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方案優(yōu)勢 一站式開箱即用，全托管的自動駕駛云服務，用戶無需從零搭建一套復雜的自動駕駛大數(shù)據(jù)平臺、AI平臺、仿真平臺、標注平臺等多個工具平臺，只需聚焦于核心價值（自動駕駛算法、標注數(shù)據(jù)、仿真場景），快速開展自動駕駛業(yè)務，跟上瞬息多變的市場節(jié)奏。
是根據(jù)當前可以獲取到的業(yè)務數(shù)據(jù)，實時統(tǒng)計每種渠道的相關指標，輸出存儲到數(shù)據(jù)庫中，并進行大屏展示。 方案架構 使用DLI Flink完成電商業(yè)務實時數(shù)據(jù)的分析處理，獲取各個渠道的銷售匯總數(shù)據(jù)。 圖1 方案簡介
盤古大模型套件平臺支持進行NLP大模型、多模態(tài)大模型的訓練。不同模型訓練所需的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)格式均有所差異，請基于數(shù)據(jù)要求提前準備訓練數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)量要求 自監(jiān)督訓練在單次的訓練任務中，一個自監(jiān)督訓練數(shù)據(jù)集內(nèi)，上傳的數(shù)據(jù)文件不能超過1000個
配置數(shù)據(jù)映射規(guī)則 概述 本節(jié)主要提供數(shù)據(jù)集成任務Mapping信息的配置說明。Mapping信息用于告訴ROMA Connect源端數(shù)據(jù)字段到目標端數(shù)據(jù)字段的映射規(guī)則，把獲取到的源端數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成寫入目標端的數(shù)據(jù)。 約束與限制 源端與目標端字段名請勿使用對應數(shù)據(jù)庫的關鍵字，否則可能導致任務運行異常。
部分由平臺調(diào)用友商平臺開放對外接口獲取源實例數(shù)據(jù)，一部分由離線采集器-通過SDK連接直連源實例進行采集，獲取源實例關鍵數(shù)據(jù)。 方案架構 圖1 RDA平臺調(diào)用kafka采集器通信示意圖 圖2 Kafka采集器數(shù)據(jù)流示意圖
AI應用開發(fā)整體流程 HiLens平臺提供AI應用開發(fā)在推理階段的工具、插件，開發(fā)者可以選擇用其完成開發(fā)調(diào)試，最后通過HiLens平臺部署到設備上運行和管理。 開發(fā)流程 數(shù)據(jù)預處理和模型訓練用戶在華為云ModelArts平臺或線下，進行數(shù)據(jù)預處理、算法開發(fā)和模型訓
差。 方案架構 圖1 RDA平臺調(diào)用Redis采集器通信示意圖 示意圖說明： RDA中間件中DCS的采集分兩部分實現(xiàn)，一部分由平臺調(diào)用友商平臺開放對外接口獲取源實例數(shù)據(jù)，一部分由離線采集器-通過SD
方案概述 應用場景 MariaDB 在數(shù)據(jù)存儲和處理中扮演著至關重要的角色。作為一種開源的關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，它廣泛應用于各種場景，包括 Web 應用程序、大數(shù)據(jù)處理、高可用性需求等領域。 在當今數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長，企業(yè)和組織對
針對傳統(tǒng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)場景面臨的問題，華為云提供了基于對象存儲服務OBS作為統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖存儲的大數(shù)據(jù)存算分離方案。 圖1 基于OBS的華為云大數(shù)據(jù)存算分離方案 華為云大數(shù)據(jù)存算分離方案基于對象存儲服務OBS的大容量高帶寬能力，以及多協(xié)議共享訪問技術（HDFS/POSIX/OBS
方案概述 通過獨立專享遷移集群以及配置遷移專線，簡單、快捷實現(xiàn)對象存儲、文件存儲一站式上云，提升上云效率。本文介紹如何使用遷移中心MgC將其他云平臺的對象存儲或文件存儲數(shù)據(jù)遷移到華為云。 優(yōu)勢 專享遷移集群，減少資源競爭，提高遷移效率。
