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- 規(guī)則引擎并行判斷 內(nèi)容精選 換一換
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對(duì)象存儲(chǔ)與SAN存儲(chǔ)和NAS存儲(chǔ)相比較有什么優(yōu)勢(shì)？ 我的 OBS 桶性能是否會(huì)受其他用戶業(yè)務(wù)的影響？ 如何判斷是否內(nèi)網(wǎng)訪問OBS？ 訪問OBS鏈接提示告警信息 OBS存儲(chǔ)資源包超過大小后是否會(huì)限制寫入 資源包到期后OBS資源會(huì)如何處理？ 并行文件系統(tǒng)是否支持資源包？ 創(chuàng)建桶失敗 通過URL訪問對(duì)象失敗 OBS是否支持對(duì)象加密上傳？來自：專題對(duì)象存儲(chǔ)與SAN存儲(chǔ)和NAS存儲(chǔ)相比較有什么優(yōu)勢(shì)？ 我的OBS桶性能是否會(huì)受其他用戶業(yè)務(wù)的影響？ 如何判斷是否內(nèi)網(wǎng)訪問OBS？ 訪問OBS鏈接提示告警信息 OBS存儲(chǔ)資源包超過大小后是否會(huì)限制寫入 資源包到期后OBS資源會(huì)如何處理？ 并行文件系統(tǒng)是否支持資源包？ 創(chuàng)建桶失敗 通過URL訪問對(duì)象失敗 OBS是否支持對(duì)象加密上傳？來自：專題
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開源數(shù)據(jù)庫的靈活性。 并行執(zhí)行 并行執(zhí)行 并行執(zhí)行采用數(shù)據(jù)并行的并行模式，將需要執(zhí)行的數(shù)據(jù)表劃分為獨(dú)立的數(shù)據(jù)塊，然后啟動(dòng)不同的worker工作線程在劃分的數(shù)據(jù)塊上并行執(zhí)行，最后leader線程通過消息隊(duì)列匯總worker線程產(chǎn)生的部分結(jié)果。并行執(zhí)行支持并行掃描、聚合計(jì)算、order來自：專題MPI是整個(gè)高性能計(jì)算解決方案的關(guān)鍵組件，它實(shí)現(xiàn)了并行計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)通訊功能，可以用來支持制造、氣象、超算中心等應(yīng)用場(chǎng)景，同時(shí)該通訊庫也可擴(kuò)展應(yīng)用于AI、大數(shù)據(jù)等通用領(lǐng)域。 Message Passing Interface(MPI)是支持多編程語言編程的并行計(jì)算通訊應(yīng)用接口，具有高性能、大規(guī)模性、可移植性、可擴(kuò)展性等特點(diǎn)。來自：百科
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DWS基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，數(shù)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)。來自：百科![]()
GaussDB (DWS)基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，數(shù)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)。來自：百科![]()
、部署失敗和部署任務(wù)更新和刪除消息。 并行部署 用戶可以在一個(gè)部署任務(wù)中選擇多個(gè)主機(jī)和多個(gè)主機(jī)組，實(shí)現(xiàn)多主機(jī)并行部署。 部署詳情 用戶可以查看部署詳情，可視化顯示部署進(jìn)程、當(dāng)前部署任務(wù)信息。 部署日志 部署詳情頁面可以查看部署日志，多主機(jī)并行部署支持分主機(jī)日志查看。 統(tǒng)計(jì)信息 支來自：專題![]()
關(guān)鍵通信的端到端最低應(yīng)用時(shí)延，保障業(yè)務(wù)連續(xù)性及可靠性。 IoT邊緣智能 云端分析模型，規(guī)則引擎推送下行到邊緣節(jié)點(diǎn)，邊緣執(zhí)行獲得最大限度實(shí)時(shí)智能響應(yīng)。邊緣數(shù)據(jù)緩存并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)空閑時(shí)間上行至云平臺(tái)，提供數(shù)據(jù)匯聚和優(yōu)化分析訓(xùn)練使用。 云端分析模型，規(guī)則引擎推送下行到邊緣節(jié)點(diǎn)，邊緣執(zhí)行獲得最大限度實(shí)時(shí)智能響應(yīng)。邊緣數(shù)來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 MPP：大規(guī)模并行處理(Massively Parallel Processing) MPP是將任務(wù)并行的分散到多個(gè)服務(wù)器和節(jié)點(diǎn)上，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上計(jì)算完成后，將各自部分的結(jié)果匯總在一起得到最終的結(jié)果。 特征 任務(wù)并行執(zhí)行，分布式計(jì)算。 常見的MPP產(chǎn)品 無來自：百科![]()
展類型、流水線控制（延時(shí)執(zhí)行、人工審核）、接口測(cè)試等多種任務(wù)類型納管調(diào)度。 支持自定義增刪改查流水線階段。 支持流水線階段中納管任務(wù)的串/并行執(zhí)行配置。 支持設(shè)置流水線執(zhí)行參數(shù)。 支持選定流水線部分任務(wù)執(zhí)行。 支持查看流水線歷史執(zhí)行記錄。 支持執(zhí)行計(jì)劃配置：包括持續(xù)集成、合并請(qǐng)求和定時(shí)執(zhí)行三種自動(dòng)觸發(fā)執(zhí)行策略。來自：專題![]()
