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MRS ”），采用“一湖+多样集群+数据智能”分层建设，帮助企业实现现代数据栈构建。 湖仓一体是构建现代数据栈的关键 IDC调研显示，大数据分析已在数字化转型战略中成为第一要务。今年1月发布的《大数据技术前瞻》中更指出：超大规模数据如何组织和管理、数据量指数级增长时效性差、数据如来自：百科![]()
DFS中进行批量分析，在1小时内MRS可以完成10T的天气数据分析。 图1环保行业海量数据分析场景 该场景下MRS的优势如下所示。 低成本：利用 OBS 实现低成本存储。 海量数据分析：利用Hive实现TB/PB级的数据分析。 可视化的导入导出工具：通过可视化导入导出工具Loader，将数据导出到DWS，完成BI分析。来自：百科![]()
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业务数据流实时整合，及时对经营决策进行优化与调整。 图3增强型ETL+实时BI分析 实时数据分析 移动互联网、IoT场景下会产生大量实时数据，为了快速获取数据价值，需要对数据进行实时分析，DWS的快速入库和查询能力可支持实时数据分析。 图4实时数据分析 优势 流式数据实时入库 IoT、互联网等数据经过流计算及AI服务处理后，可实时写入DWS。来自：百科![]()
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分布式云原生UCS实现海量终端及边缘侧设备、应用的协同管理，加速金融行业智能安防、智慧网点的建设。 ●多云统一协同 分布式云原生UCS构建多地多中心的金融数字化业务架构，实现跨云跨数据中心的统一治理。 建议方案 图1 金融行业场景方案 汽车行业场景 应用场景 对于金融行业用户，新兴互联网业务的快速发展和业来自：专题![]()
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