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- 數(shù)據(jù)存儲分析 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力 時間：2021-03-12 15:15:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析資產(chǎn)模型基本概念包含： 資產(chǎn)——被管理的任何物理或邏輯的對象，比如產(chǎn)線，樓層，設(shè)備，人等；來自：百科云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整體使用流程介紹 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整體使用流程介紹 時間：2021-03-12 19:53:49 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整體使用流程介紹: 1.存儲配置：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)內(nèi)置IoT數(shù)據(jù)存儲能力，數(shù)據(jù)分析優(yōu)先基于內(nèi)置存儲的數(shù)據(jù)進行。第一步對存儲進行相關(guān)配置；來自：百科
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華為云計算 云知識 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預測 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預測 時間：2020-12-11 11:09:51 “華為云杯”2019 深圳開放數(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自：百科云知識 使用華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)實現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘 使用華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)實現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘 時間：2020-11-24 14:45:13 本視頻主要為您介紹使用華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)實現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘的操作教程指導。 步驟： 建立數(shù)據(jù)連接-數(shù)據(jù)接入-數(shù)據(jù)開發(fā)-作業(yè)監(jiān)控來自：百科
- 數(shù)據(jù)存儲分析 更多內(nèi)容
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行存儲是指將表按行存儲到硬盤分區(qū)上，列存儲是指將表按列存儲到硬盤分區(qū)上。默認情況下，創(chuàng)建的表為行存儲。行存儲和列存儲的差異請參見下圖。 圖中，左上為行存表，右上為行存表在硬盤上的存儲方式。左下為列存表，右下為列存表在硬盤上的存儲方式。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 行、列存儲有如下優(yōu)缺點： 存儲模型 優(yōu)點來自：專題![]()
IoT數(shù)據(jù)體量大，幾年的存儲量很可能是一個天文數(shù)字。那么如何能找到盡可能的低成本存儲解決方案就是一個不能忽視的問題。 怎樣從價值密度低的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中充分挖掘和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的價值，該采取怎樣的有效分析方法？ 提升數(shù)據(jù)處理的時效性，在數(shù)據(jù)處理的各個環(huán)節(jié)都盡可能高效運轉(zhuǎn)，比如數(shù)據(jù)接入，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)入庫等。來自：百科![]()
、居民生活更便捷。 智能抄表大數(shù)據(jù)分析提升運營效率應(yīng)用場景 深入洞察表具狀態(tài)和用戶消費數(shù)據(jù)，實現(xiàn)以大數(shù)據(jù)為核心的精細化運營 ——端到端大數(shù)據(jù)和AI能力 從數(shù)據(jù)接入集成到分析建模展現(xiàn)的全流程大數(shù)據(jù)與人工智能服務(wù)，幫助客戶通過抄表數(shù)據(jù)實現(xiàn)用戶消費行為分析、管網(wǎng)漏損監(jiān)測、分區(qū)壓力調(diào)節(jié)等業(yè)務(wù)洞察。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 什么是IoT數(shù)據(jù)分析？它的優(yōu)勢是什么？ 什么是IoT數(shù)據(jù)分析？它的優(yōu)勢是什么？ 時間：2022-09-22 18:31:20 一、什么是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)？ 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)顧名思義是由各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。與其他的數(shù)據(jù)相比，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有“大、小、高、底”四個特點：來自：百科![]()
理和訪問數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)存儲在 OBS ：數(shù)據(jù)存儲和計算分離，集群存儲成本低，存儲量不受限制，并且集群可以隨時刪除，但計算性能取決于OBS訪問性能，相對HDFS有所下降，建議在數(shù)據(jù)計算不頻繁場景下使用。 數(shù)據(jù)存儲在HDFS：數(shù)據(jù)存儲和計算不分離，集群成本較高，計算性能高，但存儲量受磁盤空來自：百科![]()
探索Serverless數(shù)據(jù)湖：無需大數(shù)據(jù)背景，會SQL就會大數(shù)據(jù)分析 探索Serverless數(shù)據(jù)湖：無需大數(shù)據(jù)背景，會SQL就會大數(shù)據(jù)分析 時間：2021-04-27 15:04:16 內(nèi)容簡介： 隨著大數(shù)據(jù)&AI技術(shù)在企業(yè)商用場景的廣泛應(yīng)用，統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺已經(jīng)成為企業(yè)數(shù)據(jù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)設(shè)施來自：百科![]()
