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搜索资源列表

  1. 何清基于云计算的海量数据挖掘

  2. 基于云计算的海量数据挖掘 从需求来讲，首先说我们所处理的数据是海量的，我们以往都期望用高性能机或者是更大规模的计算设备来做这件事情。实际上我们要从海量数据中搞到可理解的知识，大规模的数据挖掘是我们追求的目标，并且事实上互联网上的数据增长也特别快，数据挖掘的任务远比搜索任务要复杂。在这种海量数据挖掘当中还有一些特殊目标要求，这导致了我们在挖掘过程当中需要有很好的开发环境和应用环境。这种情况下，基于云计算的方式是比较合适的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-03-27
    • 文件大小：34816
    • 提供者：zenglm

  1. 借助_Informatica_Data_Archive，在控制成本的同时管理数据增长

  2. 各类企业和政府机构中的 IT 组织正在努力应对同一问题：数据激增，这需要强大的数据存档软件。各种业务应用程序（包括 CRM 和 ERP 系统，如 Oracle E-Business Suite、PeopleSoft、Siebel 和 SAP）中的数据日积月累。 但其中大多数为非活动数据。您的 IT 团队可能要对极少使用的遗留应用程序中的庞大数据量进行维护。Informatica Data Archive 使企业可以管理数据增长。

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2012-06-12
    • 文件大小：15360
    • 提供者：infa2011

  1. 精益数据仓库实践.

  2. 精益数据仓库是通过监控业务活动和数据使用取得数据仓库环境更大可见性以及管理数据仓库中数据增长的最佳实践方法。基于这种可见性，组织可降低数据管理成本，确保基础设施和可用IT资源的可扩展性。精益数据仓库的关键目标是： 在业务部门利用情况的基础上判断成本并确定资源的优先次序和投入；保留和优化最相关的数据和流程；更快作出响应，确保可扩展性和性能。精益数据仓库是精益数据管理最佳实践的三个支柱之一，旨在应对管理大数据仓库的挑战。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：infa2011

  1. Test Data Management 和 Data Masking 管理 Oracle E-Business Suite 中的数据增长

  2. Informatica应用程序 ILM 产品系列提供可帮助您的 IT 组织更好管理Oracle E-Business Suite应用程序数据增长的所需各种功能。本白皮书中简要的案例研究显示公司如何使用Informatica应用程序ILM产品更好管理自己的Oracle E-Business Suite应用程序数据，从而：节省存储成本和缩短响应时间；提高应用程序性能和可用性；提升IT效率和减少人员配备成本。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：infa2011

  1. Enterprise Application Archiving、Test Data Management 和Data Masking管理SAP数据增长

  2. 本白皮书介绍应用程序ILM解决方案如何帮助您的IT组织更好地管理SAP系统中不断增长的数据量，并保护这些数据免遭未经授权的访问。通过阅读本白皮书，您将更好地了解到： • 管理SAP系统中数据量激增所面临的挑战 • 管理这类数据增长的传统方式有何不足之处 • 为何应用程序ILM是一个卓越的数据管理解决方案 • 正确评估应用程序ILM解决方案的主要标准 Infor matica® 应用程序ILM产品系列提供可帮助您的IT组织更好管理SAP应用程序数据增长的所需各种功能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：infa2011

  1. Enterprise Application Archiving、Test Data Management 管理PeopleSoft数据增长

  2. Informatica应用程序ILM产品系列提供可帮助您的IT组织更好管理PeopleSoft应用程序数据增长的所需各种功能。案例研究显示公司如何使用 Informatica应用程序ILM产品更好管理自己的PeopleSoft应用程序数据，从而： • 减少数据量 • 改善应用程序性能 • 改善响应时间 • 加快应用程序部署

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：infa2011

  1. 互联网增长的第一本数据分析手册

  2. 互联网增长的第一本数据分析手册

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2016-09-11
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：qq_15054561

  1. 数据运营手册

  2. 数据运营，数据增长，运营人员必备的操作手册，从原来到实际操作

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-12-12
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：qq_27012957

  1. 大数据时代的智慧城市.pdf

  2. 智慧城市趋势及甲骨文对智慧城市的理解，甲骨文智慧城市国内案例分享。随着物联网的发展，城市面料着爆炸式的数据增长，如何利用这些数据构建智慧城市称为未来发展趋势。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：wujiajin33

  1. 从提高数据中心能源能效方面考虑存储

  2. 您的数据增长是一个要素，同时数据又必须存储很长一段时间。行业特殊规定出于法律需求，要求企业保留电子邮件、客户记录、金融交易、人力资源记录以及其它法律要求的数据。在一些行业中，数据保留期可达100年或更长时间。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-04
    • 文件大小：118784
    • 提供者：weixin_38548507

  1. Sybase ASE15简介之一——数据分区

  2. 为了帮助这些管理VLDB的DBA，Sybase ASE15引入了分区技术。分区技术可以将大的表或者索引分割成小的数据分区，并存放在不同的段中，不同的段可以存放在不同的逻辑或物理设备上。这样DBA可以更快捷地管理和维护这些较小的分区，而不是像以前那样不得不面对巨型的表和索引。这不但降低了管理难度，还压缩了系统故障率。同时由于数据分布在多个磁盘上，一些查询或日常的管理任务可以在多个分区上并行地执行，这将节省很多时间。当数据增长时，DBA只需添加新的分区即可。依靠分区技术，管理Sybase ASE15

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-04
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38735541

