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? 企業(yè)核心業(yè)務(wù)應(yīng)用架構(gòu)和集成架構(gòu)發(fā)展歷程 企業(yè)核心業(yè)務(wù)演進(jìn)我們將主要分成兩部分：應(yīng)用架構(gòu)發(fā)展歷程和集成架構(gòu)發(fā)展歷程。應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn)，將依次經(jīng)歷單體應(yīng)用架構(gòu)、垂直架構(gòu)、SOA架構(gòu)，最終發(fā)展至微服務(wù)架構(gòu)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 容器相關(guān)基礎(chǔ)操作 Docker架構(gòu) Docker Engine介紹和Docker內(nèi)部構(gòu)建來(lái)自：百科數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能，支持行業(yè)知識(shí)庫(kù)智能化建設(shè)，支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)計(jì)算分析引擎等數(shù)據(jù)底座，幫助企業(yè)快速構(gòu)建從數(shù)據(jù)接入到數(shù)據(jù)分析的端到端智能數(shù)據(jù)系統(tǒng)，消除數(shù)據(jù)孤島，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，加快數(shù)據(jù)變現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 產(chǎn)品架構(gòu)如圖1所示。 圖1產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)集成 支持批量數(shù)據(jù)遷來(lái)自：百科
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集任務(wù)，可采集數(shù)據(jù)源中的技術(shù)元數(shù)據(jù)。支持自定義業(yè)務(wù)元模型，批量導(dǎo)入業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)和技術(shù)元數(shù)據(jù)、全鏈路的血緣管理和應(yīng)用。 圖6全鏈路數(shù)據(jù)血緣 數(shù)據(jù)地圖 數(shù)據(jù)地圖圍繞數(shù)據(jù)搜索，服務(wù)于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)等數(shù)據(jù)表的使用者和擁有者，提供方便快捷的數(shù)據(jù)搜索服務(wù)，擁有功能強(qiáng)大的血緣信息及影響分析。來(lái)自：百科云知識(shí) 智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-09-09 09:40:11 智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)(DAYU)是數(shù)據(jù)全生命周期一站式開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，提供數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)可視化等功能，支持行業(yè)知識(shí)庫(kù)智能化建設(shè)，支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) DAYU智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)價(jià)格 DAYU智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)價(jià)格 時(shí)間：2020-12-23 09:19:40 DAYU智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)采用基礎(chǔ)包+增量包的計(jì)費(fèi)模式。基礎(chǔ)包按包年、包月計(jì)費(fèi)；增量包分為批量數(shù)據(jù)遷移和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入兩類(lèi)，均采用按需和套餐包的計(jì)費(fèi)模式來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Nova的架構(gòu)原理 Nova的架構(gòu)原理 時(shí)間：2021-02-08 20:43:20 云計(jì)算 Nova是OpenStack中提供計(jì)算資源服務(wù)的項(xiàng)目，作為OpenStack最核心的項(xiàng)目，負(fù)責(zé)虛擬機(jī)生命周期管理和其他計(jì)算資源生命周期管理。 Nova是OpenStack中提供計(jì)算資源服務(wù)的項(xiàng)目。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云原生應(yīng)用架構(gòu) 云原生應(yīng)用架構(gòu) 時(shí)間：2020-12-09 09:44:05 各行各業(yè)的研究者正在創(chuàng)造性地使用容器等云原生技術(shù)，推動(dòng)資源調(diào)度、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等各領(lǐng)域的發(fā)展。在IT工業(yè)界蓬勃發(fā)展的云原生技術(shù)浪潮中，探討云原生技術(shù)對(duì)于IT行業(yè)的重大來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 時(shí)間：2020-12-07 15:34:20 在做業(yè)務(wù)云遷移之前，從架構(gòu)設(shè)計(jì)的角度考慮高可用、高擴(kuò)展等問(wèn)題是必不可少的環(huán)節(jié)，也是影響業(yè)務(wù)遷移進(jìn)度和效果的重要因素，學(xué)習(xí)本課程，將學(xué)會(huì)如何在云端設(shè)計(jì)合適的架構(gòu)來(lái)承載業(yè)務(wù)，應(yīng)對(duì)后繼業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進(jìn)。 課程簡(jiǎn)介來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件的產(chǎn)品架構(gòu) 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件的產(chǎn)品架構(gòu) 時(shí)間：2020-09-19 10:32:33 DDM 作為數(shù)據(jù)庫(kù)中間件，將底層數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)引擎以集群方式管理起來(lái)，用戶(hù)使用非常方便。 應(yīng)用程序不需要關(guān)心具體有多少分片。類(lèi)似操作單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)，用戶(hù)通過(guò)DDM管理控來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) DAS 的系統(tǒng)架構(gòu) DAS的系統(tǒng)架構(gòu) 時(shí)間：2021-05-31 17:24:04 數(shù)據(jù)庫(kù) DAS的系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示。其中的功能組件解釋如下： Conn Consoles：DAS連接管理的控制臺(tái)； DAS Consoles：DAS Console是數(shù)據(jù)管理服務(wù)的統(tǒng)一入口，在Console來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Kubernetes總體架構(gòu) Kubernetes總體架構(gòu) 時(shí)間：2021-06-30 19:18:39 Kubernetes的系統(tǒng)組件包括users、master、nodes，詳見(jiàn)下圖： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在??????????????來(lái)自：百科![]()
