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- 聚合數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
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測(cè)越準(zhǔn)確；聚合周期越短，聚合后的數(shù)據(jù)對(duì)告警越準(zhǔn)確。 云監(jiān)控服務(wù) 的聚合周期目前最小是5分鐘，同時(shí)還有20分鐘、1小時(shí)、4小時(shí)、1天，共5種聚合周期。 聚合過(guò)程中對(duì)不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的處理是有差異的。 · 如果輸入的數(shù)據(jù)類(lèi)型是整數(shù)，系統(tǒng)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行取整處理。 · 如果輸入的數(shù)據(jù)類(lèi)型是小數(shù)（來(lái)自：百科的預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確；聚合周期越短，聚合后的數(shù)據(jù)對(duì)告警越準(zhǔn)確。 云監(jiān)控 服務(wù)的聚合周期目前最小是5分鐘，同時(shí)還有20分鐘、1小時(shí)、4小時(shí)、1天，共5種聚合周期。 聚合過(guò)程中對(duì)不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的處理是有差異的。 如果輸入的數(shù)據(jù)類(lèi)型是整數(shù)，系統(tǒng)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行取整處理。 如果輸入的數(shù)據(jù)類(lèi)型是小數(shù)（浮點(diǎn)數(shù)），系統(tǒng)會(huì)保留數(shù)據(jù)的小數(shù)點(diǎn)后兩位。來(lái)自：百科
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和統(tǒng)計(jì)越準(zhǔn)確；聚合周期越短，聚合后的數(shù)據(jù)對(duì)告警越準(zhǔn)確。 云監(jiān)控服務(wù)的聚合周期目前最小是5分鐘，同時(shí)還有20分鐘、1小時(shí)、4小時(shí)、1天，共5種聚合周期。 聚合過(guò)程中對(duì)不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的處理是有差異的： 如果輸入的數(shù)據(jù)類(lèi)型是整數(shù)，系統(tǒng)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行取整處理； 如果輸入的數(shù)據(jù)類(lèi)型是小數(shù)（浮點(diǎn)數(shù)），系統(tǒng)會(huì)保留數(shù)據(jù)的小數(shù)點(diǎn)后兩位。來(lái)自：百科云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有哪些 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有哪些 時(shí)間：2021-07-01 16:16:25 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有以下五種： 平均值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的平均值。 最大值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最大值。 最小值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最小值。 求和值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。來(lái)自：百科
- 聚合數(shù)據(jù) 更多內(nèi)容
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bbeat，后者將聚合事件并將聚合數(shù)據(jù)發(fā)送到您為Filebeat配置的輸出。 harvester harvester:負(fù)責(zé)讀取單個(gè)文件的內(nèi)容。讀取每個(gè)文件，并將內(nèi)容發(fā)送到the output 每個(gè)文件啟動(dòng)一個(gè)harvester,harvester負(fù)責(zé)打開(kāi)和關(guān)閉文件，這意味著在運(yùn)行時(shí)文件描述符保持打開(kāi)狀態(tài)來(lái)自：百科![]()
云監(jiān)控服務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)保留多長(zhǎng)時(shí)間 云監(jiān)控服務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)保留多長(zhǎng)時(shí)間 時(shí)間：2021-07-01 16:14:24 指標(biāo)數(shù)據(jù)分為原始指標(biāo)數(shù)據(jù)和聚合指標(biāo)數(shù)據(jù)。 原始指標(biāo)數(shù)據(jù)是指原始采樣指標(biāo)數(shù)據(jù)，原始指標(biāo)數(shù)據(jù)一般保留2天。 聚合指標(biāo)數(shù)據(jù)是指將原始指標(biāo)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)聚合處理后的指標(biāo)數(shù)據(jù)，聚合指標(biāo)數(shù)據(jù)保留時(shí)間根據(jù)聚合周期不同而不同，具體如下：來(lái)自：百科![]()
聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。 方差 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的方差。 說(shuō)明：聚合運(yùn)算的過(guò)程是將一個(gè)聚合周期范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)根據(jù)相應(yīng)的聚合算法聚合到周期起始邊界上，以5分鐘聚合周期為例：假設(shè)當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)為10:35，則10:30~10:35之間的原始數(shù)據(jù)會(huì)被聚合到10:30這個(gè)時(shí)間點(diǎn)。 云監(jiān)控服務(wù)哪些資源支持企業(yè)項(xiàng)目？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。 方差 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的方差。 說(shuō)明：聚合運(yùn)算的過(guò)程是將一個(gè)聚合周期范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)根據(jù)相應(yīng)的聚合算法聚合到周期起始邊界上，以5分鐘聚合周期為例：假設(shè)當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)為10:35，則10:30~10:35之間的原始數(shù)據(jù)會(huì)被聚合到10:30這個(gè)時(shí)間點(diǎn)。 云監(jiān)控服務(wù)哪些資源支持企業(yè)項(xiàng)目？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。 方差 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的方差。 說(shuō)明：聚合運(yùn)算的過(guò)程是將一個(gè)聚合周期范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)根據(jù)相應(yīng)的聚合算法聚合到周期起始邊界上，以5分鐘聚合周期為例：假設(shè)當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)為10:35，則10:30~10:35之間的原始數(shù)據(jù)會(huì)被聚合到10:30這個(gè)時(shí)間點(diǎn)。 云監(jiān)控服務(wù)哪些資源支持企業(yè)項(xiàng)目？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。 方差 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的方差。 說(shuō)明：聚合運(yùn)算的過(guò)程是將一個(gè)聚合周期范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)根據(jù)相應(yīng)的聚合算法聚合到周期起始邊界上，以5分鐘聚合周期為例：假設(shè)當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)為10:35，則10:30~10:35之間的原始數(shù)據(jù)會(huì)被聚合到10:30這個(gè)時(shí)間點(diǎn)。 云監(jiān)控服務(wù)哪些資源支持企業(yè)項(xiàng)目？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
