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使用點(diǎn)查索引（主鍵、倒排）減少讀取數(shù)據(jù)量，提供并發(fā)查詢； 物化視圖，自動(dòng)使用預(yù)聚合結(jié)果，亞秒級(jí)聚合統(tǒng)計(jì)分析； 穩(wěn)定、高可用 多副本、多節(jié)點(diǎn)集群部署，提供按需擴(kuò)容、自動(dòng)副本均衡能力 搭配使用 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 用戶行為分析 用戶行為分析 構(gòu)建用戶行為大寬表，將網(wǎng)頁(yè)、APP行為數(shù)據(jù)、用戶行為日
安全分析：支持采集多產(chǎn)品的安全日志及告警，并基于預(yù)定義和自定義的安全檢測(cè)規(guī)則對(duì)多來(lái)源的告警及日志進(jìn)行聚合分析，旨在幫助企業(yè)快速發(fā)現(xiàn)和響應(yīng)安全事件，實(shí)現(xiàn)對(duì)云負(fù)載、各類應(yīng)用及數(shù)據(jù)的安全保護(hù)。 • 數(shù)據(jù)投遞：支持將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)投遞至其他管道或其他華為云產(chǎn)品中，便于您存儲(chǔ)數(shù)據(jù)或聯(lián)合其它系統(tǒng)消費(fèi)數(shù)據(jù)。 • 數(shù)
裸金屬服務(wù)器 BMS 企業(yè)關(guān)鍵應(yīng)用場(chǎng)景 Oracle RAC，SAP HANA TDI等企業(yè)關(guān)鍵應(yīng)用，需要更高等級(jí)的可靠性與性能 優(yōu)勢(shì) 穩(wěn)定時(shí)延 高負(fù)載核心數(shù)據(jù)庫(kù)場(chǎng)景下，提供最低0.5ms穩(wěn)定時(shí)延，確保企業(yè)關(guān)鍵應(yīng)用的穩(wěn)定運(yùn)行 高級(jí)企業(yè)特性 通過(guò)雙活等高級(jí)企業(yè)特性，為企業(yè)用戶提供與自有數(shù)據(jù)中心體驗(yàn)一致的可靠性
開(kāi)啟讀寫分離后，為了保證一個(gè)會(huì)話連接中的事務(wù)讀寫一致性，數(shù)據(jù)庫(kù)代理會(huì)將事務(wù)內(nèi)的所有請(qǐng)求都發(fā)送到主節(jié)點(diǎn)。但是某些框架會(huì)將所有請(qǐng)求封裝到非自動(dòng)提交的事務(wù)中，導(dǎo)致主節(jié)點(diǎn)負(fù)載過(guò)大。如何解決？ 云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB如何查看和優(yōu)化慢SQL 慢SQL產(chǎn)生的主要原因有SQL編寫問(wèn)題、鎖等待、業(yè)務(wù)實(shí)例相互干擾對(duì)IO
電商搶購(gòu)已成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普遍需求，有并發(fā)用戶高、突發(fā)請(qǐng)求大、失敗用戶反復(fù)重試等特征，如何保證在高負(fù)載運(yùn)行情況下網(wǎng)站的可用性已經(jīng)成為運(yùn)維保障的重點(diǎn) 優(yōu)勢(shì) 真實(shí)場(chǎng)景模擬 可在一個(gè)測(cè)試模型里面模擬全網(wǎng)站高負(fù)載 專業(yè)測(cè)試報(bào)告 提供按時(shí)延響應(yīng)區(qū)間的統(tǒng)計(jì)，客觀反映用戶體驗(yàn) 失敗用戶重試 多種表達(dá)式的自定義結(jié)果比對(duì)，未正常進(jìn)入網(wǎng)站的可以重試
開(kāi)啟讀寫分離后，為了保證一個(gè)會(huì)話連接中的事務(wù)讀寫一致性，數(shù)據(jù)庫(kù)代理會(huì)將事務(wù)內(nèi)的所有請(qǐng)求都發(fā)送到主節(jié)點(diǎn)。但是某些框架會(huì)將所有請(qǐng)求封裝到非自動(dòng)提交的事務(wù)中，導(dǎo)致主節(jié)點(diǎn)負(fù)載過(guò)大。如何解決？ 云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB如何查看和優(yōu)化慢SQL 慢SQL產(chǎn)生的主要原因有SQL編寫問(wèn)題、鎖等待、業(yè)務(wù)實(shí)例相互干擾對(duì)IO
圖計(jì)算平臺(tái)技術(shù)要求與測(cè)試方法》標(biāo)準(zhǔn)。 2024年通過(guò)LDBC社交網(wǎng)絡(luò)交互式負(fù)載測(cè)試 華為云圖引擎服務(wù)GES成功通過(guò)國(guó)際關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)基準(zhǔn)委員會(huì) （Linked Data Benchmark Council，簡(jiǎn)稱LDBC）社交網(wǎng)絡(luò)交互式負(fù)載測(cè)試。GES作為以聲明式查詢語(yǔ)言 (如Cypher、SQL等)
AI超分辨率實(shí)現(xiàn)超高清的圖片超分，性能可高至2.58倍提升 建議搭配使用 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 云硬盤 EVS 推薦配置 AI推理加速型Ai1s 提供高性能AI推理算力、均衡的CPU內(nèi)存配比、高性能網(wǎng)絡(luò)能力。單實(shí)例最大可提供上百TOPS的計(jì)算性能，能夠快速的基于復(fù)雜模型完成預(yù)測(cè) 適用場(chǎng)景：內(nèi)容檢測(cè)，視頻轉(zhuǎn)碼，智慧零售等視覺(jué)類應(yīng)用
