华为云分布(华为云分布式云原生概念股)

admin 113 2022-12-16

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基于华为云modelarts的论文题目有哪些

华为云ModelArts 论文标题:《非独立同分布下的自分组个性化联邦学习》(Personalized Cross-Silo Federated Learning on Non-IID Data) 联邦学习机制以其独有的隐私保护机制受到很多拥有高质数据的大客户青睐。但是,

分布式数据库相比自建数据库具备哪些优势

自建数据库:

容易产生容量与性能瓶颈

当前的硬件条件下,主流数据库可以支持单表千万级数据量的存储,但是难以支撑密集的并发读写,存在性能瓶颈。

分区分表或分库方案限制太多

采用分区表方案,数据不能跨实例存储,扩展性和维护性较差。

采用分库方案,客户端需要自行管理各库连接,数据库连接管理和升级复杂,扩容迁移困难。

服务器成本高昂

普通X86服务器支撑能力有限,品牌厂商的服务器价格高昂,通过增加硬件规格来提升并发性能的成本太高,且能到达的性能高度有限。

在分布式数据库面前,上面这些都不是问题,有很长厂商都已经把分布式数据库做的不错了,如阿里云,华为云等。

如下以我熟悉的华为云分布式数据库中间件DDM为例为你介绍下,如果感兴趣可以去官网了解一下,现在好像还有试用活动:华为云分布式数据库中间件DDM

分布式数据库:

数据分布存储

DDM采用水平拆分方式,将数据记录数庞大的单表,按指定的拆分规则,分布式存储到各个分片中。同时DDM提供路由分发功能,应用服务无需考虑数据该写入哪个分片,该从哪个分片读取。

读写分离

用户可以根据数据读取压力负载情况,为每个RDS实例配置一个或者多个只读实例,提高查询并发性能。

高性能

在实际业务访问中,SQL主要的性能瓶颈集中在物理数据库节点上。

DDM实例关联多个RDS节点,减少单个RDS存储的数据量,同时实现并行计算,支持PB级数据量访问,以及百万级高并发。

在线平滑扩容

DDM在不中断业务的情况下,支持新增RDS实例,水平扩容存储空间。一键式扩容,轻松解决单机数据库的容量瓶颈。

数据治理说起来容易,做起来难,华为云Stack有解

移动互联网和大数据日益发展,沉淀的数据越来越多,数据的质量、使用效率、数据安全等等各类的问题迎面而来。为了让数据发挥最大的价值,数据治理作为数智化战略的一项必要举措,列入了大多数企业的战略行动计划,业界也有“数字转型、治理先行”的说法。但是谈到数据治理,业界有一个普遍的共识,那就是 “数据治理说起来容易,做起来难”。怎么通过数据治理解决这些难题?数据治理究竟难在哪里?华为作为典型的非云原生企业是如何应对的呢?

2018到2021年间全球8300家标杆企业中,全面拥抱数字技术的前10%企业相比后25%企业营收增速超过5倍。数字化转型浪潮下,数据资产将成为关键生产要素支撑未来数据产业化升级,是未来政企实现跨越式发展的必然选择。

根据华为在政企行业多年的深入耕耘和自身转型的实践,我们发现,优质高效的数据底座,是保障政企运营效率持续提升和业务创新升级的重要基石。我们深知打破数据孤岛、确保数据准确、促进数据共享、保障数据隐私与安全,是政企数据治理的关键。当前很多企业数据体系建设呈现出“烟囱化”的趋势,为政企数据治理带来了四大挑战:

l 进不来 :数据来源复杂,集成难;

l 质量差 :数据质量要求高,规则校验多,落地难;

l 出不去 :数据烟囱林立,业务和数据匹配难,共享难;

l 不放心 :数据安全、交互风险高。

早期的华为是典型的非数字原生企业。从2007年开始,我们通过两个阶段的持续变革,系统地完成了数据管理体系建设,实现业务感知和ROADS体验的数字化转型:

l 阶段一(2007-2017) :设立数据管理专业组织,建立数据管理框架,发布数据管理政策,通过统一信息架构与标准、有效的数据质量改进机制,提升数据质量,实现数据全流程贯通,业务运作效率整体提升。

l 阶段二(2017-至今): 建设数据底座,汇聚和联接全域数据,实现数据业务可视、随需共享、敏捷自助、安全透明的目标,支撑准确决策和数据创新,构筑差异化竞争力。

