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- 大數(shù)據(jù)量測(cè)試 內(nèi)容精選 換一換
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版本，并于日前開(kāi)始商用。 PostgreSQL 12 自官方推出以來(lái)，在各方面都得到了加強(qiáng)，TPC-C 性能測(cè)試下，平均可以提升約40%的查詢(xún)性能和空間利用率，特別是數(shù)據(jù)量較大情況下，用戶(hù)能以較小的成本換來(lái)性能和空間管理等存儲(chǔ)特性，包括企業(yè)級(jí)安全、后臺(tái)管理和SQL/JSON支持、生成列、優(yōu)化WIT來(lái)自：百科全域Serverless+AI，華為云加速大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā) 全域Serverless+AI，華為云加速大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2024-08-28 15:23:03 日前，華為全聯(lián)接大會(huì)2023在上海召開(kāi)。華為云CTO張宇昕在大會(huì)上發(fā)布了基于Serverless技術(shù)的大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)框架，框架以面向來(lái)自：百科
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2160的圖形圖像處理能力。 數(shù)據(jù)分析 處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場(chǎng)景。例如MapReduce、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤(pán)增強(qiáng)型 彈性云服務(wù)器 ，主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫(xiě)訪(fǎng)問(wèn)的工作負(fù)載，例如：Hadoop分來(lái)自：百科平滑擴(kuò)容：輕松添加RDS實(shí)例，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)重分布（Rebalance） 高讀寫(xiě)性能：PB級(jí)數(shù)據(jù)量訪(fǎng)問(wèn)；十倍于單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)連接數(shù)；百萬(wàn)級(jí)高并發(fā) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù) 在工業(yè)監(jiān)控和遠(yuǎn)程控制、智慧城市的延展、智能家居、車(chē)聯(lián)網(wǎng)等物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下。傳感監(jiān)控設(shè)備多，采樣頻率高，數(shù)據(jù)規(guī)模大，會(huì)產(chǎn)生超過(guò)單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)能力極限的數(shù)據(jù)，造成數(shù)據(jù)來(lái)自：百科
- 大數(shù)據(jù)量測(cè)試 更多內(nèi)容
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Teleport方式 TB以及PB級(jí)的數(shù)據(jù)量遷移 用戶(hù)無(wú)法提供大容量的存儲(chǔ)介質(zhì) 用戶(hù)需要快速遷移數(shù)據(jù)，對(duì)傳輸速率，傳輸時(shí)間要求比較緊急 Teleport單設(shè)備支持60TB和120TB兩種規(guī)格。 華為數(shù)據(jù)中心郵寄Teleport設(shè)備給用戶(hù) 磁盤(pán)方式 TB級(jí)的數(shù)據(jù)量遷移 外置USB硬盤(pán)、SATA接口硬盤(pán)、SAS接口硬盤(pán)。來(lái)自：百科![]()
雜場(chǎng)景的性能壓測(cè)，讓企業(yè)能夠靈活按需進(jìn)行高并發(fā)測(cè)試，提前發(fā)現(xiàn)極限場(chǎng)景下的性能問(wèn)題，保障產(chǎn)品上市質(zhì)量。 特性二：8大特色壓測(cè)模式，性能容量全場(chǎng)景智能評(píng)估 華為云CodeArts PerfTest沉淀了30年高并發(fā)測(cè)試工程方案與實(shí)踐，提供了浪涌（突發(fā)流量）、智能摸高（系統(tǒng)性能摸底）、來(lái)自：百科![]()
Redis接口雙活讓你有備無(wú)患 使用GeminiDB Redis接口實(shí)現(xiàn)二級(jí)索引 華為 云數(shù)據(jù)庫(kù) GeminiDB Redis接口：六大秒級(jí)能力盤(pán)點(diǎn) 使用云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口 搞定"大key"存儲(chǔ) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口全面對(duì)比Codis 全方位測(cè)評(píng)云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB來(lái)自：專(zhuān)題![]()
像處理能力。 華為云服務(wù)器-數(shù)據(jù)分析 處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場(chǎng)景。例如MapReduce 、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤(pán)增強(qiáng)型彈性云服務(wù)器，主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫(xiě)訪(fǎng)問(wèn)的工作負(fù)載，例如：Hadoop分來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 看華為云Serverless 4大特性如何讓軟件架構(gòu)更絲滑 看華為云Serverless 4大特性如何讓軟件架構(gòu)更絲滑 時(shí)間：2024-12-10 10:59:23 云日志 服務(wù) 應(yīng)用運(yùn)維管理 函數(shù)工作流 【摘要】 Serverless可以看作是一種云計(jì)算服務(wù)模來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云 區(qū)塊鏈 三大核心技術(shù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)通過(guò) 華為云區(qū)塊鏈三大核心技術(shù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)通過(guò) 時(shí)間：2022-11-24 09:57:20 近日，國(guó)際電信聯(lián)盟第十六研究組（ITU-T SG16）召開(kāi)全體會(huì)議，由華為云區(qū)塊鏈團(tuán)隊(duì)牽頭的三個(gè)區(qū)塊鏈國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)順利通過(guò)立項(xiàng)，分別是：來(lái)自：百科![]()
