应用场景

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，导致扩容极为困难。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

  DWS提供配套的迁移工具，可支持Teradata、Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL、Greenplum、Impala等常用数据分析系统的平滑迁移。

• 兼容传统数据仓库

  DWS支持SQL 2003标准，兼容Oracle的部分语法和数据结构，支持存储过程，可与常用BI（business intelligence）工具无缝对接，业务迁移修改量极小。

• 安全可靠

  DWS支持数据加密，同时可与数据库安全服务对接，保证云上数据安全。同时DWS支持数据自动全量、增量备份，提升数据可靠性。

大数据融合分析

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。

图2 大数据融合分析

优势

• 统一分析入口

  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BI系统中起到了支柱的作用，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为IoT（Internet of things）、金融、教育、移动互联网、O2O（Online to Offline）等行业提供强大的商业决策分析支持。

优势

• 数据迁移

  多数据源，高效批量、实时数据导入。

• 高性能

  PB级数据低成本的存储与万亿级数据关联分析秒级响应。

• 实时

  业务数据流实时整合，及时对经营决策进行优化与调整。

图3 增强型ETL+实时BI分析

实时数据分析

移动互联网、IoT场景下会产生大量实时数据，为了快速获取数据价值，需要对数据进行实时分析，DWS通过+时序、+流、+AI引擎，实现快速入库和查询能力，可支持实时数据分析。

图4 实时数据分析

优势

• 流式数据实时入库

  IoT、互联网等数据经过流计算及AI服务处理后，可实时写入DWS。

• 实时监控与预测

  围绕数据进行分析和预测，对设备进行监控，对行为进行预测，实现控制和优化。

• AI融合分析

  AI服务对图像、文本等数据的分析结果可在DWS中与其他业务数据进行关联分析，实现融合数据分析。

• IoT场景
  图5 IoT场景
  

  物联网（IoT）所产生的数据，通过构建GaussDB(DWS) ，围绕海量的数据进行实时分析并进行反馈优化。应用在工业IoT、O2O业务系统、车联网等解决方案。

  优势如下：

  • 流式数据实时入库：IoT设备及网关汇集的流式数据经华为云DIS导入至GaussDB(DWS) 。
  • 设备监控与预测：围绕数据，进行分析和预测，对设备进行监视、控制和优化补给，以及自我诊断和修复。
  • 信息推荐：结合围绕在用户周围的联网设备汇集的数据，为用户进行定向的信息推荐。