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- 數(shù)據(jù)倉庫四大特征 內(nèi)容精選 換一換
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GaussDB (DWS)，正式獲得信息技術(shù)安全性評估標(biāo)準(zhǔn)CC EAL2 + ALC_FLR.2級別認(rèn)證，是目前中國唯一獲得CC安全認(rèn)證的 數(shù)據(jù)倉庫 產(chǎn)品。 對于用戶在使用過程中因不確定因素所帶來風(fēng)險(xiǎn)和威脅，華為云GaussDB(DWS)有充分和正確的應(yīng)對措施，能夠保護(hù)客戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全無虞。來自：專題IDC調(diào)研顯示，大數(shù)據(jù)與分析成為政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型第一要?jiǎng)?wù)，但是企業(yè)在使用大數(shù)據(jù)技術(shù)過程中還面臨一些挑戰(zhàn)。在2023年1月，《大數(shù)據(jù)技術(shù)前瞻》中提到大數(shù)據(jù)技術(shù)的四大挑戰(zhàn)與十大趨勢，其中超大規(guī)模數(shù)據(jù)如何組織和管理，數(shù)據(jù)量指數(shù)級增長時(shí)效性差，數(shù)據(jù)如何打破多源異構(gòu)造成的隔閡，從單域走向跨域數(shù)據(jù)融合，數(shù)據(jù)質(zhì)量來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫四大特征 相關(guān)內(nèi)容
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中當(dāng)前標(biāo)簽。 生成圖片標(biāo)簽 對圖片進(jìn)行人臉檢測和分析，輸出人臉在圖像中的位置、人臉關(guān)鍵屬性。若照片中存在多張人臉，則返回所有符合條件的人臉特征信息。圖形化、無代碼，輕松開發(fā)。 上傳圖片 未檢測到人臉信息! 人臉識(shí)別 結(jié)果 視頻時(shí)序截幀 視頻解析 可對視頻按照時(shí)間計(jì)劃進(jìn)行截圖，可以用來自：專題reSQL/Oracle生態(tài)。 自建數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫on云主機(jī)、華為云DWS三者比較分析 自建數(shù)據(jù)倉庫 購買并安裝服務(wù)器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫等軟硬件； 租用機(jī)房，費(fèi)用高昂； 招聘專業(yè)DBA，運(yùn)維人員。 數(shù)據(jù)倉庫 on 云主機(jī) 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。來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫四大特征 更多內(nèi)容
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API接口 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)所提供的接口為自研接口，您可以使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的可用區(qū)、集群管理、快照管理、事件管理、數(shù)據(jù)源、審計(jì)日志、資源管理、告警管理、連接管理、標(biāo)簽管理、配額管理、容災(zāi)管理、任務(wù)管理以及主機(jī)監(jiān)控等功能。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)所提供的接口為自研接口，您可以使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的可用來自：專題![]()
關(guān)注。各國各地區(qū)逐步建立健全和完善數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)相關(guān)法律法規(guī)，提供用戶隱私保護(hù)的法律保障。如何加強(qiáng)技術(shù)層面的數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)，是對數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品提出的要求，也是數(shù)據(jù)安全建設(shè)最有效的辦法。 GaussDB(DWS)產(chǎn)品8.1.1版本發(fā)布數(shù)據(jù)脫敏特性，支持指定用戶范圍內(nèi)列級敏感數(shù)來自：百科![]()
湖倉一體是構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧的關(guān)鍵 在近兩年的Gartner 數(shù)據(jù)管理 技術(shù)成熟曲線圖中，Lakehouse湖倉一體技術(shù)已成為主流架構(gòu)，其主要觀點(diǎn)是結(jié)合 數(shù)據(jù)湖 和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢，旨在構(gòu)建高效、靈活、簡潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)。 數(shù)據(jù)湖內(nèi)承載全量數(shù)據(jù)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組合，對數(shù)據(jù)進(jìn)行批量、實(shí)時(shí)加工，讓企業(yè)用一份數(shù)據(jù)來自：百科![]()
傳統(tǒng)數(shù)倉在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢 時(shí)間：2021-03-03 16:46:24 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)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DWS Express將查詢分析擴(kuò)展至數(shù)據(jù)湖?；谌A為GaussD來自：百科![]()
為什么要使用數(shù)據(jù)倉庫？ 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景，并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫，通過某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過程，業(yè)務(wù)運(yùn)營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計(jì)來自：專題![]()
華為云致力核心產(chǎn)品全面Serverless化 華為云首席產(chǎn)品官方國偉介紹，華為云的目標(biāo)是將各領(lǐng)域產(chǎn)品逐步Serverless化，包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、數(shù)據(jù)倉庫GaussDB(DWS)、盤古大模型、AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts、 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL)、事件網(wǎng)格Event來自：百科![]()
DWS熱門視頻 看視頻輕松了解和使用DWS 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)快速入門 03:29 DWS助力消費(fèi)者BG大數(shù)據(jù)平臺(tái)云化 05:30 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)集群管理 05:30 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)快速入門 03:29 DWS助力消費(fèi)者BG大數(shù)據(jù)平臺(tái)云化來自：專題![]()
0白皮書》，闡述了云原生2.0定義、價(jià)值及參考架構(gòu)，解讀了“資源高效、應(yīng)用敏捷、業(yè)務(wù)智能、安全可信”四大價(jià)值以及預(yù)測未來發(fā)展趨勢。而今年的《云原生2.0架構(gòu)白皮書》，圍繞架構(gòu)升級，重點(diǎn)詮釋了云原生2.0技術(shù)特征與架構(gòu)設(shè)計(jì)模式，以云原生技術(shù)力量推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。 云原生數(shù)據(jù)庫作為白皮書的重要來自：專題![]()
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提升運(yùn)維效率。 30+年 華為將自身在ICT基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域30多年的技術(shù)、能力、經(jīng)驗(yàn)積累注入華為云 多樣性算力 支持X86、鯤鵬、昇騰、異構(gòu)四大類型算力，提供更優(yōu)算力選擇 200+ 支持200+企業(yè)應(yīng)用場景，滿足各類業(yè)務(wù)的上云需求 80+ 80+全球安全合規(guī)認(rèn)證，打造中立、安全、可信的云服務(wù)來自：專題![]()
實(shí)施管理介紹:實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè) 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖倉一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案 實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測 什么是 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio？ 數(shù)據(jù)運(yùn)營專家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖與華為 智能數(shù)據(jù)湖 方案:華為智能數(shù)據(jù)湖方案來自：百科![]()
腳本，查看執(zhí)行計(jì)劃等。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)來自：百科![]()
最佳解決方案。 在近兩年的Gartner數(shù)據(jù)管理技術(shù)成熟曲線圖中，Lakehouse湖倉一體技術(shù)已成為主流架構(gòu)，其主要觀點(diǎn)是結(jié)合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢，旨在構(gòu)建高效、靈活、簡潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)。數(shù)據(jù)湖內(nèi)承載全量數(shù)據(jù)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組合，對數(shù)據(jù)進(jìn)行批量、實(shí)時(shí)加工，讓企業(yè)用一份數(shù)據(jù)，來自：百科![]()
放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 了解詳情 【初級】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展，數(shù)據(jù)規(guī)模也隨之?dāng)U大，也更加關(guān)注數(shù)據(jù)的存放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對來自：專題![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來自：專題![]()
11:29:27 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，Data Warehouse Service，簡稱GaussDB(DWS)，是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。GaussDB(DWS)是基于華為云原生融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI來自：百科
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