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  • 大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)搭建 內(nèi)容精選 換一換
  • 電商直播:基于Flexus X實(shí)例搭建電商交易平臺(tái),可以從容面對(duì)電商市場(chǎng)瞬息萬變的業(yè)務(wù)壓力變化。 企業(yè)建站:面向博客、論壇和企業(yè)門戶等業(yè)務(wù)場(chǎng)景,支撐用戶建設(shè)多功能的傳播和交互平臺(tái)。 個(gè)人開發(fā)測(cè)試:開發(fā)者在開發(fā)、測(cè)試過程中需要的環(huán)境資源,可以選擇從云上提供?;贔lexus X實(shí)例搭建開發(fā)測(cè)試環(huán)境,更加便利,成本更優(yōu)。
    來自:專題
    集任務(wù),可采集數(shù)據(jù)源中的技術(shù)元數(shù)據(jù)。支持自定義業(yè)務(wù)元模型,批量導(dǎo)入業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù),關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)和技術(shù)元數(shù)據(jù)、全鏈路的血緣管理和應(yīng)用。 圖6全鏈路數(shù)據(jù)血緣 數(shù)據(jù)地圖 數(shù)據(jù)地圖圍繞數(shù)據(jù)搜索,服務(wù)于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)運(yùn)營等數(shù)據(jù)表的使用者和擁有者,提供方便快捷的數(shù)據(jù)搜索服務(wù),擁有功能強(qiáng)大的血緣信息及影響分析。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) DAYU智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營平臺(tái)價(jià)格 DAYU智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營平臺(tái)價(jià)格 時(shí)間:2020-12-23 09:19:40 DAYU智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營平臺(tái)采用基礎(chǔ)包+增量包的計(jì)費(fèi)模式?;A(chǔ)包按包年、包月計(jì)費(fèi);增量包分為批量數(shù)據(jù)遷移和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入兩類,均采用按需和套餐包的計(jì)費(fèi)模式
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 分布式數(shù)據(jù)庫中間件的產(chǎn)品架構(gòu) 分布式數(shù)據(jù)庫中間件的產(chǎn)品架構(gòu) 時(shí)間:2020-09-19 10:32:33 DDM 作為數(shù)據(jù)庫中間件,將底層數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)引擎以集群方式管理起來,用戶使用非常方便。 應(yīng)用程序不需要關(guān)心具體有多少分片。類似操作單機(jī)數(shù)據(jù)庫,用戶通過DDM管理控
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) Nova的架構(gòu)原理 Nova的架構(gòu)原理 時(shí)間:2021-02-08 20:43:20 云計(jì)算 Nova是OpenStack中提供計(jì)算資源服務(wù)的項(xiàng)目,作為OpenStack最核心的項(xiàng)目,負(fù)責(zé)虛擬機(jī)生命周期管理和其他計(jì)算資源生命周期管理。 Nova是OpenStack中提供計(jì)算資源服務(wù)的項(xiàng)目。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 時(shí)間:2020-12-07 15:34:20 在做業(yè)務(wù)云遷移之前,從架構(gòu)設(shè)計(jì)的角度考慮高可用、高擴(kuò)展等問題是必不可少的環(huán)節(jié),也是影響業(yè)務(wù)遷移進(jìn)度和效果的重要因素,學(xué)習(xí)本課程,將學(xué)會(huì)如何在云端設(shè)計(jì)合適的架構(gòu)來承載業(yè)務(wù),應(yīng)對(duì)后繼業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進(jìn)。 課程簡(jiǎn)介
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云原生應(yīng)用架構(gòu) 云原生應(yīng)用架構(gòu) 時(shí)間:2020-12-09 09:44:05 各行各業(yè)的研究者正在創(chuàng)造性地使用容器等云原生技術(shù),推動(dòng)資源調(diào)度、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等各領(lǐng)域的發(fā)展。在IT工業(yè)界蓬勃發(fā)展的云原生技術(shù)浪潮中,探討云原生技術(shù)對(duì)于IT行業(yè)的重大
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 自建在線零食電商平臺(tái)搭建自己的“托馬斯商城” 自建在線零食電商平臺(tái),搭建自己的“托馬斯商城” 時(shí)間:2021-01-11 09:21:34 網(wǎng)站建設(shè) 還在手動(dòng)部署您的項(xiàng)目嗎?是否覺得復(fù)雜和繁瑣?想了解關(guān)于云端DevOps的高端知識(shí)嗎?想一站式開發(fā)和部署您的項(xiàng)
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    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) Kubernetes架構(gòu)分層 Kubernetes架構(gòu)分層 時(shí)間:2021-06-30 18:58:41 Kubernetes具有分層的結(jié)構(gòu),包括內(nèi)核層、應(yīng)用層、治理層、接口層和生態(tài)系統(tǒng)。 各個(gè)分層包含的內(nèi)容如下圖: 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在
    來自:百科
    云知識(shí) AR四核心能力 AR四核心能力 時(shí)間:2021-08-02 16:27:18 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 企業(yè)應(yīng)用 協(xié)同辦公 商品介紹 將數(shù)字內(nèi)容疊加到現(xiàn)實(shí)世界中,對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行“增強(qiáng)”,簡(jiǎn)稱為“AR”。AR 四核心能力:1. 環(huán)境理解2.數(shù)據(jù)可視3.遠(yuǎn)程協(xié)作4.數(shù)據(jù)智能。 1.
