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方案架構(gòu) 利用基于云計(jì)算提供的IDE Online技術(shù)，開發(fā)者可以快速的獲取適合當(dāng)前業(yè)務(wù)的開發(fā)環(huán)境，方便完成代碼下載和服務(wù)調(diào)試?；跒g覽器的訪問，讓開發(fā)者可以跨越不同的操作系統(tǒng)限制，隨時(shí)隨地可以完成開發(fā)工作。 方案優(yōu)勢(shì)
大地降低了cpu和內(nèi)存的占用。 本文介紹如何使用Jupyter連接GES并進(jìn)行圖探索。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) SDK：SDK是對(duì)業(yè)務(wù)面API的封裝，推薦使用業(yè)務(wù)面SDK訪問GES圖實(shí)例。
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 DLI在創(chuàng)建運(yùn)行作業(yè)需要連接外部其他數(shù)據(jù)源，如：DLI連接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS時(shí)，需要打通DLI和外部數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)。DLI增強(qiáng)型跨源連接，底層采用對(duì)等連接的方式打通與目的數(shù)據(jù)源的vpc網(wǎng)絡(luò)，通過點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通。
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 在日常省會(huì)和工作中，可能會(huì)遇到各種問題，需要快速獲取準(zhǔn)確的答案或解決方案。傳統(tǒng)的搜索引擎或知識(shí)庫往往需要人工輸入關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，而且結(jié)果可能不夠準(zhǔn)確或不全面。而對(duì)話機(jī)器人則可以通過自然語言理解和生成技術(shù)，實(shí)現(xiàn)與人類自然對(duì)話的能力，
還提供了順序消息的支持，可以確保消息按照發(fā)送的順序被消費(fèi)，適用于一些對(duì)消息順序要求較高的場(chǎng)景，如訂單處理、流程審批等。消息的可靠存儲(chǔ)機(jī)制也確保了消息不會(huì)因?yàn)樯a(chǎn)者或消費(fèi)者的故障而丟失，支持持久化存儲(chǔ)，即使系統(tǒng)發(fā)生故障，也能夠保證消息數(shù)據(jù)的完整性。 綜上所述，對(duì) RocketMQ 進(jìn)行性能優(yōu)化是非常
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 MySQL 作為廣泛使用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，在眾多應(yīng)用場(chǎng)景中都扮演著至關(guān)重要的角色。在現(xiàn)代的軟件系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)庫往往是存儲(chǔ)和管理關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的核心組件。無論是電子商務(wù)平臺(tái)的訂單數(shù)據(jù)、社交媒體的用戶信息，還是企業(yè)內(nèi)部管理系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，都依賴于
方案優(yōu)勢(shì) 可以使數(shù)據(jù)庫更好地適應(yīng)業(yè)務(wù)的發(fā)展，提高數(shù)據(jù)庫的可擴(kuò)展性。 提高響應(yīng)速度、降低資源消耗。 提高數(shù)據(jù)庫的可擴(kuò)展性，為企業(yè)和個(gè)人提供更加可靠、高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理解決方案。
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 ModelBox端云協(xié)同AI開發(fā)套件（Windows）是一款可以在Windows下運(yùn)行的應(yīng)用軟件，結(jié)合ModelBox開發(fā)框架和HiLens管理平臺(tái)，開發(fā)者可以方便快速的進(jìn)行AI應(yīng)用的開發(fā)部署。該套件支持Win10（1903）以上
式系統(tǒng)的順利運(yùn)行提供有力保障。 本文旨在為華為云RabbitMQ用戶提供優(yōu)化思路。 方案架構(gòu) 方案優(yōu)勢(shì) 為分布式系統(tǒng)的順利運(yùn)行提供有力保障。 提升消息的傳輸效率和處理速度。 提高業(yè)務(wù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
CartPole游戲畫面 方案架構(gòu) 在AI Gallery中，查找您想要的AI資產(chǎn)，并查看資產(chǎn)詳情，對(duì)于滿足業(yè)務(wù)需要的資產(chǎn)，您可以直接訂閱并推送至ModelArts使用。 方案優(yōu)勢(shì) 提供安全、開放的共
