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- 浅谈银行数据仓库分层架构 内容精选 换一换
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的高可用架构模板，开箱即用；全链路灰度发布，根据业务特征分流（如按地域），通过编排实现批量发布，大大提升发布效率；支持多技术栈以及X-as-Code的自动化能力。 在高效运维方面，针对全栈可观测能力进行了全新升级，具体表现为按角色分层运维、跨层关联分析、分钟级定界： 分层分角色观来自：百科
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华为云计算 云知识 数据仓库和Hadoop大数据平台对比 数据仓库和Hadoop大数据平台对比 时间：2020-09-24 14:45:50 广义上来说，Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统，它也具有很多现代数据仓库的特征，也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可扩展性，来自：百科![]()
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前，湖仓一体是最佳解决方案。 在近两年的Gartner 数据管理 技术成熟曲线图中，Lakehouse湖仓一体技术已成为主流架构，其主要观点是结合数据湖和数据仓库的优势，旨在构建高效、灵活、简洁的现代数据平台。数据湖内承载全量数据，根据业务需求灵活组合，对数据进行批量、实时加工，让企来自：百科![]()
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DAYU规范设计主要包括以下三个部分： 主题设计 构建统一的数据分类体系，用于目录化管理所有业务数据，便于数据的归类，查找，评价，使用。通过分层架构对数据的分类和定义，可帮助用户厘清数据资产，明确业务领域和业务对象的关联关系。 数据标准 构建统一的数据标准体系，数据标准流程化、系统化来自：百科![]()
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分析场景。 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，也使扩容极为困难。DWS作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1数据仓库迁移 优势 平滑迁移来自：百科![]()
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