式，常见的有星座模型、雪花模型等，只需要按实际应用需要设计、开发即可。 设计步骤 图8 设计步骤 应用需求分析：这部分主要针对数据应用系统所需要的数据范围及指标来确定，因此是先分析数据应用系统的需求，再提炼数据集市的数据接口需求 目标表设计：即数据集市结果表设计，根据数据应用的需求进行数据表设计

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为什么要使用云 数据仓库 服务 GaussDB (DWS) ？ 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

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方案进行适配修改，完成模型设计、训练和调优。 工业视觉模型场景化优化服务-企业版 适用于多个摄像头组合拍摄，综合多个场景进行检测识别的复杂场景，需求重新进行整体方案设计和适配，完成模型设计、训练和调优。 工业生产优化设计与实施服务 工业生产优化规划与方案设计服务-基础版 对业务场

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建更多优化后的运营模型，也能为企业提供其他能力，如预测分析、推荐模型等，这些模型能刺激企业能力的后续增长。 对于数据仓库与 数据湖 的不同之处，可以类比为仓库和湖泊的区别：仓库存储着来自特定来源的货物；而湖泊的水来自河流、溪流和其他来源，并且是原始数据。 表2 数据湖与数据仓库的对比

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的数据汇集到一个数据仓库中。这样数据可以被更好地关联和分析，从而产生更大的价值。 数据仓库采用了一些和标准的面向事务的数据库（Oracle，MS SQL Server，MySQL等）不一样的设计，特别是针对数据的聚合性和关联性做了特别的优化，有些时候为了这些优化甚至可能会牺牲掉一

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建更多优化后的运营模型，也能为企业提供其他能力，如预测分析、推荐模型等，这些模型能刺激企业能力的后续增长。 对于数据仓库与数据湖的不同之处，可以类比为仓库和湖泊的区别：仓库存储着来自特定来源的货物；而湖泊的水来自河流、溪流和其他来源，并且是原始数据。 表2 数据湖与数据仓库的对比

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术资产呈现。同时支持采集规范设计创建的数据模型，作为业务资产呈现，并与技术资产自动关联。规范设计中创建的指标也会采集并作为指标资产呈现。 图1 数据地图 元数据采集 元数据（Metadata）是关于数据的数据。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到

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提供工业生产优化设计与实施专业服务，其中涵盖规划与方案设计、算法集成实施、模型场景化优化等服务。 服务不覆盖范围 客户应用软件的设计、改造。 客户应用软件的安装部署。 云平台基础架构设施设计与环境搭建。 实施所需的通信基础组件。 未明确认定在“范围内”的需求设计及模型开发服务。

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数据仓库规格 GaussDB(DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 标准数仓（DWS 2.0）规格 标准数仓（DWS 2.0）云盘规格，该规格弹性伸缩，无限算力、无限容量，规格详情请参见表1。

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数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓（DWS 2.0）：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力。支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，并按需、按量计价，为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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更新企业上云网络规划设计服务。 2021-03-24 第十三次正式发布。 优化云上保障护航服务（标准版）。 优化云上保障护航服务（尊享版）。 2021-03-10 第十二次正式发布。 优化云上保障护航服务（标准版）。 优化云上保障护航服务（尊享版）。 2021-03-05 第十一次正式发布。

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使用手册》 工业视觉模型场景化优化服务 《XXX项目-设计报告》《XXX项目-测试报告》 工业生产优化规划与方案设计服务 《XXX项目-方案设计报告》 工业生产优化算法集成实施服务 《XXX项目-接口文档》、《XXX项目-使用手册》 工业生产优化模型场景化优化服务 《XXX项目-测试报告》

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袋分子设计，分子属性预测功能，在分子对接中，我们预置了大量的分子库可供选择。 先导化合物优化 在先导化合物优化阶段，提供分子优化、靶点口袋分子设计（骨架跃迁、片段优化、片段连接、片段生成）、自由能微扰、合成路径规划功能。 模型管理 支持客户用自己的数据进行模型训练、对模型进行管理以及在平台上用自己的模型进行分析。

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创建逻辑模型：在物理模型开发之前，通常需要先创建逻辑模型。逻辑模型是基于业务需求和数据分析结果设计的模型，它描述了数据之间的关系和业务规则。逻辑模型可以使用实体关系图（ER图）或其他建模工具进行设计和表示。在创建逻辑模型时，需要考虑数据的实体、属性、关系和约束等。 转化物理模型：一旦

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递进的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。 概念模型：是从用户的视角，主要从业务流程、活动中涉及的主要业务数据出发，抽象出关键的业务实体，并描述这些实体间的关系。 逻辑模型：是概念模型的进一步细化，通过实体、属性和关系勾勒出企业的业务信息蓝图，是IT和

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选择表模型 在设计数据仓库模型的时候，最常见的有两种：星型模型与雪花模型。选择哪一种模型需要根据业务需求以及性能的多重考量来定。 星型模型由包含数据库核心数据的中央事实数据表和为事实数据表提供描述性属性信息的多个维度表组成。维度表通过主键关联事实表中的外键。如图1。 所有的事实都必须保持同一个粒度。

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仓库布局设计：仓内布局方案设计，根据业务形态、未来产能规划、建筑约束等因素设计仓内各功能区分布、通道、动线，设计功能区内货架、货位布局，支撑场地布局的快速设计与调整实施。 库区布局设计，基于仓库各功能区面积，手工/系统自动设计各功能区的布局位置及长宽方案。 货位布局设计，针对高架

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316,100.00 每套 工业生产优化模型场景化优化服务-基础版 一次性计费，根据购买的套数计费 300,000.00 每套 工业生产优化模型场景化优化服务-专业版 一次性计费，根据购买的套数计费 600,000.00 每套 工业生产优化模型场景化优化服务-企业版 一次性计费，根据购买的套数计费

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容量优化 在客户的运维工作中，为了保证业务可以持续运转不间断，需要提前识别高负载风险实例并提前做出应对措施。容量优化可以根据用户输入的安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 进行容量风险识别 查看容量分析结果 查看指标监控信息 容量报告

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优化Selinux SUSE操作系统无selinux配置文件，跳过该项配置。 执行以下命令，在vi编辑器中打开“/etc/selinux/config”。 vi /etc/selinux/config 按“i”进入编辑模式，修改SELINUX=disabled。 修改完成后，按“

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优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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