Neutron的架構(gòu)原理 Neutron的架構(gòu)原理 時(shí)間：2021-02-08 21:05:01 云計(jì)算 2012年上半年，Neutron始于Essex版本，孵化項(xiàng)目，高級(jí)用戶(hù)選擇使用； 2012年下半年，Neutron在Folsom版本中成為核心項(xiàng)目，OpenStack云平臺(tái)對(duì)其提供正式支持。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Kubernetes架構(gòu)分層 Kubernetes架構(gòu)分層 時(shí)間：2021-06-30 18:58:41 Kubernetes具有分層的結(jié)構(gòu)，包括內(nèi)核層、應(yīng)用層、治理層、接口層和生態(tài)系統(tǒng)。 各個(gè)分層包含的內(nèi)容如下圖： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在來(lái)自：百科![]()
打造高效、可靠的TaiShan大數(shù)據(jù)平臺(tái) 打造高效、可靠的TaiShan大數(shù)據(jù)平臺(tái) 時(shí)間：2020-12-11 15:53:36 本課程主要面向鯤鵬合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，介紹華為T(mén)aiShan大數(shù)據(jù)解決方案。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：大數(shù)據(jù)趨勢(shì)洞察；TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案；解決方案案例。來(lái)自：百科![]()
同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)按照流程、業(yè)務(wù)邏輯串聯(lián)起來(lái)，形成清晰、全面、即時(shí)、可追溯的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺(tái)，讓管理者可以及時(shí)了解各業(yè)務(wù)線(xiàn)、各部門(mén)、人員的實(shí)時(shí)狀態(tài)和數(shù)據(jù)分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，拉近企業(yè)和消費(fèi)者距離，提高企業(yè)管理水平。 道道全深知，在智能制造的宏觀(guān)背景下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)以及圍繞數(shù)據(jù)構(gòu)建的數(shù)據(jù)來(lái)自：云商店![]()
GaussDB 查詢(xún)數(shù)據(jù)表 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)連接 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)登錄 GaussDB設(shè)置默認(rèn)值 GaussDB新建數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB Core GaussDB咋樣 GaussDB TP GaussDB索引 GaussDB發(fā)展 GaussDB產(chǎn)品詳情 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品文檔來(lái)自：專(zhuān)題![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些_開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)_數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用 連接GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)_華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)_新建數(shù)據(jù)庫(kù)_語(yǔ)法 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫(kù)_GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫(kù)_免費(fèi)mysql數(shù)據(jù)庫(kù)_rds數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)案例_GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)_華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)_新建高斯數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
高吞吐量： 能夠處理海量數(shù)據(jù)流，每秒可處理百萬(wàn)級(jí)別的消息。 - 低延遲： 消息能夠?qū)崟r(shí)傳輸，幾乎沒(méi)有延遲。 - 可擴(kuò)展性： 能夠輕松擴(kuò)展集群規(guī)模，并支持橫向擴(kuò)展。 - 可靠性： 每個(gè)分區(qū)都有多個(gè)副本，能夠保證數(shù)據(jù)的可靠性和容錯(cuò)性。 - 靈活性： 支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)消費(fèi)方式。 Kafka中的生產(chǎn)者和消費(fèi)者是如何實(shí)現(xiàn)的來(lái)自：專(zhuān)題![]()
預(yù)。 大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)課程 通過(guò)體系化的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程，可以幫助您快速完成學(xué)習(xí)覆蓋，讓您輕松了解大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用、什么是大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)入門(mén)與應(yīng)用 本次大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程學(xué)習(xí)，我們首先從“什么是大數(shù)據(jù)”開(kāi)始，到華為大數(shù)據(jù)解決方案介紹，接著分享華為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例，大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
于網(wǎng)關(guān)。 如何在IoT邊緣完成邊側(cè)設(shè)備數(shù)據(jù)處理？ 在邊緣節(jié)點(diǎn)詳情頁(yè) –> 模塊管理 -> 數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)配置，不配置消息目標(biāo)為“云端”的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)規(guī)則即可。 為防止設(shè)備數(shù)據(jù)丟失，建議檢查是否已開(kāi)啟邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能，或者通過(guò)配置數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)規(guī)則將數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)到自定義應(yīng)用進(jìn)行存儲(chǔ)。 IoT邊緣來(lái)自：專(zhuān)題![]()
。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 應(yīng)用層：數(shù)據(jù)加載工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，來(lái)自：百科
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