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面对IoT数据的爆发,传统大数据平台架构正在发生哪些适应性变化?
四、以模型驱动的IoTA架构 云边协同,模型驱动的分析架构: 1.贯穿整体业务始终的数据模型,一致体验,去ETL化 2.边缘计算SDK,边缘侧可部署数据分析逻辑,增强时效性 关键问题: 1.期望构建标准化的数据模型,达到去ETL化的效果,可能需要较长时间的演化2.并未完全解决流批分离处理架构下分析结果可能不一。
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云数据迁移服务应用场景
系统等。 这个场景是用户希望利用云上的计算和存储资源,需要先将本地数据迁移上云。该场景下,需要保证本地网络与云上网络是连通的。 图1本地数据迁移到公有云 云上服务之间数据迁移 这个场景是面向数据已经存储在云上的用户,支持用户完成以下云服务之间的数据交换: 对象存储服务(Object
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DWS安全_数据仓库服务安全_DWS数据安全管理_DWS安全保障_DWS安全策略
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GaussDB(DWS)服务_什么是IoT数仓_如何使用IoT数仓
将会有5000W的TPS。 写入平稳、持续 不同于传统业务场景,时序数据的产生通常以一个固定的时间频率进行采集,不受其他因素的制约,其数据生成的速度是相对平稳。 不同于传统业务场景,时序数据的产生通常以一个固定的时间频率进行采集,不受其他因素的制约,其数据生成的速度是相对平稳。 高压缩率
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现代数据栈构建要选对路,才能上“高速”
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业务数据上云的趋势分析
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政务大数据的发展趋势
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传统数仓在大数据时代的劣势
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关系型数据库的优缺点
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调用GaussDB(DWS) API接口_数据仓库服务调用API_如何调用API_在DWS中调用API