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- 产品优势本章节主要介绍大数据管理平台 DataWings的产品优势。 一、一站式全流程 提供集数据建模、数据集成、数据处理、数据治理、数据地图、数据服务于一体的大数据管理平台,无需切换多个系统使用,提高用户的工作效率。 二、开箱即用低门槛 支持全流程可视化开发,提供低代码、零代码的使用模式,多模块支持表单式操作,降低上手难度,提高开发效率。 三、全周期数据治理 强调过程治理及持续治理,贯穿数据全生命周期;有机结合事前规范定义,事中监控并及时阻断脏数据,事后健康分诊断,并提供综合治理方案。
- 如何上传镜像到一体化计算加速平台·异构计算的私有镜像仓库登录 创建和使用天翼一体化计算加速平台·异构计算之前,需要先注册天翼云门户的账号。如果已拥有天翼云的账号,可登录后直接使用天翼一体化计算加速平台·异构计算。 进入天翼云官网,选择"产品">"计算">"高性能计算">"一体化计算加速平台·异构计算",点击"管理控制台"。 输入用户名密码,登录一体化计算加速平台·异构计算平台。 登陆成功后,跳转至一体化计算加速平台·异构计算产品首页。 进入镜像仓库 进入镜像仓库需要先进入"工作空间"。
- 智能计算本节介绍算力互联调度平台智能计算的使用指南。 产品功能功能介绍相关链接开发机开发机管理训练任务训练任务管理数据集创建数据集数据集管理
- 下载客户端例如完整客户端已下载并安装后,管理员通过Manager界面修改了服务配置,开发人员需要更新客户端配置文件的场景。 说明 平台类型包括x86_64和aarch64两种,可分别在x86和TaiShan节点上安装使用。默认情况下,下载的客户端平台类型和服务端保持一致。 是否在集群的节点中生成客户端软件包文件? 是,勾选“仅保存到如下路径”,单击“确定”开始生成客户端文件。 文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/FusionInsight-Client/”。
- 平台用量查询的流量与日志统计的流量相比，为什么会存在差异本文解释平台用量查询的流量与日志统计的流量差异产生的原因。 直播控制台上可查询带宽流量等统计数据,该数据同时也应用于生成计费账单,其流量会比基于访问日志统计的流量偏多。 原因是日志中记录的流量数据是基于应用层日志中响应消息头+响应body体统计出的流量。而在实际网络请求中产生的网络流量,由于存在TCP/IP包头消耗和TCP重传,要比应用层统计到的流量数据高出7%~15%。因此按照业界标准,应用于账单的计费值会比基于访问日志计算得出的计费值上浮10%。
- 平台用量查询的流量与日志统计的流量相比，为什么会存在差异本文解释平台用量查询的流量与日志统计的流量差异产生的原因。 直播控制台上可查询带宽流量等统计数据,该数据同时也应用于生成计费账单,其流量会比基于访问日志统计的流量偏多。 原因是日志中记录的流量数据是基于应用层日志中响应消息头+响应body体统计出的流量。而在实际网络请求中产生的网络流量,由于存在TCP/IP包头消耗和TCP/UDP重传,要比应用层统计到的流量数据高出7%~15%。因此按照业界标准,应用于账单的计费值会比基于访问日志计算得出的计费值上浮10%。
- 平台用量查询的流量与日志统计的流量相比，为什么会存在差异本文解释平台用量查询的流量与日志统计的流量差异产生的原因。 CDN控制台上可查询带宽流量等统计数据,该数据同时也应用于生成计费账单,其流量会比基于访问日志统计的流量偏多。 原因是CDN日志中记录的流量数据是基于应用层日志中响应消息头+响应body体统计出的流量,而在实际网络请求中产生的网络流量,由于存在TCP/IP包头消耗和TCP重传,要比应用层统计到的流量数据高出7%~15%。因此按照业界标准,应用于账单的计费值会比基于访问日志计算得出的计费值上浮10%。
- 应用场景云上数据平台快速搭建 快速将线下数据迁移上云,将数据集成到云上大数据服务中,并在DataArts Studio的界面中就可以进行快速的数据开发工作,让企业数据体系的建设变得如此简单。 优势 数据集成一键式操作 通过在服务界面配置化操作,可实现线上线下数据快速集成到云数据仓库。 支持多种数仓服务类型 根据需求,可以灵活选择数据服务类型,可以选择DWS服务建数仓,也可以选择MRS服务等数据平台。
- 产品定义本章节会介绍关系型数据库的定义以及包含哪些数据库引擎 关系型数据库(Relational Database Service,简称RDS)是一...平台的即开即用、稳定可靠、弹性伸缩、便捷管理的在线关系型数据库服务。关系型数据库支持以下引擎: MySQL PostgreSQL SQL Server 关系型数据库服务具有完善的性能监控体系和多重安全防护措施,并提供了专业的数据库管理平台, 让用户能够在云中轻松的进行设置和扩展关系型数据库。
- 应用场景本章节主要介绍大数据管理平台 DataWings的应用场景。 一、构建数据仓库+数据分析 通过数据建模模块,进行数仓建设。 通过数据集成模块,进行数据同步。 通过数据处理模块,进行报表开发。 通过即席查询模块,进行数据探索分析。 二、全链路数据治理 通过数据建模模块,制定数据标准、自顶向下规划数仓结构、梳理数据指标、构建不同分层的表模型发布到引擎。 通过数据集成模块,进行数据同步。 通过数据处理模块,进行数据开发。 通过数据质量模块,进行质量规则配置及质量校验。
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