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- 大數(shù)據(jù) 架構 內容精選 換一換
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云知識 移動互聯(lián)解決方案架構 移動互聯(lián)解決方案架構 時間：2021-01-28 09:06:53 移動互聯(lián)解決方案包含電商、網站、移動APP、金融場景，提供彈性云端環(huán)境、資源全生命周期管理、數(shù)據(jù)安全及移動互聯(lián)云生態(tài)，支持億級并發(fā)連接，百萬級交易處理和大數(shù)據(jù)分析能力，保障系統(tǒng)可靠與性能。來自：百科華為云計算 云知識 云監(jiān)控服務 的架構 云監(jiān)控 服務的架構 時間：2021-07-01 15:51:16 云監(jiān)控服務（Cloud Eye）為用戶提供一個針對 彈性云服務器 、帶寬等資源的立體化監(jiān)控平臺。使您全面了解華為云上的資源使用情況、業(yè)務的運行狀況，并及時收到異常報警做出反應，保證業(yè)務順暢運行。來自：百科
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簡單拖拽、自由組合、預置豐富的樣式、組件和大屏模板，實時預覽，輕松搭建大屏。業(yè)務人員和運營人員也可基于需求快速配置大屏。 簡單拖拽、自由組合、預置豐富的樣式、組件和大屏模板，實時預覽，輕松搭建大屏。業(yè)務人員和運營人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 大屏模板作為資產沉淀，可在項目中快速復用。 大屏模板作為資產沉淀，可在項目中快速復用。來自：專題
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云知識 為什么說大數(shù)據(jù)MapReduce并行計算模型，天然匹配鯤鵬多核架構 為什么說大數(shù)據(jù)MapReduce并行計算模型，天然匹配鯤鵬多核架構 時間：2021-05-24 09:30:54 大數(shù)據(jù) 鯤鵬多核計算的特點，能夠提升MapReduce的IO并發(fā)度，加速大數(shù)據(jù)的計算性能。 大來自：百科![]()
路網數(shù)字化的架構功能 路網數(shù)字化的架構功能 時間：2020-09-11 10:38:16 路網數(shù)字化服務 基于華為公有云，設備側實現(xiàn)對路網數(shù)字化服務設備的接入與管理、路網數(shù)字化服務事件分發(fā)，應用側實現(xiàn)路網數(shù)字化服務業(yè)務集成與開放，提供算法管理、拓撲管理、高精度地圖管理、數(shù)據(jù)管理、安全防護等功能。來自：百科![]()
，可以對單體應用進行架構重新設計、基于容器和微服務技術重構應用，或者采購第三方云原生應用，僅需進行數(shù)據(jù)遷移。 文中課程 ????????更多課程、微認證、沙箱實驗盡在華為云學院????? 企業(yè)應用架構的演進介紹 傳統(tǒng)企業(yè)已有的眾多單體應用，需要結合企業(yè)應用架構的演進路線，按照“云來自：百科![]()
用友NC專屬云部署架構 用友NC專屬云部署架構 時間：2021-03-17 11:24:51 數(shù)字化辦公 用友NC專屬云部署架構為企業(yè)用戶提供關鍵應用上云服務，保證租戶在云上擁有專屬的計算和存儲資源，并使用高度可靠的隔離網絡，滿足租戶關鍵應用系統(tǒng)的高可靠、高性能和高安全等要求。 架構優(yōu)勢 資源獨享來自：百科![]()
華為云計算 云知識 單機架構的優(yōu)缺點 單機架構的優(yōu)缺點 時間：2021-07-01 09:10:01 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 為了避免應用服務和數(shù)據(jù)庫服務對資源的競爭，單機架構也從早期的單主機模式發(fā)展到數(shù)據(jù)庫獨立主機模式，把應用和數(shù)據(jù)服務分開。應用服務可以增加服務器數(shù)量，進行負載均衡，增大系統(tǒng)并發(fā)能力。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網絡模型都是需要來自：百科![]()
同時智能合約的發(fā)展為應用層的豐富帶來了福音。 盡管 區(qū)塊鏈 現(xiàn)在還沒有完全成熟,但是近幾年已經有一大批的應用浮現(xiàn)。區(qū)塊鏈應用涉及金融、供應鏈、醫(yī)療、教育、政務等領域,在可預期的未來,區(qū)塊鏈應用必定會像PC和手機應用一樣普遍。 2、區(qū)塊鏈典型技術架構——合約層 智能合約(Smart Contract)并不是區(qū)塊鏈首創(chuàng)的概念。早在1993年來自：專題![]()
華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結來自：專題![]()
讀庫（從機）。 優(yōu)點 提升資源利用率，適合讀多寫少的應用場景。 在大并發(fā)讀的使用場景，可以使用負載均衡在多個從機間進行平衡。 從機的擴展性比較靈活，擴容操作不會影響到業(yè)務進行。 缺點 延遲問題，數(shù)據(jù)同步到從機數(shù)據(jù)庫時會有延遲，所以應用必須能夠容忍短暫的不一致性。對于一致性要求非常高的場景是不適合的。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 NUMA架構下的軟件性能挑戰(zhàn) NUMA架構下的軟件性能挑戰(zhàn) 時間：2020-12-11 14:43:44 NUMA 架構在中大型系統(tǒng)上一直非常盛行，也是高性能的解決方案，尤其在系統(tǒng)延遲方面表現(xiàn)都很優(yōu)秀。但 NUMA 架構對服務器的相關性能到底有什么影響，如何設置會更好？來自：百科![]()
智慧煙感報警系統(tǒng)的技術架構 智慧煙感報警系統(tǒng)的技術架構 時間：2020-12-02 17:37:34 基于 物聯(lián)網平臺 的智慧煙感報警系統(tǒng)技術架構: 首先，智慧煙感報警器的傳感器定期采集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)上報至物聯(lián)網平臺。物聯(lián)網平臺接收到數(shù)據(jù)后，通過推送的方式將數(shù)據(jù)傳遞給智慧煙感報警器的來自：百科![]()
云知識 多主架構的優(yōu)缺點 多主架構的優(yōu)缺點 時間：2021-07-01 09:36:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 多主架構 數(shù)據(jù)庫服務器互為主從，同時對外提供完整的數(shù)據(jù)服務。 優(yōu)點 資源利用率較高的同時降低了單點故障的風險。 缺點 雙主機都接受寫數(shù)據(jù)，要實現(xiàn)數(shù)據(jù)雙向同步。雙向來自：百科![]()
物聯(lián)感知和海量數(shù)據(jù)匯集存儲，為智慧校園的各種應用提供基礎支持，為大數(shù)據(jù)挖掘，分析提供數(shù)據(jù)支撐。包括校園設施，網絡改造，云數(shù)據(jù)中心，互聯(lián)互通。 1．支撐平臺層：是體現(xiàn)智慧校園云計算及其服務能力的核心層，為智慧校園的各類應用提供驅動和支撐，包括數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)服務、支撐平臺和統(tǒng)一接口等功能單元。來自：云商店
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