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 當(dāng)用戶需要開發(fā)業(yè)務(wù)大屏頁面，使用可視化大屏進(jìn)行項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)管理、業(yè)務(wù)監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警時(shí)，需要?jiǎng)?chuàng)建業(yè)務(wù)大屏應(yīng)用來進(jìn)行大屏頁面的開發(fā)。但是很多企業(yè)面臨著公司沒有美工，也缺乏大屏開發(fā)能力，無奈放棄了多個(gè)大屏項(xiàng)目的機(jī)會(huì)。 Astro大屏應(yīng)用（Astro
erence/helmet_detection_inference 方案架構(gòu) 圖1 智能識(shí)別場(chǎng)景架構(gòu)圖 方案優(yōu)勢(shì) 靈活提供邊云協(xié)同架構(gòu)，根據(jù)用戶場(chǎng)景，靈活定制邊緣智能能力，快速部署智能算法，獲得業(yè)務(wù)最優(yōu)。
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 Kafka 遷移是將 Kafka 數(shù)據(jù)從一個(gè)環(huán)境或?qū)嵗D(zhuǎn)移到另一個(gè)環(huán)境或?qū)嵗倪^程。在遷移過程中，我們將采用逐步切換的方式，確保業(yè)務(wù)的連續(xù)性。具體而言，我們會(huì)先建立新的 Kafka 集群，并對(duì)其進(jìn)行充分的測(cè)試和優(yōu)化。然后，將一部分
方案架構(gòu) 華為云對(duì)話機(jī)器人服務(wù)，是為了解決傳統(tǒng)問題自研的新一代智能人機(jī)對(duì)話產(chǎn)品，提供智能文本問答、語音助手、AI數(shù)字人等產(chǎn)品，適用于智能客服、辦公助理、數(shù)字員工等對(duì)話交互場(chǎng)景。 方案優(yōu)勢(shì) 實(shí)
方案優(yōu)勢(shì) 端云協(xié)同：一次聯(lián)網(wǎng)部署技能，端側(cè)實(shí)時(shí)檢測(cè)，云端二次精準(zhǔn)識(shí)別，不間斷離線推理，快速響應(yīng)、延遲小、對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境依賴低；平臺(tái)提供統(tǒng)一管理接口。 節(jié)約上云成本：減少數(shù)據(jù)上云寬帶和存儲(chǔ)成本。 可利舊，降低硬件
方案架構(gòu) 圖1 驗(yàn)證邏輯圖 大key判斷依據(jù)： Key的元素?cái)?shù)量較多，一般集合類型的Key中元素超過5000個(gè)，則被定義為大Key。 Key的Value占用存儲(chǔ)空間較大，一般單個(gè)Stri
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 在當(dāng)今的數(shù)字化時(shí)代，高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理至關(guān)重要。Redis 作為一種高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，其性能優(yōu)化有著極大的必要性。想象一下，在高并發(fā)的電商平臺(tái)中，每一秒都有大量的用戶請(qǐng)求，如果 Redis 的性能不佳，可能導(dǎo)致購物車加載緩慢、
（四）縮短鍵值對(duì)存儲(chǔ)長(zhǎng)度 鍵值對(duì)的長(zhǎng)度與性能成反比，鍵值對(duì)越長(zhǎng)，性能越低?？梢詫?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行序列化和壓縮再存儲(chǔ)，例如使用 protostuff 或 kryo 序列化，snappy 壓縮。這樣可以減少內(nèi)存占用，提高存儲(chǔ)和訪問效率。 （五）使用
方案概述 應(yīng)用現(xiàn)狀 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，一些大型企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)格式多樣化，難以在業(yè)務(wù)系統(tǒng)間形成有效信息傳輸。如何實(shí)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)類型之間靈活、快速的數(shù)據(jù)集成和轉(zhuǎn)換，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所面臨的重要問題。 比如企業(yè)中不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)格式、存
方案概述 對(duì)上云遷移準(zhǔn)備度的系統(tǒng)評(píng)估，以評(píng)估報(bào)告的形式從業(yè)務(wù)目標(biāo)、上云策略、IT流程和安全合規(guī)等維度詳細(xì)評(píng)估，有助于您制定總體遷移規(guī)劃和項(xiàng)目計(jì)劃。
