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KeyDB是Redis的高性能分支,專注于多線程、內(nèi)存效率和高吞吐量,首次實(shí)現(xiàn)了Redis真正的“多線程”,且對(duì)Redis100%兼容。 KeyDB將Redis原來(lái)的主線程拆分成了多個(gè)worker線程。每個(gè)worker線程都負(fù)責(zé)監(jiān)聽(tīng)端口,accept請(qǐng)求,讀取數(shù)據(jù)和解析協(xié)議,是“真正的多線程”。 KeyDB來(lái)自:專題華為云U CS 如何實(shí)現(xiàn)多云多集群管理? 華為云UCS如何實(shí)現(xiàn)多云多集群管理? 華為云UCS是一個(gè)分布式集群的統(tǒng)一管理平臺(tái),在CNCF首個(gè)多云容器編排項(xiàng)目Karmada的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了云原生應(yīng)用跨云跨地域統(tǒng)一協(xié)同治理,支持華為云基礎(chǔ)設(shè)施(CCE集群、CCE Turbo集群)、伙伴云基來(lái)自:專題
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來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 時(shí)間:2020-12-02 11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB 助力華為消費(fèi)者云實(shí)現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng) GaussDB助力華為消費(fèi)者云實(shí)現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng) 時(shí)間:2021-06-16 17:32:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 業(yè)務(wù)訴求和挑戰(zhàn): 華為消費(fèi)者云大數(shù)據(jù)平臺(tái),集中存儲(chǔ)和管理業(yè)務(wù)側(cè)數(shù)據(jù),采用Hadoop+MPP數(shù)據(jù)庫(kù)混搭架構(gòu),面臨如下挑戰(zhàn):來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云上 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 時(shí)間:2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 客戶痛點(diǎn): 數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速,已有存量數(shù)據(jù)5TB,計(jì)劃存儲(chǔ)3年約20TB數(shù)據(jù); 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時(shí)長(zhǎng),部分跑不出結(jié)果,MongoDB數(shù)據(jù)無(wú)法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析;來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 實(shí)現(xiàn)按需選網(wǎng) 華為云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)按需選網(wǎng) 時(shí)間:2022-11-21 11:00:22 場(chǎng)景說(shuō)明 使用 全球SIM聯(lián)接 服務(wù)的設(shè)備接入到物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)時(shí),可能會(huì)面臨網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度弱,信號(hào)有時(shí)延等問(wèn)題。當(dāng)應(yīng)用服務(wù)器接收到設(shè)備上報(bào)的網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù)時(shí),您可以通過(guò)命令下發(fā)的方式切換運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)。來(lái)自:百科
數(shù)據(jù)0丟失&強(qiáng)一致 GeminiDB基礎(chǔ)組件服務(wù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)三副本冗余,確保0丟失。同時(shí)滿足多點(diǎn)訪問(wèn)強(qiáng)一致性要求,業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)更輕松。 高可用 節(jié)點(diǎn)故障秒級(jí)完成接管,對(duì)業(yè)務(wù)影響小。即使N-1節(jié)點(diǎn)同時(shí)故障,實(shí)例依然可用。 性能穩(wěn)定 計(jì)算層分布式多線程模型,存儲(chǔ)層RDMA高速網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?,深度?yōu)化R來(lái)自:專題
全方位的OS連接,涵蓋90%的中間件,支持標(biāo)準(zhǔn)Web業(yè)務(wù)弱密碼檢測(cè)、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)等弱口令檢測(cè)。 豐富的弱密碼庫(kù) 豐富的弱密碼匹配庫(kù),模擬黑客對(duì)各場(chǎng)景進(jìn)行弱口令探測(cè)。 支持端口掃描 掃描服務(wù)器端口的開(kāi)放狀態(tài),檢測(cè)出容易被黑客發(fā)現(xiàn)的“入侵通道”。 自定義掃描 支持任務(wù)定時(shí)掃描。 支持自定義登錄方式。 支持Web 2.0高級(jí)爬蟲(chóng)掃描。來(lái)自:百科
什么是RPA機(jī)器人 RPA實(shí)現(xiàn)原理 什么是RPA機(jī)器人 RPA實(shí)現(xiàn)原理 1,設(shè)計(jì)器、通過(guò)該工具實(shí)施開(kāi)發(fā)服務(wù)。 2、執(zhí)行器,通過(guò)該工具實(shí)施運(yùn)行服務(wù)。 3、控制臺(tái),通過(guò)該工具實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的運(yùn)維管理服務(wù)。 1,設(shè)計(jì)器、通過(guò)該工具實(shí)施開(kāi)發(fā)服務(wù)。 2、執(zhí)行器,通過(guò)該工具實(shí)施運(yùn)行服務(wù)。 3控制來(lái)自:專題
參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)創(chuàng)建掃描任務(wù)。 說(shuō)明: -如果您當(dāng)前的服務(wù)版本已經(jīng)為專業(yè)版,不會(huì)提示升級(jí)。 -基礎(chǔ)版支持常見(jiàn)漏洞檢測(cè)、端口掃描。 -專業(yè)版支持常見(jiàn)漏洞檢測(cè)、端口掃描、弱密碼掃描。 -高級(jí)版支持常見(jiàn)漏洞檢測(cè)、端口掃描、弱密碼掃描。 -企業(yè)版支持常見(jiàn) 網(wǎng)站漏洞掃描 、基線合規(guī)檢測(cè)、弱密碼、端口檢測(cè)、緊急 漏洞掃描 、周期性檢測(cè)。來(lái)自:專題
據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行,并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 2. 查詢高性能,萬(wàn)億數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng) GaussDB(DWS)后臺(tái)通過(guò)算子多線程并行執(zhí)行、向量化計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)指令在寄存器并行執(zhí)行,以及LLVM動(dòng)態(tài)編譯減少查詢時(shí)冗余的條件邏輯判斷,助力數(shù)據(jù)查詢性能提升。來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)字農(nóng)牧如何利用物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)24小時(shí)健康監(jiān)控? 數(shù)字農(nóng)牧如何利用物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)24小時(shí)健康監(jiān)控? 時(shí)間:2022-09-26 11:36:05 近年來(lái),隨著居民生活水平的提升,居民對(duì)肉蛋奶需求呈現(xiàn)上漲趨勢(shì),促進(jìn)了畜牧業(yè)不斷發(fā)展壯大。面對(duì)畜牧業(yè)大規(guī)模的發(fā)展,當(dāng)前我國(guó)畜來(lái)自:百科