云原生關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，完全兼容 MySQL，計(jì)算存儲(chǔ)分離，128 TB 的海量存儲(chǔ)、超百萬(wàn)級(jí) QPS 吞吐 購(gòu)買 控制臺(tái) 文檔 7倍性能提升 對(duì)于某些業(yè)務(wù)負(fù)載，吞吐量最高提升至開(kāi)源MySQL7倍，100%兼容MySQL 128TB海量存儲(chǔ) 最大支持128TB存儲(chǔ)，系統(tǒng)極致穩(wěn)定，AZ故障數(shù)據(jù)不丟失
查看已轉(zhuǎn)儲(chǔ)事件 云審計(jì)服務(wù)會(huì)定時(shí)將跟蹤到的事件以事件文件的形式按周期保存至OBS桶。事件文件是按照服務(wù)、轉(zhuǎn)儲(chǔ)周期兩個(gè)維度生成的事件集，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)當(dāng)前負(fù)載情況調(diào)整每個(gè)事件文件包含的事件數(shù)。 配置關(guān)鍵操作通知 關(guān)鍵操作通知主要應(yīng)用于以下場(chǎng)景： 高危操作（重啟虛擬機(jī)、變更安全配置等）、成本敏感操
計(jì)費(fèi)說(shuō)明 Flexus云服務(wù) 定價(jià) 新一代開(kāi)箱即用、體驗(yàn)躍級(jí)的云服務(wù)產(chǎn)品，面向中低負(fù)載場(chǎng)景，性能出眾，顯著降本，極具品價(jià)比 購(gòu)買X實(shí)例 購(gòu)買L實(shí)例 計(jì)費(fèi)模式 Flexus類型 計(jì)費(fèi)模式 說(shuō)明 FlexusL 包年/包月 FlexusL以套餐形式整體售賣、管理， 不支持單獨(dú)退訂套餐中的云硬盤、云備份、主機(jī)安全等子資源。
數(shù)據(jù)可觀可查，提供回退方案，業(yè)務(wù)切換更放心 提供數(shù)據(jù)對(duì)比平臺(tái)，時(shí)延實(shí)時(shí)監(jiān)控，數(shù)據(jù)完整性和一致性可觀可查 支持錄制回放技術(shù)，將源業(yè)務(wù)的高峰期負(fù)載在云數(shù)據(jù)庫(kù)上試運(yùn)行，業(yè)務(wù)云上運(yùn)行效果提前預(yù)見(jiàn) 提供回退方案，讓業(yè)務(wù)上云無(wú)后顧之憂 技術(shù)革新，享受更佳的遷移上云體驗(yàn) 技術(shù)革新，享受更佳的遷移上云體驗(yàn)
求。因此，F(xiàn)PGA在滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件需求上提供具有吸引力的替代方案 優(yōu)勢(shì) 靈活定制 可基于計(jì)算模式，靈活調(diào)整架構(gòu)，適合于廣泛、多變的混合負(fù)載場(chǎng)景 高性價(jià)比 提供高性能、低功耗和低成本的解決方案 建議搭配使用 彈性云服務(wù)器 ECS 虛擬私有云 VPC 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 云硬盤
獨(dú)創(chuàng)SnapShot技術(shù)，鏡像冷啟從分鐘級(jí)到秒級(jí) 極低成本消耗 極低成本消耗 按照請(qǐng)求次數(shù)和計(jì)量時(shí)間付費(fèi)，毫秒級(jí)時(shí)長(zhǎng)計(jì)量粒度 代碼未運(yùn)行時(shí)不產(chǎn)生費(fèi)用，閑置狀態(tài)0成本 根據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載自動(dòng)彈性資源，資源利用率提升50%+ 可視化編排 可視化編排 函數(shù)流管理功能，可視化拖拽式函數(shù)編排 兼容開(kāi)源CNCF WorkFlow標(biāo)準(zhǔn)
并且，數(shù)據(jù)通過(guò)ETL工具時(shí)隔數(shù)小時(shí)后同步到BI系統(tǒng)，無(wú)法做到實(shí)時(shí)分析，銷售及運(yùn)營(yíng)主管不能實(shí)時(shí)掌握經(jīng)營(yíng)情況。 GaussDB(DWS)混合負(fù)載集群替換原有方案，一套集群同時(shí)支撐高并發(fā)、低時(shí)延的業(yè)務(wù)交易請(qǐng)求和海量數(shù)據(jù)復(fù)雜分析，確保了數(shù)據(jù)強(qiáng)一致，同時(shí)避免了庫(kù)間ETL過(guò)程，做到“一庫(kù)兩
例和只讀實(shí)例之間的數(shù)據(jù)同步不受網(wǎng)絡(luò)延時(shí)的影響。 在對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)有少量寫請(qǐng)求，但有大量讀請(qǐng)求的應(yīng)用場(chǎng)景下，可通過(guò)只讀實(shí)例實(shí)現(xiàn)讀寫分離，降低主實(shí)例負(fù)載。 不同實(shí)例類型功能對(duì)比 實(shí)例規(guī)格 規(guī)格簡(jiǎn)介 RDS for MySQL性能規(guī)格的CPU架構(gòu)分為X86架構(gòu)和ARM架構(gòu)。 X86架構(gòu)：通用
主實(shí)例和只讀實(shí)例之間的數(shù)據(jù)同步模式為異步模式。 在對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)有少量寫請(qǐng)求，但有大量讀請(qǐng)求的應(yīng)用場(chǎng)景下，可通過(guò)只讀實(shí)例實(shí)現(xiàn)讀寫分離，降低主實(shí)例負(fù)載。 不同實(shí)例類型功能對(duì)比 實(shí)例規(guī)格 RDS for SQL Server性能規(guī)格的CPU架構(gòu)為X86架構(gòu) X86架構(gòu)：通用型（推薦）、獨(dú)享
