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    使得用戶(hù)組中用戶(hù)獲得策略定義權(quán)限,這一過(guò)程稱(chēng)為授權(quán)。 了解詳情 免費(fèi)對(duì)象存儲(chǔ)權(quán)限配置指南-桶策略 桶策略是作用于所配置 OBS 桶及桶內(nèi)對(duì)象。OBS桶擁有者通過(guò)桶策略可為 IAM 用戶(hù)或其他帳號(hào)授權(quán)桶及桶內(nèi)對(duì)象操作權(quán)限。 桶策略是作用于所配置OBS桶及桶內(nèi)對(duì)象。OBS桶擁
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展歷程 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展歷程 時(shí)間:2021-05-20 15:57:30 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、組織、編碼、存儲(chǔ)、檢索和維護(hù),是數(shù)據(jù)處理中心問(wèn)題。數(shù)據(jù)管理在應(yīng)用需求推動(dòng)下,以軟硬件飛速發(fā)展為基礎(chǔ),發(fā)展為三個(gè)階段:人工管理、文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。
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    站在一個(gè)用戶(hù)的角度,從時(shí)間線上看,整個(gè)云計(jì)算技術(shù)演進(jìn)朝著越來(lái)越靈活方向發(fā)展: 核心單元從早期物理服務(wù)器,變成后來(lái)虛擬機(jī),一直到現(xiàn)在 通過(guò)Kubernetes編排調(diào)度容器; 資源分配顆粒度越來(lái)越小,啟動(dòng)速度也越來(lái)越快; 資源重建代價(jià)越來(lái)越小,不可變基礎(chǔ)設(shè)施逐漸成為主流; 軟件棧從傳統(tǒng)商業(yè)軟件走向開(kāi)源,用戶(hù)擁有更多的選擇。
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    此服務(wù)開(kāi)發(fā)自己加密應(yīng)用。 數(shù)據(jù)加密 技術(shù)優(yōu)點(diǎn)如下: 第一,數(shù)據(jù)加密技術(shù)能夠始終保障數(shù)據(jù)安全性。一般來(lái)說(shuō),當(dāng)數(shù)據(jù)從一個(gè)位置移動(dòng)到另一個(gè)位置時(shí)候可以說(shuō)是較為脆弱,而這時(shí)候使用數(shù)據(jù)加密技術(shù),既能夠讓所移動(dòng)數(shù)據(jù)信息能夠得到更安全保障,不會(huì)因?yàn)槲恢?span style='color:#C7000B'>的變化而加大泄漏風(fēng)險(xiǎn)。 第二,
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云遷移中遷移技術(shù)總覽 云遷移中遷移技術(shù)總覽 時(shí)間:2021-02-19 11:44:46 本文介紹華為云云遷移中涉及系統(tǒng)遷移、 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 、存儲(chǔ)遷移;系統(tǒng)遷移場(chǎng)景Windows系統(tǒng)遷移、Linux系統(tǒng)遷移、重新安裝;數(shù)據(jù)庫(kù)遷移場(chǎng)景Oracle遷移、SQL
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    。通常,PUSH方式適合內(nèi)容訪問(wèn)比較集中情況,如熱點(diǎn)影視流媒體內(nèi)容;PULL方式比較適合內(nèi)容訪問(wèn)分散情況。 在內(nèi)容分發(fā)過(guò)程中,對(duì)于Cache設(shè)備而言,關(guān)鍵是需要建立內(nèi)容源URL、內(nèi)容發(fā)布URL、用戶(hù)訪問(wèn)URL,以及內(nèi)容在Cache中存儲(chǔ)位置之間映射關(guān)系。 內(nèi)容存儲(chǔ)技術(shù)
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    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)模型為中心分析服務(wù),不同于公有云上通用型大數(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)定義中,開(kāi)發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)模型數(shù)據(jù),大大提升數(shù)據(jù)分析效率。 一站式開(kāi)發(fā)體驗(yàn) 大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)門(mén)檻較高,而華為云物聯(lián)
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    云知識(shí) CDN 技術(shù)在直播中運(yùn)用 CDN技術(shù)在直播中運(yùn)用 時(shí)間:2022-05-26 10:14:20 【CDN活動(dòng)專(zhuān)區(qū)】 CDN常用架構(gòu) CDN架構(gòu)設(shè)計(jì)比較復(fù)雜。不同CDN廠商,也在對(duì)其架構(gòu)進(jìn)行不斷優(yōu)化,所以架構(gòu)不能統(tǒng)一而論。這里只是對(duì)一些基本架構(gòu)進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。 CD
