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- 异构数据整合 内容精选 换一换
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来自：百科跨源分析：支持多种数据格式，云上多种数据源、E CS 自建数据库以及线下数据库，数据无需搬迁，即可实现对云上多个数据源进行构建企业的统一视图，帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索 企业级多租户：支持对计算资源和数据按租户进行细粒度授权管理，满足中大企业使用数据中台时对权限管理的需求 数据湖探索来自：百科
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贯穿着数据分析的整个过程： 数据接入阶段：数据质量参差不齐、且面临多种异构数据源接入 数据准备阶段：缺少统一数据模型，需要进行大量的数据抽取、转换等处理 数据存储阶段：海量数据查询效率低下，数据多份存储、数据管理成本高昂 数据分析阶段：不同类型数据分析数据源不同，形成数据孤岛、存来自：百科件，具备以下特性： 1、智能流程管理：提升组织运作效率。 2、以人为中心的组织数据管理：支持灵活的组织模型，应对快速变化的组织需求。 3、数据集成：可以集成外部产业链数据、电商业务数据及社会化媒体数据等。 4、BPM管理：从设计到运营、监控、分析以及自动化任务延展，全过程统一管理。来自：百科
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ve应用，联接云上云下，消除数字鸿沟，构建业务敏捷性，驱动数字化转型 功能描述 异构数据集成 支持30+种异构数据源相互同步和复制，支持数据集成过程中的数据集转换及结构化数据和非结构化数据处理 分布式消息集成 支持发布/订阅模式。跨云的消息平台通过统一路由相互连接，相互同步，统一的服务发现与边缘站点，实现应用就近接入来自：百科![]()
注意。因此从客户业务愿景出发，整合多种数据源、消息、设备设施的集成能力和数据处理能力，形成枢纽，帮助客户实现了全局感知的目标，提供了多种数据源的集成能力，为解决安全问题提供了有效的支持。 在数据采集环节，通过枢纽对接了底层各类系统，包括API、数据和消息，从而实现了全局可观测性的来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库DWS冷热数据分离 数据仓库DWS冷热数据分离 时间：2021-03-05 15:08:32 数据仓库 DWS将 OBS 上存储的结构化数据映射为外部表，从而利用数据库SQL引擎的能力对OBS上的数据进行分析。DWS数据仓库 SQL On OBS，冷热数据分离，历史数据查询免搬迁。来自：百科![]()
器引擎，您可以在云上轻松部署、管理和扩展容器化应用程序。云容器引擎深度整合高性能的计算（ECS/BMS）、网络（VPC/EIP/ELB）、存储（EVS/OBS/SFS）等服务，并支持GPU、NPU、ARM等异构计算架构，支持多可用区（Available Zone，简称AZ）、多区来自：专题![]()
相同引擎数据库之间数据导入导出，称之为同构型数据库之间数据导入导出。不同引擎数据库之间数据导入导出，称之为异构型数据库之间数据导入导出。 mysql云数据库必读文档 什么是云数据库RDS 云数据库RDS是一种基于 云计算平台 的稳定可靠、弹性伸缩、便捷管理的在线云数据库服务。云数据库RDS支持以下引擎：MySQL，PostgreSQL，SQL来自：专题![]()
主任谭焜做了深入的技术分享: 模型开发部署依赖昂贵的异构资源。传统的异构函数，CPU和XPU资源绑定分配，单一推理函数包含CPU和XPU操作，操作CPU时XPU空闲，操作XPU时CPU空闲，资源利用率低。元戎独创的纯XPU异构函数，CPU和XPU资源绑定解耦，用户可把不同类型资源来自：百科![]()
延，谭焜做了深入的技术分享: 模型开发部署依赖昂贵的异构资源。传统的异构函数，CPU和XPU资源绑定分配，单一推理函数包含CPU和XPU操作，操作CPU时XPU空闲，操作XPU时CPU空闲，资源利用率低。元戎独创的纯XPU异构函数，CPU和XPU资源绑定解耦，用户可把不同类型资源来自：百科![]()
的共同进步 了解详情 数据安全解决方案框架 方案介绍 围绕数据安全全生命周期，包括数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据使用安全、数据交换安全、数据销毁安全等，提供一站式可视、可控、可溯的数据安全解决方案 全面覆盖 覆盖云上数据安全全生命周期 降本增效 降低企业防护成本，增加效能来自：专题![]()
数据准备阶段：缺少统一数据模型，需要进行大量的数据抽取、转换等处理 数据存储阶段：海量数据查询效率低下，数据多份存储、数据管理成本高昂 数据分析阶段：不同类型数据分析数据源不同，形成数据孤岛、存在大量数据搬迁；并且数据分析门槛高，缺少简单易用的数据分析工具 数据可视化阶段：缺少来自：百科![]()
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密。 在数据管理平台创建数据集 1.登录ModelArts管理控制台，选择数据管理>数据集。 2.单击创建数据集。 3.选择数据类型与数据来源以及导入路径。 4.单击提交，完成数据集的创建。 创建数据集时的数据接入： 1.从OBS导入数据，创建数据集。 2.从本地上传数据，创建数据集。来自：专题![]()
定的容灾性。平台内部需要存储大量数据，因此在部署时同期部署了分布式的数据库，均匀的部署在集群的每个节点上。数据库内部采用高一致性算法，并维护多个历史版本数据，在检测到当前监听的数据库节点健康状态异常后会自动建立新的客户端连接，切换连接源，保证数据的强一致性和高可用性。 • 双重缓存层与请求消息队列：来自：百科![]()
值链后的整体图景。 物联网应用领域众多且涉及产业面广泛，如何整合价值链，吸引开发者，丰富应用，扩大用户群，是实现物联网价值于规模增值的关键。 物联网平台 的由来 全球范围内新一轮科技和产业变革正在孕育兴起，以物联网、大数据、人工智能为代表的信息技术加速与实体经济结合，快速转化为现实来自：百科![]()
大模型应用是一个模型、数据、代码集成的新型应用。 开发一个完整的大模型应用既需要利用多样化的AI原生技术又需要强大的工程能力，并将它们充分整合，开发门槛高 底层资源管理工作量 从物理机、虚拟机到容器，测试、开发环境的安装部署周期长，消耗宝贵的算法工程的精力 应用运行成本高 AI应用底层异构资源成来自：专题
