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的可編程的硬件計(jì)算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計(jì)算的需求。 金融風(fēng)險(xiǎn)分析:金融行業(yè)對(duì)計(jì)算能力、基于超低時(shí)延和高吞吐能力的及時(shí)響應(yīng)有很高的要求,比如基于 定價(jià) 樹模型的金融計(jì)算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風(fēng)險(xiǎn)分析和決策、交易安全保證等,F(xiàn)PGA云服務(wù)通過可編程的硬件加速來自:百科公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)-使用SNAT或DNAT高速訪問互聯(lián)網(wǎng) 用戶線下私有云或跨區(qū)域使用云專線/VPN接入虛擬私有云的用戶,若有大量的服務(wù)器需要實(shí)現(xiàn)安全,可靠,高速的訪問互聯(lián)網(wǎng),或者為互聯(lián)網(wǎng)提供服務(wù),可通過NAT網(wǎng)關(guān)的SNAT功能或DNAT功能來實(shí)現(xiàn)。例如各類互聯(lián)網(wǎng)、游戲、電商、金融等企業(yè)的跨云場景。 云間N來自:百科
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性和完整性方面表現(xiàn)出色,支持互聯(lián)網(wǎng)電商、地理位置應(yīng)用系統(tǒng)、金融保險(xiǎn)系統(tǒng)、復(fù)雜數(shù)據(jù)對(duì)象處理等場景 華為 云數(shù)據(jù)庫 RDS for PostgreSQL是一種典型的開源關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,在保證數(shù)據(jù)可靠性和完整性方面表現(xiàn)出色,支持互聯(lián)網(wǎng)電商、地理位置應(yīng)用系統(tǒng)、金融保險(xiǎn)系統(tǒng)、復(fù)雜數(shù)據(jù)對(duì)象處理等場景來自:專題可能。 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 GeminiDB快速讀寫和高可擴(kuò)展特性使其適用于具有產(chǎn)品目錄、推薦、個(gè)性化引擎等功能的電子商務(wù)網(wǎng)站和娛樂網(wǎng)站,可用于存儲(chǔ)訪問者的活動(dòng),有利于分析工具快速訪問數(shù)據(jù),為用戶生成推薦。 金融行業(yè) GeminiDB結(jié)合Spark等大數(shù)據(jù)分析工具,可應(yīng)用于金融行業(yè)的風(fēng)控體系,構(gòu)建反欺詐系統(tǒng)。來自:百科
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圖1產(chǎn)品架構(gòu) 敏感 數(shù)據(jù)加密 應(yīng)用領(lǐng)域:政府公共事業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、包含大量敏感信息的系統(tǒng)應(yīng)用。 數(shù)據(jù)是企業(yè)的核心資產(chǎn),每個(gè)企業(yè)都有自己的核心敏感數(shù)據(jù)。通過專屬加密服務(wù)對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行完整性校驗(yàn)和加密存儲(chǔ),有效防止敏感數(shù)據(jù)被竊取、篡改,權(quán)限被非法獲取。 金融支付 應(yīng)用領(lǐng)域:交通卡支付、電商支付、各種預(yù)付費(fèi)卡支付等系統(tǒng)應(yīng)用來自:百科圖引擎服務(wù)應(yīng)用場景 圖引擎服務(wù)應(yīng)用場景 時(shí)間:2020-09-24 15:02:46 GES服務(wù)適用于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、知識(shí)圖譜應(yīng)用、社交網(wǎng)絡(luò)、金融風(fēng)控應(yīng)用、城市工業(yè)應(yīng)用、企業(yè)IT應(yīng)用等場景。 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,面對(duì)龐大的社交關(guān)系,媒體傳播網(wǎng)絡(luò),GES可以幫助客戶快速、有效的發(fā)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)中隱含的信息。來自:百科的需求。 華為云 FusionInsight 智能 數(shù)據(jù)湖 已經(jīng)在全球范圍內(nèi)為3500多個(gè)客戶提供服務(wù),其中包括80%的TOP60金融客戶和70%的TOP50互聯(lián)網(wǎng)客戶。在這些客戶中,許多企業(yè)通過使用FusionInsight 智能數(shù)據(jù)湖 成功提升了數(shù)據(jù)處理和業(yè)務(wù)效率。 例如,工商銀行采用了來自:百科超強(qiáng)寫入:相比于其他NoSQL服務(wù),擁有超強(qiáng)寫入性能。 大數(shù)據(jù)分析:結(jié)合Spark等工具,可以用于實(shí)時(shí)推薦等大數(shù)據(jù)場景。 金融行業(yè) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoSQL結(jié)合Spark等大數(shù)據(jù)分析工具,可應(yīng)用于金融行業(yè)的風(fēng)控體系,構(gòu)建反欺詐系統(tǒng)。 優(yōu)勢: 大數(shù)據(jù)分析:結(jié)合Spark等工具,可以進(jìn)行實(shí)時(shí)的反欺詐檢測。來自:百科時(shí)間:2020-09-24 15:35:23 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 的使用,聚焦于互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)場景,適用于實(shí)時(shí)性要求高、吞吐量大的業(yè)務(wù)場景。主要應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中小企業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、金融反欺詐等多種行業(yè)應(yīng)用場景,如互聯(lián)網(wǎng)汽車、日志在線分析、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、在線圖計(jì)算、在線推薦算法應(yīng)用等。 實(shí)時(shí)流分析場景來自:百科
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