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  • 時(shí)序知識(shí)圖譜 內(nèi)容精選 換一換
  • 主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在線體驗(yàn) 主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在線體驗(yàn) 如何十分鐘快速上手時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)?主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在線獲取。核心代碼,包括集群功能全部開源。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT運(yùn)維等設(shè)計(jì)和優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺(tái)???0倍以上的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)功能,提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計(jì)算等功能,最大程度減少研發(fā)和運(yùn)維的復(fù)雜度。
    來(lái)自:專題
    幫助文檔 GaussDB 時(shí)序引擎 當(dāng)前特性是實(shí)驗(yàn)室特性,使用時(shí)請(qǐng)聯(lián)系華為工程師提供技術(shù)支持。 enable_tsdb 參數(shù)說(shuō)明:是否開啟時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)特性。 該參數(shù)屬于POSTMASTER類型參數(shù),請(qǐng)參考表1中對(duì)應(yīng)設(shè)置方法進(jìn)行設(shè)置。 取值范圍:布爾型 on:表示打開時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)特性功能。 off:表示關(guān)閉時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)特性功能。
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    免費(fèi)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在線體驗(yàn) 免費(fèi)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在線體驗(yàn) 如何十分鐘快速上手時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)?免費(fèi)的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在線獲取。核心代碼,包括集群功能全部開源。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT運(yùn)維等設(shè)計(jì)和優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。快10倍以上的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)功能,提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計(jì)算等功能,最大程度減少研發(fā)和運(yùn)維的復(fù)雜度。
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    接口是一款采用計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu),兼容 InfluxDB 生態(tài)的云原生時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)。適用于運(yùn)維、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)生產(chǎn)等監(jiān)控應(yīng)用場(chǎng)景 GeminiDB Influx 接口 是一款采用計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu),兼容 InfluxDB 生態(tài)的云原生時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)。適用于運(yùn)維、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)生產(chǎn)等監(jiān)控應(yīng)用場(chǎng)景 產(chǎn)品詳情
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    數(shù)據(jù)開發(fā)更快——模型感知,資產(chǎn)/設(shè)備模型貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)全流程,提升數(shù)據(jù)分析效率;支持批量/模板驅(qū)動(dòng)/知識(shí)圖譜等快速建模能力,預(yù)置豐富IoT流分析算子,圖形化開發(fā)體驗(yàn);快捷的多維時(shí)序洞察能力,開箱即用;IoT全場(chǎng)景分析能力一站式開發(fā)。 應(yīng)用構(gòu)建更快——支持豐富的開放接口,包括REST
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    U機(jī)型相關(guān),請(qǐng)以實(shí)際環(huán)境為準(zhǔn)。 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Influx實(shí)例狀態(tài) 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Influx接口實(shí)例狀態(tài)是數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的運(yùn)行情況??梢酝ㄟ^(guò)管理控制臺(tái)查看數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例狀態(tài)。您可以通過(guò)本章查看想了解的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例狀態(tài) 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Influx使用規(guī)范和建議
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    GaussDB(DWS)的IoT數(shù)倉(cāng)提供自研的時(shí)序引擎,提供擴(kuò)展的時(shí)序場(chǎng)景語(yǔ)法,以及分區(qū)管理、時(shí)序計(jì)算、時(shí)序生態(tài)函數(shù)等服務(wù)功能,基于時(shí)序表提供時(shí)序計(jì)算能力。 GaussDB(DWS)的IoT數(shù)倉(cāng)提供自研的時(shí)序引擎,提供擴(kuò)展的時(shí)序場(chǎng)景語(yǔ)法,以及分區(qū)管理、時(shí)序計(jì)算、時(shí)序生態(tài)函數(shù)等服務(wù)功能,基于時(shí)序表提供時(shí)序計(jì)算能力。 demo體驗(yàn)
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    ,數(shù)據(jù)過(guò)濾,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等等。如下圖所示。 時(shí)序分析 物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)具備時(shí)間序列特性,如下圖所示。 專為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務(wù),包括高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ),高效的時(shí)序查詢效率,海量時(shí)間線能力; 海量接入:海量時(shí)間線能力,最大可達(dá)億級(jí)。 時(shí)序存儲(chǔ):列式存儲(chǔ)及專用壓縮算法,高壓縮率。
