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。 支持插件擴(kuò)展,通過(guò)實(shí)例內(nèi)置的插件市場(chǎng)搜索和安裝插件,實(shí)現(xiàn)能力橫向擴(kuò)展。 支持被集成,接入三方業(yè)務(wù)規(guī)范開(kāi)發(fā)作業(yè)流 支持被第三方業(yè)務(wù)集成,可通過(guò)開(kāi)放API接入開(kāi)發(fā)作業(yè)流。 根據(jù)參數(shù)定義,規(guī)范環(huán)境啟動(dòng)后的技術(shù)棧、語(yǔ)言支持、環(huán)境變量、插件加載和代碼分支。 開(kāi)放的生態(tài),提供開(kāi)放插件標(biāo)準(zhǔn)和插件市場(chǎng)來(lái)自:專題傳統(tǒng)方式的直播服務(wù)需要通過(guò)編碼器推流,不同路直播流都會(huì)存在唯一的推流地址,即所謂的“直播間”,使用華為云平臺(tái)直播服務(wù)不需要預(yù)先創(chuàng)建“直播間”,華為云直播服務(wù)不關(guān)注每一個(gè)直播間地址,只負(fù)責(zé)收流,RTMP推流方式會(huì)將直播流名(用戶可自定義)編譯為字段帶入LiveID,用于標(biāo)識(shí)不同直播流,當(dāng)用戶請(qǐng)求來(lái)自:專題
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當(dāng)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)引擎時(shí),引擎一旦檢查發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式不滿足后續(xù)AI Core的處理需求,則可開(kāi)啟數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。如圖所示的數(shù)據(jù)流所示,以圖片預(yù)處理為例: 1、首先Matrix會(huì)將數(shù)據(jù)從內(nèi)存搬運(yùn)到DVPP的緩沖區(qū)進(jìn)行緩存。 2、根據(jù)具體數(shù)據(jù)的格式,預(yù)處理引擎通過(guò)DVPP來(lái)自:百科寫(xiě),它以可水平擴(kuò)展和高吞吐率而被廣泛使用。 Kafka是一個(gè)消息系統(tǒng),用作LinkedIn的活動(dòng)流(Activity Stream)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)處理管道(Pipeline)的基礎(chǔ)?;顒?dòng)流數(shù)據(jù)是幾乎所有站點(diǎn)在對(duì)其網(wǎng)站使用情況做報(bào)表時(shí)都要用到的數(shù)據(jù)中最常規(guī)的部分?;顒?dòng)數(shù)據(jù)包括頁(yè)面訪問(wèn)量(Page來(lái)自:百科
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轉(zhuǎn)碼,且產(chǎn)生轉(zhuǎn)碼費(fèi)用,具體費(fèi)用根據(jù)實(shí)際轉(zhuǎn)碼的編碼標(biāo)準(zhǔn)、分辨率和時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行計(jì)算,時(shí)長(zhǎng)精確到小數(shù)點(diǎn)兩位,第二位根據(jù)第三位四舍五入。 若配置多個(gè)輸出規(guī)格,則各個(gè)輸出規(guī)格的費(fèi)用和為總直播轉(zhuǎn)碼費(fèi)用。轉(zhuǎn)碼計(jì)費(fèi)時(shí)長(zhǎng)為直播推流時(shí)長(zhǎng),非觀看時(shí)長(zhǎng),同一直播流、同一碼率在多人觀看情況下僅收取一份轉(zhuǎn)碼費(fèi)用。具體請(qǐng)參見(jiàn)產(chǎn)品價(jià)格詳情。來(lái)自:專題使用FunctionStage和DIS處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù),跟蹤應(yīng)用程序活動(dòng)、處理事務(wù)處理順序、分析單擊數(shù)據(jù)流、整理數(shù)據(jù)、生成指標(biāo)、篩選日志、建立索引、分析社交媒體以及遙測(cè)和計(jì)量IoT設(shè)備數(shù)據(jù)。 優(yōu)勢(shì) 事件觸發(fā) 通過(guò)DIS流采集數(shù)據(jù),批量數(shù)據(jù)通過(guò)事件觸發(fā)處理函數(shù)進(jìn)行處理。 靈活擴(kuò)展 業(yè)務(wù)爆發(fā)時(shí)可以自動(dòng)調(diào)度資源運(yùn)行更多函數(shù)實(shí)例以滿足處理需求。來(lái)自:百科OLAP就是對(duì)商城數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)量大。OLAP(聯(lián)機(jī)分析處理),支持復(fù)雜的分析操作,對(duì)決策的支持,特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量大,吞吐量大,只支持查詢。 2.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)注入:druid支持流數(shù)據(jù)的注入,并提供了數(shù)據(jù)的事件驅(qū)動(dòng),保證在實(shí)時(shí)和離線環(huán)境下事件的實(shí)效性和統(tǒng)一性。歷史數(shù)據(jù)不改變,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)接入。 3.可擴(kuò)展的PB級(jí)存儲(chǔ):來(lái)自:百科