- 內(nèi)部組件 內(nèi)容精選 換一換
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發(fā)展”一直是中小企業(yè)面臨的兩大問題。中小企業(yè)要活好,可以小而美,也可以做強(qiáng)后做大,其重點(diǎn)可分為兩個(gè)方面:外部發(fā)展和內(nèi)部管理,在外部,必須要有效地開發(fā)客戶和市場,在內(nèi)部,要效率化經(jīng)營的同時(shí),做重做好管理規(guī)范和制度建設(shè),人才或者至少是人員管理,從而大幅度降低因?yàn)槿藛T、制度和業(yè)務(wù)的不可來自:云商店,輕松實(shí)現(xiàn)一套系統(tǒng)對(duì)接多種業(yè)務(wù)場景(如移動(dòng)場景、IoT場景等)。 API網(wǎng)關(guān)應(yīng)用場景 企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)解耦 隨著企業(yè)的高速發(fā)展、業(yè)務(wù)的快速變化,需要企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)跟隨業(yè)務(wù)需求一同變化,但是企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)存在相互依賴關(guān)系,為保持系統(tǒng)的通用性與穩(wěn)定性,很難應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)的變化。而API網(wǎng)關(guān)使用RESTful來自:專題
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多部門重復(fù)采購平臺(tái),重復(fù)搭建 對(duì)于中大型企業(yè),因?yàn)?span style='color:#C7000B'>內(nèi)部各分公司、部門都會(huì)涉及系列知識(shí)科普直播,往往會(huì)出現(xiàn)企業(yè)多部門采購不同的直播系統(tǒng),從而造成重復(fù)建設(shè),無法實(shí)現(xiàn)企業(yè)直播業(yè)務(wù)的集中搭建,造成人力、財(cái)力資源的浪費(fèi)。 如全球領(lǐng)先的企業(yè)軟件供應(yīng)商SAP(思愛普)年均直播數(shù)百場,內(nèi)部有多個(gè)分公司、事業(yè)部,有眾多來自:云商店Canvas實(shí)現(xiàn)PC端與移動(dòng)端設(shè)備共享企業(yè)數(shù)據(jù)呈像,支持 2/2.5/3D 組件與流媒體低延時(shí)快速渲染能力;內(nèi)置城市、GIS地圖,支持語音控制。采用拖拉拽方式進(jìn)行開發(fā),方便非專業(yè)人員操作。支持三方權(quán)限對(duì)接,保護(hù)客戶數(shù)據(jù)安全;具備自定義組件的接入能力與接入規(guī)范,支撐客戶定制場景。兼容華為云Astro系列其它產(chǎn)品,例如Astro來自:專題
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Spark、HBase、Flink等大數(shù)據(jù)組件,具有企業(yè)級(jí)、易運(yùn)維、高安全和低成本等產(chǎn)品優(yōu)勢。 華為云 MapReduce服務(wù) ( MRS )提供可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),可輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Flink等大數(shù)據(jù)組件,具有企業(yè)級(jí)、易運(yùn)維、高安全和低成本等產(chǎn)品優(yōu)勢。來自:專題同步fork可能引發(fā)性能抖動(dòng)。 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB Redis接口為用戶帶來更高級(jí)別保障: 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。來自:專題計(jì)算中心提供硬件設(shè)備及計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資源。 依據(jù)教育業(yè)務(wù)的應(yīng)用特點(diǎn),云平臺(tái)以智慧大腦為基礎(chǔ)運(yùn)行平臺(tái),數(shù)據(jù)庫服務(wù)器由于配置相對(duì)較高,作為核心組件安裝在兩臺(tái)物理服務(wù)器上運(yùn)行;同時(shí),考慮到教育業(yè)務(wù)使用到大量的點(diǎn)播、直播等流媒體應(yīng)用,為確保不對(duì)政務(wù)外網(wǎng)其它業(yè)務(wù)形成網(wǎng)絡(luò)阻塞,使用兩臺(tái)高性能來自:云商店的感受: 圖1 華為云Stack 整體架構(gòu) 華為云Stack邏輯架構(gòu)上劃分為資源池層、公共組件、云服務(wù)層、運(yùn)維運(yùn)營系統(tǒng)等幾部分,每一層又由數(shù)十甚至上百個(gè)微服務(wù)及其依賴的DB、中間件、LB等組件構(gòu)成,并且各微服務(wù)、服務(wù)之間存在非常復(fù)雜的交互關(guān)系。整體復(fù)雜度比前面提到的ERP系統(tǒng)高了幾個(gè)量級(jí)。來自:百科
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