TSDB時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)能力。 OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸縮的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)。它存儲(chǔ)的是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，時(shí)間序列數(shù)據(jù)是指在不同時(shí)間點(diǎn)上收集到的數(shù)據(jù)，這類(lèi)數(shù)據(jù)反映了一個(gè)對(duì)象隨時(shí)間的變化狀態(tài)或程度。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 低成本 時(shí)間戳采用delta編碼進(jìn)行壓縮，數(shù)據(jù)值采用XOR進(jìn)行壓縮。來(lái)自：百科![]()
什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 時(shí)間：2021-05-25 16:02:57 存儲(chǔ)與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪(fǎng)問(wèn)的在線(xiàn)類(lèi)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)的離線(xiàn)類(lèi)數(shù)據(jù)，比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)性能要求相對(duì)低，要求大容量存儲(chǔ)介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)頻來(lái)自：百科![]()
針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)優(yōu)化 針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時(shí)序特征，華為云數(shù)據(jù)分析服務(wù)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)分析上做了大量的優(yōu)化。比如海量時(shí)間線(xiàn)能力，單實(shí)例支持10萬(wàn)線(xiàn)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)壓縮比20:1，以及多種時(shí)間維度的聚合計(jì)算能力 針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時(shí)序特征，華為云數(shù)據(jù)分析服務(wù)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)分析上做來(lái)自：專(zhuān)題![]()
批量返回數(shù)據(jù)，大大減少了額外開(kāi)銷(xiāo)。 增量聚合引擎：基于滑動(dòng)窗口的聚合查詢(xún)，大部分從聚合結(jié)果緩存中直接命中，僅需要聚合增量數(shù)據(jù)部分即可。 多維倒排索引：支持多維多條件組合查詢(xún)，避免大量Scan數(shù)據(jù)。 存儲(chǔ)摘要索引：加快數(shù)據(jù)查詢(xún)中過(guò)濾無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)。 分鐘級(jí)彈性擴(kuò)縮容 在時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行過(guò)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
批量返回數(shù)據(jù)，大大減少了額外開(kāi)銷(xiāo)。 增量聚合引擎：基于滑動(dòng)窗口的聚合查詢(xún)，大部分從聚合結(jié)果緩存中直接命中，僅需要聚合增量數(shù)據(jù)部分即可。 多維倒排索引：支持多維多條件組合查詢(xún)，避免大量Scan數(shù)據(jù)。 存儲(chǔ)摘要索引：加快數(shù)據(jù)查詢(xún)中過(guò)濾無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)。 分鐘級(jí)彈性擴(kuò)縮容 在時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行過(guò)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
加密云硬盤(pán)的備份數(shù)據(jù)會(huì)以加密方式存放。 云存儲(chǔ) 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL、云數(shù)據(jù)庫(kù)Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫(kù) 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能來(lái)自：專(zhuān)題![]()
布列，這種方式是為了避免數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)之間數(shù)據(jù)重分布，降低IO的開(kāi)銷(xiāo)從而提升關(guān)聯(lián)操作和聚合操作的性能。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí) 本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫(kù)管理工作的主要內(nèi)容：備份方式、安全管理措施、什么是性能管理；數(shù)據(jù)庫(kù)的重要基本概念（實(shí)例、來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2021-07-01 10:33:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) OLAP 聯(lián)機(jī)分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對(duì)于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對(duì)數(shù)據(jù)的查詢(xún)和分析操作，通常對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析。涉及到的歷史周期比較長(zhǎng)，數(shù)據(jù)量大，在不同層級(jí)上的匯總，聚合操作使得事務(wù)處理操作比較復(fù)雜。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DDM 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 時(shí)間：2021-05-31 16:17:12 數(shù)據(jù)庫(kù) 傳統(tǒng)由應(yīng)用自己實(shí)現(xiàn)分片： 1. 應(yīng)用邏輯復(fù)雜：由應(yīng)用改寫(xiě)SQL語(yǔ)句，將SQL路由到不同的DB，并聚合結(jié)果； 2. DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整，運(yùn)維難度劇增；來(lái)自：百科![]()
建議搭配使用： 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) CS+數(shù)據(jù)接入服務(wù)DIS+數(shù)據(jù)湖探索 DLI +IoT平臺(tái)+對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 圖1 IoT設(shè)備監(jiān)控 消息日志類(lèi)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢(xún) 應(yīng)用場(chǎng)景： 消息數(shù)據(jù)、報(bào)表數(shù)據(jù)、推薦類(lèi)數(shù)據(jù)、風(fēng)控類(lèi)數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化的KeyValue數(shù)據(jù)均可以存儲(chǔ)和查詢(xún)。 優(yōu)勢(shì)：來(lái)自：百科
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