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1、应用程序管理数据：数据需要应用程序自己设计，定义和管理，没有相应的软件系统负责 数据管理 工作。应用程序中不仅要规定数据逻辑结构，还要设计物理结构，包括存储结构，存取方法，输入方式等，程序员负担非常重。非程序员无法使用计算机系统。 2、数据不共享：数据面向应用程序的，一组数据对应一

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软件高可用则包括协调节点CN实例多活冗余、数据节点/全局事务管理/ 集群管理器实例Active-Standby冗余。 除此之外， GaussDB 还通过全量+增量备份，打造闪回和PITR等企业级能力，实现数据按需回退、任意时间点的数据恢复，最终进一步保障数据库的高可用。 第五个关键技术是跨AZ/Region容灾技术带来的高可用

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1、ISV企业在研发过程中，存在开发人员办公地点不同，研发工具、环境不统一的问题，导致团队成员的协作存在挑战。同时ISV通常面临客户需求变化快，项目极易出现返工，需要快速响应变化。 2、ISV企业通过使用需求管理的简单、高效协作功能，以及统一管理的云端文档托管服务，加强了团队协作、共享和一致性管理。

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具）、应用程序和数据库管理员组成的存储、管理、处理和维护数据的系统。其优势具体有以下几点： 1、整体数据的结构化 数据结构是面向整个组织的，而不是针对某一个应用的。记录的结构和记录之间的联系由数据库管理系统维护，从而减轻了程序员的工作量。 2、数据的共享性高，冗余度低且易扩充。

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安装和维护费用高，需要大量电缆。 环型拓扑结构 环形网络拓扑(英文：RingTopology)环型结构在LAN中使用较多。这种结构中的传输媒体从一个端用户到另一个端用户，直到将所有的端用户连成环型。数据在环路中沿着一个方向在各个节点间传输，信息从一个节点传到另一个节点。这种结构显而易见消除了端用户通信时对中心系统的依赖性。

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在业务分析过程中经常遇到如下痛点： 移动端数据难采集：难以快速采集多种移动端设备，例如Web浏览器、iOS、安卓、鸿蒙、百度小程序、微信小程序、钉钉小程序、快应用等多类端侧日志无法快速采集。 数据传输不可靠：移动端日志数据量多且频繁，传输速度慢，也极易出现丢失，对业务分析造成一定影响。 数据处理不

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从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对其储存结构化数据（RDS）和非结构化数据（ OBS ）进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”，以此做进一步安全防护。 从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对其储存结构化数据（RDS）和非结构化数据（OBS）进行扫描、分类、分级，

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索引，提供使用原生的HBase接口的高性能基于列过滤查询的能力。 HBase结构 HBase集群由主备Master进程和多个RegionServer进程组成。如图HBase结构所示。 图1 HBase结构 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是

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数据项名称，含义，数据类型，长度，取值范围，单位，与其他数据项逻辑关系等。 是逻辑设计阶段模型优化的依据。 2. 数据结构 数据结构反映了数据项之间的组合关系。一个数据结构可以由若干数据项和数据结构混合组成。 3. 数据流 在系统内的传输路径。包括数据来源，流向，平均流量，高峰期流量等。 4. 数据存储

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