计算、可信联邦学习和联邦预测作业等作业方式。 多方安全计算 多方安全计算是 可信智能计算 提供的关系型数据安全共享和分析功能，曾经被称为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据

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BS对接进行数据分析。存算分离的架构下，使得存储资源和计算资源可以分开申请和计费，降低了成本并提高了资源利用率。 存算分离场景下， DLI 支持OBS在创建桶时数据冗余策略选择单AZ或者多AZ存储，两种存储策略区别如下： 选择多AZ存储，数据将冗余存储至多个AZ中，可靠性更高。选择多

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集成架构可靠性检查结果不通过，还可以保存和提交吗？ 可以。 联营认证可靠性检查是根据联营认证测试要求预置的辅助检查，会根据用户选择的联营方案应用类型、可靠性级别对该方案进行可靠性检查。如果检查不通过，可继续保存和提交审核，但在方案审核界面将会展示可靠性检查结果，建议检查通过后再提交审核。

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告，确保服务的透明性和质量。 客户反馈收集：服务完成后，系统自动发送满意度调查，收集客户反馈，用于持续改进服务质量。 数据分析与报告：瑞云服务云提供丰富的数据分析工具，帮助管理层监控服务绩效，识别改进机会，优化服务流程。 通过本方案实现的业务效果： 全渠道接入、统一客服工作台，提升客服效率的同时提升客户体验

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使用DLI Flink SQL进行电商实时业务数据分析 应用场景 当前线上购物无疑是最火热的购物方式，而电商平台则又可以以多种方式接入，例如通过web方式访问、通过app的方式访问、通过微信小程序的方式访问等等。而电商平台则需要每天统计各平台的实时访问数据量、订单数、访问人数等等

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应用层、业务层、数据层，多层级可靠性保障，为客户提供24小时实时监控。 方案优势 应用了多源卫星组网，在超常规的情况下可实现7~10分钟监测一次的目标，实现每天384次以上的监测频率，实现监测准确性、及时性、敏感性和售后服务业界领先； 具有较高的探测灵敏度，从卫星搭载设备的技术数据分析，理想条件下可以发现的最小火场面积约为百平方米；

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使用云CCE集群实现快速部署。 使用NGINX负载均衡实现入口的高可用。 云数据库实现数据安全可靠、高可用。 方案优势 可靠性和高可用性：应用程序和数据具有高可用性和可靠性。提供备份和恢复功能，保护数据免受意外数据丢失或灾难性事件的影响 弹性和灵活性：根据业务需求增加或减少 服务器 、存储

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Server等，全部采用主备或负荷分担配置，有效避免了单点故障场景对系统可靠性的影响。 完备的可靠性机制 通过可靠性分析方法，梳理软件、硬件异常场景下的处理措施，提升系统的可靠性。 保障意外掉电时的数据可靠性，不论是单节点意外掉电，还是整个集群意外断电，恢复供电后系统能够正常恢复

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主动预防：深度巡检、重大故障复盘。 适用于客户将云业务运维交由更有经验的第三方进行托管运维 aPaaS平台高可靠性治理 aPaaS平台高可靠性治理：提供一年2次服务。确定客户应用高可靠性治理目标，识别关键DFX需求，包括：高可用和韧性设计，如容灾容错、过载控制、灰度发布等；可运维性设计，

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在复杂网络环境下保证消息实时性与可靠性 无法保障大并发、高可用消息通信 难以快速实现业务系统对接 难以支撑包含整车部分、调度系统和运维系统，需要稳定、低时延、高性能的车云 数据接入服务 无法支持数据实时采集与分析实现生产线运行 数据可视化 、生产装备运行数据分析实现产线质量预警、生产预测性维护等智能制造场景

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Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 图1 Flink架构 在本示例中，使用 MRS 集群内置的Flink WordCount作业程序，来分析OBS文件系统中保存的源数据，以统计源数据中的单词出现次数。

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合规和监管要求； 通过D CS 集群，满足高读写性能及弹性变配的业务需求，提高响应速度； 通过CBR及时备份企业主机，降低故障恢复时间，提高可靠性； 方案优势 产品竞争力强：多年的人工智能算法研发经历，曾在MegaFace人脸数据库及Market-1501**行人数据库的准确率排名突

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集群类型 根据业务需要选择合适的MRS集群类型。 分析集群：用于离线数据分析场景，对海量数据进分析处理，形成结果数据，主要包含Hadoop、Spark、HBase、Hive、Flink、Oozie、Tez等数据分析类组件。 流式集群：用于流式数据处理任务，对实时数据源进行快速分析，

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于对无界数据流和有界数据流进行有状态计算，它可以用于对数据实时处理、批处理和流批一体化处理。如金融交易数据处理、网络流量监控、服务器日志数据分析等场景。 方案架构 该解决方案基于华为云 弹性云服务器 ECS上资源一键式部署，帮用户快速构建Flink集群环境。解决方案架构图如下： 图1

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应用场景 网站应用 对CPU、内存、硬盘空间和带宽无特殊要求，对安全性、可靠性要求高，服务一般只需要部署在一台或少量的服务器上，一次投入成本少，后期维护成本低的场景。例如网站开发测试环境、小型数据库应用。 推荐使用通用型弹性 云服务器 ，主要提供均衡的计算、内存和网络资源，适用于业务

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产品优势 物联网资产模型感知 IoT数据分析服务是以物联网资产模型为中心的分析服务，不同于公有云上的通用型大数据相关产品，IoT数据分析服务与资产模型深度整合，在相关数据分析作业的定义中，开发者可以方便引用物联网的模型数据，大大提升数据分析的效率。 一站式开发体验 大数据开发技术

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数据管道是数据分析的基础功能，对进入数据分析的数据进行格式标准化、清洗等数据预处理。点击图标即可进入数据管道配置界面。 配置存储 数据的存储是数据分析的基础，点击图标即可进入存储配置界面。 资产建模 根据您的业务场景创建相应的数字资产模型，并基于该模型进行后续的数据分析，点击图标即可进入资产建模界面。

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ClickHouse中最强大的表引擎当属MergeTree（合并树）引擎及该系列其他引擎，根据业务场景选择合适的引擎。 表引擎选择建议 自助报表分析、行为数据分析，在不涉及重复数据聚合的情况下，建议使用ReplicatedMergeTree表引擎。 涉及到物化视图等聚合函数的场景，建议使用Repl

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权限管理 IoT数据分析服务权限 IoT数据分析服务系统权限 IoT数据分析服务操作与资源权限关系 IoT数据分析服务权限配置示例

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详细的数据说明请参考数据说明。 图1 方案简介 流程指导 使用DLI进行驾驶行为数据分析的操作过程主要包括以下步骤： 步骤1：上传数据。将数据上传到 对象存储服务 OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。 步骤2：分析数据。使用DLI对待分析的数据进行查询。 示例代码 具体样例

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员进出货物的情况。 新能源车的数据分析场景 当前新能源车都已联网，并且高频持续产生数据到云端，如何对这些数据进行高效的管理和分析是车企面临的一个重要课题。通过使用IoT数据分析服务，可以帮助企业快速搭建新能源车大数据分析平台。 优势 IoT数据分析服务作为整合了数据集成，数据清洗

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