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测越准确；聚合周期越短，聚合后的数据对告警越准确。 云监控服务 的聚合周期目前最小是5分钟，同时还有20分钟、1小时、4小时、1天，共5种聚合周期。 聚合过程中对不同数据类型的处理是有差异的。 · 如果输入的数据类型是整数，系统会对数据进行取整处理。 · 如果输入的数据类型是小数（

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的预测越准确；聚合周期越短，聚合后的数据对告警越准确。 云监控 服务的聚合周期目前最小是5分钟，同时还有20分钟、1小时、4小时、1天，共5种聚合周期。 聚合过程中对不同数据类型的处理是有差异的。 如果输入的数据类型是整数，系统会对数据进行取整处理。 如果输入的数据类型是小数（浮点数），系统会保留数据的小数点后两位。

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和统计越准确；聚合周期越短，聚合后的数据对告警越准确。 云监控服务的聚合周期目前最小是5分钟，同时还有20分钟、1小时、4小时、1天，共5种聚合周期。 聚合过程中对不同数据类型的处理是有差异的： 如果输入的数据类型是整数，系统会对数据进行取整处理； 如果输入的数据类型是小数（浮点数），系统会保留数据的小数点后两位。

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云监控服务支持的聚合方法有哪些 云监控服务支持的聚合方法有哪些 时间：2021-07-01 16:16:25 云监控服务支持的聚合方法有以下五种： 平均值：聚合周期内指标数据的平均值。 最大值：聚合周期内指标数据的最大值。 最小值：聚合周期内指标数据的最小值。 求和值：聚合周期内指标数据的求和值。

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云监控服务指标数据保留多长时间 云监控服务指标数据保留多长时间 时间：2021-07-01 16:14:24 指标数据分为原始指标数据和聚合指标数据。 原始指标数据是指原始采样指标数据，原始指标数据一般保留2天。 聚合指标数据是指将原始指标数据经过聚合处理后的指标数据，聚合指标数据保留时间根据聚合周期不同而不同，具体如下：

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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

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用的理想方式。druid的数据聚合粒度可以是1分钟，5分钟，1小时或者1天等。数据的内存化提高了druid的查询速度。 OLAP：与之相对的是OLTP，这里通过一个在线商城举例，比如在一个在线商城中两者都是做什么呢？ OLTP就是商品浏览，交易，用户数据。必须支持事务，频繁查询修

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聚合周期内指标数据的求和值。 方差 聚合周期内指标数据的方差。 说明：聚合运算的过程是将一个聚合周期范围内的数据点根据相应的聚合算法聚合到周期起始边界上，以5分钟聚合周期为例：假设当前时间点为10:35，则10:30~10:35之间的原始数据会被聚合到10:30这个时间点。 云监控服务哪些资源支持企业项目？

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聚合周期内指标数据的求和值。 方差 聚合周期内指标数据的方差。 说明：聚合运算的过程是将一个聚合周期范围内的数据点根据相应的聚合算法聚合到周期起始边界上，以5分钟聚合周期为例：假设当前时间点为10:35，则10:30~10:35之间的原始数据会被聚合到10:30这个时间点。 云监控服务哪些资源支持企业项目？

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聚合周期内指标数据的求和值。 方差 聚合周期内指标数据的方差。 说明：聚合运算的过程是将一个聚合周期范围内的数据点根据相应的聚合算法聚合到周期起始边界上，以5分钟聚合周期为例：假设当前时间点为10:35，则10:30~10:35之间的原始数据会被聚合到10:30这个时间点。 云监控服务哪些资源支持企业项目？

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聚合周期内指标数据的求和值。 方差 聚合周期内指标数据的方差。 说明：聚合运算的过程是将一个聚合周期范围内的数据点根据相应的聚合算法聚合到周期起始边界上，以5分钟聚合周期为例：假设当前时间点为10:35，则10:30~10:35之间的原始数据会被聚合到10:30这个时间点。 云监控服务哪些资源支持企业项目？

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Y企业现在实现从原材料入厂到成品发货的全面管控和数据聚合，更好地进行生产计划、生产排程、资源调度和质量管理，从而不断提升产能利用率。 设备生产看板界面 若某月OEE指标偏低，便可追根溯源，通过分析数据来找出问题，并及时做管理上的调整。数据聚合使得企业各厂数据实现统一标准化，省去了大量汇总和统计

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仅会向云端上报第一条。聚合则是指用户可以指定一个时间窗（如一个小时），边缘节点会将这个时间窗内每个设备上报的数据聚合成一条数据上报，并且用户可指定数据中每个属性的聚合方法，例如取最大/最小值，求和，取平均值等。这三种清洗规则的优先级是过滤 > 去重 > 聚合，也就是用户同时设置了

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大小的数据源进行交互式分析查询。其主要应用于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（HDFS），Hive，HBase，Cassandra，关系数据库甚至专有数据存储。一

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TSDB时序数据库能力。 OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库。它存储的是时间序列数据，时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了一个对象随时间的变化状态或程度。 产品优势 低成本 时间戳采用delta编码进行压缩，数据值采用XOR进行压缩。

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什么是热数据、温数据、冷数据？ 什么是热数据、温数据、冷数据？ 时间：2021-05-25 16:02:57 存储与备份 热数据指频繁访问的在线类数据，对存储性能要求高。 冷数据指不经常访问的离线类数据，比如备份和归档数据。存储性能要求相对低，要求大容量存储介质。 温数据的访问频

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特点 实时检索 提供日志场景端到端的解决方案，数据从入库到能够被检索到只需要数秒时间。 统计分析 提供20余种统计分析方法，支持表格、折线图、热图、云图等多种图表呈现方式。 APM 加速 针对时序数据，通过提前将细粒度数据聚合成粗粒度数据，提升drill up与drill down的性能。

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针对物联网时序数据优化 针对物联网数据具备的显著时序特征，华为云数据分析服务在数据存储及数据分析上做了大量的优化。比如海量时间线能力，单实例支持10万线，数据存储压缩比20:1，以及多种时间维度的聚合计算能力 针对物联网数据具备的显著时序特征，华为云数据分析服务在数据存储及数据分析上做

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加密云硬盘的备份数据会以加密方式存放。 云存储 弹性文件服务SFS SFS服务端数据加密 云数据库 云数据库MySQL、云数据库Postgre SQL、云数据库SQL Server RDS数据库服务端数据加密 云数据库 文档数据库服务 DDS DDS数据库服务端数据加密 EI企业智能

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离散智造产业链数字化、智能化现状 1.1 黑湖科技公司简介 华为云云商店合作伙伴「黑湖智造」成立于2016年 ,专注J造利用数据驱动生产效率提升的制造协同SaaS软件,通过高效的数据聚合、精准的数据分发、实时的数据协同，打破生产管理和供应链协作中的“信息孤岛”，优化生产、质量、物料、设备全流程,提高生产柔性、缩短交付周期、优化物流效率

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批量返回数据，大大减少了额外开销。 增量聚合引擎：基于滑动窗口的聚合查询，大部分从聚合结果缓存中直接命中，仅需要聚合增量数据部分即可。 多维倒排索引：支持多维多条件组合查询，避免大量Scan数据。 存储摘要索引：加快数据查询中过滤无关数据。 分钟级弹性扩缩容 在时序数据库的运行过

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