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分布式緩存服務(wù) DCS（ Redis）主備部署，通過將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)放入緩存服務(wù)Redis，加快用戶端訪問速度，提升用戶體驗(yàn)。 3. 云數(shù)據(jù)庫 RDS實(shí)例（也可使用云數(shù)據(jù)庫 GaussDB），主備部署，提供具備跨可用區(qū)故障容災(zāi)能力的高可用數(shù)據(jù)庫。 架構(gòu)描述 該方案會部署如下資源： 1. 部署分布式消息服務(wù)
140萬+全球?qū)I(yè)用戶持續(xù)應(yīng)用與驗(yàn)證 國產(chǎn)TOP1 IDC中國大數(shù)據(jù)局管理平臺：國產(chǎn)第一 切換無憂 中望CAD支持經(jīng)典/Ribbon界面、采用CAD通用快捷命令、兼容原生DWG格式，幫助企業(yè)降低軟件學(xué)習(xí)成本，實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)重用、內(nèi)外部圖紙交流與數(shù)據(jù)交互，快速完成CAD軟件的無縫切換 高效設(shè)計(jì) 中望
強(qiáng)大的華為云底座+行業(yè)數(shù)據(jù)沉淀 由華為云計(jì)算底座+智能AI+學(xué)習(xí)平臺產(chǎn)品形成面向企業(yè)培訓(xùn)的解決方案 基于對14大熱點(diǎn)行業(yè)（房地產(chǎn)、互聯(lián)網(wǎng)、快消、金融、汽車等）標(biāo)桿企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析，深入研究和實(shí)驗(yàn)，建立77個(gè)重點(diǎn)崗位職能的測評標(biāo)準(zhǔn) 根據(jù)員工測評結(jié)果，平臺智能搭配學(xué)習(xí)方案，管理員可快速下發(fā)學(xué)習(xí)任務(wù) AI加持精準(zhǔn)推送學(xué)習(xí)內(nèi)容
業(yè)務(wù)統(tǒng)一管理難 企業(yè)業(yè)務(wù)流程未實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)化、標(biāo)準(zhǔn)化的統(tǒng)一管理，存在大量業(yè)務(wù)斷點(diǎn)，沒有系統(tǒng)和流程保障，管理水平有待提升 多域數(shù)據(jù)流通難 數(shù)據(jù)采集率低，設(shè)備、人員、物料等數(shù)據(jù)零散存儲，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)無法打通，導(dǎo)致流程分離，無法整合使用和支撐業(yè)務(wù)高效運(yùn)作 應(yīng)用開發(fā)難 企業(yè)多應(yīng)用、場景化的應(yīng)用開發(fā)
探針端采集性能數(shù)據(jù)上傳到彈性云服務(wù)器 ECS服務(wù)器端，應(yīng)用處理后推送到分布式消息服務(wù)Kafka版 應(yīng)用數(shù)據(jù)處理從分布式消息服務(wù)Kafka版取數(shù)據(jù)進(jìn)行再次聚合處理，按照不同數(shù)據(jù)類型分撿 分撿數(shù)據(jù)分別寫入不同類型華為云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL 用戶通過報(bào)表來查詢處理后的數(shù)據(jù)服務(wù) 展開內(nèi)容 收起內(nèi)容 方案優(yōu)勢 運(yùn)維監(jiān)控場景
障 使用CDN提供內(nèi)容分發(fā)能力，提高對不同區(qū)域的客戶的訪問速度 使用OBS、SFS提供存儲支持，OBS用于存放系統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)，SFS服務(wù)提供系統(tǒng)文件系統(tǒng)級存儲 數(shù)據(jù)庫使用華為云RDS for MySQL ，分布式緩存Redis，主備實(shí)例，提供高可用支持 系統(tǒng)整體使用華為CCE云容器
