需要进行业务容错性改造，实现任何一个或一些实例出现故障（被回收）时，可自行替换并继续运行，无需任何人工干预。 实时数据分析 场景概述 实时数据分析是指用适当的统计分析方法实时对收集来的大量数据进行分析，主要包含数据采集，加工，清洗，分析等环节。实时数据分析应用十分广泛，在车联网、

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云上主机安全：云上主机安全提供资产管理、漏洞管理等功能，帮助金融、游戏等行业降低主机安全风险。 物联网 基于物联网平台的自贩机销量分析：利用物联网平台和大数据分析技术，实现自贩机的设备管理和大数据分析。 数据库 openGauss数据库在金融领域的使用实践：使用openGauss构建金融场景下的数据库，掌握在金融场

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行可视化展示。实现数据一站式存储、处理和分析。 图1 场景说明 在本示例中，我们实现以下场景： 新能源设备上报发电量、地区等数据到物联网平台，物联网平台将数据转发至kafka，由 DLI 进行大数据清洗将数据存储至DWS，再由Astro大屏应用读取数据进行可视化展示实现各个地区发电量的统计分析。

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轻开发 本方案全流程的高度可视化，没有复杂的代码编写过程，对技术人员的技术要求不高，可以大大降低大数据分析的门槛，只要懂数据库会SQL就能够进行大数据分析。 易运维 本方案为客户完全屏蔽了具体软件引擎的复杂度，让客户技术团队从传统的软件问题定位、处理、调优等运维工作中彻底解放，完全聚焦在业务开发、数据价值创造上。

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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

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大数据场景下使用OBS实现存算分离 方案概述 操作流程 对接大数据平台 对接大数据组件 迁移HDFS数据至OBS

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重要课题。通过使用IoT数据分析服务，可以帮助企业快速搭建新能源车大数据分析平台。 优势 IoT数据分析服务作为整合了数据集成，数据清洗，数据存储，数据分析的一站式IoT数据分析平台，无论是对接车企已有的车联网平台数据还是车联网服务的数据，IoT数据分析服务都能够轻松应对，大大降低车企开发者的开发门槛，缩短开发周期。

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内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗

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份，提升数据可靠性。 大数据融合分析 随着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

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IoT数据分析服务是以物联网资产模型为中心的分析服务，不同于公有云上的通用型大数据相关产品，IoT数据分析服务与资产模型深度整合，在相关数据分析作业的定义中，开发者可以方便引用物联网的模型数据，大大提升数据分析的效率。 一站式开发体验 大数据开发技术门槛较高，而IoT数据分析服务整

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大数据 数据湖探索 DLI 数据治理中心 DataArts Studio 父主题： SCP授权参考

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资产管理、数据服务、数据安全等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛，统一数据标准，加快数据变现，实现数字化转型。 产品架构如图1所示。 图1 产品架构 如图所示，DataArts

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应用场景 随着大数据技术的飞速发展，对数据价值的认识逐渐加深，大数据已经融入到了各行各业。根据相关调查报告数据显示，超过39.6%的企业正在应用大数据并从中获益；超过89.6%的企业已经成立或计划成立相关的大数据分析部门；超过六成的企业在扩大大数据的投入力度。对各行业来讲，大数据的使用

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方案部署架构 图1-平台部署架构 部署架构围绕前后端分离技术，前端采用渐进式前端技术框架vue+webpack+自研组件，要保证模式样式美观，多端统一，后端需要采用微服务架构为支撑，并采用流式消息驱动技术保证数据处理安全、及时、高效。集合大数据存储方案，可以支撑海量数据分布式存储分析，并可通过统一运维平台进行统一监控分析。

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存、存储等系统资源的逻辑节点组成。在这样的系统架构中，业务数据被分散存储在多个物理节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，通过控制模块的协调，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。 Share-nothing又称为无共享架构，和其他架构的对比请参见图1。

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数据分析 箱型图 分桶统计 相关性分析 决策树分类特征重要性 决策树回归特征重要性 梯度提升树分类特征重要性 梯度提升树回归特征重要性 孤立森林 百分位 百分位统计 直方图 折线图 饼形图 散点图 随机森林分类特征重要性 随机森林回归特征重要性 全表统计 单样本t检验 直方图（多字段）

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数据分析 运营报表 订阅报表 父主题： 统计分析（新）

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的审计业务转型正在面临严峻的挑战。 技术发展上，信息化方面，央国企目前信息化规划层次不齐，且多为统建+自建系统并存，技术架构复杂且多样化，导致企业内部数据融合度不足，存在严重的数据烟囱现象。同时随着被审计单位对大数据、 区块链 、人工智能等新技术的不断深化应用，越来越多的“新型风险”

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，保障作业SLA；支持数据权限控制到表/列，帮助企业实现部门间数据共享和权限管理。 建议搭配以下服务使用 OBS、DIS、DataArts Studio 图3 运营商大数据分析 地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征，数据体量巨大，例如，全球卫星遥感影像数

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Alluxio Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在 MRS 的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以

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数据分析 根据条件查询采集信息中的图片（API名称：queryCollectPhotoDetail） 查询作业对象筛选的执行人数量（API名称：queryJobTaskExecutor） 根据条件查询所有场景ID（API名称：queryTaskPictureByCondition）

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