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華為云計(jì)算 云知識(shí) DDM 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)平滑擴(kuò)容方法 DDM實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)平滑擴(kuò)容方法 時(shí)間:2021-05-31 16:16:48 數(shù)據(jù)庫(kù) 傳統(tǒng)方式中,由應(yīng)用自己實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)水平擴(kuò)展: 1. 擴(kuò)容時(shí)導(dǎo)致應(yīng)用停機(jī),業(yè)務(wù)中斷; 2. 必須自行開(kāi)發(fā)工具進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移。 而DDM能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)水平擴(kuò)展,自動(dòng)均衡數(shù)據(jù):來(lái)自:百科
基于Spark實(shí)現(xiàn)車(chē)主駕駛行為分析 基于Spark實(shí)現(xiàn)車(chē)主駕駛行為分析 時(shí)間:2020-12-02 11:15:56 本實(shí)驗(yàn)通過(guò) MRS 服務(wù)Spark組件分析統(tǒng)計(jì)指定時(shí)間內(nèi),車(chē)主急加速、急剎車(chē)、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1. 使用MRS服務(wù)Spark組件數(shù)據(jù)分析;來(lái)自:百科
靈活配置API路由,實(shí)現(xiàn)前后端解耦(*性能:?jiǎn)喂?jié)點(diǎn),15000QPS。) 通過(guò)網(wǎng)關(guān)靈活配置路由,減少不必要的應(yīng)用適配。 使用網(wǎng)關(guān)前 每個(gè)服務(wù)地址不同,造成應(yīng)用開(kāi)發(fā)困擾; 服務(wù)地址變更,N個(gè)應(yīng)用需同步更新。 使用網(wǎng)關(guān)后 應(yīng)用統(tǒng)一訪(fǎng)問(wèn)API網(wǎng)關(guān),只需配置服務(wù)地址; 服務(wù)地址變更,配置API網(wǎng)關(guān)即可,應(yīng)用無(wú)需更新。來(lái)自:百科
接口穩(wěn)定性高:Sarpa 數(shù)字供應(yīng)鏈開(kāi)放平臺(tái)采用多集群服務(wù)冗余切換的方式,確保接口服務(wù)的穩(wěn)定性,減少因服務(wù)器故障等原因?qū)е碌?span style='color:#C7000B'>服務(wù)中斷。3. 接口品質(zhì)優(yōu):Sarpa 數(shù)字供應(yīng)鏈開(kāi)放平臺(tái)的接口經(jīng)過(guò)多次校驗(yàn),確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和信息的全面性,提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)查詢(xún)服務(wù)。4. 接口響應(yīng)及時(shí):Sarpa 數(shù)字來(lái)自:專(zhuān)題
華為云Stack 整體架構(gòu) 華為云Stack邏輯架構(gòu)上劃分為資源池層、公共組件、云服務(wù)層、運(yùn)維運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)等幾部分,每一層又由數(shù)十甚至上百個(gè)微服務(wù)及其依賴(lài)的DB、中間件、LB等組件構(gòu)成,并且各微服務(wù)、服務(wù)之間存在非常復(fù)雜的交互關(guān)系。整體復(fù)雜度比前面提到的ERP系統(tǒng)高了幾個(gè)量級(jí)。 面對(duì)如來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間:2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶(hù)使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車(chē)檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景,檢測(cè)道路上人和車(chē)的位置。來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB 助力華為消費(fèi)者云實(shí)現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng) GaussDB助力華為消費(fèi)者云實(shí)現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng) 時(shí)間:2021-06-16 17:32:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 業(yè)務(wù)訴求和挑戰(zhàn): 華為消費(fèi)者云大數(shù)據(jù)平臺(tái),集中存儲(chǔ)和管理業(yè)務(wù)側(cè)數(shù)據(jù),采用Hadoop+MPP數(shù)據(jù)庫(kù)混搭架構(gòu),面臨如下挑戰(zhàn):來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 三副本技術(shù)怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建? 三副本技術(shù)怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建? 時(shí)間:2020-08-25 15:09:48 存儲(chǔ)系統(tǒng)的每個(gè)物理磁盤(pán)上都保存了多個(gè)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(chǔ)在集群中的不同節(jié)點(diǎn)上。當(dāng)存儲(chǔ)系統(tǒng)檢測(cè)到硬件(服務(wù)器或者物理磁盤(pán))發(fā)生故障時(shí)來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云上 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷(xiāo) 云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷(xiāo) 時(shí)間:2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 客戶(hù)痛點(diǎn): 數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速,已有存量數(shù)據(jù)5TB,計(jì)劃存儲(chǔ)3年約20TB數(shù)據(jù); 查詢(xún)?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時(shí)長(zhǎng),部分跑不出結(jié)果,MongoDB數(shù)據(jù)無(wú)法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析;來(lái)自:百科
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