- 大量數(shù)據(jù)執(zhí)行 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)等新的技術(shù)手段對(duì)基礎(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)已成必需。 數(shù)據(jù)管理 與業(yè)務(wù)分析需求凸顯 隨著企業(yè)信息化的建設(shè),產(chǎn)生出大量新的數(shù)據(jù),尤其在運(yùn)轉(zhuǎn)多年的ERP系統(tǒng)中尤為如此,但已有大量的數(shù)據(jù)積累并沒有切實(shí)為企業(yè)的決策提供深層的幫助,對(duì)信息和業(yè)務(wù)分析的需求正在凸顯。 業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化和服務(wù)創(chuàng)新迫在眉睫來自:百科
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來自:百科各種場(chǎng)景的應(yīng)用 多協(xié)議支持 支持GB28181、RTMP、HTTP-FLV等視頻流傳輸協(xié)議和多種攝像頭設(shè)備和 應(yīng)用場(chǎng)景 智慧園區(qū)監(jiān)控 園區(qū)大量使用門禁閘機(jī)、攝像頭等設(shè)備實(shí)現(xiàn)安全管理,VIS提供了便捷的視頻流管理,與華為EI視頻分析服務(wù)(Video Analysis Service來自:百科
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染、資源動(dòng)態(tài)調(diào)整等特點(diǎn),能夠保證每一幀的質(zhì)量和效果。 l 場(chǎng)景特性 圖形渲染對(duì)圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存,大量數(shù)據(jù)處理,I/O 并發(fā)能力??梢酝瓿煽焖俚臄?shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場(chǎng)景。 推薦使用GPU圖形加速型 彈性云服務(wù)器 ,G1型彈性云服務(wù)器基于NVIDIA Tesla來自:百科
虛擬 云手機(jī) -APP仿真測(cè)試 通常手機(jī)主要面向個(gè)人提供服務(wù),但隨著移動(dòng)應(yīng)用越來越多,數(shù)量越來越龐大,企業(yè)在特定的場(chǎng)景下也需要大量的運(yùn)行手機(jī)上的移動(dòng)應(yīng)用APP,來完成自動(dòng)化或智能化的功能,為此需要大量的仿真手機(jī)來承載此類APP運(yùn)行。 架構(gòu)說明: · 手機(jī)應(yīng)用APP安裝在云手機(jī)當(dāng)中,通過企業(yè)事先編排好的編來自:專題
網(wǎng)游釋放自己的壓力,這勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致很多熱門的網(wǎng)游平臺(tái)出現(xiàn)巨大的壓力,如之前大火的羊了個(gè)羊就因?yàn)?span style='color:#C7000B'>大量用戶得涌入現(xiàn)了系統(tǒng)崩潰的現(xiàn)象。而華為云 CDN加速 就能夠依靠覆蓋全球的2800+節(jié)點(diǎn)來處理大量的信息數(shù)據(jù)問題,保障網(wǎng)游平臺(tái)的高可用性,切實(shí)的處理服務(wù)器緊張甚至是出現(xiàn)癱瘓的問題。 3.數(shù)據(jù)下載等網(wǎng)站來自:百科
幅提升診斷效率。 圖2影像分析圖 行業(yè)痛點(diǎn) 影像醫(yī)生對(duì)CT進(jìn)行閱片時(shí),需要查看大量的二維CT醫(yī)學(xué)影像,工作量非常大。 評(píng)估病情,醫(yī)生需要精準(zhǔn)的測(cè)量病灶體積,需對(duì)大量的二維影像進(jìn)行病灶區(qū)域勾勒,耗費(fèi)大量的精力(時(shí)間以小時(shí)級(jí)別計(jì)數(shù))。 方案優(yōu)勢(shì) 該場(chǎng)景下, 醫(yī)療智能體 具備的方案優(yōu)勢(shì)如下:來自:百科
SQL作業(yè), DLI 在開源Spark基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造,不僅兼容Apache Spark生態(tài)和接口,性能較開源提升了2.5倍,在小時(shí)級(jí)即可實(shí)現(xiàn)EB級(jí)數(shù)據(jù)查詢分析。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是完全兼容Apache Spark,也支持標(biāo)準(zhǔn)的Spark SQL,DLI在開源Spark基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造,不僅兼容Apache來自:專題
AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進(jìn)行提煉,從而總結(jié)得到研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,一般通過使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法,對(duì)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析、匯總和整理,以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)價(jià)值,發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。 AI開發(fā)的基本流程 AI開發(fā)的基本流程通常可以歸納為幾個(gè)步驟:確來自:百科
超出系統(tǒng)處理能力的流量 秒殺、大促和熱點(diǎn)事件等場(chǎng)景,會(huì)產(chǎn)生超出系統(tǒng)處理能力的流量,這些流量如果沒有被快速丟棄,就會(huì)占用大量的處理資源,并觸發(fā)系統(tǒng)處理鏈路的大量超時(shí)甚至系統(tǒng)癱瘓。有機(jī)器人參與的情況下,資源容易被機(jī)器人全部搶走,正常用戶得不到公平合理的處理資源。 微服務(wù)引擎 CS E來自:百科
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