ussDB产品的云原生服务，兼容标准SQL和PostgreSQL/Oracle生态。 DWS核心技术优势 性能 全并行极致性能的MPP DB； 行列混存及向量化计算； 极速并行Bulk Load工具-GDS； 可靠性 多层级冗余实现系统无单点故障； CN多活，更高的并发度、可靠性、扩展性；

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以DWS的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库 在整个

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按需付费：DWS按实际使用量和使用时长计费。您需要支付的费率很低，只需为实际消耗的资源付费。 门槛低：您无需前期投入较多固定成本，可以从低规格的数据仓库实例起步，以后随时根据业务情况弹性伸缩所需资源，按需开支。 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以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。

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随着IT、信息技术的发展和进步，数据资源已经成为企业的核心资源。整合数据资源，构建大数据平台，发现数据价值，成为企业经营的新趋势和迫切诉求。而如何从海量数据中快速挖掘“价值”，成为助力客户实现预测性分析的关键要素。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库在整个BI系统中起到了支柱的角色，更

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另一方面如果锁住了多张表，又会阻挡数据库表单更新的事务，造成业务的延时甚至中断。 解决方案 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景，并从中发掘出数据背后的商业情报供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数

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云知识 容器技术的出现 容器技术的出现 时间：2021-06-30 18:26:24 容器技术的概念最初出现在 2000 年，2008年 LXC, 提供了一整套完整的Linux容器管理实现方案。 在Linux中，容器技术是一种进程隔离的技术，应用可以运行在一个个相互隔离的容器中，与

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户提供更精细化的缓存管理。 CDN 缓存时间会对“回源率”产生直接的影响。若CDN缓存时间较短，CDN边缘节点上的数据会经常失效，导致频繁回源，增加了源站的负载，同时也增大的访问延时；若CDN缓存时间太长，会带来数据更新时间慢的问题。开发者需要增对特定的业务，来做特定的数据缓存时间管理。

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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以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。 华为云官网立即注册一元 域名 华为 云桌面 [ 免费体验中心 ]免费领取体验产品，快速开启云上之旅免费

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随着数据库技术和分布式技术的长足发展，数据仓库也朝着分布式数据库的架构演进。目前比较流行的分布式数据仓库架构是MPP（Massive-Parallel Processing）架构。MPP架构特性如下： MPP架构的数据仓库一般由多个对等的数据计算节点构成。 MPP架构的数据仓库中的数据

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Docker技术和VM技术相比的优势 Docker技术和VM技术相比的优势 时间：2021-06-30 18:31:48 Docker技术和VM技术相比，具有以下这些显著的优势： 1. Docker启动快速属于秒级别。虚拟机通常需要几分钟去启动。 2. Docker需要的资源更少，

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Docker的技术优势： 统一的交付标准可以屏蔽环境差异，使能DevOps 更小的资源消耗，提高资源利用率，匹配微服务架构 极速的弹性伸缩，故障恢复，解放运维生产力 Kubernetes的技术特点： 通过声明性语法直接定义应用的最终状态 提供开放的插件机制 灵活的资源权限隔离机制

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GaussDB (DWS)应用场景-增强型ETL和实时BI分析 GaussDB(DWS)应用场景-增强型ETL和实时BI分析 时间：2021-06-17 12:54:27 数据库 GaussDB(DWS)在增强型ETL和实时BI分析的应用如下图所示。分析过程有如下的特点： 数据迁移：多数据源，高效批量、实时数据导入。

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云知识 云原生的技术趋势 云原生的技术趋势 时间：2021-07-01 11:23:14 云原生的代表技术有容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API。 其发展趋势是：服务治理与业务逻辑逐步解耦，服务治理能力下沉到基础设施，服务网格以基础设施的方式提供无侵入的连接控制、安

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华为云计算 云知识 容器技术出现的背景 容器技术出现的背景 时间：2021-06-30 18:25:23 在之前的开发运维中，应用和环境的交付是分离的，较难在开发环境和生产环境无法保持一致，容易出现各种环境问题； 对于公司而言，服务器、存储等作为成本之一，希望能追求高效的利用已有的服务资

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华为云计算 云知识 存储技术的架构演进 存储技术的架构演进 时间：2021-05-25 15:57:49 存储与备份 存储技术的架构演进呈现为从集中式到分布式。 集中式存储包含核机头（控制器）、磁盘阵列（JBOD）和交换机、管理设备等。数据统一通过存储系统的机头入口。 分布式存储中

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华为云计算 云知识 数据仓库DWS动手实践 数据仓库DWS动手实践 时间：2021-03-05 15:22:50 数据仓库 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种即开即用、安全可靠的在线数据仓库服务，为用户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。

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le和Teradata的处理。应用只需做少量改动即可向DWS平滑迁移。 接口 支持应用程序通过标准JDBC 4.0和ODBC 3.5连接DWS。 DWS（MPP大规模并行处理集群） 一个DWS集群由多个在相同子网中的相同规格的节点组成，共同提供服务。集群的每个DN负责存储数据，其

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Express使用按需付费的计费模式，即根据Express实际扫描的字节数收费，无需为数据定义语言 (DDL) 语句（如 CREATE/ALTER/DROP TABLE）、管理分区的语句和失败的查询付费。详细的计费规则是： • 每扫描1TB需支付30元。 • 扫描的数据量四舍五入至下一个兆字节，最小计费单元为10MB。

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图2车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求， DLI 服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级

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为什么要使用数据仓库？ 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景，并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计

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减轻了 数据治理 的负担。 · 全生命周期数据开发和数据治理，提高数据质量 数据治理是数据分析正确的前提，数据治理为政企客户提供多源数据的集成，通过数据开发编排实现数据作业的ETL和作业自动化，采用数据适量实现政企客户多层级全局统一的数据质量，最终形成可视、可管、可用的高质量数据地图。

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