    來自:云商店
    安全云腦 _綜合態(tài)勢(shì)屏 安全云腦_綜合態(tài)勢(shì)屏 在現(xiàn)場(chǎng)講解匯報(bào)、實(shí)時(shí)監(jiān)控等場(chǎng)景下,為了獲得更好的演示效果,通常需要將安全云腦服務(wù)的分析結(jié)果展示在大型屏幕上。 安全云腦默認(rèn)提供一個(gè)綜合感知態(tài)勢(shì)屏,可以還原攻擊歷史,感知攻擊現(xiàn)狀,預(yù)測(cè)攻擊態(tài)勢(shì),為用戶提供強(qiáng)大的事前、事中、事后安全管理能力,實(shí)現(xiàn)一屏全面感知。
    來自:專題
    打造高效、可靠的TaiShan大數(shù)據(jù)平臺(tái) 打造高效、可靠的TaiShan大數(shù)據(jù)平臺(tái) 時(shí)間:2020-12-11 15:53:36 本課程主要面向鯤鵬合作伙伴和開發(fā)者,介紹華為TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:大數(shù)據(jù)趨勢(shì)洞察;TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案;解決方案案例。
    來自:百科
    同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)按照流程、業(yè)務(wù)邏輯串聯(lián)起來,形成清晰、全面、即時(shí)、可追溯的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺(tái),讓管理者可以及時(shí)了解各業(yè)務(wù)線、各部門、人員的實(shí)時(shí)狀態(tài)和數(shù)據(jù)分析,及時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn),拉近企業(yè)和消費(fèi)者距離,提高企業(yè)管理水平。 道道全深知,在智能制造的宏觀背景下,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)以及圍繞數(shù)據(jù)構(gòu)建的數(shù)據(jù)
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    行、列存儲(chǔ)有如下優(yōu)缺點(diǎn): 一般情況下,如果表的字段比較多(寬表),查詢中涉及到的列不多的情況下,適合列存儲(chǔ)。如果表的字段個(gè)數(shù)比較少,查詢大部分字段,那么選擇行存儲(chǔ)比較好。 行存表 默認(rèn)創(chuàng)建表的類型。數(shù)據(jù)按行進(jìn)行存儲(chǔ),即一行數(shù)據(jù)是連續(xù)存儲(chǔ)。適用于對(duì)數(shù)據(jù)需要經(jīng)常更新的場(chǎng)景。 postgres=# CREATE
    來自:專題
    數(shù)據(jù)庫有哪些_開源數(shù)據(jù)庫_數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用 連接 GaussDB 數(shù)據(jù)庫_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建數(shù)據(jù)庫_語法 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫_GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫_免費(fèi)mysql數(shù)據(jù)庫_rds數(shù)據(jù)庫 GaussDB數(shù)據(jù)庫案例_GaussDB數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì)_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建高斯數(shù)據(jù)庫
    來自:專題
    高吞吐量: 能夠處理海量數(shù)據(jù)流,每秒可處理百萬級(jí)別的消息。 - 低延遲: 消息能夠?qū)崟r(shí)傳輸,幾乎沒有延遲。 - 可擴(kuò)展性: 能夠輕松擴(kuò)展集群規(guī)模,并支持橫向擴(kuò)展。 - 可靠性: 每個(gè)分區(qū)都有多個(gè)副本,能夠保證數(shù)據(jù)的可靠性和容錯(cuò)性。 - 靈活性: 支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)消費(fèi)方式。 Kafka中的生產(chǎn)者和消費(fèi)者是如何實(shí)現(xiàn)的
    來自:專題
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