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- 物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù) 內(nèi)容精選 換一換
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戶提供更精細(xì)化的緩存管理。 CDN 緩存時間會對“回源率”產(chǎn)生直接的影響。若CDN緩存時間較短，CDN邊緣節(jié)點上的數(shù)據(jù)會經(jīng)常失效，導(dǎo)致頻繁回源，增加了源站的負(fù)載，同時也增大的訪問延時；若CDN緩存時間太長，會帶來數(shù)據(jù)更新時間慢的問題。開發(fā)者需要增對特定的業(yè)務(wù)，來做特定的數(shù)據(jù)緩存時間管理。來自：百科Docker的技術(shù)優(yōu)勢： 統(tǒng)一的交付標(biāo)準(zhǔn)可以屏蔽環(huán)境差異，使能DevOps 更小的資源消耗，提高資源利用率，匹配微服務(wù)架構(gòu) 極速的彈性伸縮，故障恢復(fù)，解放運維生產(chǎn)力 Kubernetes的技術(shù)特點： 通過聲明性語法直接定義應(yīng)用的最終狀態(tài) 提供開放的插件機(jī)制 靈活的資源權(quán)限隔離機(jī)制來自：百科
- 物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù) 相關(guān)內(nèi)容
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到現(xiàn)在的毫米波，同時對應(yīng)的傳輸速率也越 來越高了。不同的技術(shù)也有對應(yīng)的不同的應(yīng)用，所以在進(jìn)行技術(shù)選擇時應(yīng)該是選擇最合適的而 不一定要選擇最好的，像 POS 機(jī)或者自動售貨機(jī)，這些設(shè)備在 2G、3G 的網(wǎng)絡(luò)中使用就已經(jīng) 足夠了，所以也沒有必要去使用更高級的網(wǎng)絡(luò)。畢竟不同的網(wǎng)絡(luò)模組的成本肯定是不一樣的， 所以雖然 5G來自：百科圖喜好的維度，統(tǒng)計玩家對地圖的使用情況 查看詳情 相關(guān)課程產(chǎn)品推薦 完成實名認(rèn)證即可開始學(xué)習(xí) 車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析 作為智能交通的基礎(chǔ)，車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用預(yù)示著工業(yè)技術(shù)，交通效率，出行方式的重大改變。微認(rèn)證為您揭秘車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背后的密碼，實現(xiàn)科學(xué)高效的車隊管理 作為智能交通的基礎(chǔ)，來自：專題
- 物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù) 更多內(nèi)容
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Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比的優(yōu)勢 Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比的優(yōu)勢 時間：2021-06-30 18:31:48 Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比，具有以下這些顯著的優(yōu)勢： 1. Docker啟動快速屬于秒級別。虛擬機(jī)通常需要幾分鐘去啟動。 2. Docker需要的資源更少，來自：百科![]()
備 大數(shù)據(jù)分析：使用大數(shù)據(jù)高可用，可水平擴(kuò)展框架，基于內(nèi)存計算模型，DAG調(diào)度框架、高效的優(yōu)化器，綜合性能是傳統(tǒng)MapReduce模型的百倍以上，幫助開發(fā)者輕松完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)批分析 標(biāo)準(zhǔn)SQL作業(yè)：提供標(biāo)準(zhǔn)的SQL接口，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)者無需關(guān)心SQL處理引擎的部署和運維，只需聚焦來自：百科![]()
數(shù)據(jù)統(tǒng)一為業(yè)務(wù)可理解的數(shù)據(jù)格式。如下圖所示。 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是對時序數(shù)據(jù)的處理寫入功能：怎樣滿足海量設(shè)備高并發(fā)，實時寫入的要求？ 壓縮比例：某些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可能產(chǎn)生巨量數(shù)據(jù)，最大限度的壓縮是減少成本的直接手段。 查詢效率：面對長時間積累的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，如何滿足高性能查詢，特別是經(jīng)常做時間維度的聚合查詢。來自：百科![]()
來自：百科![]()
云知識 為什么說大數(shù)據(jù)的發(fā)展是需求驅(qū)動的 為什么說大數(shù)據(jù)的發(fā)展是需求驅(qū)動的 時間：2021-05-24 09:15:11 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)的技術(shù)發(fā)展是由社會進(jìn)步過程中，不斷變化的需求而驅(qū)動的。 互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，讓人們需要對海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲，并行計算。所以大數(shù)據(jù)進(jìn)入了1.0時代。來自：百科![]()
方案案例。 課程目標(biāo) 學(xué)習(xí)本課程，了解當(dāng)前大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢、TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案及其應(yīng)用。 課程大綱 第1章 華為TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案介紹 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
