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- 数据仓库历史数据保存 内容精选 换一换
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跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据，如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM 提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当事务出现异来自：百科单盘最大可扩容到32TB，最小1GB步长扩容，支持在线扩容 单盘最大可扩容到32TB，最小1GB步长扩容，支持在线扩容 了解更多 安全可靠 3副本保存， 数据加密 功能，保障数据高 可靠 3副本保存，数据加密功能，保障数据高 可靠 了解更多 备份恢复 通过预先设置自动备份策略或者手动备份，定期为您块存储上的业务数据做备份来自：专题
- 数据仓库历史数据保存 相关内容
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析。利用 数据仓库 服务，带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 数据仓库服务结合Python对球星薪酬进行分析，探索影响球星薪酬的决定性因素 适合人群：对大数据技术感兴趣的人员，社会大众和高校师生 培训方案：数据仓库服务结合球星薪酬决定性因素分析的实践 技术能力：掌握数据仓库服务等云服务的使用，提高大数据分析能力来自：专题以快速保存指定时刻云硬盘的数据。 当数据丢失时，您可以回滚数据将数据完整的恢复到快照时间点。同时，也可以从快照创建新的云硬盘，新云硬盘在初始状态就具有快照中的数据。 公测时期，您可以免费使用快照功能。 回收站 删除磁盘时，您可以选择不立即删除，而是把磁盘放入到回收站中保存，以防止误操作导致数据丢失。来自：专题
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放、处理以及分析。利用数据仓库服务，带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 了解详情 【初级】球星薪酬决定性因素分析 随着大数据、云计算的发展，数据规模也随之扩大，也更加关注数据的存放、处理以及分析。利用数据仓库服务，带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 数据仓库服务结合Python对来自：专题![]()
11:29:27 数据库 数据仓库服务，Data Warehouse Service，简称 GaussDB (DWS)，是一种基于公有云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。GaussDB(DWS)是基于华为云原生融合数据仓库GaussDB产品的服务，兼容标准ANSI来自：百科![]()
聚合周期为1天的指标数据，指标数据保留5年。 如果某个资源实例被停用、关闭或者删除，相应的原始指标数据停止上报1小时后，该指标就被删除，指标恢复上报时，能够查看该指标的历史数据。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科![]()
来自：百科![]()
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增量备份、增量恢复，提高备份/恢复效率 安全可靠的备份 保证云服务器备份数据一致性，备份数据加密，跨数据中心保存 保证云服务器备份数据一致性，备份数据加密，跨数据中心保存 在线备份 在线备份 可以为正在运行中的VMware虚拟机/云服务器/云硬盘进行备份，无需停机，备份不影响业务运行来自：专题![]()
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GaussDB(DWS)的产品优势之一，易使用，体现在如下的方面： 一站式可视化便捷管理：通过使用GaussDB(DWS)管理控制台，完成应用程序与数据仓库的连接、数据备份、数据恢复、数据仓库资源和性能监控等运维管理工作。 与大数据无缝集成：可以使用标准SQL查询HDFS、OBS上的数据，数据无需搬迁。 提供来自：百科![]()
Data Migration，简称 CDM ），是提供同构/异构数据源之间批量数据迁移服务，帮助客户实现数据自由流动。支持文件系统，关系数据库，数据仓库，NoSQL，大数据云服务和对象存储等数据源，无论是客户自建还是公有云上的数据源 本地数据迁移上云 本地数据是指存储在用户自建或者租用的来自：百科![]()
专属计算集群的应用场景 时间：2020-09-22 09:29:59 专属计算集群为用户提供物理隔离的云上专属计算资源池。适用于金融安全、数据仓库、基因测序、生物制药等对资源独享，性能要求高的场景。用户可申请独占物理设备，独享计算，从而保证业务稳定运行 应用场景 对安全有高要求的行业。来自：百科![]()
课程目标 学完本课程后，学员能够区分数据库、数据仓库、融合数仓的概念，熟悉华为融合数仓在行业中的应用，描述GaussDB 200中的概念和架构，掌握GaussDB 200的基本用法，熟悉GaussDB 200的核心性能。 课程大纲 1. 数据仓库和融合数仓 2. GaussDB 200来自：百科![]()
数据库事务管理 第7章 数据库迁移 数据仓库服务 GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库，支持x86和Kunpeng硬件架构，支持行存储与列存储，提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力，用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时来自：百科![]()
对于非活跃的早期数据可以通过压缩来减少空间占用，降低采购和运维成本。 能够根据数据特征自适应选择压缩算法，平均压缩比7:1。压缩数据可直接访问，对业务透明，极大缩短历史数据访问的准备时间。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科
