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- 數(shù)據(jù)聚合 內(nèi)容精選 換一換
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測越準(zhǔn)確；聚合周期越短，聚合后的數(shù)據(jù)對告警越準(zhǔn)確。 云監(jiān)控服務(wù) 的聚合周期目前最小是5分鐘，同時還有20分鐘、1小時、4小時、1天，共5種聚合周期。 聚合過程中對不同數(shù)據(jù)類型的處理是有差異的。 · 如果輸入的數(shù)據(jù)類型是整數(shù)，系統(tǒng)會對數(shù)據(jù)進(jìn)行取整處理。 · 如果輸入的數(shù)據(jù)類型是小數(shù)（來自：百科的預(yù)測越準(zhǔn)確；聚合周期越短，聚合后的數(shù)據(jù)對告警越準(zhǔn)確。 云監(jiān)控 服務(wù)的聚合周期目前最小是5分鐘，同時還有20分鐘、1小時、4小時、1天，共5種聚合周期。 聚合過程中對不同數(shù)據(jù)類型的處理是有差異的。 如果輸入的數(shù)據(jù)類型是整數(shù)，系統(tǒng)會對數(shù)據(jù)進(jìn)行取整處理。 如果輸入的數(shù)據(jù)類型是小數(shù)（浮點(diǎn)數(shù)），系統(tǒng)會保留數(shù)據(jù)的小數(shù)點(diǎn)后兩位。來自：百科
- 數(shù)據(jù)聚合 相關(guān)內(nèi)容
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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，同時還有20分鐘、1小時、4小時、1天，共5種聚合周期。 聚合過程中對不同數(shù)據(jù)類型的處理是有差異的： 如果輸入的數(shù)據(jù)類型是整數(shù)，系統(tǒng)會對數(shù)據(jù)進(jìn)行取整處理； 如果輸入的數(shù)據(jù)類型是小數(shù)（浮點(diǎn)數(shù)），系統(tǒng)會保留數(shù)據(jù)的小數(shù)點(diǎn)后兩位。來自：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。來自：百科
- 數(shù)據(jù)聚合 更多內(nèi)容
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云監(jiān)控服務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)保留多長時間 云監(jiān)控服務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)保留多長時間 時間：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)保留時間根據(jù)聚合周期不同而不同，具體如下：來自：百科![]()
另一方面如果鎖住了多張表，又會阻擋數(shù)據(jù)庫表單更新的事務(wù)，造成業(yè)務(wù)的延時甚至中斷。 解決方案 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)情報(bào)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，通過某個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過來自：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。 說明：聚合運(yùn)算的過程是將一個聚合周期范圍內(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)前時間點(diǎn)為10:35，則10:30~10:35之間的原始數(shù)據(jù)會被聚合到10:30這個時間點(diǎn)。 云監(jiān)控服務(wù)哪些資源支持企業(yè)項(xiàng)目？來自：專題![]()
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。 說明：聚合運(yùn)算的過程是將一個聚合周期范圍內(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)前時間點(diǎn)為10:35，則10:30~10:35之間的原始數(shù)據(jù)會被聚合到10:30這個時間點(diǎn)。 云監(jiān)控服務(wù)哪些資源支持企業(yè)項(xiàng)目？來自：專題![]()
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。 說明：聚合運(yùn)算的過程是將一個聚合周期范圍內(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)前時間點(diǎn)為10:35，則10:30~10:35之間的原始數(shù)據(jù)會被聚合到10:30這個時間點(diǎn)。 云監(jiān)控服務(wù)哪些資源支持企業(yè)項(xiàng)目？來自：專題![]()
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。 說明：聚合運(yùn)算的過程是將一個聚合周期范圍內(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)前時間點(diǎn)為10:35，則10:30~10:35之間的原始數(shù)據(jù)會被聚合到10:30這個時間點(diǎn)。 云監(jiān)控服務(wù)哪些資源支持企業(yè)項(xiàng)目？來自：專題![]()
