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- 大數(shù)據(jù) 架構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 這6大圖表，幫你輕松入門數(shù)據(jù)可視化 這6大圖表，幫你輕松入門數(shù)據(jù)可視化 時間：2022-11-16 16:38:48 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲管理 數(shù)字化辦公 越來越多的公司開始強(qiáng)調(diào)「數(shù)據(jù)驅(qū)動」，用數(shù)據(jù)說話。這是因為數(shù)據(jù)是真實、客觀的，可以承載量化過的工作指標(biāo)。來自：云商店![]()
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華為云計算 云知識 云原生應(yīng)用架構(gòu) 云原生應(yīng)用架構(gòu) 時間：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)，推動資源調(diào)度、邊緣計算、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)對于IT行業(yè)的重大來自：百科![]()
華為云計算 云知識 架構(gòu)設(shè)計基礎(chǔ) 架構(gòu)設(shè)計基礎(chǔ) 時間：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)會如何在云端設(shè)計合適的架構(gòu)來承載業(yè)務(wù)，應(yīng)對后繼業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進(jìn)。 課程簡介來自：百科![]()
華為云計算 云知識 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管理控來自：百科![]()
云知識 DAS 的系統(tǒng)架構(gòu) DAS的系統(tǒng)架構(gòu) 時間：2021-05-31 17:24:04 數(shù)據(jù)庫 DAS的系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示。其中的功能組件解釋如下： Conn Consoles：DAS連接管理的控制臺； DAS Consoles：DAS Console是數(shù)據(jù)管理服務(wù)的統(tǒng)一入口，在Console來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Kubernetes總體架構(gòu) Kubernetes總體架構(gòu) 時間：2021-06-30 19:18:39 Kubernetes的系統(tǒng)組件包括users、master、nodes，詳見下圖： 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證，盡在??????????????來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 Neutron的架構(gòu)原理 Neutron的架構(gòu)原理 時間：2021-02-08 21:05:01 云計算 2012年上半年，Neutron始于Essex版本，孵化項目，高級用戶選擇使用； 2012年下半年，Neutron在Folsom版本中成為核心項目，OpenStack云平臺對其提供正式支持。來自：百科![]()
行、列存儲有如下優(yōu)缺點： 一般情況下，如果表的字段比較多（大寬表），查詢中涉及到的列不多的情況下，適合列存儲。如果表的字段個數(shù)比較少，查詢大部分字段，那么選擇行存儲比較好。 行存表 默認(rèn)創(chuàng)建表的類型。數(shù)據(jù)按行進(jìn)行存儲，即一行數(shù)據(jù)是連續(xù)存儲。適用于對數(shù)據(jù)需要經(jīng)常更新的場景。 postgres=# CREATE來自：專題![]()
安全云腦 _綜合態(tài)勢大屏 安全云腦_綜合態(tài)勢大屏 在現(xiàn)場講解匯報、實時監(jiān)控等場景下，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)提供一個綜合感知態(tài)勢大屏，可以還原攻擊歷史，感知攻擊現(xiàn)狀，預(yù)測攻擊態(tài)勢，為用戶提供強(qiáng)大的事前、事中、事后安全管理能力，實現(xiàn)一屏全面感知。來自：專題![]()
高吞吐量： 能夠處理海量數(shù)據(jù)流，每秒可處理百萬級別的消息。 - 低延遲： 消息能夠?qū)崟r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： 每個分區(qū)都有多個副本，能夠保證數(shù)據(jù)的可靠性和容錯性。 - 靈活性： 支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)消費方式。 Kafka中的生產(chǎn)者和消費者是如何實現(xiàn)的來自：專題![]()
。 什么是華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手？ 華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手是由華為研發(fā)的基于盤古大模型的AI助手，它能夠快速生成轉(zhuǎn)換器代碼，幫助您將數(shù)據(jù)接入大屏，并擅長回答各類通用問題。無論是編程、技術(shù)咨詢還是其他領(lǐng)域的問題，華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手都能為您提供準(zhǔn)確、邏輯性強(qiáng)且友好的回復(fù)。來自：百科
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