华为经过十多年的实践,我们总结出 “4层保障”和“2个抓手”(信息架构、数据质量) ,实现清洁数据,充分释放数据价值的核心手段。

4层保障包括:

l 政策保障: 从目的、适用范围、管理原则、问责等方面进行政策制定,公司层面需统一遵从,确保业务与IT共同参与数据治理。

l 流程保障: 建立数据管理流程,重大决议由企业变革指导委员会决策,通过变革管理体系和流程运营体系落地。

l 组织保障: 按领域任命数据管理Owner和团队,建立实体化数据管理组织承接数据管理改进目标。

l IT落地保障: 建设承载面向“联接共享”的数据底座和数据服务融合的统一IT平台,完成数据全流程流转与价值变现。

2个抓手是指:

l 信息架构: 构建面向“业务交易”的信息架构,描述业务运作和管理决策所需要的各类数据及其关系,保障企业内统一“数据语言”。

l 数据质量: 建立数据质量管理框架和运作机制,例行开展公司级数据质量评估,由企业数据管理组织定期发布报告,牵引各业务领域持续改进。

上述的4层保障和2个抓手,构成了企业数据战略资产综合治理体系,能够确保关键数据资产的有清晰的业务管理责任,IT落地有稳定清晰的原则依据,作业人员有规范的流程指导。遇到争议时,有裁决和升级处理机制,治理过程有充足的人力、组织、预算保障。只有建立起有效的数据治理环境,数据的质量和安全才能得到保障,数据的价值才能真正发挥。

作为华为数字化转型的底座,华为云沉淀了大量的实践经验和方案能力,并通过华为云Stack来赋能政企,加速各行各业的数字化转型。在数据治理领域,华为云Stack为政企提供数据湖治理中心服务(DGC)来帮助企业客户快速构建数据运营能力。DGC是数据全生命周期一站式开发运营平台,提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务、数据可视化等功能,支持行业知识库智能化建设,支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座。下面我们就来一起看看DGC是怎样应对我们前面提到的挑战:

l 进的来:简单高效的物理和逻辑数据集成保障数据全面入湖

非数字原生企业发展普遍有较长的 历史 ,随着不同阶段的发展需求,业务系统间存在大量复杂的集成和嵌套,数据来源多样,数据形成孤岛难以集中共享。

数据集成:简单易用的多源异构数据批量和实时接入

DGC能够提供活易用的可视化配置与迁移任务编排,将数据迁移和集成的效率提升数十倍。除主流关系型数据库支持外,还支持对象存储、NoSQL等40余种同/异构数据源及三方大数据平台批量迁移入湖。 DGC物理入湖与HetuEngine跨湖跨仓协同的逻辑入湖 作为两种重要数据集成方式协同互补,满足数据联接和用户数据消费不同场景需求,支撑客户数据湖从离线走向实时,构建物理分散、逻辑统一的逻辑数据湖。

l 理的清:从源端架构到平台工具端到端数据质量保障

企业级信息架构:结构化的方式实施有效的治理

企业在运转过程中,需要定义业务流程中涉及的人、事、物资源,实施有效的数据治理,确保各类数据在企业业务单元间高效、准确地传递,上下游流程快速执行和运作。企业长期存在信息架构与IT开发实施“两张皮”的现象,数据人员和IT人员缺乏统一协同,企业数据架构混乱,信息架构资产和产品实现逻辑割裂,数据模型资产缺失。

平台工具和服务:一体化开发设计,端到端专业服务,有机联动保障数据质量

结合华为数据治理专家团队与项目实践经验,DGC规范设计实现了一体化设计和开发,不仅确保了元数据验证、发布和注册的一致性,而且实现了产品数据模型管理和资产可视,同时辅以专业的数据治理服务团队、成熟项目管理机制和丰富的实践经验,支撑企业构建高质量的清洁数据架构和能力。在政务大数据中心通过DGC一体化平台和专业服务,完成多个委办局全量数据接入,落地数据分层架构模型设计,完成基础库与主题库的建设,实现委办局数据全流程生命周期设计与落地,涵盖数据架构和模型设计、数据标准设计、数据模型物化、数据质量稽核作业等,助力领导决策支持、宏观经济云图和惠民APP示范应用系统上线。

l 出得去:通过数据服务和数据地图实现数据自助消费

数据底座建设的目标是便捷地支撑数据消费,确保用户安全可靠地获取数据,并通过灵活的数据分析等方式,按需快捷的消费数据。

数据服务:服务化方式供应数据

通过服务化方式对外提供,用户不再直接集成数据,而是通过聚合应用模型可视化构建,涵盖API发布、管理、运维、售卖的全生命周期管理,作为业务的“可消费产品”的关键要素之一,解决了数据的可供应性。

