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  • 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量計(jì)算 內(nèi)容精選 換一換
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    s在 批量和彈性工作負(fù)載如AI、大數(shù)據(jù)等方面的缺失。Volcano在調(diào)度、作業(yè)管理、資源管理、數(shù)據(jù)管理等方面做了重點(diǎn)優(yōu)化,有效的加速了AI、大數(shù)據(jù)應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境的落地進(jìn)程。 內(nèi)容大綱: 1. 云原生批量計(jì)算的現(xiàn)狀和未來展望; 2. 云原生批量計(jì)算平臺(tái)Volcano介紹; 3. Volcano主要應(yīng)用場景和案例分享。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) Serverless冷啟動(dòng):如何讓函數(shù)計(jì)算更快更強(qiáng)? Serverless冷啟動(dòng):如何讓函數(shù)計(jì)算更快更強(qiáng)? 時(shí)間:2023-07-21 16:35:26 云計(jì)算 函數(shù)工作流 華為云函數(shù)工作流產(chǎn)品入口>> 問題背景 Serverless計(jì)算也稱服務(wù)器無感知計(jì)算或函
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ):深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ):深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間:2020-12-17 09:56:23 通過學(xué)習(xí),您將掌握計(jì)算機(jī)視覺的基本概念和主要知識(shí)點(diǎn),并且對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識(shí),初步具備判斷計(jì)算機(jī)視覺是否適合解決特定問題的能力。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) Serverless憑什么被譽(yù)為未來云計(jì)算范式? Serverless憑什么被譽(yù)為未來云計(jì)算范式? 時(shí)間:2024-12-27 15:40:42 云日志 服務(wù) 應(yīng)用運(yùn)維管理 函數(shù)工作流 Serverless是什么? CNCF(云原生計(jì)算基金會(huì))給出的定義是:一種
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    IoT邊緣專題 什么是物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算_IoT邊緣計(jì)算技術(shù)_IoT邊緣的優(yōu)勢(shì) 邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系_物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān) 邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)_邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)_邊緣計(jì)算應(yīng)用場景 IoT邊緣計(jì)算是什么意思_AI邊緣計(jì)算_華為云IoT邊緣 IoT邊緣計(jì)算技術(shù)_邊緣計(jì)算優(yōu)點(diǎn)_邊緣計(jì)算架構(gòu) IoT邊緣的應(yīng)用場景_邊緣計(jì)算的發(fā)展_邊緣計(jì)算硬件
    來自:專題
    1為例,基準(zhǔn)CPU計(jì)算性能為40%,即實(shí)際計(jì)算性能為40%時(shí),每分鐘的消耗積分等于分配積分。 平均基準(zhǔn)CPU計(jì)算性能(%) 當(dāng)云服務(wù)器以基準(zhǔn)CPU計(jì)算性能運(yùn)行時(shí),每個(gè)vCPU的計(jì)算性能為平均基準(zhǔn)CPU計(jì)算性能。計(jì)算公式如下: 平均基準(zhǔn)CPU計(jì)算性能 = 基準(zhǔn)CPU計(jì)算性能 ÷ vCPU個(gè)數(shù)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 通用計(jì)算 彈性云服務(wù)器 ECS 通用計(jì)算型 彈性云服務(wù)器 ECS 時(shí)間:2020-02-29 00:10:33 云服務(wù)器 云主機(jī) 通用計(jì)算型彈性云服務(wù)器主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的計(jì)算、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)資源,同時(shí)可根據(jù)工作負(fù)載的需要實(shí)現(xiàn)性能的突增,具有短
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云Stack API功能介紹:計(jì)算服務(wù)API 華為云Stack API功能介紹:計(jì)算服務(wù)API 時(shí)間:2021-03-17 19:50:59 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在??????????華為云學(xué)院 微認(rèn)證:基于華為云Stack的云管平臺(tái)開發(fā)實(shí)踐
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 通用計(jì)算型彈性云服務(wù)器介紹 通用計(jì)算型彈性云服務(wù)器介紹 時(shí)間:2020-03-27 23:10:41 云服務(wù)器 通用計(jì)算型彈性云服務(wù)器主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的計(jì)算、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)資源,同時(shí)可根據(jù)工作負(fù)載的需要實(shí)現(xiàn)性能的突增,具有短期發(fā)揮更高性能的能力
