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- 海量數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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Service， OBS ）是一個(gè)基于對(duì)象的海量存儲(chǔ)服務(wù)，為客戶提供海量、安全、高可靠、低成本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力。到目前為止，OBS支持4種存儲(chǔ)類別：標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ)、低頻訪問存儲(chǔ)、歸檔存儲(chǔ)、深度歸檔存儲(chǔ)（受限公測(cè)），從而滿足客戶業(yè)務(wù)對(duì)存儲(chǔ)性能、成本的不同訴求。 幫助文檔 存儲(chǔ)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景 大數(shù)據(jù)分析 場景介紹來自：專題用戶完全不感知計(jì)算集群，聚焦流分析本身 建議搭配使用: 云數(shù)據(jù)遷移 CDM/ 數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS/ 云數(shù)據(jù)庫MySQL / 數(shù)據(jù)可視化DLV 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的相關(guān)特征，數(shù)據(jù)體量巨大，例如全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級(jí)；數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢來自：百科
- 海量數(shù)據(jù)分析 相關(guān)內(nèi)容
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C頻率，加快內(nèi)存空間回收。 數(shù)據(jù)庫多副本復(fù)制卸載到分布式存儲(chǔ)，降低計(jì)算節(jié)點(diǎn)到存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)流量。 海量數(shù)據(jù)分析 海量數(shù)據(jù)分析 多維條件組合查詢，快速獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)，時(shí)序洞察使數(shù)據(jù)分析更加智能， 數(shù)據(jù)可視化 更加多樣，賦能全業(yè)務(wù)場景。 支持多維倒排索引及存儲(chǔ)摘要索引，輕松高效進(jìn)行多維條件組合查詢，目標(biāo)數(shù)據(jù)極速獲取。來自：產(chǎn)品渲染成本高：物理機(jī)升級(jí)和維護(hù)消耗大量運(yùn)營成本 應(yīng)用及推薦 - 海量云計(jì)算資源隨租隨用，根據(jù)渲染任務(wù)靈活調(diào)度 - 低成本構(gòu)建渲染計(jì)算集群，提升渲染效率，縮短渲染周期 數(shù)據(jù)分析云服務(wù)器應(yīng)用場景 快速完成大數(shù)據(jù)分析，有效降低業(yè)務(wù)成本 大數(shù)據(jù)分析需要調(diào)動(dòng)大量的計(jì)算資源，耗費(fèi)大量人力物力，華為云可提來自：專題
- 海量數(shù)據(jù)分析 更多內(nèi)容
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BI應(yīng)用 浩天智能數(shù)據(jù)分析BI平臺(tái) 產(chǎn)品介紹 浩天智能數(shù)據(jù)分析BI平臺(tái)：提升中小企業(yè)數(shù)據(jù)分析效率的利器 在如今信息爆炸的時(shí)代，中小企業(yè)面臨著海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。如何高效地分析和利用這些數(shù)據(jù)成為了企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。為了解決這一問題，我們推出了一款名為浩天智能數(shù)據(jù)分析BI平臺(tái)的Saas產(chǎn)品，幫助中小企業(yè)輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)分析難題。來自：專題![]()
析完成對(duì)駕駛行為的大數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 技術(shù)能力： 通過車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)學(xué)習(xí)與實(shí)踐操作提升數(shù)據(jù)分析挖掘、大數(shù)據(jù)開發(fā)能力 認(rèn)證價(jià)值：了解車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展理念，通過大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車隊(duì)管理 認(rèn)證課程詳情 【中級(jí)】逃殺游戲數(shù)據(jù)分析 隨著電競行業(yè)的火熱發(fā)展，用戶數(shù)據(jù)分析成為急需解決的問題。借來自：專題![]()
