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    學(xué)完本課程后,您將能夠:完成GaussDB(DWS)集群維護(hù)管理;設(shè)置集群安全配置;管理集群標(biāo)簽;調(diào)整集群大小;完成GaussDB(DWS)集群快照管理和恢復(fù)操作。 課程大綱 1. 集群維護(hù)管理 2. 集群安全管理 3. 集群標(biāo)簽管理 4. 集群容量管理 5. 集群快照管理 云監(jiān)控服務(wù) CES 華為
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    。按資源規(guī)格、使用時(shí)長(zhǎng)及實(shí)例數(shù)計(jì)費(fèi),不區(qū)分任務(wù)(訓(xùn)練作業(yè)、部署、開(kāi)發(fā))。公共資源ModelArts默認(rèn)提供,不需另行創(chuàng)建或配置,您可以直接在AI開(kāi)發(fā)過(guò)程中,直接選擇公共資源池進(jìn)行使用。 專屬資源池:提供獨(dú)享的計(jì)算資源,可用于Notebook、訓(xùn)練作業(yè)、部署模型。專屬資源池不與
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    r_id} 表1 路徑參數(shù) 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類(lèi)型 描述 project_id String 項(xiàng)目ID,獲取方式請(qǐng)參見(jiàn)如何獲取接口URI中參數(shù)。 cluster_id String 集群ID,獲取方式請(qǐng)參見(jiàn)如何獲取接口URI中參數(shù)。 表2 Query參數(shù) 參數(shù) 是否必選
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    project_id String 項(xiàng)目ID,獲取方式請(qǐng)參見(jiàn)如何獲取接口URI中參數(shù)。 cluster_id String 集群ID,獲取方式請(qǐng)參見(jiàn)如何獲取接口URI中參數(shù)。 請(qǐng)求參數(shù) 表2 請(qǐng)求Body參數(shù) 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類(lèi)型 描述 metadata Upgrade
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    擇。 資源管控 用戶可以查看專屬計(jì)算集群下的物理機(jī)列表和計(jì)算資源總量和消耗量以及物理機(jī)上 彈性云服務(wù)器 的列表,用戶能直觀的查看和管理計(jì)算資源。 專屬計(jì)算集群服務(wù) DCC 專屬計(jì)算集群(Dedicated Computing Cluster)為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適
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    云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB規(guī)模集群 什么云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB集群? 數(shù)據(jù)庫(kù)集群,顧名思義,就是利用至少兩臺(tái)或者多臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器,構(gòu)成一個(gè)虛擬單一數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯映像,像單數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)那樣,向客戶端提供透明的數(shù)據(jù)服務(wù)。 這里有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn): 1. 兩臺(tái)或者多臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器:如果只有一臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器不能稱其為集群的。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么psutil 什么psutil 時(shí)間:2020-11-12 10:48:38 簡(jiǎn)介 psutil一個(gè)Python模塊用來(lái)獲取正在運(yùn)行的進(jìn)程信息和系統(tǒng)的CPU和內(nèi)存的利用率。類(lèi)似Linux的ps、top和Windows的任務(wù)管理器等程序。 編譯配置流程
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么MariaDB 什么MariaDB 時(shí)間:2020-10-27 14:32:00 MariaDB數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)MySQL的一個(gè)分支,主要由開(kāi)源社區(qū)在維護(hù),采用GPL授權(quán)許可MariaDB的目的完全兼容MySQL,包括API和命令行,使之能輕松成為M
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么ModelArts 什么ModelArts 時(shí)間:2020-09-09 15:32:02 ModelArts面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái),提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。
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