)同運(yùn)營(yíng)平臺(tái)幫助業(yè)務(wù)系統(tǒng)推動(dòng)業(yè)務(wù)流程,為數(shù)據(jù)分析平臺(tái)提供指標(biāo)、業(yè)務(wù)過(guò)程及結(jié)果信息等數(shù)據(jù);同時(shí)通過(guò)多角度業(yè)務(wù)監(jiān)控,評(píng)估企業(yè)健康,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)協(xié)同業(yè)務(wù),為管理及業(yè)務(wù)決策提供數(shù)據(jù)支撐。 英特集團(tuán)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃分成三個(gè)階段:效率為主,借
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    e、HBase、MySQL、DWS(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù))數(shù)據(jù)源,使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM 任務(wù)基于分布式計(jì)算框架,自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行,能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù))數(shù)據(jù)源,使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。
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