数据地图:从查询到分析到使用一站式自助

以数据搜索为核心,综合反映数据的来源、数量、质量、分布、标准、流向、关联关系,满足多用户、多场景的数据消费需求,解决了数据“可搜索/可获取性”的难点问题。消费方获取数据后,还支持从数据查询到拖拽式分析的端到端的一站式自助作业,帮助数据消费者结合自身需要获取分析结果,满足业务运营中数据实时可视化需求。

l 用的安:从模型、制度到平台多维度打造立体化数据安全体系

安全能力模型评估:系统化安全管理抓手

数据安全能力成熟度模型是数据安全建设中的系统化框架,围绕数据全生命周期,结合业务的需求以及监管法规的要求,持续不断的提升组织整体的数据安全能力,提升数据安全水平和行业竞争力,确保数据生产要素安全流通和数字经济 健康 发展。在多个项目中,华为通过安全评估、安全加固等专业服务,助力客户高分通过等保评估,实现数据安全流通。

从制度到工具和服务:统一安全治理框架落地

数据安全治理需要从决策层到技术层,从管理制度到工具支撑和服务体系,自上而下形成贯穿整个组织架构的完整链条。企业组织内的各个层级之间需要对数据安全治理的目标达成共识,确保采取合理和适当的措施;DGC数据安全定义数据密级、认证数据源、对数据动静态脱敏及添加水印等方式以最有效的方式保护数字资产。

企业数字化转型逐步进入深水区,如何提升海量数据治理的效率和准确率,如何将专家经验固化传递都面临巨大的挑战。人工智能与数据治理深度融合将会开启数据治理的新阶段,通过AI加速企业数据生产要素的变现、进一步释放数据价值。

l 智能数据资产编目

基于AI的智能数据编目系统具备数据的学习、理解和推理能力,帮助团队实现数据自主、简化数据 探索 、实现重要数据资产智能编目推荐。

l 智能数据标准推荐/去重

通过机器学习技术,自动扫描元数据信息,提炼关键数据项,智能识别新增数据标准、冗余存量数据标准去重,提高智能化程度。

l 智能重复/异常数据检测

智能重复/异常数据检测技术,将数据根据相似读音、相似数据类型分组,通过模型计算相似度得分,超出规定阈值时,自动异常检测和识别。

l 智能主外键识别

通过筛选候选主外键时构造特征向量,并调用分类器智能判别该元数据是否为主外键,提升数据模型质量,进而优化和简化后续资产梳理和对外提供数据服务。

数据是物理世界、数字世界和认知世界相互联接转换的纽带,大规模数据交互将构成庞大的政企数据生态。政企数字化转型不能一蹴而就,数据治理亦非一朝一夕之功,治理的数据规模日趋庞大,类型千变万化,手段也更智能丰富,需要我们共同携手从制度、流程、技术、生态多维度一起努力,构建数据智能新世界。

华为 边缘云是哪个部分开发的

华为边缘云是设置部分开发的。

华为云成立于2005年,隶属于华为公司,专注于云计算中公有云领域的技术研究与生态拓展,致力于为用户提供一站式云计算基础设施服务。华为云立足于互联网领域,提供包括云主机、云托管、云存储等基础云服务、超算、内容分发与加速、视频托管与发布、企业IT、云电脑、云会议、游戏托管、应用托管等服务和解决方案。

边缘云是分布在网络边缘侧,提供实时数处理、分析决策的小规模云数据中心。边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。

华为云空间家人共享家人能互相能定位吗?

应该是可以的,因为它这里面是包含了这个定位的,所以你是不需要担心的,直接看就是可以的,不需要担心的。下面是一些资料,你可以不看,来源于百度百科!!!

Cloud hosting也就是大容量云空间集合,由多台服务器提供负载均衡,资源网站实际按需要进行动态分配,适合网站比较多或者是网站建设公司,比VPS性能强,价格更便宜。如果您网站数量比较多,但是又不懂服务器维护或者没有那么大的预算VPS主机,可以考虑Cloud hosting。

使用Cloud hosting不必劳神担心服务器安全,不必担心配置,使用起来如虚拟主机一般方便,负载可如服务器一般强悍

云空间

简介

Cloud hosting也就是大容量云空间集合,由多台服务器提供负载均衡,资源网站实际按需要进行动态分配,适合网站比较多或者是网站建设公司,比VPS性能强,价格更便宜。如果您网站数量比较多,但是又不懂服务器维护或者没有那么大的预算VPS主机,可以考虑Cloud hosting。

使用Cloud hosting不必劳神担心服务器安全,不必担心配置,使用起来如虚拟主机一般方便,负载可如服务器一般强悍。

中文名

云空间

外文名

Cloud hosting

技术

负载均衡

原理概念

分布式处理

快速

导航

应用

原理概念

云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展,或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算的基本原理是,通过使计算分布在大量的分布式计算机上,而非本地计算机或远程服务器中,企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上,根据需求访问计算机和存储系统。这可是一种革命性的举措,打个比方,这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通,就像煤气、水电一样,取用方便,费用低廉。最大的不同在于,它是通过互联网进行传输的

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