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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫技術(shù)與中國(guó)的發(fā)展 內(nèi)容精選 換一換
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，來保證平臺(tái)的高彈性、高性能： 部署機(jī)制采用“多中心+多節(jié)點(diǎn)”的部署策略，通過實(shí)現(xiàn)多個(gè)中心節(jié)點(diǎn)之間的動(dòng)態(tài)互備，來保證系統(tǒng)的可靠性、可用性： 利用 Kubernetes 更方便地管理跨機(jī)器運(yùn)行容器化的應(yīng)用，確保容器間聚合性及適應(yīng)治理策略性，并能快速解決跨機(jī)器容器之間的通訊問題： 通來自：云商店務(wù)應(yīng)用，從而提升復(fù)雜SQL查詢的性能。 第二是GTM-Lite技術(shù) GTM-Lite可以在保證事務(wù)全局強(qiáng)一致的同時(shí)，提供高性能的事務(wù)處理能力，避免了單GTM的性能瓶頸。這里的高性能事務(wù)管理指的是無鎖、多版本、高并發(fā)事務(wù)技術(shù)。而且分布式的GTM-Lite方案提供全局事務(wù)快照和提交管來自：專題
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫技術(shù)與中國(guó)的發(fā)展 相關(guān)內(nèi)容
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云原生近幾年的發(fā)展趨勢(shì) 云原生近幾年的發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-06-30 18:08:44 在最近的幾年里，云原生技術(shù)呈現(xiàn)如下幾個(gè)明顯的發(fā)展趨勢(shì)： 趨勢(shì)1 軟硬一體化：傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、計(jì)算能力與云原生技術(shù)生態(tài)開始深度對(duì)接。 趨勢(shì)2 基于網(wǎng)格的服務(wù)治理能力：服務(wù)治理與業(yè)務(wù)邏輯來自：百科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(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi)來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫技術(shù)與中國(guó)的發(fā)展 更多內(nèi)容
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隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)和分布式技術(shù)的長(zhǎng)足發(fā)展， 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫 也朝著分布式數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)演進(jìn)。目前比較流行的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫架構(gòu)是MPP（Massive-Parallel Processing）架構(gòu)。MPP架構(gòu)特性如下： MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫一般由多個(gè)對(duì)等的數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。 MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫中的數(shù)據(jù)來自：百科![]()
實(shí)時(shí)交互分析 針對(duì)即時(shí)的分析需求，分析人員可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點(diǎn)，即可擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢分析的性能，可支持PB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是海量數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析的核心。為IoT（Internet來自：百科![]()
云知識(shí) 容器技術(shù)的出現(xiàn) 容器技術(shù)的出現(xiàn) 時(shí)間：2021-06-30 18:26:24 容器技術(shù)的概念最初出現(xiàn)在 2000 年，2008年 LXC, 提供了一整套完整的Linux容器管理實(shí)現(xiàn)方案。 在Linux中，容器技術(shù)是一種進(jìn)程隔離的技術(shù)，應(yīng)用可以運(yùn)行在一個(gè)個(gè)相互隔離的容器中，與來自：百科![]()
戶提供更精細(xì)化的緩存管理。 CDN 緩存時(shí)間會(huì)對(duì)“回源率”產(chǎn)生直接的影響。若CDN緩存時(shí)間較短，CDN邊緣節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)會(huì)經(jīng)常失效，導(dǎo)致頻繁回源，增加了源站的負(fù)載，同時(shí)也增大的訪問延時(shí)；若CDN緩存時(shí)間太長(zhǎng)，會(huì)帶來數(shù)據(jù)更新時(shí)間慢的問題。開發(fā)者需要增對(duì)特定的業(yè)務(wù)，來做特定的數(shù)據(jù)緩存時(shí)間管理。來自：百科![]()
課程目標(biāo) 了解華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場(chǎng)景解決方案。 課程大綱 第1章 華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場(chǎng)景解決方案介紹 第2章 十大改變開創(chuàng)未來 第3章 華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與AI解決方案 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(dòng)，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
Docker的技術(shù)優(yōu)勢(shì)： 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(yùn)維生產(chǎn)力 Kubernetes的技術(shù)特點(diǎn)： 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![]()
