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- 進(jìn)程間的通信方式 內(nèi)容精選 換一換
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云平臺(tái)的主機(jī)通過(guò)虛擬資源隔離、攻擊入侵防御、系統(tǒng)加固，安全監(jiān)控等技術(shù)手段提供主機(jī)安全防護(hù)。 虛擬資源隔離 ?基于硬件輔助虛擬化VT-x技術(shù)實(shí)現(xiàn)vCPU的隔離，計(jì)算資源上保證各VM之間的隔離性； ?硬件實(shí)現(xiàn)虛擬機(jī)內(nèi)存與物理內(nèi)存之間的映射管理，保證每個(gè)虛擬機(jī)只能訪問(wèn)到分配給它的物理內(nèi)存頁(yè)，實(shí)現(xiàn)VM間的內(nèi)存隔離；來(lái)自：百科大區(qū)之間互通的帶寬，用于配置兩個(gè)大區(qū)內(nèi)不同區(qū)域間，網(wǎng)絡(luò)實(shí)例互通的域間帶寬。 同區(qū)域網(wǎng)絡(luò)實(shí)例互通不需要購(gòu)買帶寬包。 域間帶寬： 域間帶寬指所規(guī)劃的場(chǎng)景中，一個(gè)區(qū)域到另一個(gè)區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)帶寬，可以實(shí)現(xiàn)兩個(gè)區(qū)域之間的互通?；谝粋€(gè)帶寬包配置的多個(gè)域間帶寬的總和不能超過(guò)帶寬包的總帶寬。 以中國(guó)大陸與亞太大區(qū)互通為例，詳細(xì)請(qǐng)參考圖3來(lái)自：百科
- 進(jìn)程間的通信方式 相關(guān)內(nèi)容
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了包下載、解壓的耗時(shí)，但最終端到端的冷啟動(dòng)時(shí)延也降低了90%+。 圖8：冷啟加速前后的數(shù)據(jù)對(duì)比 四、快速上手：基于華為云FunctionGraph的簡(jiǎn)單實(shí)戰(zhàn) 華為云發(fā)布的基于進(jìn)程級(jí)快照的冷啟動(dòng)加速方案，是一種性能優(yōu)化服務(wù)，用戶無(wú)需額外付費(fèi)，只需進(jìn)行簡(jiǎn)單的配置、少量的代碼修改，即可享受到該創(chuàng)新方案帶來(lái)的冷啟動(dòng)性能提升。來(lái)自：百科主機(jī)監(jiān)控的設(shè)計(jì)類似應(yīng)用監(jiān)控，主機(jī)的層級(jí)關(guān)系為：主機(jī)列表->主機(jī)詳情。詳情頁(yè)面包含了當(dāng)前主機(jī)上所發(fā)現(xiàn)的所有實(shí)例，顯卡，網(wǎng)卡，磁盤，文件系統(tǒng)。 指標(biāo)監(jiān)控 AOM 提供指標(biāo)監(jiān)控界面來(lái)檢索指標(biāo)，通過(guò)資源的層級(jí)關(guān)系在指標(biāo)樹(shù)上進(jìn)行展示。當(dāng)前的資源關(guān)系為：集群->服務(wù)->實(shí)例->容器/進(jìn)程。在指標(biāo)監(jiān)控界面您可以將同一來(lái)自：百科
- 進(jìn)程間的通信方式 更多內(nèi)容
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實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。在同一個(gè)分組中的消費(fèi)者會(huì)共享主題中的分區(qū)，每個(gè)消費(fèi)者只能處理分配給它的分區(qū)。Kafka會(huì)根據(jù)消費(fèi)者的數(shù)量和分區(qū)的數(shù)量來(lái)進(jìn)行分配，在分配時(shí)會(huì)盡量實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。 立即使用 服務(wù)咨詢 Kafka的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式是怎樣的? Kafka數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式 Kafka將消息存儲(chǔ)在磁盤上來(lái)自：專題![]()
FunctionGraph函數(shù)的執(zhí)行包含了哪些過(guò)程？ FunctionGraph函數(shù)的執(zhí)行過(guò)程包含兩步： 選擇一個(gè)相應(yīng)內(nèi)存的空閑實(shí)例。 執(zhí)行用戶的指定運(yùn)行代碼。 FunctiongGraph函數(shù)的并發(fā)處理過(guò)程是什么？ FunctionGraph會(huì)根據(jù)實(shí)際的請(qǐng)求情況自動(dòng)彈性伸縮函數(shù)實(shí)例來(lái)自：專題![]()
