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    配置緩存規(guī)則 確認(rèn)資源類型(動態(tài)/靜態(tài)) 合理配置不同資源的緩存過期時(shí)間和優(yōu)先級,能有效提升緩存命中率,降低回源率,減輕源站壓力。 注意事項(xiàng): 注意設(shè)置緩存優(yōu)先級,優(yōu)先級取值為1~100之間的整數(shù),數(shù)值越大優(yōu)先級越高。 如果您修改或新增了緩存規(guī)則,請刷新對應(yīng)資源的緩存。 請將動態(tài)資
    來自:專題
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    使用華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器部署Node.js 使用華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器部署Node.js 時(shí)間:2020-12-02 11:06:13 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器,在CentOS系統(tǒng)上安裝、部署、測試Node.js項(xiàng)目。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 Node.js是一個(gè)基于Chrome
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    “src”存放各種“.js”文件。 3)啟動運(yùn)行項(xiàng)目。 npm start 3.測試React運(yùn)行 1)通過瀏覽器訪問部署的React項(xiàng)目。 http://[E CS IP]:3000/ 3000為默認(rèn)端口號。 在瀏覽器上顯示的內(nèi)容如下所示。 2)修改“src”目錄下的“App.js”。 修改后的內(nèi)容如下:
    來自:百科
    2、提供界面化的日志和事件的搜索、告警能力,幫助您快速定位問題。 當(dāng)出現(xiàn)頁面加載較慢或者網(wǎng)站卡頓等諸多端側(cè)性能問題時(shí),如果無法復(fù)現(xiàn)問題,就很難快速發(fā)現(xiàn)性能瓶頸并精準(zhǔn)定位具體原因。例如: 1、當(dāng)頁面加載較慢時(shí),是網(wǎng)絡(luò)問題、資源加載問題,還是頁面DOM(Document Object Model)解析問題?
    來自:專題
    對于頻繁更新的靜態(tài)文件(如js、css等),請根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)情況設(shè)定。 可能是緩存優(yōu)先級設(shè)置不正確,導(dǎo)致緩存設(shè)置未生效。優(yōu)先級取值范圍為1-100,數(shù)值越大優(yōu)先級越高。 示例:您需要設(shè)置一條.jpg文件,緩存過期時(shí)間為2天的規(guī)則,設(shè)置如下: 圖中兩條緩存規(guī)則:所有文件緩存過期時(shí)間為30天,優(yōu)先級為8,
    來自:百科
    存遵循源站”功能(此功能默認(rèn)關(guān)閉), CDN 將無法緩存源站資源,導(dǎo)致所有請求回源,無法達(dá)到加速效果。 檢查您設(shè)置緩存規(guī)則的優(yōu)先級,數(shù)值越大優(yōu)先級越大,系統(tǒng)會優(yōu)先匹配。 如果您的URL攜帶了參數(shù),并且參數(shù)不斷變化,當(dāng)使用不同的URL去訪問的時(shí)候,CDN會認(rèn)為這是一個(gè)新請求(即使這兩個(gè)
    來自:百科
    支持GPU/NPU,加速推理性能 支持GPU共享,提升資源利用率 ④模型加載加速: 大文件加載 OBS +SFS結(jié)合,解決ML模型庫&模型自身大文件加載問題; 鏈路加速:高性能解壓縮轉(zhuǎn)換,降網(wǎng)絡(luò)開銷、CPU解壓耗時(shí);共享內(nèi)存加速技術(shù),降解壓IO開銷;依賴包預(yù)加載,降低公共依賴的下載、解壓耗時(shí) 同時(shí)華為云FunctionGraph基于函數(shù)計(jì)算的
    來自:百科
    全站加速是一種融合了動態(tài)和靜態(tài)加速的網(wǎng)站加速解決方案,能有效提升動態(tài)頁面的加載速度,避開網(wǎng)絡(luò)擁堵路由,提高訪問成功率,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站整體加速與實(shí)時(shí)優(yōu)化。 全站加速是一種融合了動態(tài)和靜態(tài)加速的網(wǎng)站加速解決方案,能有效提升動態(tài)頁面的加載速度,避開網(wǎng)絡(luò)擁堵路由,提高訪問成功率,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站整體加速與實(shí)時(shí)優(yōu)化。
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    提供的TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫和離線模型執(zhí)行器。TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫為昇騰AI處理器提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要使用到的算子,離線模型執(zhí)行器專門用來進(jìn)行離線模型的加載和執(zhí)行。運(yùn)行管理器下層是驅(qū)動,與昇騰AI處理器進(jìn)行底層交互。 運(yùn)行管理器對外提供各種調(diào)用接口,如存儲接口、設(shè)備接口、執(zhí)行流接口、事件接口以
