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  • 相同數(shù)據(jù)不同規(guī)則處理引擎 內(nèi)容精選 換一換
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    文檔數(shù)據(jù)庫_云數(shù)據(jù)庫_數(shù)據(jù)庫免費嗎_游戲數(shù)據(jù)庫解決方案 數(shù)據(jù)庫有哪些_開源數(shù)據(jù)庫_數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用 連接 GaussDB 數(shù)據(jù)庫_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建數(shù)據(jù)庫_語法 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫_GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫 免費云數(shù)據(jù)庫_免費mysql數(shù)據(jù)庫_rds數(shù)據(jù)庫
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    華為云計算 云知識 DRS不同場景下特性的差異介紹 DRS不同場景下特性的差異介紹 時間:2021-03-25 15:34:18 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫遷移 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫備份 云服務(wù)器 云計算 除了在線遷移,DRS還可以解決客戶更多數(shù)據(jù)傳輸?shù)膱鼍埃簩崟r同步、異地災(zāi)備、數(shù)據(jù)訂閱、云上備份(規(guī)
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    生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,學(xué)員可以了解大數(shù)據(jù)實時流處理技術(shù),掌握5種實時處理技術(shù)框架,以及相應(yīng)的項目場景。 課程大綱 1. 大數(shù)據(jù)實時流處理概述 2. 實時處理技術(shù)框架介紹 3. 大數(shù)據(jù)實時流處理項目實戰(zhàn) 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
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    華為云計算 云知識 AI引擎 AI引擎 時間:2020-12-24 14:36:32 AI引擎指ModelArts的開發(fā)環(huán)境、訓(xùn)練作業(yè)、模型推理(即模型管理和部署上線)支持的AI框架。主要包括業(yè)界主流的AI框架,TensorFlow、MXNet、Caffe、Spark_Mllib
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    華為云計算 云知識 云容器引擎 云容器引擎 時間:2020-10-27 20:29:04 云容器引擎(Cloud Container Engine,CCE)提供高可靠高性能的企業(yè)級容器應(yīng)用管理服務(wù),支持Kubernetes社區(qū)原生應(yīng)用和工具,簡化云上自動化容器運行環(huán)境搭建。 產(chǎn)品優(yōu)勢
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    數(shù)據(jù)質(zhì)量支持對離線數(shù)據(jù)的監(jiān)控,質(zhì)量規(guī)則數(shù)據(jù)質(zhì)量的核心。 DataArts Studio 系統(tǒng)內(nèi)置的模板規(guī)則共計25種,分為庫級規(guī)則、表級規(guī)則、字段級規(guī)則和跨字段級規(guī)則規(guī)則類型 數(shù)據(jù)質(zhì)量 數(shù)據(jù)治理中心 新建規(guī)則模板 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio 新建質(zhì)量作業(yè) 質(zhì)量作業(yè)
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    數(shù)據(jù)庫GaussDB時序引擎數(shù)據(jù)庫GaussDB時序引擎數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點,企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具有高性能、高可用、高
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    華為云計算 云知識 什么是媒體處理 什么是媒體處理 時間:2020-09-23 10:03:12 媒體處理(Media Processing Center,簡稱MPC)是一種多媒體數(shù)據(jù)處理服務(wù),通過經(jīng)濟、彈性和高可擴展的轉(zhuǎn)換方法,將存儲于 OBS 上的音視頻轉(zhuǎn)碼為適應(yīng)各種終端(PC、
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    華為云計算 云知識 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過程相反的過程和技術(shù)手段。也就是把模型從第三范式降級到第二范式,或者第一范式的過程。 從性能和應(yīng)用需求出發(fā),物理模型是以性能為
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    可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 客戶痛點: 【數(shù)據(jù)處理耗時】:使用開源Hadoop處理數(shù)據(jù)耗時長,每次處理耗時1天; 【不支持關(guān)聯(lián)分析】:ES不能支持關(guān)聯(lián)等復(fù)雜查詢分析; 【數(shù)據(jù)更新難】:
    來自:百科
    消息隊列是一種在不同應(yīng)用程序和系統(tǒng)之間傳遞消息的機制。它通常用于處理異步任務(wù)、解決系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換問題、削峰填谷等場景。消息隊列是一種高效的系統(tǒng)設(shè)計方式,可以提高系統(tǒng)可靠性、可擴展性以及響應(yīng)速度。 消息隊列是一種在不同應(yīng)用程序和系統(tǒng)之間傳遞消息的機制。它通常用于處理異步任務(wù)、解決
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    華為云計算 云知識 普通 CDN 和高防CDN有什么不同? 普通CDN和高防CDN有什么不同? 時間:2022-05-05 13:39:00 【CDN低價】 在互聯(lián)網(wǎng)化下,人們的消費方式日趨多樣化,帶動許多相關(guān)產(chǎn)業(yè),比如應(yīng)用于流量的視頻、直播的行業(yè),由此CDN行業(yè)也遇勢而生,慢慢進入
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    華為云計算 云知識 Kubernetes集群不同部署形態(tài)的優(yōu)劣勢 Kubernetes集群不同部署形態(tài)的優(yōu)劣勢 時間:2021-07-01 08:51:51 自建與運維Kubernetes集群 優(yōu)勢:高靈活性、可定制開發(fā); 缺點:重資產(chǎn)、高投入、運維成本高、跨云遷移困難。 使用CNCF認(rèn)證Kubernetes容器平臺
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    分為華為云IoT邊緣提供了數(shù)據(jù)治理,伙伴插件和運行框架,運行框架相當(dāng)于章魚觸手的軀干,用于屏蔽底層系統(tǒng)和硬件帶來的差異,同時保證上層業(yè)務(wù)的正常運行,伙伴插件相當(dāng)于觸手上的吸盤,是邊緣數(shù)據(jù)的入口,也是邊緣的抓手,數(shù)據(jù)處理相當(dāng)于觸手里的小腦,對數(shù)據(jù)進行處理與流轉(zhuǎn)。 二、為什么要使用插件開發(fā)
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    通過告警降噪清除告警風(fēng)暴 通過告警降噪清除告警風(fēng)暴 如何為告警規(guī)則配置告警降噪功能,在發(fā)送告警通知前按告警降噪規(guī)則對告警進行處理,處理完成后再發(fā)送通知,避免產(chǎn)生告警風(fēng)暴。 如何為告警規(guī)則配置告警降噪功能,在發(fā)送告警通知前按告警降噪規(guī)則對告警進行處理,處理完成后再發(fā)送通知,避免產(chǎn)生告警風(fēng)暴。 立即使用
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