- linux主機(jī)參數(shù)調(diào)優(yōu) 內(nèi)容精選 換一換
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現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟來(lái)自:專(zhuān)題linux虛擬主機(jī)系統(tǒng)- 云服務(wù)器ECS linux虛擬主機(jī)系統(tǒng)-云服務(wù)器E CS linux虛擬主機(jī),也就是云服務(wù)器,是云計(jì)算的新一代產(chǎn)品。 linux虛擬主機(jī)系統(tǒng)是一種軟件,該軟件是用來(lái)在web系統(tǒng)上創(chuàng)建新的Web服務(wù)器的系統(tǒng)。它是建立在用戶(hù)和操作者之間的一個(gè)防火墻,該系統(tǒng)對(duì)用戶(hù)來(lái)自:專(zhuān)題
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了解詳情 本地Linux主機(jī)上傳文件到Linux主機(jī) 本地Linux主機(jī)使用SFTP上傳文件到Linux云服務(wù)器,本節(jié)操作以CentOS操作系統(tǒng)為例,介紹配置SFTP、使用SFTP上傳或下載文件、文件夾的操作步驟。 本地Linux主機(jī)使用SFTP上傳文件到Linux云服務(wù)器,本節(jié)來(lái)自:專(zhuān)題GaussDB 性能調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過(guò)程需要綜合考慮多方面因素,因此,調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對(duì)系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫(kù)配置參數(shù)、并發(fā)控制(當(dāng)前特性是實(shí)驗(yàn)室特性,使用時(shí)請(qǐng)聯(lián)系華為工程師提供技術(shù)支持)、查詢(xún)處理和數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用有廣泛而深刻的理解。 須知: 性能調(diào)優(yōu)過(guò)程有時(shí)候需要重來(lái)自:專(zhuān)題
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文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)DDS性能調(diào)優(yōu) 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)DDS性能調(diào)優(yōu) 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)(Document Database Service,簡(jiǎn)稱(chēng)DDS)完全兼容MongoDB協(xié)議,提供安全、高可用、高可靠、彈性伸縮和易用的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù),本文介紹文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)DDS如何進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)。 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)(Document來(lái)自:專(zhuān)題的效率有一定保障的場(chǎng)景。 linux云主機(jī)、學(xué)生云主機(jī)常見(jiàn)問(wèn)題解答 linux云主機(jī)、學(xué)生云主機(jī)常見(jiàn)問(wèn)題解答 更多linux云主機(jī)、學(xué)生云主機(jī)問(wèn)題答疑請(qǐng)前往 了解更多 更多linux云主機(jī)、學(xué)生云主機(jī)問(wèn)題答疑請(qǐng)前往 了解更多 無(wú)法登錄到Linux云主機(jī)怎么辦? 可能原因: 1、資源狀態(tài)異常:資源凍結(jié);未開(kāi)機(jī)。來(lái)自:專(zhuān)題測(cè)性能提升了約40倍。 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB性能調(diào)優(yōu) 確定性能調(diào)優(yōu)范圍 數(shù)據(jù)庫(kù)性能調(diào)優(yōu)通常發(fā)生在用戶(hù)對(duì)業(yè)務(wù)的執(zhí)行效率不滿(mǎn)意,期望通過(guò)調(diào)優(yōu)加快業(yè)務(wù)執(zhí)行的情況下。正如“確定性能調(diào)優(yōu)范圍”小節(jié)所述,數(shù)據(jù)庫(kù)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(wú)法系統(tǒng)性地說(shuō)明和解釋?zhuān)?來(lái)自:專(zhuān)題華為云計(jì)算 云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 時(shí)間:2021-07-06 15:57:56 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后,用戶(hù)往往需要通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)集來(lái)評(píng)估新模型的泛化能力。來(lái)自:百科線后,當(dāng)性能調(diào)優(yōu)操作需要重啟集群時(shí),操作窗口時(shí)間需向管理部門(mén)提出申請(qǐng),經(jīng)批準(zhǔn)后方可執(zhí)行。 調(diào)優(yōu)流程及調(diào)優(yōu)各階段說(shuō)明如下: 階段 描述 確定性能調(diào)優(yōu)范圍 獲取集群各節(jié)點(diǎn)的CPU、內(nèi)存、I/O和網(wǎng)絡(luò)資源使用情況,確認(rèn)這些資源是否已被充分利用,是否存在瓶頸點(diǎn)。 SQL調(diào)優(yōu)指南 審視業(yè)務(wù)來(lái)自:專(zhuān)題AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟來(lái)自:專(zhuān)題AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟來(lái)自:專(zhuān)題保護(hù)。 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟來(lái)自:專(zhuān)題后會(huì)自動(dòng)出現(xiàn)參數(shù)列表。 鼠標(biāo)移至參數(shù)名稱(chēng),可以快速將該參數(shù)設(shè)置為流水線參數(shù)并能直接引用該參數(shù)。 八、完成參數(shù)引用后,保存信息,然后單擊“保存并運(yùn)行”,彈出“運(yùn)行配置”側(cè)滑框,可查看“運(yùn)行參數(shù)配置”。 運(yùn)行時(shí)參數(shù)值默認(rèn)為添加參數(shù)時(shí)為參數(shù)設(shè)置的默認(rèn)值,可根據(jù)需要進(jìn)行修改。流水線運(yùn)行時(shí)來(lái)自:專(zhuān)題
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