- 基于redis的規(guī)則引擎 內(nèi)容精選 換一換
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volatile-random:回收隨機(jī)的鍵使得新添加的數(shù)據(jù)有空間存放,但僅限于在過期集合的鍵。 volatile-ttl:回收在過期集合的鍵,并且優(yōu)先回收存活時(shí)間(TTL)較短的鍵,使得新添加的數(shù)據(jù)有空間存放。 allkeys-lfu:從所有鍵中驅(qū)逐最不常用的鍵。 volatile-lfu來(lái)自:專題V8.0白皮書》 自主開發(fā)的工作流引擎實(shí)現(xiàn)了基于組織角色的可定制、可擴(kuò)展、可集成的 BPM(業(yè)務(wù)流程管理)規(guī)范體系,對(duì)于組織制度的電子化表述和互聯(lián)網(wǎng)化流轉(zhuǎn)提供了完整的體系支持,提供彈性的可視化、智能化的工作流定義、設(shè)計(jì)、配置和運(yùn)行展現(xiàn)。支持動(dòng)態(tài)運(yùn)行過程中的流程變更策略和全息流轉(zhuǎn)記錄,形成流程行為大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。致遠(yuǎn)協(xié)同來(lái)自:云商店
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系統(tǒng)為核心的智慧膠園解決方案,大幅提升國(guó)產(chǎn)天然橡膠產(chǎn)量,引領(lǐng)橡膠產(chǎn)業(yè)的變革。 基于華為云IoT打造數(shù)字農(nóng)牧物聯(lián)網(wǎng) 華為云IoT 設(shè)備接入服務(wù) 幫助吉星海低成本、高可靠的解決了各類設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸上云的問題,使得整個(gè)過程數(shù)字化、可視化,并且具有非常靈活的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)能力。能夠方便的將數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)到后端數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)分析服務(wù)。來(lái)自:專題角色: IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力,可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請(qǐng)求條件等。基于策略的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化的安全管控要求。來(lái)自:專題
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集群中的結(jié)點(diǎn)能夠根據(jù)組網(wǎng)的不同,隨硬件的擴(kuò)展而擴(kuò)展。集群前置的負(fù)載均衡器可以將用戶的請(qǐng)求均衡的發(fā)送到內(nèi)部的 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 系統(tǒng)中。負(fù)載均衡器根據(jù)相應(yīng)的算法來(lái)分發(fā)和調(diào)度客戶請(qǐng)求,做到在集群內(nèi)部均衡處理客戶請(qǐng)求,做到負(fù)荷分擔(dān)。 虛擬機(jī)可靠性 支持云平臺(tái)系統(tǒng)安裝和部署,云平臺(tái)虛擬機(jī)部署分為兩來(lái)自:百科
如下表: 分類 原理 全系統(tǒng)集群 集群中每一個(gè)結(jié)點(diǎn)都是等同的,都運(yùn)行全套系統(tǒng),集群中的結(jié)點(diǎn)能夠根據(jù)組網(wǎng)的不同,隨硬件的擴(kuò)展而擴(kuò)展。集群前置的負(fù)載均衡器可以將用戶的請(qǐng)求均衡的發(fā)送到內(nèi)部的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)系統(tǒng)中。負(fù)載均衡器根據(jù)相應(yīng)的算法來(lái)分發(fā)和調(diào)度客戶請(qǐng)求,做到在集群內(nèi)部均衡處理客戶請(qǐng)求,做到負(fù)荷分擔(dān)。來(lái)自:百科
優(yōu)勢(shì) 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測(cè)模型,并對(duì)預(yù)測(cè)出的問題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持,預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹,分類,聚類,回歸,異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估來(lái)自:百科
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解基于昇騰310進(jìn)行智能應(yīng)用開發(fā)的常用流程; ② 學(xué)習(xí)如何基于昇騰310(Atlas300)實(shí)現(xiàn)典型網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的開發(fā)(Python)。 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.啟動(dòng)環(huán)境 3.開始實(shí)驗(yàn) 附錄Jupyter Notebook常用操作說(shuō)明 溫馨提示:詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面:https://lab來(lái)自:百科
物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)量龐大的“物”會(huì)產(chǎn)生PB級(jí)的海量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無(wú)法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù),就無(wú)法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化,大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這種情況,大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)來(lái)自:百科
目前支持 GaussDB 邏輯復(fù)制的工具有SDR和DRS。 復(fù)制工具從GaussDB抽取邏輯日志后到對(duì)端數(shù)據(jù)庫(kù)回放。 對(duì)于使用JDBC連接數(shù)據(jù)庫(kù)的復(fù)制工具 GaussDB相關(guān)的第三方工具,通過什么來(lái)連接? 目前,GaussDB相關(guān)的第三方工具都是通過JDBC進(jìn)行連接的,此部分將介紹工具配置時(shí)的注意事項(xiàng)。來(lái)自:專題
久存儲(chǔ) 轉(zhuǎn)發(fā)至物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析 設(shè)備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù),進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、時(shí)序、離線分析,快速實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn) 華為云 面向未來(lái)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)來(lái)自:百科
依賴產(chǎn)品模型,需要與產(chǎn)品模型中的屬性定義匹配,支持在控制臺(tái)的設(shè)備詳情中查看最新上報(bào)的快照數(shù)據(jù),支持推送給已訂閱的應(yīng)用側(cè),支持通過數(shù)據(jù)分析服務(wù)查看歷史數(shù)據(jù)。 消息上報(bào) 不依賴產(chǎn)品模型,平臺(tái)對(duì)消息不解析不存儲(chǔ),不支持在控制臺(tái)的設(shè)備詳情中查看最新上報(bào)的快照數(shù)據(jù),不支持訂閱推送,不支持通過數(shù)據(jù)分析服務(wù)查看歷史數(shù)據(jù)。來(lái)自:百科
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