布式緩存和精準(zhǔn)的依賴識(shí)別，實(shí)現(xiàn)編譯命令的按需分發(fā)，在節(jié)約成本的基礎(chǔ)上成倍提升構(gòu)建效率。 組件集成快：提供BuildFlow編排模式，多任務(wù)并行構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)多組件的高效集成 大型軟件項(xiàng)目往往涉及到多個(gè)團(tuán)隊(duì)協(xié)作開發(fā)，同時(shí)軟件構(gòu)建時(shí)也可能涉及多種計(jì)算架構(gòu)和多種操作系統(tǒng)。 如華為5G基站產(chǎn)來自：專題![]()
中的上半部分有3個(gè)Operator對(duì)應(yīng)的是3個(gè)Task。 圖3中下半部分是上半部分的一個(gè)并行版本，對(duì)每一個(gè)Task都并行化為多個(gè)Subtask，這里只是演示了2個(gè)并行度，sink算子是1個(gè)并行度。 Flink關(guān)鍵特性： 流式處理 高吞吐、高性能、低時(shí)延的實(shí)時(shí)流處理引擎，能夠提供ms級(jí)時(shí)延處理能力。來自：百科![]()
與其他云服務(wù)的關(guān)系:彈性文件服務(wù)與其他服務(wù)的關(guān)系 掛載磁盤:約束與限制 掛載已有數(shù)據(jù)的共享云硬盤:約束與限制 并行文件系統(tǒng) 如何查看備份中的數(shù)據(jù) 如何查看備份中的數(shù)據(jù)？ 資源和成本規(guī)劃 并行文件系統(tǒng) 創(chuàng)建并行文件系統(tǒng)(Java SDK):功能說明 文件系統(tǒng)之間遷移數(shù)據(jù):操作步驟 媒體處理 :場(chǎng)景介紹來自：百科![]()
“確定性能調(diào)優(yōu)范圍”小節(jié)所述，數(shù)據(jù)庫性能受影響因素多，從而性能調(diào)優(yōu)是一項(xiàng)復(fù)雜的工程，有些時(shí)候無法系統(tǒng)性地說明和解釋，而是依賴于DBA的經(jīng)驗(yàn)判斷。盡管如此，此處還是期望能盡量系統(tǒng)性的對(duì)性能調(diào)優(yōu)方法加以說明，方便應(yīng)用開發(fā)人員和剛接觸GaussDB的DBA參考。 性能因素 多個(gè)性能因素來自：專題![]()
是過濾 > 去重 > 聚合，也就是用戶同時(shí)設(shè)置了這三種清洗規(guī)則時(shí)，數(shù)據(jù)會(huì)先被過濾，再進(jìn)行去重，最后聚合后上報(bào)。 邊緣規(guī)則，就是指邊緣側(cè)的規(guī)則引擎。 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 支持將云端創(chuàng)建的設(shè)備聯(lián)動(dòng)規(guī)則下發(fā)至邊緣側(cè)執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單業(yè)務(wù)邊緣快速閉環(huán)。 除了上述兩種基于簡(jiǎn)單邏輯的邊緣智能外，IoT邊緣服來自：百科![]()
10:22:29 場(chǎng)景說明 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)支持設(shè)備數(shù)據(jù)上報(bào)和設(shè)備命令下發(fā)，但若要將兩者聯(lián)動(dòng)起來，一般需要由應(yīng)用服務(wù)器實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)邏輯。 設(shè)備接入服務(wù) 提供規(guī)則引擎功能，平臺(tái)上簡(jiǎn)單幾步操作即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上報(bào)特定數(shù)據(jù)時(shí)平臺(tái)自動(dòng)下發(fā)指定命令，減少應(yīng)用服務(wù)器開發(fā)工作量。 本示例為設(shè)備自帶的溫度傳感器上報(bào)的溫來自：百科![]()
管理規(guī)則:概述 如何提高消息處理效率:消息可以批量生產(chǎn)和消費(fèi) 如何提高消息處理效率:消息可以批量生產(chǎn)和消費(fèi) 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 什么是 云地圖服務(wù) :產(chǎn)品特點(diǎn) 規(guī)則引擎（聯(lián)通用戶專用）:概述 方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景 是否提供“至少一次”的消息交付功能？ 如何保證消息隊(duì)列中的消息是安全的？來自：百科![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來自：專題![]()
函數(shù)，用于對(duì)符合指定條件的值求和。 06 IF 判斷是否重復(fù) IF 判斷公式，它的作用是設(shè)置條件判斷是否滿足該條件，如果滿足則展示 A，不滿足則展示 B。該公式還可以與多種函數(shù)嵌套使用來達(dá)到不同的效果。 下圖中，我們需要判斷該表中的 “影片” 是否重復(fù)，這里 COUNTIF 是作為 IF 的判斷條件，如果 COUNTIF來自：云商店![]()
GaussDB優(yōu)勢(shì)：超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來自：專題![]()
署服務(wù)，支持并行部署和流水線無縫集成，支持腳本部署，容器部署等部署類型，支持java、node.js、python等多種技術(shù)棧，實(shí)現(xiàn)部署環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)化和部署過程自動(dòng)化 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 一鍵式部署 根據(jù)部署技術(shù)棧填寫信息,一鍵式快速創(chuàng)建部署任務(wù)，通過高級(jí)配置滿足個(gè)性化需求 并行部署 一個(gè)部署來自：百科
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