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    APM 前端監(jiān)控提供頁面的性能、JS錯(cuò)誤請求、API請求、服務(wù)的運(yùn)營相關(guān)指標(biāo)(PV,UV)情況,幫助 您掌控用戶的真實(shí)體驗(yàn)情況,及時(shí)發(fā)現(xiàn)用戶體驗(yàn)問題 用戶會話追蹤 通過用戶會話追蹤,定位使用過程中影響用戶體驗(yàn)的慢請求、慢加載、慢交互、崩潰錯(cuò)誤等問題 頁面加載性能分析 提供多維度頁面的首
    來自:專題
    全站加速WSA是一種融合了動態(tài)和靜態(tài)加速的網(wǎng)站加速解決方案,能有效提升動態(tài)頁面的加載速度,避開網(wǎng)絡(luò)擁堵路由,提高訪問成功率,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站整體加速與實(shí)時(shí)優(yōu)化。 全站加速WSA是一種融合了動態(tài)和靜態(tài)加速的網(wǎng)站加速解決方案,能有效提升動態(tài)頁面的加載速度,避開網(wǎng)絡(luò)擁堵路由,提高訪問成功率,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站整體加速與實(shí)時(shí)優(yōu)化。
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    及代碼加載等一系列操作,這一過程引發(fā)的時(shí)延通常可達(dá)請求實(shí)際執(zhí)行時(shí)間的數(shù)倍。相對于冷啟動調(diào)用,熱調(diào)用(即請求到達(dá)時(shí)有可用實(shí)例)的準(zhǔn)備時(shí)間可以控制在亞毫秒級。在特定領(lǐng)域例如AI推理場景,冷啟動調(diào)用導(dǎo)致的高時(shí)延問題則更為突出,例如,使用TensorFlow框架的啟動以及讀取和加載模型可能需要消耗數(shù)秒或數(shù)十秒。
    來自:百科
    特性二:前端性能監(jiān)控,全面感知終端用戶體驗(yàn) 華為云CodeArts APM對前端性能和用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的可視化數(shù)據(jù)分析,包括頁面加載性能、JS錯(cuò)誤、API請求、服務(wù)流量,全面掌控終端用戶的體驗(yàn)。通過華為云CodeArts APM,頁面體驗(yàn)用時(shí)可優(yōu)化至3S以內(nèi),被監(jiān)控頁面故障主
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    和取平均,獲得當(dāng)月的計(jì)費(fèi)帶寬,再根據(jù)合同約定的單價(jià)計(jì)費(fèi)。 日峰值月平均計(jì)費(fèi) 基礎(chǔ)服務(wù)計(jì)費(fèi) 預(yù)付費(fèi)流量包 購買相應(yīng)加速區(qū)域的流量包進(jìn)行抵扣。優(yōu)先扣除流量包里的流量,超出部分采用按流量計(jì)費(fèi)方式結(jié)算。 預(yù)付費(fèi)流量包 增值服務(wù)計(jì)費(fèi) 全站加速請求數(shù) 全站加速的動態(tài)請求數(shù)和靜態(tài)請求數(shù)計(jì)費(fèi)。 增值服務(wù)計(jì)費(fèi)
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    全站加速WSA是一種融合了動態(tài)和靜態(tài)加速的網(wǎng)站加速解決方案,能有效提升動態(tài)頁面的加載速度,避開網(wǎng)絡(luò)擁堵路由,提高訪問成功率,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站整體加速與實(shí)時(shí)優(yōu)化。 全站加速WSA是一種融合了動態(tài)和靜態(tài)加速的網(wǎng)站加速解決方案,能有效提升動態(tài)頁面的加載速度,避開網(wǎng)絡(luò)擁堵路由,提高訪問成功率,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站整體加速與實(shí)時(shí)優(yōu)化。
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    升用戶體驗(yàn)。 同時(shí)CDN還可壓縮優(yōu)化網(wǎng)頁大圖,完成秒級加載,進(jìn)一步縮短頁面響應(yīng)時(shí)間。 CDN網(wǎng)站加速適用于門戶網(wǎng)站、電商平臺、資訊APP、 UGC社區(qū)應(yīng)用等業(yè)務(wù)場景。為加速域名下的靜態(tài)內(nèi)容(如各類型圖片、html、css、js小文件等)提供海量優(yōu)質(zhì)節(jié)點(diǎn)的就近分發(fā)處理,顯著提升用戶訪問體驗(yàn)。
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    Volcano提供的Task-topology算法是一種根據(jù)Job內(nèi)task之間親和性和反親和性配置計(jì)算task優(yōu)先級和Node優(yōu)先級的算法。通過在Job內(nèi)配置task之間的親和性和反親和性策略,并使用task-topology算法,可優(yōu)先將具有親和性配置的task調(diào)度到同一個(gè)節(jié)點(diǎn)上,將具有反親和性配置的Pod調(diào)度
    來自:專題
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