成本高
智能边缘小站大数据/数据治理
场景介绍 数字化建设过程中企业面临诸多挑战，海量数据处理，信息孤岛林立，数据价值难以体现。自建传统 大数据 分析平台技术门槛高，版本迭代慢，运维复杂，导致投入成本高、收效慢、风险大。 基于IES，用户可在本地快速构建统一的、低延迟的、安全合规的数据底座，汇聚内外部业务系统的各类数据，实现数据全生命周期管理，前端应用和数据分析业务赋能，支撑高效经营决策。 方案优势 安全合规 用户核心业务数据驻留本地，满足安全合规诉求； 高效部署 云服务 按需下沉到本地，可快速构建数据底座，并保持和华为云一致的用户体验，满足用户本地业务需求； 轻量免运维 轻量起步免运维，初始投入低，可随业务所需灵活扩展，快速应对用户数据及负载潮汐变化； 场景相关服务：应用与 数据集成平台 ROMA、 智能边缘平台 IEF、 MapReduce服务 、 数据仓库服务 DWS
分布式数据库中间件 DDM物联网
物联网 传感监控设备有大规模的数据采集和高频率的命令下发场景，DDM提升 数据库 并发性，提高查询效率，解决超大数据规模存储问题，降低存储海量数据的成本 优势 高并发写入 满足大容量数据存储和数据实时大量写入的诉求 极速查询 合理的分片规则，可成倍提升查询速度 成本低廉 将数据均匀分布到多个数据节点（ RDS for MySQL ）上，降低数据存储成本 建议搭配使用：分布式消息服务 DMS、分布式缓存服务 Redis
为什么选择DDM
相比传统单机数据库，华为云 分布式数据库中间件 DDM专注解决海量存储、高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等数据库瓶颈问题 稳定可靠、高度可扩展的关系型 分布式数据库 稳定可靠：DDM将数据分散到多个数据节点（RDS for MySQL）存储，每个数据节点都能承担合适的数据存储和计算负载，分散风险，将故障影响面降低至1/N，达到稳定可靠的效果，支持业务爆发式增长 线性扩展：DDM采用存储计算分离架构，支持计算层、存储层在线增加资源，存储层可以通过增加分片数或者数据节点数来解决单表数据量过多或者容量瓶颈等问题，打消业务在快速发展的过程中针对数据库扩展性产生的后顾之忧与运维压力 多种安全策略，全方位保证 数据库安全 和用户隐私。 统一身份认证 ：对接统一身份认证服务，控制云服务和资源的访问权限，支持管理面细粒度授权 访问安全：提供网络安全访问控制，可设置安全组进出规则，控制可连接数据库的网络范围 云审计 ：关键操作对接云审计，记录相关的操作事件 轻松接入，成本可控，持续可运维 简单易用：提供透明MySQL协议接层，支持MySQL官方驱动，无需使用定制化SDK，高度兼容MySQL语法；轻松数据导入，数据库上云；业务零代码改动，实现读写分离 快速部署：可在线快速部署实例，节省采购、部署、配置等自建数据库工作，缩短项目周期，帮助业务快速上线 低成本和可运维：完善的运维和技术支持，相比 开源 产品总体性价比更高。支持按需购买节点，各种规格可供选择，成本较低，是研发测试、小型企业业务系统首选
为什么选择文档数据库服务DDS
相比自建数据库，华为云 文档数据库服务 DDS具有高可用、高可靠、高安全、可视化管理等特性，为企业海量数据处理、智能存储、业务应用提供强有力的平台支撑。 实例规格多样，满足用户多种场景需要 集群实例：提供mongos、shard、和config三类节点。可自由选择mongos和shard的节点个数和配置，组建服务性能不同的集群实例。 副本集实例：自动搭建副本集架构，可直接操作Primary和Secondary节点。提供高可用、容灾切换等高级功能，使用过程中对应用完全透明。 单节点实例：单节点数据库部署在一台虚拟机上，没有高可用特性。成本较低，是研发测试、学习培训、小型企业内部系统业务等的首选。 解决自建数据库难运维、周期长、高投入、不灵活的问题 快捷、省钱：可低规格起步，省钱！从申请到可用只需要短短几分钟，快速！ 高可用：Primary出现问题，服务可以快速自动切换到Secondary节点上，省事又省心！ 可视化管理：管理控制台提供全面的监控信息，简单易用，灵活管理，可视又可控！ 弹性伸缩 ：随时根据业务情况弹性伸缩所需资源，按需开支，量身订做，合身！ 丰富的运维工具，降低运维成本 备份恢复：支持全量备份、增量备份，以及副本集支持任意时间点备份恢复。备份数据最多可保存732天。 智能运维：搭配使用 数据管理服务 DAS，全方位对数据库进行智能监控与诊断优化。 监控报警：监控实例运行的指标，用户可自定义监控目标与通知策略，及时了解数据库服务的运行情况。
地理智能体业务挑战
数据获取慢、加工生产难 用户获取数据需通过数据中心进行订购、生产、下载，当天数据不能快速获取；遥感数据进行业务化应用需经过用户正射、镶嵌、匀色、融合等加工；用户需具备正射、镶嵌、匀色、融合等加工队伍，技术要求高、加工难度大 自建工作平台算力不足 传统自建工作平台投资高，很难满足海量存储访问、大量影像处理、模型和应用开发等业务峰值访问算力需求 人工作业效率低 遥感数据用于行业应用需要生成变化检测、目标识别、地物分类等高级服务，但是当前高级服务生成主要依赖行业专家人工勾画图斑生成结果，处理效果非常低下，无法满足业务时效性 行业应用软件购买成本高 从遥感数据处理加工到行业应用系统，需要用到各种各样的遥感业务软件，部分软件并非永久使用，采用一次买断的方式，对用户来说成本高、经济效益差