場景提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用接口對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平臺解決方案是為工業(yè)垂直領(lǐng)域和不同場景提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用接口對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。來自：專題![]()
捕。時序數(shù)據(jù)的分析一般依賴于時序數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)保存至時序數(shù)據(jù)庫進行分類與排序，再由其他應(yīng)用或服務(wù)從數(shù)據(jù)庫中獲取進行進一步處理。 離線數(shù)據(jù) 還有一些數(shù)據(jù)，對于實時性和有序性的要求都沒那么強，分析時數(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)、景點游客數(shù)據(jù)等，應(yīng)用于來自：百科![]()
GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-實時數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-實時數(shù)據(jù)分析 時間：2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在實時數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點： 流式數(shù)據(jù)實時入庫：IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計算及AI服務(wù)處理后，可實時寫入GaussDB(DWS)。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 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 時間：2021-03-12 15:05:56 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析從物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景出發(fā)，提供行業(yè)大數(shù)據(jù)分析最佳實踐，降低企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)門檻。 文中課程 ????????來自：百科![]()
GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴展，海量存儲 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴展，海量存儲 時間：2021-06-16 17:09:19 數(shù)據(jù)庫 對于游戲行業(yè)來說，輕資產(chǎn)，快速擴容是其使用云數(shù)據(jù)庫驅(qū)動力。行業(yè)痛點：無法預測用戶流量以及產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量，業(yè)務(wù)高峰時客戶體驗會受到影響，甚至要停服擴容。來自：百科![]()
Q：RDS存儲的存儲配置是什么？ 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲采用云硬盤，關(guān)于云硬盤具體信息，請參見《云硬盤用戶指南》。 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的備份數(shù)據(jù)存儲采用對象存儲服務(wù)，不占用用戶購買的數(shù)據(jù)庫空間。關(guān)于華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫實例存儲的硬件配置，請參見《對象存儲服務(wù)用戶指南》。 Q：數(shù)據(jù)超過了RDS實例的最大存儲容量怎么辦？來自：百科![]()
松進行數(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)的個性化需求。6. 實時分析：深拓BI系統(tǒng)可以實時分析數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)及時了解業(yè)務(wù)情況，做出快速決策。7. 安全性：深拓BI系統(tǒng)具有嚴格的數(shù)據(jù)安全保護措施，可以保證企業(yè)數(shù)據(jù)的安全。8來自：專題![]()
IMS 數(shù)據(jù)備份最佳實踐-通過數(shù)據(jù)備份開展定期恢復演練 方案概述 背景 根據(jù)數(shù)據(jù)安全法，需要對數(shù)據(jù)容災(zāi)備份定期開展數(shù)據(jù)恢復測試?；謴褪侵咐脗浞蒈浖阉鶄浞莸?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)內(nèi)容恢復到數(shù)據(jù)源。由于業(yè)務(wù)系統(tǒng)日常運行過程中，經(jīng)常無法直接在所備份的服務(wù)器進行真實環(huán)境恢復操作。但為了驗證備份數(shù)據(jù)的可用來自：專題![]()
合查詢。 按數(shù)據(jù)時效性分層處理，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)場景設(shè)計的。 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，能夠自動識別潛在關(guān)系，使得數(shù)據(jù)分析更加精準和高效。同時，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)，也能輕松處理，滿足萬億級計算的需求。 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點，能夠自動識別潛在關(guān)系，使得數(shù)據(jù)分析更加精準和高效。同時，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)，也能輕松處理，滿足萬億級計算的需求。來自：專題![]()
圖引擎服務(wù)為您提供向?qū)?、簡單易用的可視化圖分析界面，所見即所得：支持Gremlin查詢語言、Cypher查詢語言，兼容您的使用習慣。 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、精準營銷等業(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、精準營銷等業(yè)務(wù)提供多樣的分析能力。來自：專題
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