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  • [混合百科]混合的昨天、今天與明天

    益處,混合近些年在企業(yè)的接受程度迅速提高,混合云市場也迎來了快速的增長。 圖1 混合云市場規(guī)模數據來源: Market Research Future 對于混合的現狀和未來發(fā)展,有報告稱混合只是企業(yè)在完成所有業(yè)務向公有遷移之前的一個中間狀態(tài),但是更普遍的觀點認為混合云會是

    作者: sevencure
    發(fā)表時間: 2019-12-27 19:15:16
    11542
    0
  • 平臺設置設備屬性

    平臺設置設備屬性 功能介紹 用于平臺設置設備屬性。設備的產品模型中定義了平臺可向設備設置的屬性,平臺可調用此接口設置指定設備的屬性數據。設備收到屬性設置請求后,需要將執(zhí)行結果返回給平臺,如果設備沒回響應平臺會認為屬性設置請求執(zhí)行超時。

  • 『KubeSphere』面向云原生應用的容器混合的 PaaS 容器平臺的搭建

    可以在虛擬機和裸機上安裝 KubeSphere,并同時配置 Kubernetes。另外,只要 Kubernetes 集群滿足以下前提條件,那么你也可以在托管和本地 Kubernetes 集群上部署 KubeSphere。 1. 先決條件 如需在 Kubernetes 上安裝 KubeSphere

    作者: 老陳聊架構
    發(fā)表時間: 2022-07-26 02:30:37
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  • 平臺查詢設備屬性

    平臺查詢設備屬性 功能介紹 用于平臺向設備查詢屬性信息。平臺可調用此接口查詢設備的屬性數據。設備收到屬性查詢請求后,需要將設備的屬性數據返回給平臺,如果設備沒回響應平臺會認為屬性查詢請求執(zhí)行超時。

  • 對接大數據平臺

    對接大數據平臺 支持的大數據平臺簡介 華為MRS對接OBS Cloudera CDH對接OBS Hortonworks HDP對接OBS 父主題: 大數據場景下使用OBS實現存算分離

  • 混合的未來發(fā)展

    混合的未來 最后稍微談一下混合的未來。如前面所說,目前客戶中大部分使用混合只是“短暫的”,可以毫不夸張的說,這樣的混合是用戶從私有或者物理機托管向公有搬遷的過渡過程。隨著客戶對公有的易用性、可靠性和成本降低有了實際認知,大部分互聯(lián)網和非合規(guī)性要求的客戶都可以搬遷到公

    作者: huohaohao
    發(fā)表時間: 2021-09-08 03:16:49.0
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    0
  • IntelliJ IDEA等平臺

    IntellIj平臺同時支撐包括Goland、Pycharm等在內的IDE,若在其它相關IDE上開發(fā),請下載配置好對應語言的編譯器或者解釋器。 這里以IDEA為例介紹IntelliJ平臺插件的安裝流程,其他IntelliJ系列的IDE請參考IDEA。

  • 為什么有混合的存在?

    計算是什么?在了解混合之前,我們先認清計算的本質。我們知道,計算事實上已經成為企業(yè)基礎架構上的主要形式,好不夸張的說,計算就是當代企業(yè)的IT架構。計算從基礎設施的所有權(建設者)這個角度看,分為:公有云和私有兩種公有:由華為廠商提供的面向全世界廣大用戶提供的一種

    作者: huohaohao
    發(fā)表時間: 2021-09-09 07:46:31.0
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  • 混合—安全管理

    你可能堅信你的公有提供商能夠始終如一的符合服務水平協(xié)議(SLA)中期望的詳細說明,但是你的私有是否有同樣的SLA?如果沒有,你可能需要基于兩個的期望創(chuàng)建SLA,很可能就是基于你自己的私有了。在你的私有的可用性和性能的顯示工作負載下收集數據。集成公有云和私有尋求潛在的問題都

    作者: zhengyhua
    發(fā)表時間: 2021-03-26 01:59:00
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  • 【ModelArts】【訓練作業(yè)】請問ModealArts平臺進行訓練時是否自動采用混合精度

    【功能模塊】【操作步驟&問題現象】在ModelArts平臺,利用Acend-910進行訓練時,運行時總會出現如下提示:There are 308 node/nodes used reduce precision to selected the kernel!【截圖信息】【日志信息】(可選,上傳日志內容或者附件)

    作者: yd_290476250
    發(fā)表時間: 2022-05-07 06:36:15.0
    448
    7
  • 技術解讀:華為全棧混合解決方案HCS6.5

