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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
方案概述 背景信息 本案例以“預(yù)測乳腺癌是良性/惡性”的場景為例。假設(shè)一部分的乳腺癌患者數(shù)據(jù)存儲在xx醫(yī)院，另一部分數(shù)據(jù)存儲在某個其他機構(gòu)，不同機構(gòu)數(shù)據(jù)所包含的特征相同。 這種情況下，xx醫(yī)院想申請使用其他機構(gòu)的乳腺癌患者數(shù)據(jù)進行乳腺癌預(yù)測模
驗證方案 如果您采用了OBS大數(shù)據(jù)最佳實踐，并且參考上文的指導(dǎo)完成配置后，可參考本節(jié)內(nèi)容進行測試，驗證大數(shù)據(jù)方案的效果。 本文以ARM架構(gòu)的鯤鵬服務(wù)器結(jié)合OBS存算分離方案，采取Hive on MR、Spark兩個引擎為例，進行驗證。 測試資源配置
進行隔離和權(quán)限控制，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和數(shù)據(jù)泄露。同時，可以通過提高系統(tǒng)的限制，如文件描述符限制、內(nèi)存限制等，避免系統(tǒng)因資源不足而停機。例如，可以將文件描述符限制設(shè)置為 1000000，以確保 Kafka 能夠處理大量的連接和文件操作。 Q: 保持低網(wǎng)絡(luò)延遲，利用有效的監(jiān)控和警報及時發(fā)現(xiàn)性能瓶頸并調(diào)優(yōu)。
方案分析 發(fā)生故障前，IDC側(cè)業(yè)務(wù)單邊讀寫IDC上Redis1，Redis1通過在線遷移任務(wù)建立從IDC到HW的數(shù)據(jù)同步任務(wù)。 正向切換方案： 圖1 正切方案 正切方案說明： 切換成華為側(cè)業(yè)務(wù)單邊讀寫華為上Redis2。
500作為邊緣設(shè)備，若使用其他邊緣設(shè)備部署服務(wù)，請確認邊緣節(jié)點是否滿足IEF約束與限制。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 方案優(yōu)勢 支持云端/邊端部署等多種生產(chǎn)環(huán)境。 支持在線推理、批量推理、邊緣推理多形態(tài)部署
方案概述 基于ModuleSDK開發(fā)應(yīng)用實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理或自定義驅(qū)動時，分為開發(fā)和使用兩個部分。 App應(yīng)用的開發(fā) 利用AppClient和DriverClient進行自定義的業(yè)務(wù)處理
方案概述 基于ModuleSDK開發(fā)應(yīng)用實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理或自定義驅(qū)動時，分為開發(fā)和使用兩個部分。 App應(yīng)用的開發(fā) 利用DcClient進行自定義的業(yè)務(wù)處理
方案架構(gòu) 圖1 ModelArts架構(gòu) 方案優(yōu)勢 構(gòu)建零門檻線上模型體驗，零基礎(chǔ)開發(fā)者開箱即用，初學(xué)者三行代碼使用所有模型。 充足澎湃算力，最佳實踐算力推薦方案，提升實踐效率和成本。
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
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。
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)
