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  • 負載均衡實驗案例 內(nèi)容精選 換一換
  • ,提高應(yīng)用程序的容錯能力。 立即使用 智能客服 彈性負載均衡有不同的負載均衡,分別是獨享型負載均衡、共享型負載均衡,便于用戶根據(jù)不同的應(yīng)用場景和功能需求選擇合適的負載均衡器類型。 性能對比 類型 獨享型負載均衡 共享型負載均衡 部署模式 實例的性能不受其它實例的影響,您可根據(jù)業(yè)務(wù)需要選擇不同規(guī)格的實例。
    來自:專題
    華為云計算 云知識 配置彈性負載均衡訪問日志 配置彈性負載均衡訪問日志 時間:2020-11-25 15:40:04 本視頻主要為您介紹配置彈性負載均衡訪問日志的操作教程指導。 場景描述: 結(jié)合 云日志 服務(wù),您可以查看和分析對七層增強型負載均衡進行請求的詳細訪問日志記錄,了解客戶端請求訪問狀態(tài),排查問題等。
    來自:百科
  • 負載均衡實驗案例 相關(guān)內(nèi)容
  • Istio流量治理策略:負載均衡 Istio流量治理策略:負載均衡 時間:2021-07-01 14:24:04 Istio支持的負載均衡算法包括: 加權(quán)輪詢; 最少請求; 環(huán)形Hash; 隨機; 優(yōu)先級負載均衡; Locality 加權(quán)。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在??
    來自:百科
    先從鯤鵬Maven倉下載。本實驗指導用戶通過配置華為鯤鵬Maven倉重新編譯Hive源碼,使之能夠在鯤鵬平臺運行。 實驗摘要 操作前提 1.遠程登錄E CS 2.安裝實驗所需軟件 3.軟件依賴分析(Hive) 4.遷移軟件包 溫馨提示:詳情信息請以實驗頁面:https://lab.huaweicloud
    來自:百科
  • 負載均衡實驗案例 更多內(nèi)容
  • 基于云容器引擎部署NGINX應(yīng)用 時間:2020-12-02 11:11:48 本實驗指導用戶基于華為云云容器引擎CCE快速部署NGINX容器應(yīng)用,并管理該容器應(yīng)用的全生命周期的技能鍛煉,使用戶具備將云容器引擎應(yīng)用到實際項目中的能力。 實驗目標與基本要求 用戶通過此實戰(zhàn)課程,掌握如何基于華為云容器快速
    來自:百科
    時間:2020-12-02 11:13:42 本實驗將在華為云鯤鵬 彈性云服務(wù)器 CentOS系統(tǒng)的實例上,安裝Tesseract,并部署項目進行測試。 實驗目標與基本要求 Tesseract (是 OCR 中的一種實現(xiàn)方式)是一個光學字符識別引擎,支持多種操作系統(tǒng)。本實驗將在華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器Cen
    來自:百科
    華為云計算 云知識 銀河威爾 5G 3D VR直播服務(wù)有哪些應(yīng)用案例 銀河威爾 5G 3D VR直播服務(wù)有哪些應(yīng)用案例 時間:2021-08-04 16:38:36 云市場 嚴選商城 商品介紹 行業(yè)解決方案 媒體文娛 嚴選商品鏈接:銀河威爾5G 3D VR直播服務(wù) 服務(wù)商:銀河威爾科技(北京)有限公司
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    時間:2020-12-02 11:08:23 本實驗指導用戶基于DevCloud的自動化部署功能,實現(xiàn)在ECS上快速部署Tomcat應(yīng)用。 實驗目標與基本要求 通過本實驗,您將能夠: ① 理解主機的作用; ② 掌握主機自動化部署方法。 實驗摘要 操作前提:登錄華為云 1.資源準備 2
    來自:百科
    4、選擇階段課程 階段下的學習資源分為開放課程學習和案例觀看,教師可以為每一個階段進行課程選擇,選擇完成以后可以進行排序。 5、選擇階段案例 階段除了關(guān)聯(lián)課程以后還可以關(guān)聯(lián)實訓案例。 6、選擇推薦課程(可選) 崗位課程的階段課程和案例添加完成以后,可以為崗位課程添加推薦課程。 7、發(fā)布崗位課程
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    鯤鵬軟件性能調(diào)優(yōu)實踐 時間:2020-12-01 15:32:45 本實驗指導用戶在短時間內(nèi),了解和熟悉性能優(yōu)化工具的安裝部署操作流程,通過系統(tǒng)性能全景分析,微架構(gòu)分析及熱點函數(shù)分析的實驗操作熟悉性能優(yōu)化工具的使用方法及功能。 實驗目標與基本要求 1.使用鯤鵬性能優(yōu)化工具Tuning Kit創(chuàng)建系統(tǒng)性能分析以及函數(shù)分析任務(wù)。
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    時間:2020-12-02 09:46:30 本實驗指導用戶在鯤鵬云服務(wù)器上,完成源碼編譯類軟件的打包、遷移環(huán)境配置及軟件遷移等操作。 實驗目標與基本要求 ① 掌握代碼掃描工具的使用 ② 掌握crcutil遷移組件的使用 ③ 熟悉編譯安裝的過程 實驗摘要 1.預(yù)置實驗環(huán)境 2.登錄華為云 3.登錄彈性云服務(wù)器