兩地三中心容災(zāi)設(shè)置 查看部署指南 方案咨詢 方案概述 兩地三中心容災(zāi)方案（SDRS+CBR）通過SDRS將生產(chǎn)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)同步復(fù)制到同區(qū)域下的不同可用區(qū)，形成跨可用區(qū)容災(zāi)站點(diǎn)；通過CBR將生產(chǎn)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)周期性備份到不同區(qū)域，形成跨區(qū)域容災(zāi)站點(diǎn)。生產(chǎn)站點(diǎn)、跨可用區(qū)容災(zāi)站點(diǎn)、跨區(qū)域容災(zāi)站點(diǎn)共同組成兩地三
強(qiáng)大的華為云底座+行業(yè)數(shù)據(jù)沉淀 由華為云計(jì)算底座+智能AI+學(xué)習(xí)平臺產(chǎn)品形成面向企業(yè)培訓(xùn)的解決方案 基于對14大熱點(diǎn)行業(yè)（房地產(chǎn)、互聯(lián)網(wǎng)、快消、金融、汽車等）標(biāo)桿企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析，深入研究和實(shí)驗(yàn)，建立77個(gè)重點(diǎn)崗位職能的測評標(biāo)準(zhǔn) 根據(jù)員工測評結(jié)果，平臺智能搭配學(xué)習(xí)方案，管理員可快速下發(fā)學(xué)習(xí)任務(wù) AI加持精準(zhǔn)推送學(xué)習(xí)內(nèi)容
天喻PLM通過彈性云服務(wù)器 ECS部署，應(yīng)用服務(wù)通過主備部署 PLM的數(shù)據(jù)用云數(shù)據(jù)庫 RDS for PostgreSQL管理，配置主備和定期備份 PLM的文件用對象存儲服務(wù) OBS，按需彈性擴(kuò)容 CAD和PLM之間通過PLM插件進(jìn)行協(xié)同和數(shù)據(jù)集成 中望悟空與imde協(xié)同，加速大文件編輯速度，是常規(guī)大文件打開速度的數(shù)十倍
查看源代碼 ◥ 數(shù)據(jù)中心： 華北-北京四 華南-廣州 華東-上海一 查看部署指南 一鍵部署 查看部署指南 一鍵部署 查看部署指南 一鍵部署 架構(gòu)描述 該解決方案會部署如下資源： 1. 創(chuàng)建一臺彈性云服務(wù)器 ECS，安裝Node.js并完成相關(guān)配置，用個(gè)人網(wǎng)站的業(yè)務(wù)以及數(shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn)。 2
隱私信息檢測過濾：精準(zhǔn)識別隱私數(shù)據(jù)，保護(hù)個(gè)人隱私，符合法規(guī)要求 數(shù)據(jù)版權(quán)標(biāo)識：支持多種數(shù)據(jù)格式添加明/暗水印，滿足數(shù)據(jù)版權(quán)和追溯需求 方案價(jià)值 識別類型全：28類隱私數(shù)據(jù)類型，1000+細(xì)分類目多模態(tài)內(nèi)容審核 攻擊檢測準(zhǔn)：Prompt攻擊檢出率>90%，誤報(bào)率<1% 數(shù)據(jù)處理快：支持大容量API實(shí)時(shí)調(diào)用，滿足業(yè)務(wù)高并發(fā)需求
現(xiàn)流量合理分發(fā) 前端IoT設(shè)備數(shù)據(jù)采用IoTEdge、IoTDA組合的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接入，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)連接上云 數(shù)據(jù)庫采用RDS for MySQL服務(wù)，即開即用，安全可靠，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的輕松管理 涉及的中間件使用Redis服務(wù)，通過CBR實(shí)現(xiàn)應(yīng)用與數(shù)據(jù)的備份 展開內(nèi)容 收起內(nèi)容 方案優(yōu)勢