  1. IBM Spectrum Scale 使用软件定义存储管理非结构化数据，实现云、大数据、分析等诸多功能

  2. IBM Spectrum Scale 可将虚拟化、分析、文件和对象用例集成到面向整个数据中心的一个横向扩展数据平面。Spectrum Scale 可为所有这些数据提供一个命名空间，并提供单点管理。然后，数据可在不同类别的存储中进行分层，并可在全球范围内进行访问，确保始终可以在正确的时间在正确的位置提供数据。Spectrum Scale 基于 IBM General Parallel File System (GPFS) 而设计，可降低高达 90% 的存储成本，同时还可为云、大数据和分析以及技术计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-03
    • 文件大小：632832
    • 提供者：weixin_38720402

  1. 数据增长，尽在掌控：赛门铁克有效归档解决方案概述

  2. 赛门铁克提供的有效归档解决方案采取了以下几种方式，可确保发现尽可能高效。首先，信息有效地存储在归档中，与其他遵从方法不同，这种方法无需出于遵从原因制作额外的物理副本。这样，项目将被自动保留，且无法从归档中删除。其次，为归档编制有效的索引。某些搜索技术编制的索引比被索引项还要大。最后，数据泄露防护技术还可以帮助公司识别高价值的信息及其使用方式，这样就可以对其加以管理了。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38617615

  1. 商务数据ppt模板下载

  2. 欧美风格 电子商务 数据 数据增长 发展 设计 ppt模板下载

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-20
    • 文件大小：315392
    • 提供者：weixin_38743506

  1. 数据增长走势图立体箭头图表.rar

  2. 箭头走势图，数据增长走势分析图表，数据增长走势图立体箭头图表。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-07
    • 文件大小：151552
    • 提供者：weixin_38743602

  1. SQL Server中聚合历史备份信息对比数据库增长的方法

  2. 很多时候，在我们规划SQL Server数据库的空间，或向存储方面要空间时，都需要估算所需申请数据库空间的大小，估计未来最简单的办法就是看过去的趋势，这通常也是最合理的方式。 通常来讲，一个运维良好的数据库都需要做定期基线（baseline），有了基线才会知道什么是正常。一个简单的例子例如，一些人的血压平常偏低，那么80的低压对他来说就是不正常了。但现实情况是大多数系统并没有采集基线的习惯，因此在需要规划空间想要看历史增长时，就没有过去精确的数据了。 一个解决办法就是通过查看历史备份的大小来看过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-15
    • 文件大小：119808
    • 提供者：weixin_38578242

  1. 杉岩数据企业内容管理解决方案

  2. 随着人工智能、4G/5G技术发展，越来越多的企业利用照片、视频等方式取代现场业务办理，提升业务办理效率，同时通过这些方式记录业务处理过程，保证服务质量。而这些方式的应用，使得企业应用产生非结构化数据的来源变多，非结构化数据量也呈现爆发性增长，对这些数据的科学管理和有效开发成为企业正确决策、增强竞争力的关键。 杉岩企业内容管理解决方案，帮助企业客户实现跨业务系统的非结构化数据统一存储、统一管理和价值挖掘，提升企业业务管理水平。 客户需求 数据增长快导致管理复杂化 文件数量快速增长达到数亿级别，存储

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：92160
    • 提供者：weixin_38631978

  1. SQLServer2005大数据量数据存储设计思路分享

  2. 论坛上总看到有人说某某数据库几百万的数据量怎么提高查询速度等等，最近正好做了一个关于这方面的表结构优化，分享给大家，希望对大家有帮助。本人也不是什么大牛，只希望互相交流学习。仅为分享，不喜勿喷，谢谢。言归正传，下面说一下具体的实现及效果。应用场景：一张日志表，记录每天150w左右的数据量，应用要求存储6个月以上，则共计27000w左右的数据规模，表从设计初期就考虑到数据增长会很快，所以采用的是日志表的形似记录的内容，前端应用不需和任何表关联，只需从这张表中读取数据即可。应用主要是根据不同的条件进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：248832
    • 提供者：weixin_38588394

  1. SQLServer2005大数据量数据存储设计思路分享

  2. 论坛上总看到有人说某某数据库几百万的数据量怎么提高查询速度等等，最近正好做了一个关于这方面的表结构优化，分享给大家，希望对大家有帮助。本人也不是什么大牛，只希望互相交流学习。仅为分享，不喜勿喷，谢谢。言归正传，下面说一下具体的实现及效果。应用场景：一张日志表，记录每天150w左右的数据量，应用要求存储6个月以上，则共计27000w左右的数据规模，表从设计初期就考虑到数据增长会很快，所以采用的是日志表的形似记录的内容，前端应用不需和任何表关联，只需从这张表中读取数据即可。应用主要是根据不同的条件进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：248832
    • 提供者：weixin_38693506

  1. 智能电网中电力大数据关键技术的运用

  2. 系统在运行中会产生庞大的数据信息，数据增长速度很快并且类型较多，这和大数据的特征相符合。随着的不断发展和推进，系统内的数据源会不断增多，甚至会出现极强的增长趋势。以往的数据处理技术已经不能满足当前发展需求。智能电网大数据特征智能电网在运行的过程中会不断产生庞大的数据，对数据按照进行划分，可以分为电力企业内部和外部数据，其中内部数据包括数据采集与监控系统、生产管理系统、配电管理系统、客户服务系统等，数据大多于关键应用系统；外部数据则一般来自于互联网、气象信息系统、地理信息系统等，外部的数据较为分散

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：157696
    • 提供者：weixin_38739900
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