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- 數(shù)據(jù)倉庫評(píng)價(jià)指標(biāo) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 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[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(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(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 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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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(duì)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來自：百科SDK概述:API接口與SDK的對(duì)應(yīng)關(guān)系 監(jiān)控信息說明:指標(biāo)說明 FunctionGraph服務(wù)的監(jiān)控指標(biāo)參考:函數(shù)監(jiān)控指標(biāo) FunctionGraph服務(wù)監(jiān)控指標(biāo)說明:監(jiān)控指標(biāo) 函數(shù)工作流 :獲取指定函數(shù)的版本列表 FunctionGraph監(jiān)控告警 創(chuàng)建告警規(guī)則:監(jiān)控指標(biāo)說明 PKG_SERVICE PKG_SERVICE來自：百科
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云知識(shí) 獲取按指定指標(biāo)排序的函數(shù)列表ListFunctionAsMetric 獲取按指定指標(biāo)排序的函數(shù)列表ListFunctionAsMetric 時(shí)間：2023-08-09 11:12:25 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 功能介紹 按指定指標(biāo)排序的函數(shù)列表。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(jí)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![]()
數(shù)據(jù)庫智能運(yùn)維（DMS）是一個(gè)為數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)數(shù)據(jù)庫提供多維度監(jiān)控服務(wù)的系統(tǒng)，為客戶數(shù)據(jù)庫的快速、穩(wěn)定運(yùn)行提供保駕護(hù)航的能力。該功能對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫所使用磁盤、網(wǎng)絡(luò)、OS指標(biāo)數(shù)據(jù)，集群運(yùn)行關(guān)鍵性能指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、監(jiān)控、分析。通過綜合收集到的多種類型指標(biāo)，對(duì)數(shù)據(jù)庫主機(jī)、實(shí)例、業(yè)務(wù)SQL來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、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。來自：百科![]()
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)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來自：百科![]()
GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動(dòng)輒長達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程，在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡化了企業(yè)用戶的購買過程，使用數(shù)據(jù)倉庫的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價(jià)和門檻，讓數(shù)據(jù)倉庫實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬家大中小企業(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。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ 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客戶端工具，有著豐富的G來自：百科![]()
AOM 提供多場景、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 類型 來源 指標(biāo)舉例 如何接入 業(yè)務(wù)層指標(biāo) 通常來源于端側(cè)日志SDK、提取的ELB日志。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、來自：百科![]()
的模型。 一些常用的指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、AUC等，能幫助您有效的評(píng)估，最終獲得一個(gè)滿意的模型。 5.部署模型 模型的開發(fā)訓(xùn)練，是基于之前的已有數(shù)據(jù)（有可能是測試數(shù)據(jù)），而在得到一個(gè)滿意的模型之后，需要將其應(yīng)用到正式的實(shí)際數(shù)據(jù)或新產(chǎn)生數(shù)據(jù)中，進(jìn)行預(yù)測、評(píng)價(jià)、或以可視化和報(bào)表的形來自：百科![]()
資條一鍵翻譯成標(biāo)準(zhǔn)的憑證，大大提高了記賬效率。 2、好會(huì)計(jì)每月月結(jié)前進(jìn)行檢查，系統(tǒng)預(yù)制了30多個(gè)指標(biāo)檢查企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。 3、運(yùn)用金稅三期的算法檢查企業(yè)的稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，針對(duì)常被預(yù)警的指標(biāo)進(jìn)行實(shí)施預(yù)警，進(jìn)銷稽核可以實(shí)施檢查企業(yè)的進(jìn)出庫的庫存匹配風(fēng)險(xiǎn)，稅負(fù)測算還能幫企業(yè)進(jìn)行合理的稅務(wù)籌劃。來自：云商店![]()
用戶平時(shí)需要關(guān)注 文檔數(shù)據(jù)庫 實(shí)例的哪些性能指標(biāo) 用戶平時(shí)需要關(guān)注文檔數(shù)據(jù)庫實(shí)例的哪些性能指標(biāo) 時(shí)間：2021-03-23 14:13:58 用戶平時(shí)需要關(guān)注的監(jiān)控指標(biāo)有：CPU利用率、內(nèi)存利用率、磁盤空間利用率。 更多監(jiān)控指標(biāo)信息，請(qǐng)參見 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) 支持的監(jiān)控指標(biāo)。 可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場景配置來自：百科![]()
ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類型模型的評(píng)估任務(wù)，提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí)，會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估，獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估指標(biāo)的敏感度，并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳” ——數(shù)據(jù)庫智能運(yùn)維 數(shù)據(jù)庫智能運(yùn)維（DMS）是G來自：專題![]()
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)倉庫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)，只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行來自：百科![]()
e、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉庫服務(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)倉庫服務(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)。來自：專題![]()
產(chǎn)品架構(gòu)；掌握GaussDB(DWS)的關(guān)鍵特性；掌握GaussDB(DWS)的技術(shù)指標(biāo)；了解GaussDB(DWS)的應(yīng)用場景；熟悉GaussDB(DWS)的產(chǎn)品功能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉庫概述 2. GaussDB(DWS)產(chǎn)品架構(gòu) 3. GaussDB(DWS)關(guān)鍵特性來自：百科![]()
測試工具，為編制測評(píng)方案做好準(zhǔn)備。 方案編制活動(dòng)：為現(xiàn)場測評(píng)提供最基本的文檔和指導(dǎo)方案。主要任務(wù)是確定與被測信息系統(tǒng)相適應(yīng)的測評(píng)對(duì)象、測評(píng)指標(biāo)及測評(píng)內(nèi)容等，并根據(jù)需要重用或開發(fā)測評(píng)指導(dǎo)書測評(píng)指導(dǎo)書，形成測評(píng)方案。 現(xiàn)場測評(píng)活動(dòng)：開展等級(jí)測評(píng)工作的核心活動(dòng)。主要任務(wù)是按照測評(píng)方案的來自：百科
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