Flume與HBase的關(guān)系 當(dāng)用戶配置HBase作為Flume的Sink時(shí)，HBase就作為Flume的最終數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，F(xiàn)lume將傳輸的數(shù)據(jù)全部按照配置寫入HBase中。 當(dāng)用戶配置HBase作為Flume的Sink時(shí)，HBase就作為Flume的最終數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，F(xiàn)lume將傳輸的數(shù)據(jù)全部按照配置寫入HBase中。來(lái)自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，本文帶你詳細(xì)了解 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 的告警事件。 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，本文帶你詳細(xì)了解GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)的告警事件。 幫助文檔來(lái)自：專題![]()
服務(wù)間通信需要處理網(wǎng)絡(luò)不可靠、超時(shí)重試、負(fù)載均衡等問(wèn)題 - 服務(wù)間需要實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的認(rèn)證、授權(quán)、限流、熔斷等功能 - 服務(wù)間需要實(shí)現(xiàn)跨服務(wù)的監(jiān)控、日志、鏈路追蹤等功能 為了解決這些挑戰(zhàn)，ServiceMesh應(yīng)運(yùn)而生。ServiceMesh是一種基于代理模式的微服務(wù)架構(gòu)，它將服務(wù)間的通信、治理、監(jiān)控等功能從應(yīng)用代碼中來(lái)自：百科![]()
出需要的結(jié)果，而整個(gè)流程圖最后輸出的結(jié)果就是對(duì)應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算輸出的結(jié)果。相鄰兩個(gè)計(jì)算引擎節(jié)點(diǎn)通過(guò)計(jì)算引擎流程圖中的配置文件建立連接關(guān)系，節(jié)點(diǎn)間實(shí)際數(shù)據(jù)流會(huì)根據(jù)具體網(wǎng)絡(luò)模型按節(jié)點(diǎn)連接方式進(jìn)行流動(dòng)。在配置完成節(jié)點(diǎn)屬性后，向計(jì)算引擎流程圖的開(kāi)始節(jié)點(diǎn)灌入數(shù)據(jù)就會(huì)啟動(dòng)整個(gè)計(jì)算引擎的運(yùn)行流程。來(lái)自：百科![]()
API和Kubectl。 容器的優(yōu)勢(shì) Docker使用Google公司推出的Go語(yǔ)言進(jìn)行開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)，基于Linux內(nèi)核的cgroup，namespace，以及AUFS類的Union FS等技術(shù)，對(duì)進(jìn)程進(jìn)行封裝隔離，屬于操作系統(tǒng)層面的虛擬化技術(shù)。由于隔離的進(jìn)程獨(dú)立于宿主和其它的隔離的進(jìn)程，因此也稱其為容器。來(lái)自：專題![]()
云主機(jī)，也就是云服務(wù)器，是云計(jì)算的新一代產(chǎn)品。云服務(wù)器是由CPU、內(nèi)存、操作系統(tǒng)、云硬盤組成的基礎(chǔ)的計(jì)算組件。云服務(wù)器創(chuàng)建成功后，可以像使用自己的本地PC或物理服務(wù)器一樣，在云上使用云服務(wù)器。 云主機(jī)，也就是云服務(wù)器，是云計(jì)算的新一代產(chǎn)品。云服務(wù)器是由CPU、內(nèi)存、操作系統(tǒng)、云硬盤組成的基礎(chǔ)的計(jì)算組件。來(lái)自：專題![]()
在數(shù)字化迅速發(fā)展的大背景下，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用形態(tài)發(fā)生了巨大的改變，從在線視頻平臺(tái)到直播短視頻，為了滿足差異環(huán)境下不同用戶的優(yōu)質(zhì)互聯(lián)網(wǎng)體驗(yàn)， CDN 無(wú)疑在其中起到了至關(guān)重要的作用。 華為云CDN作為業(yè)界領(lǐng)先的CDN服務(wù)提供商之一，憑借其強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力及豐富的經(jīng)驗(yàn)為用戶提供優(yōu)質(zhì)高效的解決方案。簡(jiǎn)來(lái)自：百科![]()
華為云 FusionInsight 的成功案例不僅證明了其在多個(gè)行業(yè)的應(yīng)用價(jià)值，更展示出其在推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。通過(guò)采用領(lǐng)先的Lakehouse架構(gòu)，融合 數(shù)據(jù)湖 和 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 的優(yōu)勢(shì)，降低傳統(tǒng)湖倉(cāng)割裂導(dǎo)致的系統(tǒng)間復(fù)雜度，減少在湖、倉(cāng)、AI開(kāi)發(fā)之間來(lái)回搬遷數(shù)據(jù)的工作。 與此同時(shí)，華為云來(lái)自：百科![]()
區(qū)域?qū)?yīng)的跨大區(qū)或大區(qū)內(nèi)的帶寬包，并綁定到相應(yīng)的云連接實(shí)例。 4、配置域間帶寬：購(gòu)買帶寬包后，在云連接實(shí)例詳情頁(yè)面配置需要實(shí)現(xiàn)互通的域間帶寬，至此云連接的配置完成。 配置完云連接之后，跨Region VPC仍然無(wú)法通信，可能是哪些原因？ 在配置完云連接后，可以通過(guò)簡(jiǎn)單的連通性測(cè)試來(lái)自：專題![]()