方案概述 應用場景 MySQL 作為廣泛使用的關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，在眾多應用場景中都扮演著至關重要的角色。在現(xiàn)代的軟件系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)庫往往是存儲和管理關鍵業(yè)務數(shù)據(jù)的核心組件。無論是電子商務平臺的訂單數(shù)據(jù)、社交媒體的用戶信息，還是企業(yè)內(nèi)部管理系統(tǒng)的業(yè)務數(shù)據(jù)，都依賴于
方案概述 應用場景 使用ROMA Connect的服務集成APIC，可以快速將已有后端服務、數(shù)據(jù)源和自定義函數(shù)封裝成標準的RESTful API并對外開放，簡化了業(yè)務系統(tǒng)間的對接過程，降低了對接成本。 APIC提供了APP認證、IAM認證等安全認證方式，確保API訪問的安全。AP
設備上報的數(shù)據(jù)經(jīng)規(guī)則引擎轉(zhuǎn)發(fā)到消息集成的Topic上存儲。 通過數(shù)據(jù)集成任務把Topic中的停車場數(shù)據(jù)實時寫入停車場管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中，用于車位狀態(tài)監(jiān)測和停車計費，并可在IOC大屏上顯示。 通過數(shù)據(jù)API把數(shù)據(jù)庫中的車位狀態(tài)數(shù)據(jù)開放給第三方應用，供車主、城市管理者了解停車場車位情況。 使用ROMA C
準確性。 Redis 作為高性能內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，在現(xiàn)代應用中占據(jù)著重要地位。在緩存方面，它能夠減輕后端數(shù)據(jù)庫的負載，提升數(shù)據(jù)訪問速度。例如，在電商平臺中，商品的熱門信息可以存儲在 Redis 中，當用戶查詢時能夠快速響應，減少對數(shù)據(jù)庫的頻繁訪問。在消息隊列場景中，Redis 的發(fā)布
方案概述 應用場景 終端設備可以產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，為了減少數(shù)據(jù)上云的數(shù)據(jù)量或提高數(shù)據(jù)處理實時性，有時需要在靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地方對其進行分析處理。 本文介紹智能邊緣平臺和數(shù)據(jù)湖探索服務（DLI）結合，通過在邊緣節(jié)點上部署系統(tǒng)提供的流計算應用，將實時
CDM不同集群規(guī)格對應并發(fā)的作業(yè)數(shù)是多少？ 是否支持增量遷移？ 是否支持字段轉(zhuǎn)換？ Hadoop類型的數(shù)據(jù)源進行數(shù)據(jù)遷移時，建議使用的組件版本有哪些？ 數(shù)據(jù)源為Hive時支持哪些數(shù)據(jù)格式？ 是否支持同步作業(yè)到其他集群？ 是否支持批量創(chuàng)建作業(yè)？ 是否支持批量調(diào)度作業(yè)？ 如何備份CDM作業(yè)？
數(shù)據(jù)集成 安全云腦中的日志存儲時間是多久？
AstroZero平臺開發(fā)門檻低、模塊化編排的特點可以縮短開發(fā)周期，提升定制效率。本案例中通過AstroZero開發(fā)模型的對象、SQL查詢和數(shù)據(jù)處理功能實現(xiàn)對班級數(shù)據(jù)的管理和導入導出操作。 方案架構 圖1 方案示意圖
方案概述 應用場景 本文主要介紹如何使用華為云DLI上的實際消費數(shù)據(jù)（文中涉及賬戶的信息已脫敏），在DLI的大數(shù)據(jù)分析平臺上進行分析，找出費用優(yōu)化的空間，并給出使用DLI過程中降低成本的一些優(yōu)化措施。獲取消費數(shù)據(jù)。
方案概述 應用場景 某商城作為中國一家自營式電商，在保持高速發(fā)展的同時，沉淀了數(shù)億的忠實用戶，積累了海量的真實數(shù)據(jù)。如何利用BI工具從歷史數(shù)據(jù)中找出商機，是大數(shù)據(jù)應用在精準營銷中的關鍵問題，也是所有電商平臺在做智能化升級時所需要的核心技術。
