云 数据仓库 解决方案 传统的数据仓库售价昂贵，设备系统选型，采购周期长，扩容复杂，整体运行成本十分高昂，因此很难为中小企业所采纳。 云数据仓库服务 GaussDB (DWS)与传统的数据仓库相比，主要有以下特点与显著优势： 一款分布式MPP数据仓库云化服务，具备开放，高效，兼容，可扩展，易运维等特点。

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更新 与业务团队合作： 与业务团队保持紧密合作，确保指标设计与业务需求保持一致，并及时进行反馈和调整 持续改进： 定期审查和更新指标设计，以确保其仍然适用于不断变化的业务环境 技术指标设计 业务指标用于指导技术指标，用于定义指标的设置目的、计算公式等，并不进行实际运算，可与技术指

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开发Workflow的核心概念介绍 Workflow Workflow是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG），由节点和节点之间的关系描述组成。 图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示，依赖关系决定了节点的执行顺序

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，使得大屏可以使用DWS中的数据。 如需了解更多数据源，请参见新建数据连接。 前提条件 已获取DWS数据源的地址、端口、用户名和密码。 为了使 DLV 大屏与DWS服务网络互通，您需要使用云数据迁移（ CDM ）集群作为网络代理。请确保在CDM服务中已有可用的集群，且CDM集群与DWS数

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适用于数据仓库服务（DWS）的最佳实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 dws-clusters-no-public-ip DWS集群未绑定弹性公网IP dws DWS集群绑定弹性公网IP，视为“不合规”

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数据备份与恢复 备份桌面数据 恢复桌面数据

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数据准备与处理 数据准备使用流程 创建ModelArts数据集 导入数据到ModelArts数据集 处理ModelArts数据集中的数据 标注ModelArts数据集中的数据 发布ModelArts数据集中的数据版本 分析ModelArts数据集中的数据特征 导出ModelArts数据集中的数据

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型技术分钟级完成七巧板报告的开发。 数据管家360 提供给数据管家和数据Owner的管理工具，实现对数据源、技术元数据采集、信息架构、数据标准等的管理。 运营中心 集中查看支撑运营根技术的模块，内含元模型中心，从信息架构、业务架构、应用架构三大层面感知元模型的驱动力。 EA元模型

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数据采集与分析 前提条件 已配置邮箱 服务器 ，具体操作请参见调测邮箱通知功能。 操作步骤 选择“运维管理 > 数据采集与分析 > 数据采集与分析”。 根据需要选择相应的功能使用，详情请参见表1。 表1 任务管理 任务 说明 操作方法 采集设备日志 采集和统计设备故障日志，以了解设备的状态以及运行情况。

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数据采集与分析 数据采集与分析 父主题： 运维管理

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数据运营与质量 数据运营 展示数据的注册、使用情况；同时将热门物理表、逻辑实体和热搜词汇直观展示给用户，以供参考决策。 图1 数据运营 总物理资产数量：系统中已存在的总的物理表数量 注册资产总量：系统中已注册关系的资产数量 访问量：访问系统的用户数量 注册资产：展示近12个月中注册的关系资产的数量分布

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数据备份与恢复 物理机故障时， 弹性云服务器 是否会自动恢复？ 如何备份本地盘数据？

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数据开发与治理 数据源管理与数据标准管理 数据建模 数据开发 数据血缘、资源管理、函数管理和变量管理 数据发布CI/CD、任务运维 数据质量管理 元数据管理 数据资源管理 数据服务管理 数据安全 父主题： 产品操作

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数据识别与准备 在迁移开始前，华为云 OMS 服务会先对源端存储系统中的数据进行识别，包括对象大小、最后修改时间以及位置等关键信息。基于这些信息，服务会为用户生成一个对应的迁移任务配置，确保迁移过程的高效性和准确性。 父主题： 迁移工作原理

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Insight无缝集成华为云数据仓库服务、支持本地 CS V、在线API及企业内部私有云数据；满足您各类大数据实时计算、监控的需求，充分发挥大数据计算的能力。 拖拽即可完成组件自由配置与布局、所见即所得，无需编程就能轻松搭建可视化大屏。 DataArts Insight特别针对拼接大屏端的展示做了

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单击“添加”，选择用于创建堆叠的成员设备，单击“确定”。 单击“确定”，完成交换机堆叠创建。 配置核心交换机与出口网关互联 核心交换机注册前需要配置与出口网关的对接，可正常连接Internet。 执行如下命令行，将核心交换机的相应接口加入Eth-Trunk中。 <CORE> system [CORE]

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号、优先级等信息，会导致堆叠系统重启。 单击“确定”，完成交换机堆叠创建。 配置核心交换机与出口网关互联 核心交换机注册前需要配置与出口网关的对接，可正常连接Internet。 执行如下命令行，将核心交换机的相应接口加入Eth-Trunk中。 <CORE> system [CORE]

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习，学员能紧跟技术发展趋势，获取最新的技术知识 收获技能：基于不同角色设计，理论知识与实践技能并重，采用笔试、实验、面试等考试形式，综合提升学员技能 收获机遇：获得认证的学员，将具备相应领域的技术知识与实践技能，其职业规划将拥有更多可能，实现职业进阶 收获信任：认证证书能够让学员

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面向高校老师提供《鲲鹏计算理论与实践课程》培训服务，以及配套的理论和实训。 课程包括以下主题：计算机组成原理（鲲鹏处理器），汇编与接口技术（鲲鹏ARM汇编）、和高性能与并行计算（鲲鹏平台）等内容。 鲲鹏师资培养服务-欧拉操作系统 面向高校老师提供《openEuler操作系统理论与实践课程》培训

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科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型主要用于。 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段：预训练与微调。 预训练阶段：预训练是模型学习基础知识的过程，基于大规模通用数据集进行。例如，在区域海洋要素预测中，可以重新定义深海变量、海表变量，调整深度

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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