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)管理技術(shù)新挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)管理技術(shù)新挑戰(zhàn) 時(shí)間:2021-05-21 11:30:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理技術(shù)面臨新挑戰(zhàn)主要來(lái)自高度可擴(kuò)展性和可伸縮性、數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣和異構(gòu)處理能力、數(shù)據(jù)處理時(shí)效性要求以及大數(shù)據(jù)來(lái)臨這四個(gè)方面。 1、高度可擴(kuò)展性和可伸縮性
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)有哪些特點(diǎn) 大數(shù)據(jù)有哪些特點(diǎn) 時(shí)間:2021-05-24 09:01:23 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)具有以下4個(gè)顯著特點(diǎn): Volume 數(shù)據(jù)量巨大:TB->PB->EB; Variety 數(shù)據(jù)種類(lèi)多:結(jié)構(gòu)化->非結(jié)構(gòu)化; Velocity 數(shù)據(jù)速度快:年增長(zhǎng)率超過(guò)60%。非實(shí)時(shí)->實(shí)時(shí);
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    課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,學(xué)員可以了解大數(shù)據(jù)主流技術(shù)、大數(shù)據(jù)場(chǎng)景化解決方案以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 課程大綱 1. 大數(shù)據(jù)主流技術(shù) 2. 大數(shù)據(jù)場(chǎng)景化解決方案 3. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā) 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。
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    如何盡可能使用各種分析手段,從海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值信息。 提升處理效率 面對(duì)IoT設(shè)備持續(xù)不斷數(shù)據(jù)注入,如何在數(shù)據(jù)處理各個(gè)環(huán)節(jié)(接入,清洗,入庫(kù),分析,呈現(xiàn))實(shí)現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量 如何建立一套可靠數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體系,并對(duì)質(zhì)量差數(shù)據(jù)進(jìn)行合適處理(糾偏,忽略等)。
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    充命令,為用戶(hù)提供了豐富功能和靈活擴(kuò)展性。用戶(hù)可以根據(jù)自己需求選擇合適組件和命令,實(shí)現(xiàn)更多樣化操作。 密竹RPA編輯器內(nèi)置了100+組件和可擴(kuò)充命令,為用戶(hù)提供了豐富功能和靈活擴(kuò)展性。用戶(hù)可以根據(jù)自己需求選擇合適組件和命令,實(shí)現(xiàn)更多樣化操作。 密竹機(jī)器人流程自動(dòng)化軟件
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    NoSQL技術(shù)特點(diǎn)有哪些 NoSQL技術(shù)特點(diǎn)有哪些 時(shí)間:2021-06-30 16:21:29 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) NoSQL 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB NoSQL NoSQL(Not Only SQL)是非關(guān)系型、分布式、不保證滿(mǎn)足ACID特性一類(lèi)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。 技術(shù)特點(diǎn):
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    型,DAG調(diào)度框架、高效優(yōu)化器,綜合性能是傳統(tǒng)MapReduce模型百倍以上,幫助開(kāi)發(fā)者輕松完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)批分析 標(biāo)準(zhǔn)SQL作業(yè):提供標(biāo)準(zhǔn)SQL接口,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者無(wú)需關(guān)心SQL處理引擎部署和運(yùn)維,只需聚焦物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù),開(kāi)發(fā)分析作業(yè),并支持豐富作業(yè)調(diào)度策略配置 實(shí)時(shí)分析
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    現(xiàn)教育現(xiàn)代化必不可少重要支撐。借助教育大數(shù)據(jù)能夠?qū)W(xué)習(xí)者所有信息進(jìn)行系統(tǒng)整理和分析,例如可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)教育環(huán)境,完善教學(xué)場(chǎng)景,配置教育試驗(yàn)場(chǎng)景等,這些都能夠充分調(diào)用學(xué)生群體在學(xué)習(xí)領(lǐng)域中主動(dòng)性和積極性,對(duì)教育領(lǐng)域發(fā)展有不可估量作用。 教育大數(shù)據(jù)中心邏輯結(jié)構(gòu)圖 本方案提供了教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)主要包括
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