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- 數(shù)據(jù)血緣分析示例圖 內(nèi)容精選 換一換
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探索Serverless數(shù)據(jù)湖：無(wú)需大數(shù)據(jù)背景，會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 探索Serverless數(shù)據(jù)湖：無(wú)需大數(shù)據(jù)背景，會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-04-27 15:04:16 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 隨著大數(shù)據(jù)&AI技術(shù)在企業(yè)商用場(chǎng)景的廣泛應(yīng)用，統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)已經(jīng)成為企業(yè)數(shù)據(jù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)自：百科場(chǎng)景提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用接口對(duì)接等底層工作的支撐，支持工業(yè)領(lǐng)域大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。 智物聯(lián)Mixlinker工業(yè)IOT平臺(tái)解決方案是為工業(yè)垂直領(lǐng)域和不同場(chǎng)景提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用接口對(duì)接等底層工作的支撐，支持工業(yè)領(lǐng)域大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。來(lái)自：專題
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捕。時(shí)序數(shù)據(jù)的分析一般依賴于時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)保存至?xí)r序數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分類與排序，再由其他應(yīng)用或服務(wù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取進(jìn)行進(jìn)一步處理。 離線數(shù)據(jù) 還有一些數(shù)據(jù)，對(duì)于實(shí)時(shí)性和有序性的要求都沒(méi)那么強(qiáng)，分析時(shí)數(shù)據(jù)已經(jīng)固化，我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典型的離線數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)、景點(diǎn)游客數(shù)據(jù)等，應(yīng)用于來(lái)自：百科GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù)：IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫(xiě)入GaussDB(DWS)。來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析架構(gòu)一覽 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析架構(gòu)一覽 時(shí)間：2021-03-12 15:05:56 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析從物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)，提供行業(yè)大數(shù)據(jù)分析最佳實(shí)踐，降低企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)門檻。 文中課程 ????????來(lái)自：百科![]()
7工作負(fù)載/應(yīng)用安全 7.1應(yīng)用安全訪問(wèn) 7.2開(kāi)源與第三方安全 7.3DevSecOps 7.4安全配置 8數(shù)據(jù)安全 8.1數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與分類 8.2數(shù)據(jù)脫敏 8.3數(shù)據(jù)防泄露 8.4數(shù)據(jù)血緣 9華為云零信任實(shí)踐 10結(jié)束語(yǔ) 11附錄——主要參考來(lái)源來(lái)自：專題![]()
松進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。5. 定制化服務(wù)：深拓BI系統(tǒng)可以根據(jù)企業(yè)的具體需求，提供定制化的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，滿足企業(yè)的個(gè)性化需求。6. 實(shí)時(shí)分析：深拓BI系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)及時(shí)了解業(yè)務(wù)情況，做出快速?zèng)Q策。7. 安全性：深拓BI系統(tǒng)具有嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全保護(hù)措施，可以保證企業(yè)數(shù)據(jù)的安全。8來(lái)自：專題![]()
合查詢。 按數(shù)據(jù)時(shí)效性分層處理，獲得綜合處理效率最大化 高效的數(shù)據(jù)清洗，為數(shù)據(jù)分析輸入高質(zhì)量的數(shù)據(jù) 相比將設(shè)備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至通用數(shù)據(jù)分析服務(wù)進(jìn)行分析的方案，IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)是專為物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景設(shè)計(jì)的。 IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)支持設(shè)備接入管理服務(wù)和多種第三方服務(wù)作為數(shù)據(jù)源，將數(shù)據(jù)集成、歸檔、來(lái)自：百科![]()
自助化數(shù)據(jù)分析 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn)，能夠自動(dòng)識(shí)別潛在關(guān)系，使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時(shí)，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)，也能輕松處理，滿足萬(wàn)億級(jí)計(jì)算的需求。 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn)，能夠自動(dòng)識(shí)別潛在關(guān)系，使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時(shí)，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)，也能輕松處理，滿足萬(wàn)億級(jí)計(jì)算的需求。來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測(cè)2019 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測(cè)2019 時(shí)間：2020-12-11 11:15:31 “華為云杯”2019 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來(lái)自：百科![]()
圖引擎服務(wù)為您提供向?qū)?、?jiǎn)單易用的可視化圖分析界面，所見(jiàn)即所得：支持Gremlin查詢語(yǔ)言、Cypher查詢語(yǔ)言，兼容您的使用習(xí)慣。 查詢分析一體化 查詢分析一體化，圖引擎服務(wù)為您提供豐富的圖分析算法，為關(guān)系分析、精準(zhǔn)營(yíng)銷等業(yè)務(wù)提供多樣的分析能力。 查詢分析一體化，圖引擎服務(wù)為您提供豐富的圖分析算法，為關(guān)系分析、精準(zhǔn)營(yíng)銷等業(yè)務(wù)提供多樣的分析能力。來(lái)自：專題![]()
成本 充分數(shù)據(jù)挖掘：盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息 提升處理效率：面對(duì)IoT設(shè)備持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)注入，如何在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)（接入，清洗，入庫(kù)，分析，呈現(xiàn)）實(shí)現(xiàn)最佳處理性能 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量：建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體系，并對(duì)質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理（糾偏，忽略等）來(lái)自：百科![]()
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、高安全的能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到 MRS 集群的能力，包括Flume（數(shù)據(jù)采集）、Loader（關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入）、Kafka（高可靠消息隊(duì)列），支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用云數(shù)據(jù)遷移云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MRS支持結(jié)來(lái)自：專題![]()
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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時(shí)間：2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力，關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力包含： 1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成，降低開(kāi)發(fā)門檻；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 視頻內(nèi)容分析 視頻內(nèi)容分析 時(shí)間：2020-12-14 20:14:41 視頻內(nèi)容分析（Video Content Recognition）提供多維度的視頻分析算法，支持對(duì)視頻中人、車、物、行為的多目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別、分析等能力，在多種場(chǎng)景下準(zhǔn)確高效地輸出視頻結(jié)構(gòu)來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？ 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？ 時(shí)間：2021-03-12 14:54:55 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因包含： 1來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 視頻分析服務(wù)的限制 視頻分析服務(wù)的限制 時(shí)間：2020-09-08 15:11:47 受技術(shù)與成本多種因素制約，視頻分析服務(wù)存在一些約束限制。其中系統(tǒng)級(jí)約束限制，是所有子服務(wù)的約束。除系統(tǒng)級(jí)約束限制外，各子服務(wù)還有獨(dú)立的約束限制。 系統(tǒng)級(jí)約束限制 支持?jǐn)U展名為來(lái)自：百科
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