僅會向云端上報(bào)第一條。聚合則是指用戶可以指定一個時間窗（如一個小時），邊緣節(jié)點(diǎn)會將這個時間窗內(nèi)每個設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)聚合成一條數(shù)據(jù)上報(bào)，并且用戶可指定數(shù)據(jù)中每個屬性的聚合方法，例如取最大/最小值，求和，取平均值等。這三種清洗規(guī)則的優(yōu)先級是過濾 > 去重 > 聚合，也就是用戶同時設(shè)置了來自：百科![]()
TSDB時序數(shù)據(jù)庫能力。 OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸縮的時間序列數(shù)據(jù)庫。它存儲的是時間序列數(shù)據(jù)，時間序列數(shù)據(jù)是指在不同時間點(diǎn)上收集到的數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)反映了一個對象隨時間的變化狀態(tài)或程度。 產(chǎn)品優(yōu)勢 低成本 時間戳采用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)？ 時間：2021-05-25 16:02:57 存儲與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù)，對存儲性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù)，比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲性能要求相對低，要求大容量存儲介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪問頻來自：百科![]()
特點(diǎn) 實(shí)時檢索 提供日志場景端到端的解決方案，數(shù)據(jù)從入庫到能夠被檢索到只需要數(shù)秒時間。 統(tǒng)計(jì)分析 提供20余種統(tǒng)計(jì)分析方法，支持表格、折線圖、熱圖、云圖等多種圖表呈現(xiàn)方式。 APM 加速 針對時序數(shù)據(jù)，通過提前將細(xì)粒度數(shù)據(jù)聚合成粗粒度數(shù)據(jù)，提升drill up與drill down的性能。來自：百科![]()
針對物聯(lián)網(wǎng)時序數(shù)據(jù)優(yōu)化 針對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時序特征，華為云數(shù)據(jù)分析服務(wù)在數(shù)據(jù)存儲及數(shù)據(jù)分析上做了大量的優(yōu)化。比如海量時間線能力，單實(shí)例支持10萬線，數(shù)據(jù)存儲壓縮比20:1，以及多種時間維度的聚合計(jì)算能力 針對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時序特征，華為云數(shù)據(jù)分析服務(wù)在數(shù)據(jù)存儲及數(shù)據(jù)分析上做來自：專題![]()
云知數(shù)引流電商平臺，通過建立新數(shù)據(jù)鏈路，實(shí)現(xiàn)實(shí)時訂單精準(zhǔn)歸因，幫助商家建立精準(zhǔn)用戶模型，提高轉(zhuǎn)化效果與消耗能力；依托覆蓋資源多、投放效果明顯、鏈路穩(wěn)定、精準(zhǔn)高效歸因、效果數(shù)據(jù)監(jiān)控、智能巡檢六大核心優(yōu)勢，為客戶提供更有價值的廣告投放數(shù)據(jù)服務(wù)。 覆蓋資源多、投放效果明顯、鏈路穩(wěn)定、精準(zhǔn)高效歸因、效果數(shù)據(jù)監(jiān)控、智能巡檢來自：其他![]()
批量返回數(shù)據(jù)，大大減少了額外開銷。 增量聚合引擎：基于滑動窗口的聚合查詢，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，避免大量Scan數(shù)據(jù)。 存儲摘要索引：加快數(shù)據(jù)查詢中過濾無關(guān)數(shù)據(jù)。 分鐘級彈性擴(kuò)縮容 在時序數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行過來自：專題![]()
批量返回數(shù)據(jù)，大大減少了額外開銷。 增量聚合引擎：基于滑動窗口的聚合查詢，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，避免大量Scan數(shù)據(jù)。 存儲摘要索引：加快數(shù)據(jù)查詢中過濾無關(guān)數(shù)據(jù)。 分鐘級彈性擴(kuò)縮容 在時序數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行過來自：專題![]()
園區(qū)系統(tǒng)全聯(lián)動：傳統(tǒng)方式下安防、消防、停車、視頻監(jiān)控、樓宇等子系統(tǒng)煙囪式分散獨(dú)立，難以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)聯(lián)動控制和集中管理，基于 物聯(lián)網(wǎng)平臺 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合，通過簡單靈活的規(guī)則配置，實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)全聯(lián)動 園區(qū)業(yè)務(wù)全智能：物聯(lián)網(wǎng)平臺集中管理園區(qū)各子系統(tǒng)，提供各類標(biāo)準(zhǔn)化北向API接口，支撐上層業(yè)務(wù)應(yīng)用快速創(chuàng)新，為園區(qū)提來自：百科
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