1.腾讯云BI:提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力,帮助经营者快速获取决策数据依据。
11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送:安全快速稳定的移动消息推送服务,支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型,有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
2021 Gdevops全球敏捷运维峰会 - 广州站,将在5月28日盛大举办。Gdevops经过创办6年成功举行近20场大会的经验积淀,于本次峰会打磨精选出最贴合当下运维痛难点及运维转型趋势热点的议题,本文带大家先睹为快。 腾讯大讲堂·限时专属优惠 报名 福利一: 扫描下方二维码,关注腾讯大讲堂,回复“Gdevops全球敏捷运维峰会·广州站”,就有机会抽取免费门票 福利二: 限时特价优惠门票有限,码上报名 运维主题看点 讲师介绍:现任职新炬网络副总裁,多年跨国大型IT企业的团队管理、销售和市
| 导语 :你是否也曾被“快点儿吧,等到花都谢了”洗脑,为又爱又恨的欢乐豆决战到天亮,为何欢乐斗地主能风靡全国,经久不衰,还一直能平稳流畅运行?其背后究竟有哪些运维小妙招?可让整体研运效率显著提升,节省30%+人力成本?..... 作者简介:Leehom,腾讯游戏专家开发工程师,负责腾讯欢乐游戏大规模分布式服务器架构。有十余年微服务架构经验,擅长分布式系统领域,有丰富的高性能高可用实践经验,目前正带领团队完成云原生技术栈的全面转型。 背景 基本信息: 客户名称:腾讯欢乐斗地主 行业:IT服务/软件 游戏行业
随着互联网的快速发展,云计算也成了很多企业的基础配置。特别是一些大企业对于云计算的需求量是很大的,同时对于云数据库的要求也比较高,特别是在安全性与可靠性方面。那么云数据仓库租用价格是多少?云数据仓库的优势有哪些
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移动推送是一款快速/稳定/安全/高效的APP消息推送服务,支持APP弹窗/通知栏推送/应用内消息等多样化推送,并提供完善易用的运营平台,能有效提升用户活跃/留存及付费转化。
2022年「11.11」大促热卖中,腾讯云CDN/短信/视频云/通信产品的优惠力度真香!
作者|QCon 数据架构总是在更新迭代的路上,以使其快速适应变化的数据环境,更为敏捷和规模化地给业务部门交付数据。在传统的数据架构中,存在数据复杂度高、缺乏敏捷性、不便于协作、数据和一致性可解释性低下等问题。这些挑战阻碍了企业迈向数据驱动型企业的道路,也难以实现快速响应业务需求。 在寻求最佳数据架构的过程中,Data Fabric 和 Data Mesh 常常被关注到,这两者乍一看很相似,但是这两种方法存在着根本差异。 Data Fabric 是一种设计概念和架构方法,旨在解决数据管理的复杂性,最大限度地
一年一度双11,今年又有什么不同?10月30日,2020腾讯云11.11云上盛惠活动正式上线,视频云直播&云点播作为腾讯云明星产品线,以空前的折扣力度回馈音视频开发者,那到底哪款产品适合我,到底怎么买最划算?话不多说,敲黑板,划重点。 主会场 | 爆品秒杀专区 适合于个人及小型企业初次体验 #腾讯云新用户推荐100GB流量秒杀# 直播100GB流量包 仅需9.9元(日常价25元) 点播100GB流量包 仅需9元(日常价19元) #不限新推荐,超低折扣流量包# 直播流量包6折(含1TB/ 5
我们经常在淘宝上购物, 作为淘宝方, 他们肯定想知道他的使用用户是什么样的, 是什么样的年龄性别, 城市, 收入, 他的购物品牌偏好, 购物类型, 平时的活跃程度是什么样的, 这样的一个用户描述就是用户画像分析。
成年人的11.11,不只有“衣食住行相关的买买买”,还有“囤课”、“抢课”。 数据显示,2020年,腾讯课堂11.11单日成交额同比增长200%,高峰时期180万人涌入竞相选课。今年以来,全国青年在线学习职业技能热情不减。腾讯课堂延续去年11.11活动热度,联合更多机构加码投入百万补贴,连续15天为用户发放红包,并推出海量的1元秒杀课程等福利活动。11.11活动将从10月29日启动,并持续到11月12日。 值得注意的是,今年11.11活动期间,腾讯课堂还将特别推出全国热学课程榜单、好评课程榜单、薪选好课榜
日前,腾讯云计算(北京)有限责任公司与北京国双科技有限公司签署了《国产数据库产品战略合作协议》,双方将在数据库技术方面展开深度合作,通过分布式交易型TDSQL数据库的联合研发、产品服务体系建设、品牌和市场共建,进一步拥抱云原生,共建共赢生态,为千行百业提供企业级数据库解决方案,助力产业发展、企业和政府组织的数字化智能化转型。 作为中国领先的大数据和人工智能平台级软件及解决方案提供商,国双一直致力于自主研发为企业级用户提供海量数据分布式存储、计算和分析挖掘的高可靠、高性能的大数据平台产品,其安全可控的
对于本次双十一,最大优惠是轻量服务器,所以,我们主要是放在如何薅轻量服务器的羊毛上。为了更加客观,我们从新老用户来对比一下,看看是否老用户与狗?