下，每個設(shè)備都對應(yīng)一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型，它對外提供一致的接口，可以直接對應(yīng)應(yīng)用。 標(biāo)準(zhǔn)物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型，比如可以將攝像頭和燈組裝在一起，組成一個帶攝像頭的燈，組合后的復(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型，既能夠滿足復(fù)雜場景的需要，也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進(jìn)行對接。 標(biāo)準(zhǔn)物來自：百科![]()
行生命周期管理。客戶自己開發(fā)的應(yīng)用可以部署到現(xiàn)場，統(tǒng)一遠(yuǎn)程管理，共享數(shù)據(jù)流；讓第三方應(yīng)用更容易二開，客戶的業(yè)務(wù)場景可選擇的第三方更多。 華為云IoT邊緣-最佳實踐 基于IoT邊緣實現(xiàn)模擬MQTT設(shè)備的快速接入 本實驗將指導(dǎo)您搭建一個基于IoT邊緣服務(wù)的邊緣節(jié)點，并通過邊緣節(jié)點實現(xiàn)來自：專題![]()
云知識 云原生的技術(shù)趨勢 云原生的技術(shù)趨勢 時間：2021-07-01 11:23:14 云原生的代表技術(shù)有容器、服務(wù)網(wǎng)格、微服務(wù)、不可變基礎(chǔ)設(shè)施和聲明式API。 其發(fā)展趨勢是：服務(wù)治理與業(yè)務(wù)邏輯逐步解耦，服務(wù)治理能力下沉到基礎(chǔ)設(shè)施，服務(wù)網(wǎng)格以基礎(chǔ)設(shè)施的方式提供無侵入的連接控制、安來自：百科![]()
華為云計算 云知識 容器技術(shù)出現(xiàn)的背景 容器技術(shù)出現(xiàn)的背景 時間：2021-06-30 18:25:23 在之前的開發(fā)運維中，應(yīng)用和環(huán)境的交付是分離的，較難在開發(fā)環(huán)境和生產(chǎn)環(huán)境無法保持一致，容易出現(xiàn)各種環(huán)境問題； 對于公司而言，服務(wù)器、存儲等作為成本之一，希望能追求高效的利用已有的服務(wù)資來自：百科![]()
華為云計算 云知識 存儲技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn) 存儲技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn) 時間：2021-05-25 15:57:49 存儲與備份 存儲技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn)呈現(xiàn)為從集中式到分布式。 集中式存儲包含核機(jī)頭（控制器）、磁盤陣列（JBOD）和交換機(jī)、管理設(shè)備等。數(shù)據(jù)統(tǒng)一通過存儲系統(tǒng)的機(jī)頭入口。 分布式存儲中來自：百科![]()
；從地圖喜好的維度，統(tǒng)計玩家對地圖的使用情況 查看詳情 展開詳情 相關(guān)課程產(chǎn)品推薦 完成實名認(rèn)證即可開始學(xué)習(xí) 車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析 作為智能交通的基礎(chǔ)，車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用預(yù)示著工業(yè)技術(shù)，交通效率，出行方式的重大改變。微認(rèn)證為您揭秘車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背后的密碼，實現(xiàn)科學(xué)高效的車隊管理 作為來自：專題![]()
完全可控的一站式企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，完全兼容開源接口，結(jié)合華為云計算、存儲優(yōu)勢及大數(shù)據(jù)行業(yè)經(jīng)驗，為客戶提供高性能、低成本、靈活易用的全棧大數(shù)據(jù)平臺，輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件，并具備在后續(xù)根據(jù)業(yè)務(wù)需要進(jìn)行定制開發(fā)的能力，幫來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)是什么 大數(shù)據(jù)是什么 時間：2021-05-24 08:54:48 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)是由巨型數(shù)據(jù)集組成的，這些數(shù)據(jù)集大小常超出人類在可接受時間下的收集、使用、管理和處理能力。 大數(shù)據(jù)也可以定義為來自各種來源的大量非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 文中課程 更多精彩課來自：百科![]()
防御。 全棧全場景的體驗 芯、端、邊、管、云全棧覆蓋，支持多云部署。 與海思芯片、模組及操作系統(tǒng)合作，預(yù)置華為IoT平臺接入能力，芯云協(xié)同，極簡接入，設(shè)備上電即上云。 業(yè)界最強(qiáng)的IoT聯(lián)接平臺，提供低功耗、低時延、高安全、高可信、高并發(fā)的優(yōu)質(zhì)體驗。 高效的物聯(lián)網(wǎng)智能 支持基于昇騰來自：百科![]()
“大”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)體量大，我們經(jīng)常聽到的一個經(jīng)典的案例，即GE發(fā)動機(jī)有成百上千個傳感器，毫秒級頻度產(chǎn)生各種數(shù)據(jù)。一次飛機(jī)的飛行就可以超過1TB的數(shù)據(jù)量。很多工業(yè)場景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可能會更大。 “小”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的價值密度小，或者也可以理解為要從海量的數(shù)據(jù)中找到價值的信息是一個比較難的事情。 “高”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時效來自：百科![]()
通過Onvif協(xié)議實現(xiàn)和設(shè)備的交互 基于IoT邊緣實現(xiàn)模擬IEC104網(wǎng)關(guān)的接入 了解并掌握IoT邊緣服務(wù)的功能特點與使用方法 零代碼搭建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控大屏 熟悉工業(yè)場景下數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn) 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)常見場景介紹 智能制造 行業(yè)痛點 工業(yè)制造步入智能化時代，而當(dāng)前生產(chǎn)工藝無法匹配下游客戶對于產(chǎn)品質(zhì)量的個性化需求。來自：專題
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