Advertisement

华为云业务中台与数据中台技术方案.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本PDF深入探讨了华为云在构建企业级业务和数据中台解决方案中的关键技术架构及实践案例，旨在帮助企业实现数字化转型。 业务中台技术方案旨在统一技术架构并提供一个统一的应用运行与运维平台。该方案基于华为云DevOps一站式开发运维平台及中间件，以实现快速开发，并减少日常维护工作量。通过构建这样一个综合性的大平台以及推行基础设施、应用架构、数据集成和交付过程的标准化流程，可以增强底层的核心竞争力。 具体而言，在打造强大的技术平台上，我们的目标是提供优质的云端基础服务；而在微服务核心领域，则致力于成为业界性能最优的企业级解决方案提供商，全面支持企业的微服务化转型。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 华为云业务中台与数据中台技术方案.pdf
    优质
    本PDF深入探讨了华为云在构建企业级业务和数据中台解决方案中的关键技术架构及实践案例，旨在帮助企业实现数字化转型。 业务中台技术方案旨在统一技术架构并提供一个统一的应用运行与运维平台。该方案基于华为云DevOps一站式开发运维平台及中间件，以实现快速开发，并减少日常维护工作量。通过构建这样一个综合性的大平台以及推行基础设施、应用架构、数据集成和交付过程的标准化流程，可以增强底层的核心竞争力。 具体而言，在打造强大的技术平台上，我们的目标是提供优质的云端基础服务；而在微服务核心领域，则致力于成为业界性能最优的企业级解决方案提供商，全面支持企业的微服务化转型。
     
  • 华为云数据中心技术方案白皮书.pdf
    优质
    该白皮书深入探讨了华为云在构建高效、安全及可持续发展的数据中心方面所采用的技术与解决方案，旨在为行业提供参考和借鉴。 为了应对数据中心面临的挑战并顺应技术发展趋势，华为提出了分布式云数据中心的理念。这种理念下的数据中心是物理上分散的、逻辑上统一的，并且由业务驱动，实现了云端管理和运维协同，具有对业务需求的高度感知能力。
     
  • 数据中台建设方案（技术架构与数据治理方法论).pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了数据中台的技术架构和数据治理方法论，提供了详细的建设方案，帮助企业实现高效的数据管理和应用。 数据中台建设方案涵盖了技术架构设计与数据治理方法论两大部分的内容。该文档深入探讨了如何构建高效的数据处理平台，并提供了实施数据管理策略的有效途径。
     
  • 袋鼠云数据中台方案详解
    优质
    袋鼠云数据中台方案详解介绍了一套完整的数据管理解决方案，帮助企业构建高效的数据生态系统，实现数据驱动业务增长。 阿里提出了“大中台,小前台”的战略理念，其中台事业部包括搜索事业部、共享业务平台以及数据技术及产品部，而数据技术及产品部则是负责数据中台建设的核心部门。
     
  • 华为云的数据中心解决方案
    优质
    华为云数据中心解决方案致力于为企业提供高效、安全和灵活的信息技术基础设施服务，涵盖计算、存储、网络及安全等多个领域。 华为云数据中心解决方案提供全面的技术支持和服务，帮助企业构建高效、安全的数据中心环境。该方案结合了先进的云计算技术与网络架构设计，旨在满足企业对于数据存储、处理及传输的高要求。通过采用华为自主研发的产品和技术，客户能够实现资源的最大化利用，并且有效降低运营成本。
     
  • 政务大数据平台技术应用方案(PPT)
    优质
    本PPT介绍了一套全面的政务大数据平台技术应用方案，涵盖数据采集、存储、分析及可视化等环节，旨在提升政府工作效率和服务质量。 智慧政务大数据平台技术应用方案(PPT)展示了政府在大数据应用方面的大量投入以及推动政务数据共享的趋势，同时也探讨了政务大数据的发展方向。
     
  • 全渠道业务中台解决方案（OMS）.pdf
    优质
    本手册详述了全渠道业务中台解决方案(OMS)，涵盖订单管理、库存同步及多渠道销售策略，助力企业实现高效运营与客户体验优化。 OMS全渠道业务中台解决方案旨在通过订单管理系统（OMS）优化物流管理流程。该系统负责管理和跟踪客户下达的订单，并实时监控订单的状态与进度，确保物流过程中的作业效率得到提升，从而节省时间和降低运营成本，增强企业的市场竞争力。
     
  • 深度解析数据中台的标准技术方案
    优质
    本文章深入剖析构建数据中台的技术标准与实施方案，旨在帮助企业更好地利用数据资源，提升业务效率和决策质量。 本段落介绍了数据中台的标准技术方案，涵盖其定义、架构设计、技术选型、数据治理及安全措施等方面的内容。文章深入探讨了数据中台的重要性和实际应用场景，并提供了实现这一平台的技术方案与实践经验分享。此外，文中还展望了数据中台的未来发展趋势及其面临的挑战，为读者全面了解和参考该领域知识提供了详尽指导。