湖、 数据仓库 、BI、AI融合等能力，完全兼容开源，快速帮助客户上云构建低成本、灵活开放、安全可靠、全栈式的云原生大数据平台，满足客户业务快速增长和敏捷创新诉求。 父主题： 产品咨询类

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服务内容和服务场景 场景标题 场景简介 客户IDC上云 将客户业务和数据一次性搬迁到云上大数据服务中，并基于云上环境快速构建云下系统，满足客户未来业务快速增长需求。 云服务友商迁移 将提供一站式迁移平台，将云服务友商上的业务和数据不停服、平滑迁移至华为云大数据平台。 企业业务及技术架构复杂，难

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动化测试和验证能力，从而进一步降低人力成本。 此外，由于成本优化带来可能带来的资源冗余度的下降，故而也应该综合考虑业务的趋势。 比如一个快速增长的业务组织更多地可能会偏向于提升业务的速度，而设计一个比较宽松的云成本优化策略，而稳定的业务组织则可以以成本效率为主要考量，设计比较严格

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Autopilot集群为有成本优化诉求的企业用户提供了灵活的资源配置方案。它满足了用户对低成本学习、资源灵活配置的需求，同时支持业务量的自动扩缩，以适应业务的快速增长。CCE Autopilot集群确保了即使在资源需求较小的初期阶段，用户也能获得高可靠性和性能的服务，随着业务的扩展，资源可以无缝扩展，满足企业对成本效益和业务连续性的需求。

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，分片数据进行平移，数据相对位置不需要重新分布，所以变更速度最快，推荐您优先使用此方式进行分片变更。 该方式适用于水平拆分业务后业务规模快速增长的场景，可在业务初期减少成本。也适用于RDS for MySQ L实例 无法满足存储空间，读写性能的场景。 图1 分片数不变，增加RDS for

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edicated Replica模式，数据双副本高可靠。 图2 ClickHouse的cluster结构 平滑的弹性扩容能力 随着业务的快速增长，面对集群存储容量或者CPU计算资源接近极限等场景， MRS 服务提供了ClickHouse数据迁移工具，该工具可以将某几个ClickHou

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可以使数据发挥最大价值，因此需要业务人员来主导业务的 数据治理 开发工作。 数据治理的核心就是管理好业务的数据资产，随着业务特性和业务复杂度快速增长，面临的不再是无数据的时代，面临的问题是如何在数据世界中获取到准确且有价值的信息，例如同一个指标在不同的应用场景，哪个才是准确的？这么多

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用户函数内部进行初始化逻辑。 函数处理请求并将结果返回。 其中1、2和3是系统层面的冷启动开销，通过对调度以及各个环节的优化，函数服务能做到负载快速增长时稳定的延时。4是函数内部初始化逻辑，属于应用层面的冷启动开销，例如深度学习场景下加载规格较大的模型、数据库场景下连接池构建、函数依赖库加载等等。

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2G/3G/4G等多制式，在多频多模网络发展策略下可以高效利用宝贵的站点资源，大幅降低站点获取难度和减少站点租金，帮助运营商应对移动网络快速增长的容量需求。同时刀片式基站采用自然散热，满足室外55℃高温环境，IP65防护等级，无需机房机柜和空调，其高能效和环境友好的特性，帮助运营

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变化的，使用云的软件/服务的架构也是随时在演进。 企业应建立定期的云成本监控和审查机制，并根据实际情况调整和完善云成本优化策略。比如一个快速增长的业务组织更多地可能会偏向于提升业务的速度，而设计一个比较宽松的云成本优化策略，而稳定的业务组织则可以以成本效率为主要考量，设计比较严格的云成本优化策略。

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2G/3G/4G等多制式，在多频多模网络发展策略下可以高效利用宝贵的站点资源，大幅降低站点获取难度和减少站点租金，帮助运营商应对移动网络快速增长的容量需求。同时刀片式基站采用自然散热，满足室外55℃高温环境，IP65防护等级，无需机房机柜和空调，其高能效和环境友好的特性，帮助运营

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市场方向不对，要推翻重做，那么前面投入的测试就全是浪费，此时应该以手工测试为主。 当发现市场正确，快速投入人力和物力，此刻需要的是产品的快速增长，需要开始引入关键的自动化测试来保障效率和质量。 到产品稳定阶段，自动化测试的目的是回归，保障质量的稳定。 那么问题又来了，测试能防范所

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5G技术带动了智能制造、自动驾驶、虚拟现实等应用的发展。 中国政府支持新能源汽车的发展和普及，限制燃油车并推行减排政策。 电动汽车销量快速增长，充电基础设施建设也在加速。 中国政府重视 区块链 技术的发展，推动相关法规和标准的制定。 区块链被视为数字经济发展和数据安全的重要工具。

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数据仓库上云与实施服务从服务场景维度主要覆盖以下三类： 线下IDC数仓迁移上云 将客户业务和数据一次性搬迁到云上数据仓库，并基于云上环境快速构建云下系统，满足客户未来业务快速增长需求。主要搬迁对象有: 商用产品：Oracle、Teradata、Gbase、HANA 开源：Greenplum、Starrocks、Doris

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极致弹性：计算资源快速伸缩，存储空间按需使用，同时大幅度降低存储成本。历史数据无需再迁移到其他存储介质上，让数据分析更简单，一站式解决金融、互联网等行业快速增长的数据分析需求。 数据共享：一份数据承载多样负载，数据实时共享，多写多读的使用模式，在支持不同业务数据快速共享的同时，具备良好的计算资源隔离能力。

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D3）和最新的一个增量备份（I4），再进行一个日志前滚操作，就能完成数据的最新恢复。 图4 数据恢复 重复数据删除管理 随着HANA数据快速增长，以及企业要求备份和恢复的时间点越来越多，保存数据的成本也变得越来越严重。研究发现，SAP HANA备份数据中的数据中高达60%是冗余的

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