Insight BI數(shù)據(jù)分析 產(chǎn)品介紹 什么是BI工具？UDESK Insight BI數(shù)據(jù)分析為中小企業(yè)提供了一款強(qiáng)大的商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析工具。與其他BI產(chǎn)品相比，UDESK Insight具備了更多的亮點(diǎn)和功能，能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)敏捷的績效考核分析、自助式可視化分析能力、可交互的數(shù)據(jù)分析報(bào)告和實(shí)時(shí)的酷炫數(shù)據(jù)大屏。來自：專題![]()
支持億級(jí)并發(fā)連接，百萬級(jí)交易處理和大數(shù)據(jù)分析能力，保障系統(tǒng)可靠與性能。 移動(dòng)互聯(lián)解決方案架構(gòu) 方案描述 提供彈性云端環(huán)境，支持全生命周期管理，保障數(shù)據(jù)安全，支持海量并發(fā)用戶，支持系統(tǒng)高可靠與高性能。 架構(gòu)優(yōu)勢(shì) ·業(yè)務(wù)中立 ·一站式服務(wù) ·海量用戶支撐 ·流暢體驗(yàn) ·高可靠架構(gòu) ·堅(jiān)固的安全防護(hù)來自：百科![]()
3、信息收集：新聞資訊聚合、學(xué)術(shù)信息等； 4、數(shù)據(jù)分析：商品價(jià)格比較、股票量化交易等； 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在??????華為云學(xué)院 微認(rèn)證：使用Python爬蟲抓取圖片 移動(dòng)互聯(lián)，數(shù)據(jù)為王，本次微認(rèn)證指導(dǎo)您使用Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲從海量信息中識(shí)別、提取和存儲(chǔ)有用的信息，來自：百科![]()
據(jù)倉庫、動(dòng)態(tài)企業(yè) 數(shù)據(jù)倉庫 、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺(tái)。 Teradata數(shù)據(jù)倉庫配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺(tái)，能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專注于業(yè)務(wù)，無需花費(fèi)大量精力管理技術(shù)，因而可以更加快速地做出明智的決策，實(shí)現(xiàn) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)來自：百科![]()
張俤仔細(xì)研究了華為云 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) ，發(fā)現(xiàn)除了平臺(tái)提供的 設(shè)備接入服務(wù) 之外，還提供物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)，設(shè)備接入服務(wù)雖然不存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，但可以通過數(shù)據(jù)分析服務(wù)（IoTA）實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的溫冷存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗及分析處理！ 深入了解之后，張俤發(fā)現(xiàn)，華為云的數(shù)據(jù)分析服務(wù)（IoTA）是專門以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心，它可以跟Io來自：百科![]()
自定義編排工作流，自動(dòng)化處理數(shù)據(jù) 存儲(chǔ)產(chǎn)品應(yīng)用場景 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 的大數(shù)據(jù)分析 云硬盤的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 對(duì)象存儲(chǔ)OBS的線 視頻點(diǎn)播 彈性文件的文件共享 云備份的數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 大數(shù)據(jù)分析 提供高性能、高可靠、低時(shí)延、低成本的海量存儲(chǔ)系統(tǒng)，與華為云的大數(shù)據(jù)服務(wù)組合使用，能夠大幅降低成本，并根來自：專題![]()
快環(huán)境部署。 企業(yè)分支、科研組織機(jī)構(gòu)等跨全球地理位置進(jìn)行及時(shí)協(xié)同工作，提高效率。 可以利用公有云的跨地域能力，共享計(jì)算資源，海量數(shù)據(jù)，并能實(shí)現(xiàn)云端大數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)化性能 性能比普通云服務(wù)器提高30%。 通過虛擬化優(yōu)化（SR-IOV、PCI直通）等，各類測(cè)試報(bào)告顯示：大規(guī)模云化HPC性能損耗不大。來自：百科![]()
、溫度、濕度和施肥等環(huán)境信息的大數(shù)據(jù)分析，自動(dòng)選定最佳割膠時(shí)間，并通過二級(jí)基站收發(fā)數(shù)據(jù)信號(hào)，再由田間基站傳播指令，同步控制數(shù)萬臺(tái)割膠機(jī)完成割膠工作。 而在高度智慧化、自動(dòng)化的背后，華為云IoT功不可沒。按照“一樹一機(jī)”的配置，未來，數(shù)以億計(jì)的海量設(shè)備未來都需要同時(shí)連接到云上，非常來自：百科![]()