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    其次,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是做好對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的處理。 幾乎所有的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都是時(shí)序數(shù)據(jù)。時(shí)序數(shù)據(jù)具備時(shí)間戳(timestamp)、隨時(shí)間變化的數(shù)值(fields)、附加信息(tags)、度量(Measurement)四個(gè)關(guān)鍵信息,同時(shí)采樣周期可能非常頻繁,有些甚至可達(dá)到毫秒級(jí)。 根據(jù)時(shí)序數(shù)據(jù)的特點(diǎn),做好時(shí)序數(shù)據(jù)處理需具備以下幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn):
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    達(dá)觀RPA是為企業(yè)實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化的智能辦公機(jī)器人軟件,集成NLP、 OCR 、RPA和知識(shí)圖譜等文本智能技術(shù),降低人工成本和人為錯(cuò)誤,提高運(yùn)營(yíng)效率,實(shí)現(xiàn)企業(yè)發(fā)展的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 達(dá)觀RPA是為企業(yè)實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化的智能辦公機(jī)器人軟件,集成NLP、OCR、RPA和知識(shí)圖譜等文本智能技術(shù),降低人工成本和人為錯(cuò)誤,提高運(yùn)營(yíng)效率,實(shí)現(xiàn)企業(yè)發(fā)展的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
    來(lái)自:專題
    達(dá)觀RPA是為企業(yè)實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化的智能辦公機(jī)器人軟件,集成NLP、OCR、RPA和知識(shí)圖譜等文本智能技術(shù),降低人工成本和人為錯(cuò)誤,提高運(yùn)營(yíng)效率,實(shí)現(xiàn)企業(yè)發(fā)展的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 達(dá)觀RPA是為企業(yè)實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化的智能辦公機(jī)器人軟件,集成NLP、OCR、RPA和知識(shí)圖譜等文本智能技術(shù),降低人工成本和人為錯(cuò)誤,提高運(yùn)營(yíng)效率,實(shí)現(xiàn)企業(yè)發(fā)展的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
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    轉(zhuǎn)換等等 時(shí)序分析 專為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務(wù),包括高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ),高效的時(shí)序查詢效率,海量時(shí)間線能力; 海量接入:海量時(shí)間線能力,最大可達(dá)億級(jí) 時(shí)序存儲(chǔ):列式存儲(chǔ)及專用壓縮算法,高壓縮率 高效查詢:基于時(shí)間多維度聚合,近實(shí)時(shí)分析查詢 數(shù)據(jù)可視化 :提供時(shí)序洞察工具,方便物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)探索
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    ,降低欺詐損失。 輿情&社會(huì)化聆聽 通過(guò)對(duì)資訊傳播、好友關(guān)系分析,識(shí)別大V及熱點(diǎn)話題,分析傳播路徑,增強(qiáng)輿情分析質(zhì)量。 知識(shí)圖譜應(yīng)用 基于 圖引擎服務(wù) 知識(shí)圖譜,融合各種異構(gòu)異質(zhì)數(shù)據(jù),可以支持更大的規(guī)模以及更高的性能。 該場(chǎng)景能幫助您實(shí)現(xiàn)以下功能。 存儲(chǔ)海量知識(shí) 融合各種異構(gòu)異質(zhì)數(shù)據(jù),方便治理,規(guī)模可達(dá)千億級(jí)。
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    其次,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是做好對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的處理。 幾乎所有的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都是時(shí)序數(shù)據(jù)。時(shí)序數(shù)據(jù)具備時(shí)間戳(timestamp)、隨時(shí)間變化的數(shù)值(fields)、附加信息(tags)、度量(Measurement)四個(gè)關(guān)鍵信息,同時(shí)采樣周期可能非常頻繁,有些甚至可達(dá)到毫秒級(jí)。 根據(jù)時(shí)序數(shù)據(jù)的特點(diǎn),做好時(shí)序數(shù)據(jù)處理需具備以下幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn):
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    對(duì)開源OpenTSDB查詢效率提升10倍以上。 時(shí)序分析 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時(shí)序特征:按照時(shí)間維度上報(bào)、存儲(chǔ)、查詢數(shù)據(jù)?;谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的這些特征,華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供時(shí)序數(shù)據(jù)洞察工具explorer,提供了開箱即用的時(shí)序洞察能力,無(wú)需任何開發(fā)。 基于統(tǒng)一的資產(chǎn)模型進(jìn)行洞
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    寫能力,適用于海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及時(shí)序數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢應(yīng)用。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) HBase原生接口:兼容原生HBase接口,架構(gòu)高可用,存儲(chǔ)和計(jì)算分離保證高可靠,內(nèi)核深度優(yōu)化。 集成OpenTSDB:集成OpenTSDB來(lái)支持時(shí)序數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)與查詢。對(duì)OpenTSDB源碼深
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