    全流程指導服務及相關配套工具。“聯(lián)邦”實現混合真統(tǒng)一混合的出現是為了整合私有,公有的資源,給用戶構建敏捷、彈性、統(tǒng)一計算平臺,然而很多混合平臺只是借助“混合”的概念,僅僅提供不同平臺簡單拼接,使客戶的跨操作非常復雜。華為通過“聯(lián)邦”提供全量服務接入、統(tǒng)一精細管

    作者: 技術火炬手
    發(fā)表時間: 2019-08-16 15:08:56
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    0
  • 淺談高斯混合模型

    個重要環(huán)節(jié)。高斯混合模型 (GMM) 是一種機器學習算法。它們用于根據概率分布將數據分類為不同的類別。高斯混合模型可用于許多不同的領域,包括金融、營銷等等!這里要對高斯混合模型進行介紹以及真實世界的示例、它們的作用以及何時應該使用GMM。        高斯混合模型 (GMM)

    作者: QGS
    發(fā)表時間: 2022-12-19 12:23:39
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    1
  • 使用混合精度報錯

    amp_level='O3')原先的代碼如下:model = Model(model, criterion, optimizer)添加混合精度后,訓練時報錯,已經確認,是添加混合精度訓練導致報錯,報錯日志如下:現在先嘗試一下O2

    作者: rose_is_blue
    發(fā)表時間: 2022-01-18 03:50:37.0
    3167
    10
  • 混合精度的使用

    Mindspore在推理階段是否可以用混合精度?需要設置哪些參數?

    作者: Fany-PKU
    發(fā)表時間: 2020-06-11 05:31:30
    1967
    1
  • 中國人壽混合項目

    t公司在混合架構上的技術積累,而中國人壽同樣也認為混合將會是未來建設的方向。因此,中國人壽一開始就將混合的發(fā)展戰(zhàn)略放在了一個重要位置。中國人壽目前實施的是建立一條云專線,將其數據中心的一部分數據通過專線連接到華為,實現網絡層面的連通。后續(xù),中國人壽將會在平臺上進行深

    作者: liguangcheng
    發(fā)表時間: 2020-03-26 08:02:46
    8589
    0
  • 混合的自動化

    自動化非常適合混合,想知道為什么,只需想一下手動監(jiān)控和修補的缺點。手動監(jiān)控安全性和合規(guī)性的風險通常比回報大得多。手動補丁和配置管理往往不能同步實現,埋下安全隱患。它還為實施自助服務系統(tǒng)增加了更多困難。如果存在安全漏洞,手動補丁和配置記錄就有丟失的風險,從而可能導致團隊內斗、相互

    作者: zhengy1347049
    發(fā)表時間: 2021-02-09 03:08:54.0
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    0
  • Cloudbursting如何支持混合架構?

    Cloudbursting如何支持混合架構?

    作者: Shirley_
    發(fā)表時間: 2024-07-22 08:27:09
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    4
  • 混合—缺少數據冗余

    冗余備份沒有跨數據中心分布。在數據中心之間轉移虛擬機(VM)實例比在大型數據集之間容易的多。架構師可以使用一個廠商的多個數據中心實現冗余,或者多個公共廠商或者是混合。同時可以用混合改善業(yè)務連續(xù)性,因為這并不是實現這個模型的唯一原因。同時使用來自單一廠商的多個數據中心,你可以節(jié)省成本,達到減少類似風險的水平。

    作者: zhengy1347049
    發(fā)表時間: 2021-03-26 01:56:03.0
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  • 也許你知道的是假的混合(漫談混合之一)

    混合這個概念并沒有出來太久,畢竟公有這東西火起來也就是這么兩三年時間,而混合則是公有興起之后,企業(yè)由于沒法徹底轉到公有而出現的一種中間狀態(tài)。 最早期的混合實際上就只是把網絡給打通,通過VPC這樣的技術結合Site-to-Site VPN實現,但由于VPN本身通過公網進

    作者: yd_22394656
    發(fā)表時間: 2017-09-05 10:21:48
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  • 混合的關鍵在于業(yè)務的重構(混合漫談之二)

    前言,在上一篇中,我們討論了是否需要在混合云中使用彈性,但其實問題的中心并非在此,我想說的是當你面對一個混合的項目時,先拋掉哪些的高大上功能吧,混合應該如何為業(yè)務服務,現在我們通過一個實戰(zhàn)的場景討論一下。 這次想談一個做在線視頻業(yè)務的案例,談到計算和在線視頻,不難想到亞馬遜最為

    作者: yd_22394656
    發(fā)表時間: 2017-09-14 15:11:38
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