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    大数据分析系统架构 更多内容
  • 大数据分析

    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、金融保险、舆情分析、智慧城市等场景均有应用。 客户瓶颈 收集大数据时需要快速添加大量实例,并在收集结束后删除实例。

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  • 系统架构

    系统架构 架构介绍 云数据库 GeminiDB是一款基于计算存储分离架构 分布式数据库 ,由多个同构节点组成计算集群。数据存储在分布式共享存储池中。计算和存储资源解耦,支持独立弹性伸缩,扩缩容无数据迁移。 图1 系统架构 更多架构特点请参见系统架构

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  • 系统架构

    全栈专属服务 架构具体说明如下:基础设施:指的是硬件设备及虚拟化平台,包括计算、存储、网络和防火墙等设备。基础设施虚拟化层将物理资源转化为虚拟资源池,从而可以轻松、动态的调度各类资源。云服务系统:指的是IaaS服务、PaaS服务和SaaS服务。我们为您提供Console、API或者SDK等多种使用云服务的方法,同时提供在线帮助中心。使用云服

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  • 系统架构

    系统架构 集群架构 副本集架构 单节点架构

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  • Atlas 500硬件系统架构

    Atlas 500的系统架构如图1所示,处理器为华为自研海思Hi3559A,通过扩展Atlas 200 AI加速模块(可选),最高可提供16T INT8的算力,详情请参考《华为 Atlas 500技术白皮书》。

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  • 方案概述

    商业智能解决方案把大数据分析所需的产品功能全部融入一个平台进行统一管控。为各种规模的企业提供灵活易用的全业务链的大数据分析解决方案,让每一位用户轻松挖掘大数据价值,获取深度洞察力。 全方位数据源接入:提供全方位的业务数据源接入能力,包括全部主流关系型数据库,国产数据库,各类大数据平台和多维数据库等。

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  • 合理的规划系统架构

    合理的规划系统架构 Spring Cloud提供了丰富的组件,帮助搭建具备足够韧性的云原生系统。spring cloud gateway具备通用网关的大部分能力,并且集成了Spring Cloud的服务治理能力,可以实现Spring Cloud多协议转发。一个典型的Spring Cloud云原生架构如下:

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  • 合理的规划系统架构

    合理的规划系统架构 Java Chassis提供了丰富的组件,帮助搭建具备足够韧性的云原生系统。Edge Service具备通用网关的大部分能力,并且集成了Java Chassis的服务治理能力,可以实现Java Chassis多协议转发。一个典型的Java Chassis云原生架构如下:

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  • IoT数据分析服务系统权限

    IoT数据分析服务系统权限 下表 为IoT数据分析服务的所有系统权限 表1 IoT数据分析服务系统权限 系统角色/策略名称 描述 类别 Tenant Administrator 拥有该权限的用户拥有除IAM外,其他所有服务的所有执行权限。 系统角色 Tenant Guest 拥有

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  • IoTDA结合DLI+DWS+Astro实现大数据分析

    IoTDA结合 DLI +DWS+Astro实现大数据分析 场景说明 在物联网解决方案中,设备产生庞大的数据,使用传统的Mysql数据库已经无法达到要求,为了降低存储成本,提高数据查询效率,华为云物联网平台可以通过规则引擎,将数据转发到华为云其他云服务,例如可以将海量数据经过 数据湖

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  • 典型应用

    超强写入:相比于其他NoSQL服务,拥有超强写入性能。 大数据分析:结合Spark等工具,可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具,可应用于金融行业的风控体系,构建反欺诈系统。 优势: 大数据分析:结合Spark等工具,可以进行实时的反欺诈检测。

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  • 方案概述

    bi是一站式BI大数据分析平台,可对接各种业务数据库、 数据仓库 大数据分析平台,进行加工处理、分析挖掘和可视化展现;满足各种数据分析应用需求,如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。 方案架构 该解决方案部署架构如下图所示: 图1 方案架构 该解决方案会部署如下资源:

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  • 方案概述

    通过一站式数据分析实现数据综合分析,全面提升数据应用价值。 图2 数据中台解决方案部署架构架构描述: 方案由企业主机安全等计算,E CS 为基础部署应用平台; 方案采用了华为云RDS for mysql作为系统库和 GaussDB DWS和DGC两种数据库作为数据分析和存储的数据库;

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  • Share-nothing架构

    Share-nothing架构 DWS是采用Shared-nothing架构的MPP系统,它是由众多拥有独立且互不共享CPU、内存、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,

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  • 大数据

    大数 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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  • 方案概述

    支撑的作用。 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

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  • 方案概述

    自助式数据加工:业务人员自主灵活完成标签建模,提升数据应用效率 开放平台灵活操作:OpenAPI 灵活进行能力扩展,更好地与客户业务系统协作 技术架构 图2 部署架构图 方案通过华为云 MapReduce服务 MRS、云数据仓库GaussDB(DWS)实现大数据集群的管理、提供神策通用数据的接入和加工,同时通过

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  • 方案概述

    CDM 、云数据库 RDS等服务的组合,可以快速构建一个轻量化离线数据分析平台,可一站式完成业务数据采集、分析,指标查询、做展示等工作,帮助企业实现业务数据洞察。 方案架构 该解决方案部署架构如下图所示: 图1 方案架构 该解决方案会部署如下资源: 数据迁移服务 CDM:高效、易用的

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  • 数据治理平台

    数据治理 平台 数据平台总体架构 本项目一期以离线数据分析为主,按照华为云数据使能方案的离线数据湖子方案,以华为公有云为载体,为客户建设离线数据湖平台,作为本次项目数据分析应用的数据底座。 离线数据湖平台整体架构如下,核心由三个云服务组成,大数据平台 MRS 、数据仓库平台DWS、数据集成治理平台DataArts

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  • 什么是数据治理中心DataArts Studio

    开发、数据架构、数据质量监控、数据资产管理、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。

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  • 数据分析

    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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