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方案概述 應(yīng)用場景 客戶在遷移Redis實例時，常規(guī)的遷移方式通常需要突破繁雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，但多數(shù)時候無法逾越導(dǎo)致只能通過離線遷移的方式致使業(yè)務(wù)暫停，導(dǎo)致對業(yè)務(wù)造成損失。 本方案通過使用Nginx可以幫助用戶快速實現(xiàn)Redis實例遷移且無需業(yè)務(wù)暫停，不影響業(yè)務(wù)整體運行。
方案概述 應(yīng)用場景 客戶在遷移Redis實例時，常規(guī)的遷移方式通常需要突破繁雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，但多數(shù)時候無法逾越導(dǎo)致只能通過離線遷移的方式致使業(yè)務(wù)暫停，導(dǎo)致對業(yè)務(wù)造成損失。 本方案通過使用Elb可以幫助用戶快速實現(xiàn)Redis實例遷移且無需業(yè)務(wù)暫停，不影響業(yè)務(wù)整體運行。
數(shù)調(diào)整以達到優(yōu)化的目的，使實例達到相對性能的最佳狀態(tài)。 方案架構(gòu) 方案的測試流程，如下圖所示： 圖1 方案架構(gòu) 流程圖說明： Main ： 負責(zé)框架的啟動，解析參數(shù)并且負責(zé)初始化。
方案概述 應(yīng)用場景 Atlas人工智能計算平臺，是基于華為昇騰系列AI處理器，打造面向“端、邊、云”的全場景AI基礎(chǔ)設(shè)施方案。配合Atlas系列邊緣設(shè)備，華為云智能邊緣服務(wù)（IEF）和AI開發(fā)平臺（ModelArts）結(jié)合，將構(gòu)建的AI模型快速部署至
型的對象、SQL查詢和數(shù)據(jù)處理功能實現(xiàn)對班級數(shù)據(jù)的管理和導(dǎo)入導(dǎo)出操作。 方案架構(gòu) 圖1 方案示意圖 方案優(yōu)勢 高效頁面編排豐富的UI組件庫，易用的拖拽式頁面構(gòu)建體驗。 極簡
方案分析 離線遷移方法：OBS桶 適用場景： 各類 IDC/云主機以及自建Redis 的遷移場景。 遷移方案原理： 借助 rdb 文件的導(dǎo)出與導(dǎo)入來實現(xiàn)遷移。RDB 持久化是將當(dāng)前進程中的數(shù)據(jù)生成快照并保存至硬盤（故也被稱作快照持久化），保存的文件后綴為
本文將列舉出五種最常見的Redis遷移方案，可以根據(jù)需要選擇相應(yīng)方案后直接提供給客戶使用。
本文介紹如何通過使用RocketMQ服務(wù)構(gòu)建性能壓測環(huán)境。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說明： 分布式消息服務(wù)RocketMQ版實例的性能除了跟實例本身的規(guī)格相關(guān)外，其性能表現(xiàn)與創(chuàng)建實例時選擇的云盤類型也強相關(guān)。
對話功能。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說明： 用戶與公眾號進行對話。 微信與對話機器人對接，提供對話功能。 方案優(yōu)勢 提高工作效率，減輕人工回復(fù)的負擔(dān)。
方案概述 應(yīng)用場景 目前客戶對云服務(wù)規(guī)格參數(shù)僅停留于云產(chǎn)品文檔而沒有一個方法可以詳細了解到各個實例具體性能，目前也沒有有效方式針對進行實測其具體性能。針對產(chǎn)品性能基線測試場景需要對產(chǎn)品進行性能測試得到詳細的壓測數(shù)據(jù)。 本方案可以快速構(gòu)建測試的
實例遷移且無需業(yè)務(wù)暫停，不影響業(yè)務(wù)整體運行。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說明： 為了實現(xiàn)跨機房實時拷貝，Kafka默認提供了一個工具MirrorMaker，用來幫助用戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)在兩個Kafka集群間的拷貝。
圖片，然后通過調(diào)用ModelArts上的動漫頭像制作應(yīng)用，將頭像圖片轉(zhuǎn)化為動漫風(fēng)格的頭像圖片。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說明： 函數(shù)工作流創(chuàng)建APIG觸發(fā)器。 用戶通過網(wǎng)頁訪問，觸發(fā)函數(shù)執(zhí)行。
本方案可以快速構(gòu)建測試的客戶端（Kafka官方的壓測客戶端）和不同的Kafka服務(wù)端（ 急速型SSD、通用型SSD、高I/O,超高I/O 4種實例），方便客戶進行POC完成性能驗證。解決客戶對實例實際性能測試無從下手的問題。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu)
本案例將指導(dǎo)開發(fā)者如何在彈性云服務(wù)器上安裝Docker制作一個自定義模型鏡像并在ModelArts平臺使用這個鏡像作模型訓(xùn)練。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 說明： ① 在彈性云服務(wù)器上安裝docker，并制作模型訓(xùn)練鏡像并上傳到SWR；
rquet格式數(shù)據(jù)。 方案架構(gòu) 將CSV格式的數(shù)據(jù)上傳到對象存儲服務(wù)OBS，使用DLI將CSV數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Parquet數(shù)據(jù)，并將轉(zhuǎn)換后的Parquet數(shù)據(jù)存儲到OBS中。 圖1 方案簡介
快速比對遷移結(jié)果，展示遷移數(shù)據(jù)差異。提升效率的同時避免人工比對誤差。 方案架構(gòu) 圖1 邏輯圖 方案優(yōu)勢 使用Redis開源自帶工具，兼容性有保障。 使用腳本驗證遷移之后準(zhǔn)確性，方便快捷。
本文介紹如何使用軟件開發(fā)生產(chǎn)線 CodeArts進行云上自動灰度發(fā)布。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 方案優(yōu)勢 開箱即用，云上開發(fā)，全流程規(guī)范可視，高效異地協(xié)作。 基于云容器
圖工具。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說明： 函數(shù)工作流創(chuàng)建APIG觸發(fā)器。 用戶通過網(wǎng)頁訪問，觸發(fā)函數(shù)執(zhí)行。 方案優(yōu)勢 無服務(wù)器
方案概述 應(yīng)用場景 開發(fā)者的代碼質(zhì)量靠傳統(tǒng)的review的方式進行發(fā)現(xiàn)和修復(fù)，傳統(tǒng)的方式不確定性大，無法規(guī)范化保障代碼的質(zhì)量和安全性。 在本方案中，我們將為開發(fā)者使用華為云的CodeArts Check服務(wù)對代碼的質(zhì)量進行掃描，并可將掃描結(jié)果
本文以創(chuàng)建“調(diào)查問卷應(yīng)用”為例，向您介紹如何發(fā)布We碼應(yīng)用。 方案架構(gòu) 圖1 We碼應(yīng)用發(fā)布流程 方案優(yōu)勢 豐富的場景模板提供多場景模板，即裝即用，靈活改造，讓業(yè)務(wù)人員迅速做出屬于自己的滿意應(yīng)用。
