云桌面大数据场景解决方案 简介 为大数据业务部署在华为云上的企业，提供一站式云上数据分析办公环境。

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场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。

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。 弹性云服务器 的开通是自助完成的，您只需要指定CPU、内存、操作系统、规格、登录鉴权方式即可，同时也可以根据您的需求随时调整弹性 云服务器 的规格，为您打造可靠、安全、灵活、高效的计算环境。 数据仓库 服务 GaussDB (DWS) 数据仓库服务（Data Warehouse Ser

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fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及服务端进程认证的principal。这些配置样例代码会自动从“hiveclient

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大数据优化与提升服务 结合华为自身理论经验，帮助企业规划构建大数据体系和治理平台。 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 优化与提升

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多品牌、多种类的生产设备要实现实时监控管理，则设备数据与环境数据需要采集和上传，不同品牌和种类的设备，使用的数据格式、数据库标准不一。 难以预防设备故障 工厂流水线上，任何一台机器出现故障，会对整条流水线产生巨大的影响。 难以优化企业的生产策略和决策 因为收集到的数据格式不一，给

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物联网数据的数据体量大、价值密度小、数据时效性高、质量低。针对物联网数据的这些特点，在海量历史数据中提供近实时的高效探索分析能力，及时发现物联网数据中的隐含规律则显得尤为重要。IoT数据分析服务的时序分析，提供基于模型驱动的海量历史数据时序分析洞察能力，让物联网数据的规律清晰可见。

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企业数字化转型面临的挑战 企业在进行数据管理时，通常会遇到下列挑战。 数据治理 的挑战 缺乏企业数据体系标准和数据规范定义的方法论，数据语言不统一。 缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具，数据找不到。 缺乏技术元数据与业务元数据的关联，数据读不懂。 缺乏数据的质量管控和评估手段，数据不可信。

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竞享实例的应用场景 图像与媒体 大数据分析 Web应用 高性能计算

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AstroZero如何解决高并发、大数据的性能问题？ AstroZero引擎层是基于GO语言实现的，GO语言的协程机制支持高并发。同时网络层采用了ELB、Nginx进行负载均衡，合理动态的分担服务压力来满足业务高并发需求。 父主题： 产品咨询类

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线和设备的OEE指标。 商用 最佳实践 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新资产建模功能上线 为更好地满足工业等行业的资产建模，为业务系统快速构筑数字孪生模型，IoTA提供了一套语义严谨的建模方案。 公测 资产建模 2 提供多种数据来源类型的实时分析功能

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华为云大数据基础设施专家服务提供的服务内容如下： 华为云通过工具、访谈、信息表等收集客户的业务系统，根据客户业务系统信息，实施设计大数据系统的架构升级方案。 华为云通过技术支持将客户的业务系统，采用华为云相关的云产品，推荐云上基础环境，结合客户应用特性，推荐平滑迁移至华为云并实现大数据架构升级的方案。 云平台基础架构设施及环境的设计。

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象之间的关系，可以想象进行海量业务数据探索时难度有多大，数据分析效率极低。 数据探索就是利用 数据可视化 ，探索多来源数据间关系的一种数据分析方法，是为实现数据索引和数据追溯。数据探索功能使用图结构来承载物理产品的数字模型，吸收的各环节相关数据，从而形成伴随物理产品全生命周期的全量数

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Insight提供了基于数据集合的编辑功能，以供数据分析人员需要对数据加工处理时使用。 数据大屏 数据大屏的常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待，是DataArts Insight分析场景的重要组成部分，致力于满足企业高可视化要求的数据展示场景。 仪表板 DataArts

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应用场景2：安全合规 大型企业的每个业务部门都有独立的云账户实现资源隔离，每个业务部门的运维人员需要依赖日志监控告警实现故障定位分析，同时集团安全部门需要统一监控日志，因此多账号的统一日志管理成为企业痛点： 分业务独立运维：客户每个业务模块都有一个独立的账号做资源隔离，依赖日志服务

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生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程

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入，并授权数据分析服务访问数据，即可获得常见设备运营分析相关的数据集，无需数据开发人员进行开发。因此通过IoT数据分析服务，可以使得物联网设备运营相关的数据开发周期从数周缩短至几分钟。 智慧仓储中的实时分析场景 仓库的进出库管理是物流中的一个重要环节，当前较依赖人工的盘点，工作繁

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fileInputStream = null; } } 获取ZooKeeper的IP列表和端口、集群的认证模式、HiveServer的SASL配置、HiveServer在ZooKeeper中节点名称、客户端对服务端的发现模式、以及服务端进程认证的principal。这些配置样例代码会自动从“hiveclient

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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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IoT数据分析服务权限配置示例 iam授权的过程 默认情况下，管理员创建的IAM子用户没有任何权限，需要将其加入用户组，并给用户组授予策略和角色，才能使得用户组中的用户获得策略定义的权限。 前提条件： 需要管理员账号已开通IoTA数据分析服务，未开通则访问开通服务。 创建好子用户

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语义搜索与推荐 建立用户搜索输入的关键词与 知识图谱 中的实体之间的映射关系，为用户推荐满足用户需求的结构化信息内容，而不是互联网网页。 图1 知识图谱与语义搜索 智能问答系统 基于知识的问答系统建立大规模知识库，通过理解将用户的问题转化为对知识图谱的查询，提供用户所关心的问题答案。 图2 知识图谱与智能问答

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