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- 数据分析以数据仓库为基础 内容精选 换一换
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计日志的保存支持容灾备份。 4. 审计日志消费 支持关键操作通知。支持对接函数服务，以审计日志作为函数流触发器。支持审计日志数据分析，包括特权操作审计等。支持审计日志对接外部系统，支撑更多数据分析场景。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科者。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院 微认证：使用Python爬虫抓取图片 移动互联，数据为王，本次微认证指导您使用Python网络爬虫从海量信息中识别、提取和存储有用的信息，可用于网络内容分析、素材收集等场景。来自：百科
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恢复，监控告警等关键能力，能为企业提供功能全面，稳定可靠，扩展性强，性能优越的企业级数据库服务。 应用场景 交易型应用 大并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用，如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等，服务能力支持高扩展、弹性扩缩，应用可按需选择不同的部署规模。 详单查询来自：专题![]()
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华为云计算 云知识 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来自：百科![]()
权威指南》，特邀华为数据仓库资深专家张剑博士现身领读，带你了解数据仓库、维度建模、维度模型设计等大数据领域前沿知识。 课程简介 RalphKimball为商业智能领域引入了维度建模技术，维度建模成为数据仓库和商业智能系统建设中被广泛使用的建模方法。虽然数据仓库/BI系统的的规模从来自：百科![]()
华为云计算 云知识 初识华为云IoT数据分析 初识华为云IoT数据分析 时间：2020-12-10 16:53:19 物联网数据分析（IoT Analytics）基于物联网资产模型，整合物联网数据集成、清洗、存储、分析、可视化，为开发者提供一站式服务，降低开发门槛，缩短开发周期，快速实现物联网数据价值变现。来自：百科![]()
按数据时效性分层处理，获得综合处理效率最大化； 4. 针对较低质量的物联网数据做好清洗环节，为后续分析提供良好基础。 文中课程 更多课程、微认证、沙箱实验尽在华为云学院 如何做好物联网数据分析？ 构建资产模型是充分“理解”物联网数据的基础；物联网数据处理的关键是对时序数据的处理；按数据时效性来自：百科![]()
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、数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。 4、数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 计算机视觉基础：对抗生成网络 计算机视觉基础：对抗生成网络 时间：2020-12-09 10:41:38 通过学习，您将掌握计算机视觉的基本概念和主要知识点，并且对于计算机视觉和广义人工智能的方法论有一定的认识，初步具备判断计算机视觉是否适合解决特定问题的能力。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 昇腾AI处理器及软件栈基础 昇腾AI处理器及软件栈基础 时间：2020-12-15 14:20:28 本课程主要介绍昇腾AI处理器及其配套软件的基础知识，以及如何搭建基于昇腾AI处理器的开发&运行环境的相关知识。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过理论来自：百科![]()
纷享销客CRM基础功能介绍-线索转化 纷享销客CRM基础功能介绍-线索转化 时间：2021-04-25 11:10:42 云市场 严选商城 使用指南 企业应用 销售管理 商品链接：纷享销客CRM；服务商：深圳市纷享互联科技有限责任公司 本文为您介绍纷享销客CRM基础功能-线索转化。来自：云商店![]()
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2、烟囱式发展，扩容困难，缺乏弹性； 3、以磁盘为中心的计算造成巨大的计算瓶颈； 4、I/O 瓶颈导致延迟及CPU的低效利用； 5、传统SAN机头的瓶颈，包括传输带宽的瓶颈、CPU处理能力的瓶颈， Cache的瓶颈、网络时延的瓶颈。 文中课程 更多精彩课程、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 云服务概念和价值来自：百科![]()
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华为云计算 云知识 物联网数据分析服务提供资产建模能力 物联网数据分析服务提供资产建模能力 时间：2021-03-12 15:15:13 物联网 大数据分析 云计算 物联网数据分析服务提供资产建模能力，物联网数据分析资产模型基本概念包含： 资产——被管理的任何物理或逻辑的对象，比如产线，楼层，设备，人等；来自：百科![]()
据进行。第一步对存储进行相关配置； 2.配置数据源：配置物联网数据分析服务的数据来源。当前支持来自华为OC物联网设备管理服务和第三方数据源； 3.创建模型：基于业务场景需要，构建物联网资产模型； 4.数据分析：为开发者提供一站式分析能力，开发者根据业务场景需要，选择进行离线分析，时序洞察或实时分析；来自：百科
