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库服务，为用户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。 助力某银行提升数据分析性能30%，实现分析决策一体化 应用场景：替换Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala 数据仓库 ，建设满足未来IT架构云化演进的分布式数据仓库。 客户痛点： Teradata成本高，一体机封闭架构，技术无法自主可控;来自：百科现预测性分析的关键要素。 图2大数据融合分析 优势 统一分析入口 以DWS的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和来自：百科
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支持在主机中以执行Docker命令的方式，完成镜像的构建、上传、拉取、运行等操作，实现应用的部署。 函数部署 函数部署支持以下特性： 支持将软件包部署到FunctionGraph，并发布新版本。 支持基于FunctionGraph的函数别名机制，实现函数版本的切换和灰度发布功能。 主机部署 主机部署支持以下特性：来自：专题更多精彩课程、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 块存储服务EVS：云上坚实的数据底座 通过本课程的学习，用户将对云硬盘形成系统的理解，掌握云硬盘的相关知识及如何在对应的场景下使用云硬盘。 立即学习 最新文章 EVS备份 EVS快照 EVS常用功能 EVS状态说明和状态变更流程 EVS购买来自：百科
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华为云计算 云知识 数据仓库服务的优势 数据仓库服务的优势 时间：2020-09-24 10:52:19 DWS数据库内核使用华为自主研发的 GaussDB数据库 ，兼容PostgreSQL 9.2.4的数据库内核引擎，从单机OLTP数据库改造为企业级MPP（大规模并行处理）架构的OLAP分布式数据库，其主要面向海量数据分析场景。来自：百科![]()
GaussDB (DWS)应用场景-数据仓库迁移 GaussDB(DWS)应用场景-数据仓库迁移 时间：2021-06-17 12:36:40 数据库 GaussDB(DWS)在数据仓库迁移的应用如下图所示。迁移过程有如下的特点： 1. 平滑迁移 GaussDB(DWS)提供配套的迁移工具，可来自：百科![]()
角色： IAM 最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度，提供有限的服务相关角色用于授权 IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。来自：专题![]()
基于华为云 函数工作流 FunctionGraph托管的SD享受Serverless带来的红利： 按需使用，根据创建应用时的调用次数收费，无请求不计费； 天生适合具备明显波峰波谷业务特征的AI画图业务，避免了闲时的资源浪费，还可以根据业务请求量自动扩容； 依托于函数工作流细粒度的资源调度能力，大大提升了资源利用率来自：百科![]()
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院 数据库开发环境 HCIA-GaussDB系列课程。华为的GaussDB支持基于C、Java等应用程序的开发。了解它相关的系统结构和相关概念，有助于更好地去开发和使用GaussDB数据库。 本课程讲述了GaussDB的所有工具使用，方便用户学习和查看。学习本课程之前，需要了解操来自：百科![]()
术，提供高可用性和持久性，以及稳定的低时延性能。您可以对云硬盘做格式化、创建文件系统等操作，并对数据做持久化存储。 如果您要选择S CS I类型的云硬盘，首先需要确认云服务器的操作系统是否满足SCSI的要求。对于BMS云服务器，可以支持所有公共镜像的windows及Linux操作系统来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库DWS动手实践 数据仓库DWS动手实践 时间：2021-03-05 15:22:50 数据仓库 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种即开即用、安全可靠的在线数据仓库服务，为用户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。来自：百科![]()
业数据仓库、数据仓库专用平台。 Teradata数据仓库配备性能最高、最可靠的大规模并行处理 (MPP) 平台，能够高速处理海量数据。它使得企业可以专注于业务，无需花费大量精力管理技术，因而可以更加快速地做出明智的决策，实现 ROI 最大化。 Teradata数据仓库架构 Par来自：百科![]()
在结构化的数据表里。数据表之间相互关联，反映客观事物间的本质联系。数据库能有效地帮助一个组织或企业科学地管理各类信息资源。 数据仓库和数据库的主要区别： 1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数来自：百科![]()
ata的SQL语法进行了兼容性增强，在很多场合都可以替代国外同类型产品。我们的数据仓库服务工程师重点设计实现了基于行列混存的数据仓库内核，在支持海量数据快速分析的同时也很好地兼顾了业务运作系统对数据增删改的需求。引入了自研的基于代价的查询优化器，以及当前数据仓库系统所流行的一些黑来自：百科