本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)您搭建一個(gè)基于IoT邊緣服務(wù)的邊緣節(jié)點(diǎn)，并在邊緣節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行容器應(yīng)用鏡像插件部署，將用戶自定義的容器鏡像部署到邊緣節(jié)點(diǎn)上，并實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)上應(yīng)用之間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)。 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)您搭建一個(gè)基于IoT邊緣服務(wù)的邊緣節(jié)點(diǎn)，并在邊緣節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行容器應(yīng)用鏡像插件部署，將用戶自定義的容器鏡像部署到邊緣節(jié)點(diǎn)上，并實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)上應(yīng)用之間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)。來(lái)自：專題![]()
規(guī)模和通信能力的全球云上網(wǎng)絡(luò)。 通過(guò)創(chuàng)建云連接，將用戶所需要實(shí)現(xiàn)互通的不同區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)實(shí)例加載到創(chuàng)建的云連接實(shí)例中，這里的網(wǎng)絡(luò)實(shí)例可以是用戶自己創(chuàng)建的VPC實(shí)例或用戶創(chuàng)建的用于本地?cái)?shù)據(jù)中心接入的VGW實(shí)例，也可以是其它用戶授予權(quán)限允許加載的VPC實(shí)例，最后通過(guò)配置需要互通的網(wǎng)絡(luò)實(shí)例來(lái)自：專題![]()
邊緣計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)和計(jì)算需求的本地處理和存儲(chǔ)源，可以降低物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備所連接的網(wǎng)絡(luò)通信延遲。邊緣計(jì)算是指在靠近數(shù)據(jù)源的一側(cè)搭建集網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力為一體的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，就近提供處理數(shù)據(jù)的能力，為了能夠快速對(duì)大量的物聯(lián)網(wǎng)傳感器和設(shè)備生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而加速響應(yīng)或解來(lái)自：專題![]()
新生態(tài)在線直播丨第36期 點(diǎn)擊查看直播 伴隨著企業(yè)直播的普及應(yīng)用，專業(yè)的直播平臺(tái)已經(jīng)企業(yè)成為對(duì)內(nèi)培訓(xùn)溝通與對(duì)外營(yíng)銷傳播的重要工具。越來(lái)越多的中大型企業(yè)不僅加大了對(duì)企業(yè)直播的投入，并且開(kāi)始將企業(yè)直播技術(shù)應(yīng)用貫穿數(shù)字化業(yè)務(wù)的各環(huán)節(jié)，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。 視頻直播 從1958年模式信號(hào)時(shí)代開(kāi)始來(lái)自：云商店![]()
AI容器用Serverless的方式提供算力，極大方便算法科學(xué)家進(jìn)行訓(xùn)練和推理。 AI容器原生支持TF，Caffe，MXNET，pytorh，mindspore等主流的訓(xùn)練框架。 AI容器通過(guò)拓?fù)溆H和性調(diào)度，調(diào)度任務(wù)時(shí)將GPU間網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)狀態(tài)也考慮在內(nèi)，保證GPU間高速通信，從而提升線性加速比，目前32卡GPU線性加速比為0來(lái)自：百科![]()
微認(rèn)證：基于鯤鵬架構(gòu)的Redis搭建高性能網(wǎng)盤 通過(guò)理論結(jié)合實(shí)踐的方式，了解怎樣搭建高性能網(wǎng)盤、掌握分布式緩存服務(wù)Redis在搭建高性能網(wǎng)盤中的作用，提升該服務(wù)的使用能力、了解分布式緩存服務(wù)Redis的基礎(chǔ)技術(shù)，通過(guò)實(shí)踐了解該服務(wù)的使用方法。????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 “云上中臺(tái) • 重明”：讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力來(lái)自：百科
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