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    時間:2020-12-02 11:15:56 本實驗通過 MRS 服務(wù)Spark組件分析統(tǒng)計指定時間內(nèi),車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實驗目標與基本要求 1. 使用MRS服務(wù)Spark組件數(shù)據(jù)分析; 2. 查看分析結(jié)果。 實驗摘要 操作前提: 1. 開通 MapReduce服務(wù)
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    16:03:06 實驗指導用戶使用 AOM 完成電子商城網(wǎng)站應(yīng)用的一站式運維。 實驗目標與基本要求 ① 熟悉AOM主機監(jiān)控告警設(shè)置; ② 熟悉AOM 定位應(yīng)用異常根因。 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.安裝AOM采集器 3.資源監(jiān)控及應(yīng)用 4.定位應(yīng)用異常原因 溫馨提示:詳情信息請以實驗頁面:https://lab
    來自:百科
    點擊頁面上方的【新建案例】按照下圖將案例信息錄入,案例名稱、案例類型、案例分類、預(yù)計周期、推薦人數(shù)、應(yīng)用領(lǐng)域、案例價格、案例標簽、案例簡介、案例詳細介紹。完成案例基本信息編輯以后,可以點擊【完成】保存當前的案例信息,也可以點擊【下一步】進行案例的資料信息維護。 2、案例資料管理 進入案例資料維護
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    11:24:42 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進行重訓練,快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實驗目標與基本要求 使用戶掌握如何使用ModelArts服務(wù)進行數(shù)據(jù)集創(chuàng)建,預(yù)置模型選擇,模型訓練、部署并最終建立在線預(yù)測作業(yè)。 實驗摘要 操作前提:登錄華為云
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    資源管理-云模板管理中,可以新建,編輯,啟用/禁用云主機模板。 2、云實訓案例管理 在案例創(chuàng)建或者編輯的時候,選擇啟用案例的在線云實訓,然后選擇對應(yīng)的云環(huán)境信息。 3、云虛機審核 實訓中所選的項目案例如果在案例管理的時候關(guān)聯(lián)了云主機模板,那么學生參加本次實訓就可以申請一個虛擬機進行
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    API概覽 ELB權(quán)限和使用范圍是什么? 負載均衡器 查詢負載均衡器:請求消息 查詢負載均衡列表:URI 查看負載均衡信息:操作步驟 查詢負載均衡狀態(tài)樹:響應(yīng)消息 查詢負載均衡器列表:URI 負載均衡凍結(jié)后,哪些功能會受影響? 負載均衡凍結(jié)后,哪些功能會受影響? 域名/IP接入狀
    來自:百科
    時間:2020-12-02 11:22:56 本實驗指導用戶在短時間內(nèi),利用華為云服務(wù)搭建屬于自己的WordPress網(wǎng)站。 實驗目標與基本要求 使用戶熟悉華為云VPC/ECS/RDS云服務(wù)購買及基本配置操作,掌握搭建網(wǎng)站應(yīng)用的基本原理。 實驗摘要 操作前提:登錄華為云 1.創(chuàng)建共享帶寬
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    使用華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器部署Node.js 時間:2020-12-02 11:06:13 本實驗指導用戶基于華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器,在CentOS系統(tǒng)上安裝、部署、測試Node.js項目。 實驗目標與基本要求 Node.js是一個基于Chrome V8引擎的JavaScript運行環(huán)境。Node
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    什么是負載均衡負載均衡器是指創(chuàng)建的承載業(yè)務(wù)的負載均衡服務(wù)實體。創(chuàng)建負載均衡器后,還需要在負載均衡器中添加監(jiān)聽器和后端服務(wù)器,然后才能使用負載均衡服務(wù)提供的功能。 負載均衡器網(wǎng)絡(luò)類型 負載均衡器網(wǎng)絡(luò)類型 按照網(wǎng)絡(luò)類型分類,負載均衡器分為公網(wǎng)負載均衡器和私網(wǎng)負載均衡器。 公網(wǎng)負載均衡器
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    景-車牌檢測等多種場景的綜合實踐課。由在線學習、實驗管理、實驗資源調(diào)度3大平臺支撐資源呈現(xiàn),完成課前、課中、課后全生命周期的教學過程。 基于華為云的人工智能實驗室建設(shè) 知途教育在線學習及實驗教學管理平臺為高校提供資源支撐,通過實驗調(diào)度平臺調(diào)用華為云API,對接華為云的 AI開發(fā)平臺
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