數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)，所以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分，數(shù)據(jù)庫模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)劃分的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其它計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合。 其他計(jì)算機(jī)新技術(shù)層出不窮，數(shù)據(jù)庫和其他計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合，是數(shù)據(jù)庫技術(shù)的一個(gè)顯著特征。 3、面向應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展數(shù)據(jù)庫新技術(shù)。 通用來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以分為哪些階段 大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以分為哪些階段 時(shí)間：2021-05-24 09:10:47 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展可以按照其特點(diǎn)，分為大數(shù)據(jù)1.0、大數(shù)據(jù)2.0、大數(shù)據(jù)3.0階段，目前我們正處于大數(shù)據(jù)3.0階段。 大數(shù)據(jù)1.0：?jiǎn)我?span style='color:#C7000B'>的批計(jì)算 大數(shù)據(jù)2.0：融合計(jì)算來自：百科![]()
性能損耗，性能優(yōu)于通過Hypervisor層與內(nèi)核層的虛擬化。 3. Docker更輕量，Docker的架構(gòu)可以共用一個(gè)內(nèi)核與共享應(yīng)用程序庫，所占內(nèi)存極小。 4. 高可用和可恢復(fù)性：Docker對(duì)業(yè)務(wù)的高可用支持是通過快速重新部署實(shí)現(xiàn)的。 5. 快速創(chuàng)建、刪除：虛擬化創(chuàng)建是分鐘級(jí)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 為什么說大數(shù)據(jù)的發(fā)展是需求驅(qū)動(dòng)的 為什么說大數(shù)據(jù)的發(fā)展是需求驅(qū)動(dòng)的 時(shí)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(huì)進(jìn)步過程中，不斷變化的需求而驅(qū)動(dòng)的。 互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，讓人們需要對(duì)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)，并行計(jì)算。所以大數(shù)據(jù)進(jìn)入了1來自：百科![]()
為在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)力，也為北大學(xué)生提供了一次難得的學(xué)習(xí)和實(shí)踐機(jī)會(huì)。這次合作不僅加深了雙方在工具鏈研發(fā)領(lǐng)域的交流和理解，也為未來的深入合作奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 華為與北京大學(xué)合作舉辦的講座無疑是一次成功的學(xué)術(shù)交流活動(dòng)。這種合作模式不僅加深了華為與北大之間的技術(shù)交流和人才培養(yǎng)合作來自：百科![]()
完成計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的方法以及應(yīng)用場(chǎng)景。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)和變換方法。 2、掌握?qǐng)D像分類技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 3、掌握目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 4、掌握?qǐng)D像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 5、掌握視頻處理的技術(shù)原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 課程大綱來自：百科![]()
Service Mesh 技術(shù)，通過基于K8s標(biāo)準(zhǔn)擴(kuò)展的控制面帶來了前所未有的靈活性及擴(kuò)展能力，影響力遠(yuǎn)超更早出現(xiàn)的 Linkerd。 Istio背負(fù)巨大的使命，Google希望在繼Kubernetes成為容器編排的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)之后，打造另一殺手锏級(jí)別的技術(shù)，成為服務(wù)網(wǎng)格的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。 Goo來自：百科![]()
恢復(fù)到某一已知的正確狀態(tài)的功能。 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展有以下三個(gè)特點(diǎn): 1、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展集中在數(shù)據(jù)模型的發(fā)展上，數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)，所以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分。數(shù)據(jù)庫模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)劃分的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其他計(jì)算機(jī)技術(shù)的交叉結(jié)合，計(jì)算機(jī)來自：百科![]()
。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù)提供專業(yè)高效的服務(wù)管理控制平臺(tái)，讓用戶自助完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的管理與維護(hù)，系統(tǒng)可用性高。用戶可以快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù)集群并開展業(yè)務(wù)。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)來自：百科![]()
云知識(shí) 云原生的技術(shù)趨勢(shì) 云原生的技術(shù)趨勢(shì) 時(shí)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(shì)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(jì)算 云知識(shí) 容器技術(shù)出現(xiàn)的背景 容器技術(shù)出現(xiàn)的背景 時(shí)間：2021-06-30 18:25:23 在之前的開發(fā)運(yùn)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(duì)于公司而言，服務(wù)器、存儲(chǔ)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
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- 加入服務(wù)伙伴能力提升專項(xiàng)計(jì)劃
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