数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    数据仓库星形模型定义 更多内容
  • 对象模型

    对象模型 API发布后,如果不想API被某些IP地址访问到,可以将这些IP地址加入黑名单,或者想API被某些特性的IP地址访问到,也可以将这些IP地址加入白名单。这样可以提高API的访问安全性,保护API免受攻击。本节介绍API的黑白名单(ACL策略)管理的对象模型,如表1 ACL策略对象模型所示。

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  • 对象模型

    对象模型 API需要绑定ACL策略,ACL策略才能够对API起到保护作用。本节介绍ACL策略与API的绑定关系的对象模型,如表1所示。 “操作类型”用于描述字段的属性,表示对应字段的值可进行的操作: C:创建;U:更新;R:读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作,对应字段是否为必选字段。

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  • 对象模型

    对象模型 管理系统的默认配置,管理租户可以根据系统的实际运行情况对这些配置的值进行修改。 “操作类型”用于描述字段的属性,表示对应字段的值可进行的操作: C:创建;U:更新;R:读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作,对应字段是否为必选字段。 表1 系统配置对象模型

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  • 对象模型

    对象模型 本节介绍签名密钥的对象模型,如下表所示: “操作类型”用于描述字段的属性,表示对应字段的值可进行的操作: C:创建;U:更新;R:读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作,对应字段是否为必选字段。 表1 签名密钥模型 参数 类型 说明 操作类型 是否必选

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  • 对象模型

    对象模型 本节介绍API及后端服务的对象模型。 “操作类型”用于描述字段的属性,表示对应字段的值可进行的操作: C:创建;U:更新;R:读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作,对应字段是否为必选字段。 表1 API对象模型 参数 类型 说明 操作类型 是否必选

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  • 对象模型

    对象模型 本节介绍APP与API之间的授权关系的对象模型,如下表所示。 “操作类型”用于描述字段的属性,表示对应字段的值可进行的操作: C:创建;U:更新;R:读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作,对应字段是否为必选字段。 表1 APP授权关系对象模型 参数

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  • 对象模型

    对象模型 API需要绑定ACL策略,ACL策略才能够对API起到保护作用。本节介绍ACL策略与API的绑定关系的对象模型,如表1所示。 “操作类型”用于描述字段的属性,表示对应字段的值可进行的操作: C:创建;U:更新;R:读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作,对应字段是否为必选字段。

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  • 导入模型

    导入模型 如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中 导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写? 使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口 ModelArts平台是否支持多模型导入 导入AI应用对于镜像大小的限制 父主题: 模型管理

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  • 公共模型

    公共模型 公共模型提供API设计时所需公共数据的定义,在设计API的Body请求体或返回响应时,如果需要使用某种数据模型、公共响应等,可直接引用对应的公共模型,单击“公共模型”搜索框右侧,新建不同类型公共模型,CodeArts API提供以下7种公共模型定义:数据模型、公共响应、

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  • 模型适配

    模型适配 基于MindSpore Lite的模型转换 动态shape 父主题: GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导

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  • 模型适配

    可以看到获取的shape信息如下图所示。 图1 shape信息 PyTorch模型转换为Onnx模型(可选) 获取onnx模型有两种方式,方式一是使用官方提供的模型转换脚本将pytorch模型转换为onnx模型,方式二是对于提供了onnx模型的仓库,可以直接下载onnx模型。下面介绍方式一如何操作,如果采用方式二,可以跳过此步骤。

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  • 领域模型

    从工具箱中拖入Domain元素到领域模型图中,从系统业务划分上抽象出内存、存储、安全、网络域概念,建立如下图所示模型结构: 在领域模型中以业务域视角进行建模分析,创建业务域对象之间结构关系,如果当领域模型设计图形比较复杂时,可以参考逻辑模型中的分层结构,创建多个领域模型,分解来画各业务域之间的关系

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  • 技术模型

    指向,都要与层级规则中定义的保持一致。 检查范围 当前模型工程中的所有符合定义规则的技术元素(定义规则:工程设置>构造型下,绑定到4+1视图 : 技术模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为技术元素)。 在技术模型图上创建出来的技术元素; 引用到技术模型中的技术元素(包含关联空间中的引用的技术元素)。

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  • 模型采集

    模型采集 接入数据源 管理数据源 采集任务管理 父主题: 应用模型

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  • 检索模型

    检索模型 概述 通过模型地图,用户可以根据模型的名字和路径关键字进行资产检索,快速查找所需数据信息;同时也支持用户收藏模型,申请权限,添加标注,方便快速使用。 前提条件 已采集技术模型,具体请参见模型采集。 已创建业务模型,具体请参见模型目录(旧版)。 检索模型 在开天 集成工作台 界面中,选择左侧导航栏中的“应用模型

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  • 逻辑模型

    单击已新建的逻辑模型右侧的“编辑”,可以修改逻辑模型的参数信息。 单击已新建的逻辑模型右侧的“删除”,可以删除逻辑模型。删除操作无法恢复,请谨慎操作。如果模型包含业务表,无法删除。 单击已新建的逻辑模型右侧的“转化为物理模型”,可以将逻辑模型转化为物理模型。具体操作请参见逻辑模型转换为物理模型。 单击已新建的逻辑

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  • 使用ASM实现灰度发布和蓝绿发布

    1到5个黑色星形图标来显示评分信息。 v2(1.5.0)版本不会调用ratings服务。 v3(1.5.2)版本会调用ratings服务,并使用1到5个红色星形图标来显示评分信息。 为了直观的展示灰度版本之间流量切换情况,本教程以reviews服务的v1版本(黑星形)、v3版本(红星形)为例进行说明。

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  • 数据资产

    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目标数

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  • IoTDA结合DLI+DWS+Astro实现大数据分析

    协议的产品,填写参数后,单击“确定”。 图2 创建产品-MQTT 导入产品模型,请参考导入产品模型。 在该产品下注册设备,请参考注册单个设备。 本文中使用的产品模型和设备仅为示例,您可以使用自己的产品模型和设备进行操作。 数据转发规则配置 选择左侧导航栏的“规则>数据转发”,单击“创建规则”。

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  • 模型测试

    单击界面左下角的“异常检测模型测试”,弹出“异常检测模型测试”代码框,如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”,可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例,如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分,具体以实际打印结果为准。

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  • 模型训练

    模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程,无需关注,下面会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”,进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程,这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程,本次不使用。

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