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來自：云商店移方案和實操、中型企業(yè)向大型企業(yè)演進中的方案需求、華為云數(shù)據(jù)運維能管理等。 課程目標 通過學習該課程能夠掌握以下知識和能力：了解行業(yè)痛點和數(shù)據(jù)庫技術(shù)參數(shù)和功能；了解數(shù)據(jù)庫各項技術(shù)參數(shù)，有 云數(shù)據(jù)庫 運維能力；能根據(jù)具體場景給出綜合解決方案。 課程大綱 第1章 數(shù)據(jù)庫技術(shù)參數(shù)解讀和設置來自：百科
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險。 在線學習 基于華為云CodeArts的托馬斯商城 微認證 隨著企業(yè)數(shù)字化的轉(zhuǎn)型，軟件云化是大勢所趨。通過本實驗的學習能夠在華為云CodeArts進行一站式云端需求管理。解決了開發(fā)人員和運維人員之間的沖突。 隨著企業(yè)數(shù)字化的轉(zhuǎn)型，軟件云化是大勢所趨。通過本實驗的學習能夠在華為來自：專題教您在AstroZero中如何使用事件 華為云低代碼精選推薦 低代碼平臺Astro 低代碼開發(fā)平臺 低代碼平臺Astro 低代碼開發(fā)平臺好用嗎 微服務引擎CSE Nacos引擎 微服務平臺 Nacos注冊配置中心 云應用引擎CAE 免運維開發(fā) Web應用托管 微服務應用托管 區(qū)塊鏈服務BCS來自：專題
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供的強大的可編程的硬件計算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計算的需求 優(yōu)勢 高吞吐量 高數(shù)據(jù)量處理性能提升 低時延 定制硬件電路加速基因算法，降低處理時延 金融分析 金融行業(yè)對計算能力、基于超低時延和高吞吐能力的及時響應有很高的要求，比如基于 定價 樹模型的金融計算、高頻金融交易、基來自：百科![]()
支持GPU Direct技術(shù)，實現(xiàn)GPU之間的直接通信；搭載NvLink技術(shù)，使GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率提升5倍。數(shù)據(jù)傳輸實現(xiàn)高帶寬、低時延，數(shù)據(jù)傳輸效率高，綜合數(shù)據(jù)處理能力強 視頻圖像渲染 提供專業(yè)級視頻圖像渲染能力 視頻渲染-GRID G1實例基于NVIDIA® Tesla® M60來自：專題![]()
傳輸，效率低。 鏡像快速部署 云容器引擎配合容器鏡像服務，鏡像拉取方式采用并行傳輸，確保高并發(fā)場景下能獲得更快的下載速度，大幅提升容器交付效率。 成本 自建kubernetes集群需要投入資金構(gòu)建、安裝、運維、擴展自己的集群管理基礎設施，成本開銷大。 云容器引擎成本低 您只需支付來自：專題![]()
與本地資源進行深度融合，實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)外部安全防護的無縫對接。這種解決方案的核心亮點在于，無需業(yè)務整體遷移，只要源站業(yè)務公網(wǎng)可達，添加域名接入流量，快速配置好防護規(guī)則，就可以實現(xiàn)安全防護。同時，這種解決方案還可以降低運維成本，方便運維團隊做統(tǒng)一的安全管理和防護，高效運維云上云下業(yè)務。來自：百科![]()
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通過華為云 數(shù)據(jù)管理服務 （ Data Admin Service ，簡稱 DAS ）這款可視化的專業(yè)數(shù)據(jù)庫管理工具，可獲得執(zhí)行SQL、高級數(shù)據(jù)庫管理、智能化運維等功能，做到易用、安全、智能地管理數(shù)據(jù)庫。 GaussDB 默認開通DAS連接權(quán)限。 內(nèi)網(wǎng)連接 當應用部署在 彈性云服務器 上，且該彈性云服務器與G來自：專題![]()
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GA CS ）能夠提供優(yōu)秀的浮點計算能力，從容應對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。P系列適合于深度學習，科學計算，CAE等；G系列適合于3D動畫渲染，CAD等 GPU加速云服務器（GPU Accelerated Cloud Server, GACS）能夠提供優(yōu)秀的浮點計算能力，從容應對高實時、高并發(fā)的海量計算來自：專題![]()
什么是DDoS高防服務 什么是DDoS高防服務 時間：2020-07-14 15:08:34 DDoS防御 DDoS高防IP是網(wǎng)絡安全公司針對解決互聯(lián)網(wǎng)服務器在遭受大流量的DDoS攻擊后導致服務不可用的情況，推出的付費增值服務。企業(yè)可以通過配置DDoS高防IP服務，把域名解析到高防IP（來自：百科![]()
設備替換——存儲，服務器，網(wǎng)絡設備替換 •硬件設備維保到期 •設備已無法滿足業(yè)務增長需求 •設備維護成本高昂 應用改造——應用轉(zhuǎn)型、整合遷移 •封閉式的IT系統(tǒng) •系統(tǒng)版本及架構(gòu)較老 •業(yè)務系統(tǒng)可用性低 DC轉(zhuǎn)型——數(shù)據(jù)中心整合遷移 •數(shù)據(jù)中心老化，能效低 •數(shù)據(jù)中心管理成本高 •數(shù)據(jù)中心運營效率低 業(yè)務云化——虛擬化部署，業(yè)務上云來自：百科![]()
選擇。 機器學習：機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中， FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和極來自：百科![]()
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。 當前，云網(wǎng)絡面臨場景多、流量復雜、軟硬融合和云網(wǎng)協(xié)同場景定界難等問題。云網(wǎng)絡運維也面臨著諸多挑戰(zhàn)，如網(wǎng)絡流量路徑不可視、問題定位周期長、對網(wǎng)絡運維人員的要求不斷提高等。急需一個切實可行的網(wǎng)絡運維解決方案，來解決以上問題。 華為云Stack 全鏈路故障診斷與分析平臺（簡稱全鏈路）來自：百科
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