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3、NUMA優(yōu)化 4、新挑戰(zhàn) 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解NUMA 架構(gòu)的特點(diǎn) 2、了解NUMA 的配置方法 課程大綱 第1章 NUMA架構(gòu)下的軟件性能挑戰(zhàn) 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)。來(lái)自:百科來(lái)自:專題
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可完成對(duì)原始數(shù)據(jù)的清洗。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供的資產(chǎn)建模能力,將幫助用戶實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)的各種物理資產(chǎn)的建模,規(guī)范數(shù)據(jù)格式和交互的語(yǔ)義接口;物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析內(nèi)置高性能流計(jì)算引擎,滿足毫秒級(jí)實(shí)時(shí)處理性能要求 智能交通下的數(shù)據(jù)分析 智能交通下的數(shù)據(jù)分析: 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 智能交通場(chǎng)景下,往往涉及到來(lái)自:專題接受存儲(chǔ)層返回的數(shù)據(jù)結(jié)果。 元數(shù)據(jù)區(qū)域:元數(shù)據(jù)區(qū)域負(fù)責(zé)存儲(chǔ)整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的所有元數(shù)據(jù)信息。 2)多模式 數(shù)據(jù)庫(kù)多模型多模型意味著同一數(shù)據(jù)庫(kù)支持多個(gè)存儲(chǔ)引擎,它們可以同時(shí)滿足應(yīng)用程序中結(jié)構(gòu)化,半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理要求。 一般而言,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)專門指表單類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。典型來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——開放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺感知 大V講堂——開放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺感知 時(shí)間:2020-12-16 16:01:11 現(xiàn)有機(jī)器視覺學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的人工智能模型,在行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景變換時(shí),容易導(dǎo)致系統(tǒng)來(lái)自:百科四、以模型驅(qū)動(dòng)的IoTA架構(gòu) 云邊協(xié)同,模型驅(qū)動(dòng)的分析架構(gòu): 1.貫穿整體業(yè)務(wù)始終的數(shù)據(jù)模型,一致體驗(yàn),去ETL化 2.邊緣計(jì)算SDK,邊緣側(cè)可部署數(shù)據(jù)分析邏輯,增強(qiáng)時(shí)效性 關(guān)鍵問題: 1.期望構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型,達(dá)到去ETL化的效果,可能需要較長(zhǎng)時(shí)間的演化2.并未完全解決流批分離處理架構(gòu)下分析結(jié)果可能不一。來(lái)自:百科圖片處理平臺(tái)——數(shù)據(jù)工坊 DWR 圖片處理平臺(tái)——數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來(lái)自:專題物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心的分析服務(wù),不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)與資產(chǎn)模型深度整合,在相關(guān)數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中,開發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù),大大提升數(shù)據(jù)分析的效率。 一站式開發(fā)體驗(yàn) 大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)門檻較高,而華為云物聯(lián)網(wǎng)來(lái)自:百科。 當(dāng)業(yè)務(wù)壓力過大時(shí),備機(jī)的回放速度跟不上主機(jī)的速度如何處理? 問題描述 當(dāng)業(yè)務(wù)壓力過大時(shí),備機(jī)的回放速度跟不上主機(jī)的速度。在系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間的運(yùn)行后,備機(jī)上會(huì)出現(xiàn)日志累積。當(dāng)主機(jī)故障后,數(shù)據(jù)恢復(fù)需要很長(zhǎng)時(shí)間,數(shù)據(jù)庫(kù)不可用,嚴(yán)重影響系統(tǒng)可用性。 解決方案 GaussDB 提供極致RTO能力,開啟極致RTO(Recovery來(lái)自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)的類別有哪些 數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)的類別有哪些 時(shí)間:2021-07-01 08:58:07 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 隨著業(yè)務(wù)規(guī)模增大,數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量和承載的業(yè)務(wù)壓力也不斷增加,數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)需要隨之變化,為上層應(yīng)用提供穩(wěn)定和高效的數(shù)據(jù)服務(wù)。數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)按照主機(jī)數(shù)量來(lái)自:百科“大”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)體量大,我們經(jīng)常聽到的一個(gè)經(jīng)典的案例,即GE發(fā)動(dòng)機(jī)有成百上千個(gè)傳感器,毫秒級(jí)頻度產(chǎn)生各種數(shù)據(jù)。一次飛機(jī)的飛行就可以超過1TB的數(shù)據(jù)量。很多工業(yè)場(chǎng)景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可能會(huì)更大。 “小”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的價(jià)值密度小,或者也可以理解為要從海量的數(shù)據(jù)中找到價(jià)值的信息是一個(gè)比較難的事情。 “高來(lái)自:百科
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- IoT數(shù)據(jù)分析
- GeminiDB Cassandra 接口
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- 智能網(wǎng)聯(lián)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS
- MapReduce服務(wù)
- ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺(tái)
- 數(shù)智融合計(jì)算服務(wù)
- 華為云數(shù)據(jù)湖探索服務(wù) DLI
- GeminiDB Influx 接口