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图、存储过程、触发器等。 业务中断最小化,选择全量+增量迁移 该模式为数据库持续性迁移,适用于对业务中断敏感的场景,通过全量迁移过程完成历史数据迁移至目标数据库后,增量迁移阶段通过捕抓日志,应用日志等技术,将源端和目标端数据库保持数据一致。 对象选择 可进行选择性迁移:数据库、表、视图、存储过程、触发器。来自:百科括设备原始数据,资产快照和历史数据,第三方应用通过API实时获取SMT产线的各项分析结果,包括设备OEE,设备状态、设备关键属性、数据异常告警,设备属性历史数据等进行实时呈现。 IoTA当前提供标准API对外开放数据,包括设备原始数据,资产快照和历史数据,第三方应用通过API实时来自:专题
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调用跟踪数据等丰富但无关联的运维数据,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,对异常进行智能分析并给出可能原因。 AOM 通过AI智能算法分析各类运维指标趋势变化,提前预测潜在异常,包括指标的增幅过高、规律变化等。来自:百科
的转变,帮忙用户构建高效一线作战平台。 -结合一线作战的需求,构建 数据湖 底座,提供高性能操作型数据库,支撑一线作战平台实时开展作业,并将历史数据入湖分析,形成数据资产,辅助业务分析。 -基于Cloud-native的全面云化:应用架构解耦,开放、共享应用服务,全新应用基于云的架构来自:百科