数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

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  • 数据仓库服务的应用场景

    分析场景。 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统,随着业务量的增长,自建数仓性能逐渐不能满足实际要求,同时扩展性差、成本高,也使扩容极为困难。DWS作为云上企业级数据仓库,具备高性能、低成本、易扩展等特性,满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1数据仓库迁移 优势 平滑迁移

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  • 逻辑模型中的重要基本概念

    华为云计算 云知识 逻辑模型中的重要基本概念 逻辑模型中的重要基本概念 时间:2021-06-02 13:57:13 数据库 数据库设计的逻辑模型设计阶段,有以下这些重要的基本概念: 1. 实体就是描述业务的元数据。 2. 主键是识别实体每一个实例唯一性的标识。 3. 只有存在外

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  • OLAP的场景有哪些

    是指对数据的查询和分析操作,通常对大量的历史数据查询和分析。涉及到的历史周期比较长,数据量大,在不同层级上的汇总,聚合操作使得事务处理操作比较复杂。 特点 主要面向侧重于复杂查询,回答一些“战略性”的问题。 数据处理方面聚焦于数据的聚合,汇总,分组计算,窗口计算等“分析型”数据加工和操作。 从多维度去使用和分析数据。

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    华为云计算 云知识 推理模型的迁移与调优 推理模型的迁移与调优 时间:2020-12-08 10:39:19 本课程主要介绍如何将第三方框架训练出来的模型转换成昇腾专用模型,并进行调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读+实战演示,使学员学会使用模型转换工具迁移所需要的预训练模型。

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  • 框架管理器离线模型加载介绍

    框架管理器离线模型加载介绍 框架管理器离线模型加载介绍 时间:2020-08-19 17:05:24 框架管理器中离线模型生成器完成离线模型生成后,由离线模型执行器将模型加载到运行管理器中,与昇腾AI处理器进行融合后,才可以进行推理计算,这个过程中离线模型执行器发挥了主要的模型执行作用。

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  • 框架管理器离线模型生成介绍

    优好的离线模型。离线模型生成器主要用来生成可以高效执行在昇腾AI处理器上的离线模型。 离线模型生成器的工作原理如上图所示,在接收到原始模型后,对卷积神经网络模型进行模型解析、量化、编译和序列化四个步骤: 1、解析 在解析过程中,离线模型生成器支持不同框架下的原始网络模型解析,提炼

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  • 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字

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  • GaussDB(DWS)应用场景-数据仓库迁移

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  • 云•智慧园区介绍

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  • 如何使用应用运维管理_开通AOM_快速使用AOM

    AOM 应用场景 应用与资源配置管理 当应用模型层级复杂,需要通过应用快速找到依赖的云资源,以应用为基础,配置统一监控大盘、阈值告警、告警降噪策略、权限管理和变更管理等 优势: 应用模型灵活 支持应用/子应用(可选)/组件/环境,最多6级模型关系 容器挂载配置 用户只需要在工作负载中

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  • ModelArts费用说明

    算法开发及部署全功能,包含数据处理,模型开发,模型训练,模型管理和部署上线流程。涉及计费项包括模型开发环境(Notebook),模型训练(训练作业、可视化作业),部署上线(在线服务)。AI全流程开发支持公共资源池,专属资源池和EVS存储三类资源。 公共资源池 公共资源池提供公共

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    e(批处理)、Tez(DAG模型)、Spark(内存计算)、SparkStreaming(微批流计算)、Storm(流计算)、Flink(流计算),满足多种大数据应用场景,将数据进行结构和逻辑的转换,转化成满足业务目标的数据模型。 基于预设的数据模型,使用易用SQL的数据分析,用

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  • 如何进行日志采集和转储_日志平台_日志接入_日志转储

    盗链和不良请求等,及时定位并解决问题。 云日志 服务相关文档 使用ICAgent采集日志过程中,CPU占用较高怎么处理? 云日志服务可以采集类日志?支持采集哪些文件类型? 在AOM( 应用运维管理 )中关闭超额继续采集日志开关,会影响 LTS (云日志服务)收集日志吗? 主机接入配置完成后未采集到日志怎么办?

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  • 公有云数据仓库服务GaussDB(DWS) 的优势

    GaussDB(DWS)服务即开即用 相比以前动辄长达数月的数据仓库选型采购过程,在公有云上开通使用数据仓库服务只需要数分钟时间简化了企业用户的购买过程,使用数据仓库的方式,降低使用数据仓库的代价和门槛,让数据仓库实实在在地走进千万家大中小企业,让数据为企业的发展和决策提供其应有的价值。

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