这一次,我们推出了更多优惠、更多样的玩法,产品经理现身直播间亲自带货,最终为双十一提交了一份满意的答卷!
11.11京东全球好物节如火如荼,消费者摩拳擦掌,在集中的打折和促销中享受购物盛宴。而对物流来说,订单量的再度暴增,也带来又一场服务能力的集中展示和深度检验。
一年一度的双十一又要到了,岁岁有今朝,年年有今日,但是不同的是每年的活动都不一样,这不腾讯云今年的双十一活动又开始了,而且购买腾讯云产品的回馈力度非常的大,有人要问,这样的优惠必须11.11 才会有吗?
说到数据库相信很多人都知道,对于很多的公司来说,公司的品种越多,成立的时间越久,对于储存数据的电脑就会要求越高,而且后期还有可能会出现数据丢失的情况。为了防止此种情况的发生,并有效地储存数据资料,就有了云数据仓库。那么什么是云数据仓库?云数据仓库世界排名的厂商有哪些?
大家好,我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue,本篇文章将带领大家一起了解腾讯云BI的使用流程以及它的独特优势。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章,描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求,并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
相比于普通的自己做的数据库而言,云数据仓库的储存空间更大,安全性更高。而且随着市场经济的发展,对于云数据仓库的需求也更大。那么云数据仓库市场规模有多大?云数据仓库有什么优势?
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性,因为很多企业更多地采用云计算,并减少了自己的物理数据中心足迹。
数据,对一个企业的重要性不言而喻。如何利用好企业内部数据,发挥数据的更大价值,对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一,数据仓库在企业内部扮演着重要的角色。构建并正确配置好数据仓库,对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库,可以让数据分析师们如鱼得水;否则是可能使企业陷入无休止的问题之后,并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移,那么数据仓库是否也需要上云?上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题嘛?如果考虑上云,都需要注意哪些方面?目前主流云厂商产品又有何特点呢?面对上述问题,本文尝试给出一些答案,供各位参考。本文部分内容参考了MIT大学教授David J.DeWitt的演讲材料。
什么是数据自服务 数据在企业中的处理过程,能清晰地映射出康威定律对IT系统的影响。在各个部门分别建设IT系统、组织内部大量存在信息筒仓(silo)的年代,数据的操作由OLTP应用系统的开发团队同步开发
数据,对一个企业的重要性不言而喻,如何利用好企业内部数据,发挥数据的更大价值,对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一,数据仓库在企业内部扮演着重要的角色,构建并正确配置好数据仓库,对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库,可以让数据分析师们如鱼得水;否则可能使企业陷入无休止的问题之中,并在未来的企业竞争中处于劣势。
以前,我作为一个个人开发者,倒腾过一些入门级别的云服务器,玩玩技术,不太在意云服务器的性能。
在企业数据建设过程中,都离不开大数据平台建设,大数据平台建设涉及数据采集、数据存储、数据仓库构建、数据处理分析、数据挖掘机数据可视化等等一系列流程。
在企业数字化转型的当下,数据仓库的云端构建成为主流趋势,Gartner 预测,到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
回顾数据仓库的发展历程,大致可以将其分为几个阶段:萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。查看原文
数据无论是对于我们个人来说,还是对于公司来说,都是非常重要的。那么,如何储存数据也是许多公司面临的问题,直接数据既要保证安全性,又要保证我们在储存的时候便捷性,访问的时候也需要快速响应。那么有什么样的方式能够储存这样如此庞大的数据量呢?在云数据仓库 Snowflake,提出云数据库概念之前,大部分的企业都会使用传统数据库来解决这一难题。那么,云数据仓库的意义是什么呢?