專家咨詢 大數(shù)據(jù)分析 大數(shù)據(jù)分析 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)源分布在公有云、本地數(shù)據(jù)中心等不同環(huán)境，數(shù)據(jù)無法快速匯集，大數(shù)據(jù)分析結(jié)果難以快速反饋到應(yīng)用系統(tǒng) 大數(shù)據(jù)分析時(shí)，難以保障數(shù)據(jù)安全、隔離，防止泄露 解決方案 通過資源專屬DeC構(gòu)建客戶專屬的云服務(wù)空間 云專線服務(wù)DC實(shí)現(xiàn)DeC與本地數(shù)據(jù)中心的互連
解決方案 智能數(shù)據(jù)分析助力課堂三率監(jiān)測，可視化AI報(bào)告完善教學(xué)評價(jià) 可視化巡課，多畫面任意切換，多種評估手段，巡課詳情可追溯 多角色分權(quán)限，便捷日常巡課，提升教學(xué)管理效率與精確度 方案價(jià)值 多種線上評價(jià)方式，深度促進(jìn)學(xué)校教學(xué)質(zhì)量持續(xù)優(yōu)化 智能AI圖像識別和精細(xì)化數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，顯著提升巡課效率
大模型技術(shù)深度應(yīng)用 領(lǐng)域大模型、NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)等核心技術(shù)高度融合，集成大模型自動解析，多模態(tài)文檔識別技術(shù)，深入理解用戶意圖，處理復(fù)雜、模糊查詢 AI能力強(qiáng)化坐席 超10種智能輔助工具：自動填單、輔助回復(fù)、知識推薦、智能助手等，全方位強(qiáng)化坐席營銷服務(wù)能力 全自研全媒體能力 數(shù)據(jù)金融級
平 電子檔案 實(shí)現(xiàn)企業(yè)檔案數(shù)據(jù)的歸集、整理、保管、利用、鑒定和銷毀管理 構(gòu)建企業(yè)會計(jì)檔案資源數(shù)據(jù)庫，沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為經(jīng)營管理決策提供重要的數(shù)據(jù)洞察 供應(yīng)鏈服務(wù) 提供數(shù)字化供應(yīng)鏈協(xié)同能力，完成供應(yīng)商的線上結(jié)算、開票、對賬工作 將業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的訂單、收貨數(shù)據(jù)與供應(yīng)商進(jìn)行協(xié)同，上下游信息
通過MapReduce服務(wù) MRS和云數(shù)據(jù)倉庫 GaussDB(DWS)服務(wù)構(gòu)建的湖倉一體解決方案，充分發(fā)揮MapReduce服務(wù) MRS的數(shù)據(jù)存儲優(yōu)勢及云數(shù)據(jù)倉庫 GaussDB(DWS)的快速查詢和外表連接能力，實(shí)現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的快速處理與查詢 通過編譯構(gòu)建 CodeArts
深化產(chǎn)教融合，校企合作及育訓(xùn)結(jié)合的多元化人才培養(yǎng)格局，推動企業(yè)深度參與協(xié)同育人 智慧校園 通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等手段，將校園內(nèi)的信息資源、設(shè)備、系統(tǒng)等有機(jī)結(jié)合，形成一個(gè)智能化、高效率、優(yōu)質(zhì)服務(wù)的學(xué)習(xí)、教學(xué)、管理及生活環(huán)境。實(shí)現(xiàn)學(xué)生與教師、校園與社會、校方與家長之間的信息互通、資源共享、服務(wù)提升
接口（一個(gè)監(jiān)控和警報(bào)工具）、應(yīng)用運(yùn)維管理 AOM（一個(gè)數(shù)據(jù)可視化和儀表板的工具）等 使用了下列組件：微服務(wù)引擎CSE作為注冊中心、分布式緩存服務(wù)Redis®*版作為緩存解決方案、Nginx作為反向代理、分布式消息服務(wù)Kafka版作為消息隊(duì)列、云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL作為數(shù)據(jù)庫 使用了開發(fā)、運(yùn)維和其