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    協(xié)同辦公給聯(lián)系起來,而且把這個(gè)數(shù)據(jù)還是在公有云上,不用從一個(gè)研究所傳到另外一個(gè)研究所,或者把計(jì)算結(jié)果傳來傳去,這樣它會(huì)數(shù)據(jù)處理量非常大,而且周期都特別長。如果數(shù)據(jù)都能集中在公有云上,然后各個(gè)研究所的人員能一定程度上協(xié)同辦公,這樣大大的加速了它后端數(shù)據(jù)處理的一些流程,從而把業(yè)務(wù)更快的推向市場。
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    資源,實(shí)現(xiàn)事件觸發(fā)的數(shù)據(jù)處理。 汽車之家作為全球訪問量領(lǐng)先的汽車垂直網(wǎng)站,需要保障數(shù)據(jù)安全不丟失、并且減少數(shù)據(jù)容災(zāi)備份過程中計(jì)算資源浪費(fèi)。華為云函數(shù)工作流FunctionGraph的彈性伸縮計(jì)算能力讓汽車之家的數(shù)據(jù)容災(zāi)備份業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行,節(jié)省了20%以上的計(jì)算資源成本。當(dāng)前汽車之家
    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)? 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)? 時(shí)間:2021-05-25 16:02:57 存儲(chǔ)與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù),對(duì)存儲(chǔ)性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù),比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)性能要求相對(duì)低,要求大容量存儲(chǔ)介質(zhì)。
    來自:百科
    配置 MRS 集群存算分離 MRS支持在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量大、計(jì)算資源需要彈性擴(kuò)展的場景下,用戶將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 OBS 服務(wù)中,使用MRS集群僅作數(shù)據(jù)計(jì)算處理的存算分離模式。 MRS支持在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量大、計(jì)算資源需要彈性擴(kuò)展的場景下,用戶將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在OBS服務(wù)中,使用MRS集群僅作數(shù)據(jù)計(jì)算處理的存算分離模式。
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF已成為云計(jì)算領(lǐng)域新的“標(biāo)準(zhǔn)”制定者 CNCF已成為云計(jì)算領(lǐng)域新的“標(biāo)準(zhǔn)”制定者 時(shí)間:2021-06-30 18:19:37 應(yīng)該說云原生已經(jīng)成為業(yè)界公認(rèn)的主力技術(shù)領(lǐng)域,CNCF擁有所有開源基金會(huì)中最大的最終用戶社區(qū),云原生的企業(yè)和開發(fā)者在過去幾年里增
    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (for Mongo)如何實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新 GaussDB(for Mongo)如何實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新 時(shí)間:2021-06-17 16:49:11 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for Mongo)通過以下這些特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新:
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    加密云硬盤的備份數(shù)據(jù)會(huì)以加密方式存放。 云存儲(chǔ) 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫MySQL、云數(shù)據(jù)庫Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能
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    彈性 云服務(wù)器ECS _ECS數(shù)據(jù)存儲(chǔ)_ECS價(jià)格 云數(shù)據(jù)庫RDS RDS for MySQL限流_華為云數(shù)據(jù)庫RDS_自治限流_SQL限流 RDS for MySQL審計(jì)日志_開啟日志審計(jì)_數(shù)據(jù)庫審計(jì)_華為云數(shù)據(jù)庫RDS 連接RDS for MySQL數(shù)據(jù)庫_華為云數(shù)據(jù)庫RDS_語法_數(shù)據(jù)庫連接_連接命令
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    OBS通過存儲(chǔ)介質(zhì)的慢盤/壞道檢測(cè)、AZ內(nèi)設(shè)備和數(shù)據(jù)冗余、AZ之間數(shù)據(jù)容災(zāi)、跨區(qū)域復(fù)制等技術(shù)方案,提供針對(duì)介質(zhì)、服務(wù)器、機(jī)柜、數(shù)據(jù)中心和區(qū)域的多級(jí)可靠性保障。其數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.9999999999%(12個(gè)9),可用性高達(dá)99.995%,遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)架構(gòu)。更多內(nèi)容請(qǐng)參考文檔 如何遷移數(shù)據(jù)至OBS? 數(shù)據(jù)遷移場景 數(shù)據(jù)遷移至OBS主要有以下幾種場景:
    來自:專題
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