企业数据仓库平台的所有者面临许多常见挑战。在本文中,我们着眼于七个挑战,探讨对平台和业务所有者的影响,并强调现代数据仓库如何应对这些挑战。
导语 | 分析型数据仓库经历了共享存储、无共享MPP、SQL-on-Hadoop几代架构的演进,随着云计算的普及,传统的数据仓库架构在资源弹性,成本等方面已经很难适应云原生的要求。本文由偶数科技 CEO,腾讯云TVP 常雷在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《新一代云原生数据仓库的应用》演讲分享整理而成,为大家详细剖析新一代云原生数据仓库的架构、原理和实现技术,以及如何充分应用云原生数据仓库的特点来实现云上大数据应用。 点击可观看精彩演讲视频
云数据仓库套件 Sparkling(Tencent Sparkling Data Warehouse Suite)基于业界领先的 Apache Spark 框架为您提供一套全托管、简单易用的、高性能的 PB 级云端数据仓库解决方案。支持创建数千节点的企业级云端分布式数据仓库,并高效的弹性扩缩容,支持数据可视化,通过智能分析帮助企业挖掘数据的价值。
来源:五分钟学大数据 本文约10000+字,建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据管理方式之争?二者是水火不容还是其实可以和谐共存,甚至互为补充? 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数
在企业数字化转型的当下,数据仓库的云端构建成为主流趋势,Gartner 预测,到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。 12月20日,腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛在北京召开。腾讯数据平台部数据中心技术总监于洋、腾讯云大数据首席产品架构师高廉墀以及腾讯云大数据团队 Ozone 项目技术负责人陈怡等嘉宾出席大会,并探讨了数据仓库的多元技术,聚焦云端数据仓库的热潮,展现腾讯数据仓库技术架构演进与未来发展。 云原生数据仓库成为风口,助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看,
导读:随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
12月20日,在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上,腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结,并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示,当前技术环境变化飞速,单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战,腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务,助力企业生产力加速提升。 数据仓库从1991年被正式提出,历经近30年的发展历程,企业对数据仓库的重要性感知愈加强烈,同时数据仓库在企业端越来越走向成熟和理性。 “企业不再停留
2020年12月20日,在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上,腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结,并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示,当前技术环境变化飞速,单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战,腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务,助力企业生产力加速提升。
2021年有两条主线,一个是生态系统和商业模式的成熟,比如早在2020年就上市的云数据仓库公司 Snowflake 公司站稳了在资本市场的脚跟、Databricks、Dataiku、Datarobot 等公司估值更高了并且募集了大量的资金,甚至正在追求 IPO;另一方面则是新一代的数据和机器学习创业公司正在崛起,无论是几年前还是几个月前成立的公司都在过去一年左右经历了突飞猛进的增长。
11月11日,腾讯云数据库与金蝶云 · 苍穹发布“国产数据库联合解决方案”,腾讯云数据库全面支持苍穹平台的技术与应用设计,通过一体化的“PaaS+SaaS”解决方案,一站式解决企业国产化难题,最高可支持亿级账户规模量与日均亿级交易处理。 目前,腾讯云数据库TDSQL和金蝶云 · 苍穹PaaS平台已完成兼容互认证。该解决方案支持双向弹性扩展,帮助企业提升系统效率、降低成本,帮助企业高效完成国产化配适。 现阶段,数据库等基础软件实现自主可控,已成为传统行业关键核心技术突破与创新的重要课题。此前,央行和银保监会
机器学习 (ML) 等人工智能 (AI) 技术改变了我们处理和处理数据的方式。然而,人工智能的采用并不简单。大多数公司仅将 AI 用于其数据的最小部分,因为扩展 AI 具有挑战性。通常,企业无法利用 预测分析 因为他们没有完全成熟的数据策略。
这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。
迈外迪CEO张程:在商业中,可供参考的数据大约只有总数的30%
1、了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。同时,对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度,尤其是数据中的异常变化。很大程度上可以避免"垃圾数据进导致垃圾数据出"的问题。
多云的兴起,源于用户应用对于基础设施、云服务功能、安全性等的差异化需求,用户希望根据需求将应用、数据因“云”制宜,实现业务的高度灵活性和高效性。这也直接驱动着云原生数据仓库等一批云原生应用的流行,以及存储等基础设施加速走向变革。
在当今信息时代,数据被认为是最宝贵的资源之一。企业越来越依赖数据来推动业务决策、改进产品和服务,以及实现创新。因此,构建高效的数据架构变得至关重要。本文将深入探讨如何构建高效的数据湖(Data Lake)并将其与传统数据仓库融合,以满足大规模数据处理的需求。
实现内部部署设施到多云之间的数据迁移将加快创新速度,将业务人员从运营工作中解放出来,并在混合云和多云部署环境之间构建一座桥梁。
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