160的圖形圖像處理能力。 數(shù)據(jù)分析 處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場(chǎng)景。例如MapReduce 、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤(pán)增強(qiáng)型彈性云服務(wù)器，主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫(xiě)訪(fǎng)問(wèn)的工作負(fù)載，例如：Hadoop分來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云 CDN 構(gòu)建全球智能網(wǎng)絡(luò)，618大促助力企業(yè)云提速 華為云CDN構(gòu)建全球智能網(wǎng)絡(luò)，618大促助力企業(yè)云提速 時(shí)間：2022-06-06 11:23:26 【CDN618大促活動(dòng)專(zhuān)場(chǎng)】 華為云CDN海外節(jié)點(diǎn)擴(kuò)增力度加大，構(gòu)建全球智能邊緣網(wǎng)絡(luò) 華為云CDN助力來(lái)自：百科![]()
員獲取日志進(jìn)行分析。 9. MRS 具有開(kāi)放的生態(tài)，支持無(wú)縫對(duì)接周邊服務(wù)，快速構(gòu)建統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺(tái)。 · 以全棧大數(shù)據(jù)MRS服務(wù)為基礎(chǔ)，企業(yè)可以一鍵式構(gòu)筑數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和價(jià)值挖掘的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺(tái)，并且與智能數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)DAYU及 數(shù)據(jù)可視化 等服務(wù)對(duì)接，為客戶(hù)輕松解決數(shù)據(jù)通來(lái)自：百科![]()
流量費(fèi)用 日志讀寫(xiě)流量 日志讀寫(xiě)流量包括寫(xiě)流量和讀流量，詳細(xì)說(shuō)明如下： 寫(xiě)流量：數(shù)據(jù)（壓縮后）被上傳到日志服務(wù)時(shí)，按照傳輸?shù)?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)量計(jì)算寫(xiě)流量費(fèi)用。 例如：原始數(shù)據(jù)量為5GB，則上傳到云日志服務(wù)會(huì)產(chǎn)生1GB（壓縮率20%）的寫(xiě)流量。 讀流量：讀流量暫未統(tǒng)計(jì)和收費(fèi)。 按量付費(fèi)： 讀寫(xiě)流量費(fèi)用=來(lái)自：專(zhuān)題![]()
服務(wù)能力、安全性服務(wù)要求、監(jiān)控和優(yōu)化、服務(wù)支持、可擴(kuò)展性共八大項(xiàng)成功通過(guò)四十多小項(xiàng)測(cè)試，獲優(yōu)秀能力。 分布式事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)能力專(zhuān)項(xiàng)測(cè)評(píng)證書(shū) 可信數(shù)據(jù)庫(kù)測(cè)評(píng)中，華為云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 滿(mǎn)足分布式事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)能力測(cè)試要求。 中國(guó)信通院開(kāi)展的第14批可信數(shù)據(jù)庫(kù)測(cè)評(píng)中，華為云Ga來(lái)自：專(zhuān)題![]()
第三彈： 數(shù)據(jù)實(shí)例 的連接 華為云GaussDB Ustore存儲(chǔ)引擎正式發(fā)布 華為云GaussDB專(zhuān)場(chǎng)直播第5期：SQL優(yōu)化解讀 華為云GaussDB發(fā)布5大核心技術(shù)，打造行業(yè)領(lǐng)先的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力 客戶(hù)案例 為什么他們選擇了GaussDB “星河”數(shù)據(jù)庫(kù)標(biāo)桿案例！工商銀行&華為云GaussDB再創(chuàng)佳績(jī)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
2160的圖形圖像處理能力。 數(shù)據(jù)分析 處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場(chǎng)景。例如MapReduce、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤(pán)增強(qiáng)型彈性云服務(wù)器，主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫(xiě)訪(fǎng)問(wèn)的工作負(fù)載，例如：Hadoop分來(lái)自：百科![]()
推薦原因： 處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場(chǎng)景。 磁盤(pán)增強(qiáng)型彈性云服務(wù)器，主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫(xiě)訪(fǎng)問(wèn)的工作負(fù)載。 5、高性能計(jì)算 適用場(chǎng)景：科學(xué)計(jì)算、基因工程、游戲動(dòng)畫(huà)、生物制藥計(jì)算和存儲(chǔ)系統(tǒng)。 推薦使用：高性能計(jì)算型彈性云服務(wù)器來(lái)自：百科![]()
吞吐量：云硬盤(pán)每秒成功傳送的數(shù)據(jù)量，即讀取和寫(xiě)入的數(shù)據(jù)量。 · IO讀寫(xiě)時(shí)延：云硬盤(pán)連續(xù)兩次進(jìn)行讀寫(xiě)操作所需要的最小時(shí)間間隔。 云硬盤(pán)類(lèi)型和性能 說(shuō)明： a：最大IOPS、最大吞吐量、IOPS突發(fā)上限三個(gè)參數(shù)的值均為讀寫(xiě)總和。 b：以單塊超高IO云硬盤(pán)吐量性能計(jì)算公式為例說(shuō)明：起步120來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 【云小課】不容錯(cuò)過(guò)！華為云新一代緩存“大咖”——云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for Redis) 【云小課】不容錯(cuò)過(guò)！華為云新一代緩存“大咖”——云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for Redis) 時(shí)間：2021-08-06 16:26:56 云小課 Redis 云數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：百科![]()
獻(xiàn)。 華為&北大軟微學(xué)院 CodeArts Snap開(kāi)發(fā)大模型講座精彩回顧 講座伊始，華為的技術(shù)專(zhuān)家介紹了工具鏈的基本概念和發(fā)展歷程。詳細(xì)解釋了什么是大模型，以及大模型在人工智能領(lǐng)域的重要地位。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，工具鏈大模型已經(jīng)成為推動(dòng)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵力量。隨后，專(zhuān)家深入剖析來(lái)自：百科
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