- Kafka的應(yīng)用場(chǎng)景 內(nèi)容精選 換一換
-
一個(gè)優(yōu)化過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù),開發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外,TBE也提供了TBE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場(chǎng)景 1、一般情況下,通過(guò)深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)自:百科以將下載量大的內(nèi)容分發(fā)到各地的 CDN 節(jié)點(diǎn),有效減輕源站的壓力,同時(shí)保證了客戶端高速下載的需求。 圖2文件下載加速 點(diǎn)播加速 適用于提供音 視頻點(diǎn)播 服務(wù)的客戶。例如:在線教育類網(wǎng)站、在線視頻分享網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)電視點(diǎn)播平臺(tái)、音樂(lè)視頻點(diǎn)播APP等。傳統(tǒng)的點(diǎn)播服務(wù)會(huì)加大服務(wù)器的負(fù)載,并消耗巨來(lái)自:百科
- Kafka的應(yīng)用場(chǎng)景 相關(guān)內(nèi)容
-
OpenTSDB應(yīng)用場(chǎng)景 OpenTSDB應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-24 10:42:55 OpenTSDB是基于HBase的分布式的,可伸縮的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)。它存儲(chǔ)的是時(shí)間序列數(shù)據(jù),時(shí)間序列數(shù)據(jù)是指在不同時(shí)間點(diǎn)上收集到的數(shù)據(jù),這類數(shù)據(jù)反映了一個(gè)對(duì)象隨時(shí)間的變化狀態(tài)或程度。來(lái)自:百科來(lái)自:百科
- Kafka的應(yīng)用場(chǎng)景 更多內(nèi)容
-
媒體行業(yè)中重要的趨勢(shì)之一。以 視頻編輯 為例,為提高觀眾的視聽體驗(yàn),高清編輯成為正在向30~40層編輯轉(zhuǎn)型,單個(gè)編輯客戶端要求文件系統(tǒng)能夠提供高達(dá)數(shù)百兆的帶寬。一部節(jié)目的制作往往需要使用多個(gè)編輯客戶端基于大量視頻素材并行作業(yè)。這需要文件服務(wù)能夠具備穩(wěn)定的高帶寬、低時(shí)延的性能表現(xiàn)。 文來(lái)自:百科
如Redis中的Set數(shù)據(jù)可以支撐好友關(guān)系類數(shù)據(jù),Redis中的String數(shù)據(jù)緩存一些靜態(tài)文件,提升網(wǎng)站運(yùn)行速度 應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)勢(shì): 高并發(fā) 分布式緩存服務(wù)Redis提供超過(guò)10萬(wàn)的高QPS,輕松應(yīng)對(duì)高并發(fā)訪問(wèn) 即買即用 可以根據(jù)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)按需購(gòu)買分布式緩存服務(wù)的實(shí)例,不占用額外資源,節(jié)約成本來(lái)自:百科
分布式云原生U CS 構(gòu)建多地多中心的金融數(shù)字化業(yè)務(wù)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)跨云跨數(shù)據(jù)中心的統(tǒng)一治理。 建議方案 圖1 金融行業(yè)場(chǎng)景方案 汽車行業(yè)場(chǎng)景 應(yīng)用場(chǎng)景 對(duì)于金融行業(yè)用戶,新興互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的高敏感性是一對(duì)既有的矛盾,而現(xiàn)有的混合云架構(gòu)是解決這一矛盾的較優(yōu)解決方案。而在實(shí)際落地場(chǎng)景中,這樣的結(jié)構(gòu)依舊存在一些痛點(diǎn)亟待解決。來(lái)自:專題
可根據(jù)需要隨時(shí)通過(guò)控制臺(tái)或API,備份指定時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù) 可根據(jù)需要隨時(shí)通過(guò)控制臺(tái)或API,備份指定時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù) 備份恢復(fù) 備份恢復(fù) 支持將云硬盤恢復(fù)到您指定的任意備份時(shí)間點(diǎn);可使用備份數(shù)據(jù)批量創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)盤,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)快速部署 支持將云硬盤恢復(fù)到您指定的任意備份時(shí)間點(diǎn);可使用備份數(shù)據(jù)批量創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)盤,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)快速部署來(lái)自:專題
保證電子合同、電子發(fā)票、電子保單、單子病例在傳輸、存儲(chǔ)過(guò)程中的保密性和完整性。 視頻監(jiān)控 應(yīng)用領(lǐng)域:平安城市、智慧園區(qū)。 保證視頻、人臉、車輛、軌跡等隱私信息,以及個(gè)人數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)過(guò)程中的保密性,防止數(shù)據(jù)泄露。 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
選擇不同規(guī)格的彈性云服務(wù)器,全方位貼合您的業(yè)務(wù)訴求。 了解詳情 MRS 快速入門 MRS-從零開始使用Hadoop 從零開始使用Hadoop分別通過(guò)界面和集群后臺(tái)節(jié)點(diǎn)提交wordcount作業(yè)的操作指導(dǎo)。wordcount是最經(jīng)典的Hadoop作業(yè),它用來(lái)統(tǒng)計(jì)海量文本的單詞數(shù)量。 MRS-從零開始使用Kafka來(lái)自:專題
在出入口處等位置的監(jiān)控,通過(guò) 人臉識(shí)別 ,統(tǒng)計(jì)出新老顧客數(shù)量。 人流熱力圖 通過(guò)人流熱力圖分析可知道人群聚集的密集程度,由此可分析出商品的受歡迎程度等。 智能車載 基于Android系統(tǒng)的智能車載設(shè)備,實(shí)時(shí)智能分析車內(nèi)外狀況,適用于司機(jī)駕駛行為檢測(cè)、“兩客一危”監(jiān)控等,具體車載應(yīng)用場(chǎng)景如下。 人臉識(shí)別來(lái)自:百科
彈性資源池功能與特點(diǎn) 數(shù)據(jù)湖探索 服務(wù) DLI 用途與特點(diǎn) 彈性資源池的主要功能是資源進(jìn)行統(tǒng)一的管理和調(diào)度,彈性資源池的特點(diǎn)有以下幾點(diǎn):統(tǒng)一資源管理、租戶資源隔離、分時(shí)按需彈性等。 彈性資源池的主要功能是資源進(jìn)行統(tǒng)一的管理和調(diào)度,彈性資源池的特點(diǎn)有以下幾點(diǎn):統(tǒng)一資源管理、租戶資源隔離、分時(shí)按需彈性等。來(lái)自:專題
- kafka 的一些應(yīng)用場(chǎng)景收集
- 2020-05-25:MQ應(yīng)用場(chǎng)景、Kafka和rabbit區(qū)別?kafka為什么支撐高并發(fā)?
- Kafka學(xué)習(xí)之路 (一)Kafka的簡(jiǎn)介
- 在 Spring Boot 2.7.x 中引入 Kafka-0.9 的實(shí)踐
- Kafka的監(jiān)控工具Kafka-eagle
- 消息中間件技術(shù)之入門簡(jiǎn)介
- kafka 的架構(gòu)
- Kafka消息的存儲(chǔ)機(jī)制
- 【Kafka筆記】Kafka 多線程消費(fèi)消息
- Kafka最佳實(shí)踐-Kafka常見(jiàn)的使用誤區(qū)