能力。 方案优势 行业知识充足：可以满足中大型企业复杂的需求，在连锁零售，高端制造，物流等行业解决方案完善，确保知识最新最全 问答准确率高：对自有的全面的行业知识，在盘古大模型的加持下，将问答的准确率提升25% 预测和分析更准确：结合盘古大模型，通过对现有数据的分析，可以提供更准

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应用场景 尤其适用于大规模的数据存储与高并发访问的行业应用，如互联网应用、物联网数据、高性价比数据库解决方案等应用场景。 互联网应用 电商、金融、O2O、零售、社交应用等行业，普遍存在用户基数大、营销活动频繁、核心交易系统数据库响应日益变慢的问题，制约业务发展。DDM提供线性水平

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新建数据大屏 大屏概述 新建大屏 大屏全局参数配置 大屏组件 预览大屏 发布大屏 复制大屏 大屏分享协作 管理大屏

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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行业数据流管理 消息管理 图片下载 云端抓拍 智能统计

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企业数智员工解决方案是基于盘古大语言模型开发。盘古大模型致力于深耕行业，打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集，将行业知识know-how与大模型能力相结合，重塑千行百业，成为各组织、企业、个人的专家助手。 在数智员工的开发过程中，我们使用了大规模数据集进行训

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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应用场景 游戏加速 行业痛点：游戏行业面临延迟大、丢包多、掉线频繁等问题，严重影响终端用户的游戏体验。其他很多类似行业也面临这些问题，例如在线教育、视频直播等。 解决方案：通过全球加速服务将游戏连接请求就近接入华为云，通过华为云的骨干网到达游戏 服务器 ，极大地缩短了公网传输路径，减

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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字、中文

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统进行数据赋能。 在数字能源行业，帮助企业打通数据壁垒，建设统一的数据标准质量，将各类数据指标通过大屏展示。通过数据使能构建，各类报表大屏定制化开发，帮助企业领导决策。 方案架构 中软国际数据治理专业服务解决方案，承载帮助企业实现数字化转型能，具备“方法论+数据平台+数据应用+行

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、BI应用开发、行业AI应用开发、行业数据应用开发、数据与数据平台运营运维 业务效果 价值实现：围绕业务需求，长治久安地构建起涵盖资产、安全、标准、质量、管控等5大体系的企业数据管理机制； 价值应用：基于业务流程场景，开启企业数智之路，打通数据资产识/取/用/管/运/维“最后一公里”；

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方案概述 应用场景 该解决方案通过华为云GeminiDB+ GaussDB (for MySQL)服务组合，提供一个开箱即用的秒杀大促数据库解决方案，适用于电商行业秒杀大促场景，客户对业务稳定性、性能要求高，同时对数据一致性有要求，保证不出现超卖。 方案架构 该解决方案可自动化完成 GeminiDB和GaussDB(for

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方案灵活：可拆分配置的8大服务模块，满足客户定制服务需求，节约客户开支，提高付费意愿。 一专多能：以大数据迁移、接入、开发为主的技能优势为入口，拓展全场景的大数据服务能力。 通用模式：7年+的大数据技术专业经验，打磨出面向底层方法论的通用大数据服务模式、模型。 此人力服务型解决方案依托深厚的公司实力、团队能力和技术能力：

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用并沉淀复用行业资产，加速行业数字化。 AstroFlow基于Astro Zero的工作流模块，新增双画布模式，并提供多种触发方式。 Astro大屏应用 Astro大屏应用（Astro Canvas）是华为云Astro低代码平台提供的可视化页面构建服务，提供了丰富的可视化组件、灵

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模具行业数据模型与标准 依据华为云对模具行业的合作理解，模具行业企业关键数据要素资产框架，以用于各模具行业内对于订单、生产等数据的理解对齐，在运营方沉淀数据管理能力的同时，支撑云工厂运营方多多加盟工厂的统一管理，未来可支持以通用数据为基础的行业内通用应用的可复制，以及行业内跨企业

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数据治理解决方案 数据治理解决方案概述 数据资产入表 数据管理能力成熟度模型DCMM 数据安全能力成熟度模型DSMM

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技术重复复用；“N” 指的是面向行业领域的扩展应用通用部分，通过“1”可以向 “N”个行业领域实现低成本快速扩展，如在PCB云工厂、模具云工厂的基础上，未来能够拓展到更多的行业场景。 中试中心设计原则 中试中心设计主要围绕装备制造和电子信息制造两大产业作为重点方向，为设计数字化和

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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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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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