Cassandra接口既可以作為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫，也可以作為數(shù)據(jù)分析平臺(tái)數(shù)據(jù)庫。在廣告、歷史訂單、feeds流、消息、日志、推送等海量數(shù)據(jù)的場景下，通過對(duì)平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)再分析，形成新的用戶畫像、行為畫像。 優(yōu)勢(shì) 1、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，高性能 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB Cassandra接口架構(gòu)天然支撐海量數(shù)據(jù)，計(jì)算層和存儲(chǔ)來自：專題![]()
3、數(shù)據(jù)保護(hù)：滿足歐盟GDPR數(shù)據(jù)隱私保護(hù)要求。 數(shù)據(jù)分析 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型，整合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成，清洗，存儲(chǔ)，分析，可視化，為開發(fā)者提供一站式服務(wù)，降低開發(fā)門生物學(xué)，縮短開發(fā)周期，快速實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)，詳情請(qǐng)參考物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析。 物聯(lián)網(wǎng)邊緣 物聯(lián)網(wǎng)邊緣（IoT Edg來自：百科![]()
云需求。 2）數(shù)據(jù)分析 中型企業(yè)應(yīng)用程序提高了運(yùn)行速度和內(nèi)存要求，并且需要處理大容量數(shù)據(jù)處理。建議使用內(nèi)存優(yōu)化的 彈性云服務(wù)器 ，該服務(wù)器主要提供高內(nèi)存實(shí)例，并可以配置超高IO云硬盤和適當(dāng)?shù)膸?，適用于處理海量數(shù)據(jù)和大容量應(yīng)用程序。數(shù)據(jù)訪問量。 3）密集應(yīng)用 大數(shù)據(jù)分析， CDN /緩存來自：百科![]()
支持文檔數(shù)據(jù)模型。在讀寫性能、靈敏性、可靠性等方面有卓越的優(yōu)勢(shì)。適用于具有高并發(fā)讀寫、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)擴(kuò)容的互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景。 兼容Redis接口 全面兼容Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，為云上計(jì)算存儲(chǔ)分離的Redis數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場景下，在數(shù)據(jù)可靠性，伸縮性，性價(jià)比等方面有突出優(yōu)勢(shì)。 適合游戲，電商，社交等場景。來自：百科![]()
、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件，并具備在后續(xù)根據(jù)業(yè)務(wù)需要進(jìn)行定制開發(fā)的能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，并通過對(duì)海量信息數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)的分析挖掘，發(fā)現(xiàn)全新價(jià)值點(diǎn)和企業(yè)商機(jī)。 立即使用 在線體驗(yàn) MapReduce架構(gòu)圖 MapReduce來自：專題![]()
升級(jí)應(yīng)用（更換容器鏡像和訪問配置）。詳見用戶指南 > 批量管理。 智能邊緣平臺(tái)IEF功能描述 海量邊緣節(jié)點(diǎn)安全接入 便捷地接入海量邊緣節(jié)點(diǎn)，云端統(tǒng)一進(jìn)行管理、監(jiān)控和運(yùn)維 便捷地接入海量邊緣節(jié)點(diǎn)，云端統(tǒng)一進(jìn)行管理、監(jiān)控和運(yùn)維 邊緣應(yīng)用生命周期管理 兼容原生kubernetes與do來自：專題![]()
云日志 服務(wù)對(duì)采集的日志數(shù)據(jù)，可以通過關(guān)鍵字查詢、模糊查詢等方式簡單快速地進(jìn)行查詢，適用于日志實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、安全診斷與分析、運(yùn)營與客服系統(tǒng)等，例如云服務(wù)的訪問量、點(diǎn)擊量等，通過日志數(shù)據(jù)分析，可以輸出詳細(xì)的運(yùn)營數(shù)據(jù)。 日志監(jiān)控與告警 云日志服務(wù)結(jié)合 應(yīng)用運(yùn)維管理 （Application Operations來自：專題
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