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3副本冗余 数据持久性高达99.9999999% 数据持久性高达99.9999999% 数据加密 数据加密 系统盘和数据盘均支持数据加密，保护数据安全 系统盘和数据盘均支持数据加密，保护数据安全 备份恢复 支持数据备份，防止应用异常、黑客攻击等导致的数据错误 支持数据备份，防止应用异常、黑客攻击等导致的数据错误来自：专题例、弹性伸缩、跨域跨源统一访问入口、数据虚拟化等能力奠定了软件架构基础。 面向跨域、跨源、云原生三大维度，HetuEngine分别具有如下架构优势： 1. 跨域联邦分析：SQL化、一致性体验、动态感知 HetuEngine对外提供标准、统一的SQL访问入口，同时通过后台管理接口的来自：百科
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企业OT数据治理： 业务挑战 一个制造型企业在数字化转型过程中会产生大量的OT域数据，但缺乏治理的OT数据使用门槛较高，对企业的价值有限。比如，OT数据往往数据质量较差，需要进行数据清洗；OT数据量可能非常大，存储的成本高，数据挖掘的代价较大；OT数据时效性敏感，随着时间的推移其价值迅速降低来自：专题![]()
认证课程详情 【初级】基于流计算的双十一大屏开发案例 面对每天大量的实时数据，及时、高效的处理这些数据显得十分必要。本课程主要介绍如何搭建一个可视化大屏，为企业提供精准、高效的支持。 基于流计算的可视化大屏，为企业、政府带来全新的视觉体验 适合人群：面向对实时流计算和可视化感兴趣的从业人员，社会大众和高校师生来自：专题![]()
Insight BI支持实时的数据大屏展示，用户可以将关键指标和数据以酷炫的方式展示在大屏上，实时监控业务状况，提高决策效率。综上所述，UDESK Insight BI相比于其他BI产品具有敏捷的绩效考核分析、自助式可视化分析能力、可交互的数据分析报告和实时的酷炫数据大屏等优势。 除了UDESK来自：专题![]()
华为云计算 云知识 数据库需求分析的重点 数据库需求分析的重点 时间：2021-06-02 09:56:38 数据库 需求分析的重点是梳理清楚用户的“信息流”和“业务流”。需求分析过程，切忌想当然，对用户的想法进行猜想和假设，如果有假设条件或者不清楚的地方一定要和客户进行确认： 1来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据库设计需求分析的要求 数据库设计需求分析的要求 时间：2021-06-02 09:51:13 数据库 在做数据库设计的需求分析时，需要： 1. 了解现有系统的运行概况； 2. 确定新系统的功能要求； 3. 收集能够实现目标的基础数据及相关的业务流程。 文中课程来自：百科![]()
大数据分析与应用入门 大数据入门培训，在线学练考，零基础学习前沿技术，考取权威证书。 大数据分析与应用知识图谱 包含大数据入门、大数据分析、大数据平台应用、大数据分析工具讲解等相关课程及培训内容 大数据在线课程学习 01 初学者入门课程 初学者入门课程 大数据权威职业认证 02 HCIP-Big来自：专题![]()
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储各种类型的文件对象，对象存储是一个扁平架构，无需维护复杂的文件目录。无需考虑存储空间的限制，一个桶支持近乎无限大的存储空间。 OBS桶名和域名之间有什么联系？ OBS桶名是您创建的桶的名称。 域名是桶所在区域的域名（Endpoint）。 OBS桶名和域名（桶名.域名）可以构成桶的访问域名。来自：专题![]()
智能工具，经济高效地挖掘和分析海量数据。 报名学习 最新文章 OLTP和OLAP的比较 数据仓库DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级 数据仓库DWS助力某高校打破数据孤岛实现数据综合分析案例 数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析 数据仓库DWS动手实践来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据库技术的发展趋势和华为的数据库技术发展 数据库技术的发展趋势和华为的数据库技术发展 时间：2021-06-16 16:19:09 数据库 数据库技术革新正在打破现有秩序，云化，分布式，多模处理是未来主要趋势。 而华为的鲲鹏生态三个技术方向是：芯片/介质、操来自：百科![]()
云知识 数据库设计需求分析的意义 数据库设计需求分析的意义 时间：2021-06-02 09:49:24 数据库 需求分析阶段主要是收集信息并进行分析和整理，为后续阶段提供充足信息。 需求分析是整个数据库设计的基础。是最困难，也可能最耗时的阶段。需求分析没做好，会导致整个数据库设计重新返工。来自：百科![]()
大数据分析与应用入门 大数据入门培训，在线学练考，零基础学习前沿技术，考取权威证书。 基础课程 通过体系化的大数据培训课程，可以帮助您快速完成学习覆盖，让您轻松了解大数据分析、大数据平台应用、什么是大数据 大数据入门与应用 本次大数据培训课程学习，我们首先从“什么是大数据”开始，来自：专题![]()
华为云计算 云知识 数据管理技术的新挑战 数据管理技术的新挑战 时间：2021-05-21 11:30:13 数据库 数据系统 数据管理 数据管理技术的面临的新挑战主要来自高度可扩展性和可伸缩性、数据类型多样和异构处理能力、数据处理时效性要求以及大数据来临这四个方面。 1、高度可扩展性和可伸缩性来自：百科![]()
海量数据的存储、挖掘和分析能力。 数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析案例 业务痛点： 探索查询HDFS 10PB级历史数据，耗时平均约1小时，全量扫描耗资源。 业务系统存储3个月热数据，3个月至2年历史数据存储于HDFS，现有系统对热数据和历史数据无法进行关联分析。 解决方案：来自：百科![]()
实现多云存储之间的数据同步。 三、多云存储数据同步方案 应用双写 如果数据是在应用服务侧产生，或者数据在客户端产生但通过服务端将数据写入对象存储，则建议使用双写方案，架构如下： 此时业务应用可对接两家对象存储的SDK，将文件以同步模式或者异步模式写入两家对象存储。对象存储的上行流量免费，所以该架构不会增加任何成本。来自：百科![]()
件方面，操作系统中已经有了专门的数据管理软件，一般称为文件系统。 3、数据库系统阶段：20世纪60年代后期以来，硬件已有大容量磁盘，硬件价格下降；软件价格上升，为编制和维护系统软件及应用程序所需的成本相对增加；在处理方式上，联机实时处理要求更多，并开始提出和考虑分布式处理。 文中课程来自：百科
