- go語(yǔ)言編寫服務(wù)器和客戶端 內(nèi)容精選 換一換
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息存儲(chǔ)加密等有效安全措施。 在網(wǎng)絡(luò)通信方面,除了提供SASL認(rèn)證,還借助虛擬私有云(VPC)和安全組等加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)控制。 無(wú)憂運(yùn)維 華為云提供一整套完整的監(jiān)控告警等運(yùn)維服務(wù),故障自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和告警,避免7*24小時(shí)人工值守。RabbitMQ專享實(shí)例自動(dòng)上報(bào)相關(guān)監(jiān)控指標(biāo),如分區(qū)數(shù)、主題來(lái)自:百科tionGraph來(lái)管理。 用戶可以查看函數(shù)運(yùn)行日志和監(jiān)控信息,按照代碼運(yùn)行情況收費(fèi),代碼未運(yùn)行時(shí)不產(chǎn)生費(fèi)用。 圖1函數(shù)使用流程 說(shuō)明如下: 用戶編寫代碼,目前支持Node.js、Python、Java、Go、C#、PHP等語(yǔ)言,詳情請(qǐng)參考開(kāi)發(fā)指南。 上傳代碼,目前支持在線編輯、來(lái)自:百科
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于企業(yè)來(lái)說(shuō),無(wú)疑是一種很成功的服務(wù)體驗(yàn)。 上云成本 自建MongoDB在人力、財(cái)力、時(shí)間、風(fēng)險(xiǎn)等四個(gè)方面具有較大的成本。 除了這些之外,我們也能經(jīng)常聽(tīng)見(jiàn)客戶的聲音,如依賴過(guò)度、性能差、競(jìng)爭(zhēng)力弱等,而隨著上云進(jìn)程的加快和各類基礎(chǔ)云設(shè)施的完善,越來(lái)越多的企業(yè)把目光投向了 云數(shù)據(jù)庫(kù) 。 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)來(lái)自:百科治理,構(gòu)建“人-車-路-環(huán)境”實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。通過(guò)視頻智能解析,提升交通事件和流量的精準(zhǔn)感知,實(shí)現(xiàn)從人工被動(dòng)發(fā)現(xiàn)到系統(tǒng)10秒內(nèi)自動(dòng)感知預(yù)警 多維畫(huà)像智能診斷 建立交通知識(shí)圖譜,精準(zhǔn)挖掘歷史和實(shí)時(shí)的路網(wǎng)供給能力畫(huà)像、人車出行特征畫(huà)像。為城市數(shù)以千計(jì)的路口-道路-區(qū)域構(gòu)建專屬健康檔案,實(shí)現(xiàn)交通擁堵成因智能化診斷來(lái)自:百科
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華為數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品 GaussDB 介紹 HCIA-GaussDB系列課程。本課程重點(diǎn)介紹華為GaussDB(for MySQL)云數(shù)據(jù)庫(kù)的特性和應(yīng)用場(chǎng)景,并介紹部分應(yīng)用案例。?????????????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換來(lái)自:百科
函數(shù)工作流 (FunctionGraph)是華為云提供的一款無(wú)服務(wù)器(Serverless)計(jì)算服務(wù),無(wú)服務(wù)器計(jì)算是一種托管服務(wù),服務(wù)提供商會(huì)實(shí)時(shí)為你分配充足的資源,而不需要預(yù)留專用的服務(wù)器或容量。使用FunctionGraph函數(shù),只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行的條件,無(wú)需配置和管理服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施,函數(shù)以彈性、免來(lái)自:百科
極簡(jiǎn)開(kāi)發(fā)部署:華為云函數(shù)工作流 FunctionGraph提供豐富的開(kāi)發(fā)工具和IDE插件,支持本地開(kāi)發(fā)、調(diào)試和測(cè)試,用戶可以使用熟悉的編程語(yǔ)言快速編寫和部署函數(shù),降低用戶學(xué)習(xí)成本;小時(shí)級(jí)開(kāi)發(fā),分鐘級(jí)部署 極低成本消耗:提供多樣化計(jì)費(fèi)模式,按代碼調(diào)用次數(shù)和運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi),代碼未運(yùn)行時(shí)不產(chǎn)生費(fèi)用,最大可節(jié)約成本90%來(lái)自:專題
和協(xié)調(diào)能力 前端路口缺乏實(shí)時(shí)處理業(yè)務(wù)能力 前端路口缺乏數(shù)據(jù)智能分析和突發(fā)狀況實(shí)時(shí)處理業(yè)務(wù)能力。依賴全量數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)回傳,數(shù)據(jù)中心集中式處理,無(wú)法應(yīng)對(duì)高時(shí)效性的場(chǎng)景需求 交通智能體 TrafficGo基于華為云人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢(shì),與交通行業(yè)深度融合,提供“感知-認(rèn)知-診斷-優(yōu)化-評(píng)來(lái)自:百科
智能實(shí)時(shí)信控:AI智能實(shí)時(shí)信控,分鐘級(jí)自動(dòng)優(yōu)化和下發(fā)信號(hào)配時(shí)方案,全面兼容主流交通信號(hào)控制系統(tǒng) 配時(shí)持續(xù)優(yōu)化:提供仿真平臺(tái),不斷訓(xùn)練-優(yōu)化-仿真,持續(xù)迭代優(yōu)化配時(shí) 擁堵診斷分析 基于多源數(shù)據(jù)融合,構(gòu)建出長(zhǎng)期的完整的道路健康檔案,通過(guò)指標(biāo)、時(shí)間特征、控制信息和人、車、非機(jī)動(dòng)車的軌跡,從時(shí)間、空間和時(shí)空配給等多種維度量化分析診斷出擁堵成因來(lái)自:百科
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