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Kafka如何實現(xiàn)負(fù)載均衡 Kafka如何實現(xiàn)負(fù)載均衡 Kafka的消費(fèi)者可以通過分組(group)來實現(xiàn)負(fù)載均衡。在同一個分組中的消費(fèi)者會共享主題中的分區(qū)，每個消費(fèi)者只能處理分配給它的分區(qū)。Kafka會根據(jù)消費(fèi)者的數(shù)量和分區(qū)的數(shù)量來進(jìn)行分配，在分配時會盡量實現(xiàn)負(fù)載均衡。 Kafk來自：專題華為云計算 云知識 CDN 間組網(wǎng)實現(xiàn)分發(fā)與服務(wù)能力的共享 CDN間組網(wǎng)實現(xiàn)分發(fā)與服務(wù)能力的共享 時間：2022-06-23 16:34:41 【CDN618活動】 不把所有的雞蛋都放在同一個籃子里！一方面由于CDN服務(wù)商的承載能力是有限的，包括節(jié)點(diǎn)的布局和數(shù)量、CDN寬帶規(guī)模儲備來自：百科
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DDM 實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫平滑擴(kuò)容方法 DDM實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫平滑擴(kuò)容方法 時間：2021-05-31 16:16:48 數(shù)據(jù)庫 傳統(tǒng)方式中，由應(yīng)用自己實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫水平擴(kuò)展： 1. 擴(kuò)容時導(dǎo)致應(yīng)用停機(jī)，業(yè)務(wù)中斷； 2. 必須自行開發(fā)工具進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移。 而DDM能實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫水平擴(kuò)展，自動均衡數(shù)據(jù)： 1來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 時間：2020-12-02 11:15:56 本實驗通過 MRS 服務(wù)Spark組件分析統(tǒng)計指定時間內(nèi)，車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Service背后的實現(xiàn)：Kube-proxy Service背后的實現(xiàn)：Kube-proxy 時間：2021-07-01 10:57:30 每臺機(jī)器上都運(yùn)行一個 kube-proxy 服務(wù)，它監(jiān)聽 API server 中 service 和 endpoint來自：百科![]()
幫助企業(yè)輕松構(gòu)建、管理和部署不同規(guī)模的API，簡單、快速、低成本、低風(fēng)險的實現(xiàn)內(nèi)部系統(tǒng)集成、成熟業(yè)務(wù)能力開放及業(yè)務(wù)能力變現(xiàn)。 報名學(xué)習(xí) 最新文章 創(chuàng)建浮動IPNeutronCreateFloatingIp 查詢Job狀態(tài)接口ShowResourcesJobDetail 批量解綁彈性公網(wǎng)IPBatchDisassociatePublicips來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) 如何實現(xiàn)對象名映射 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)如何實現(xiàn)對象名映射 時間：2020-08-31 15:15:37 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)（ Data Replication Service ，簡稱DRS）是一種易用、穩(wěn)定、高效、用于數(shù)據(jù)庫在線遷移和數(shù)據(jù)庫實時同步的云服務(wù)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)軟件包遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)軟件包遷移 時間：2020-12-01 16:42:41 本實驗指導(dǎo)用戶使用鯤鵬開發(fā)套件Porting Advisor將X86平臺knox rpm軟件包重構(gòu)成鯤鵬平臺rpm軟件包。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 Lin來自：百科![]()
化建設(shè)、集成與共享，滿足企業(yè)流程審批一站式、全方位的服務(wù)的需求。通過云平臺建設(shè)實現(xiàn)流程審批 訪問店鋪 RPA+AI咨詢與實施服務(wù) RPA+AI可以代替企業(yè)中大量操作繁瑣、規(guī)則明確、重復(fù)度高的工作，“人機(jī)協(xié)作”是未來趨勢，讓機(jī)器人做它能做的，讓人做更有價值的。通過提升業(yè)務(wù)流程效率助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 時間：2020-12-01 16:27:08 本實驗指導(dǎo)用戶使用鯤鵬分析掃描工具識別java軟件中的依賴庫，并在鯤鵬平臺完成java代碼的編譯遷移。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實驗，您將能夠：來自：百科![]()
查詢Job狀態(tài)接口ShowResourcesJobDetail 批量解綁彈性公網(wǎng)IPBatchDisassociatePublicips 批量刪除彈性公網(wǎng)IPBatchDeletePublicIp 批量創(chuàng)建彈性公網(wǎng)IPBatchCreatePublicips 相關(guān)推薦 華為云Stack 如何實現(xiàn)高效建云 華為云Stack南向開放框架，幫助生態(tài)伙伴高效入云來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 利用GCC插件實現(xiàn)代碼分析和安全審計 利用GCC插件實現(xiàn)代碼分析和安全審計 時間：2021-12-06 10:54:51 【摘要】 如何利用GCC的插件功能，輔助安全分析人員實現(xiàn)對程序的安全審計、漏洞檢測、安全加固等自動化處理能力，提升分析效率和精準(zhǔn)度 GCC來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 時間：2020-12-02 11:24:42 本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
華為云UCS如何實現(xiàn)多云多集群管理？ 華為云UCS如何實現(xiàn)多云多集群管理？ 華為云UCS是一個分布式集群的統(tǒng)一管理平臺，在CNCF首個多云容器編排項目Karmada的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了云原生應(yīng)用跨云跨地域統(tǒng)一協(xié)同治理，支持華為云基礎(chǔ)設(shè)施（CCE集群、CCE Turbo集群）、伙伴云基來自：專題![]()
的海量算力優(yōu)勢，實現(xiàn)AI的邊云協(xié)同，就成了解決上述挑戰(zhàn)的關(guān)鍵課題。 內(nèi)容大綱： 1、業(yè)界邊緣AI遇到的挑戰(zhàn)和痛點(diǎn)； 2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場景、如何應(yīng)對邊緣AI痛點(diǎn)； 2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術(shù)原理。 聽眾收益： 1、了解邊緣 AI 的應(yīng)用場景、價值和技術(shù)挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)離線來自：百科![]()
力； 3. 支持自主報表開發(fā)和可視化分析。 解決方案： 按需彈性擴(kuò)容支撐業(yè)務(wù)飛速發(fā)展。 SQL on HDFS支持即席探索場景實時分析，Kafka流數(shù)據(jù)高速入庫支持實時報表生成。 多租戶負(fù)載管理和近似計算等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)高效報表開發(fā)和可視化分析。 客戶收益： 按需擴(kuò)容，業(yè)務(wù)不中斷。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 三副本技術(shù)怎樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 三副本技術(shù)怎樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 時間：2020-08-25 15:09:48 存儲系統(tǒng)的每個物理磁盤上都保存了多個數(shù)據(jù)塊，這些數(shù)據(jù)塊的副本按照一定的策略分散存儲在集群中的不同節(jié)點(diǎn)上。當(dāng)存儲系統(tǒng)檢測到硬件（服務(wù)器或者物理磁盤）來自：百科![]()
華為云計算 云知識 云上 數(shù)據(jù)倉庫 打造案例 實現(xiàn)工程智慧營銷 云上數(shù)據(jù)倉庫打造案例 實現(xiàn)工程智慧營銷 時間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉庫 客戶痛點(diǎn)： 數(shù)據(jù)增長迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計劃存儲3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時長，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析；來自：百科
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