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方案概述 通過遷移中心 MgC可以將您線下主機和云平臺主機批量，快速的遷移到華為云。 組合架構(gòu) 通過和其他產(chǎn)品、服務組合，遷移中心可以實現(xiàn)資源采集、遷移等功能： MgC通過協(xié)同通道（IoTDA）下發(fā)插件管理、憑證管理、采集和
方案概述 應用場景 開發(fā)者在數(shù)據(jù)庫遷移上云時，其中最關(guān)鍵的一步是做對標源實例規(guī)格評估，以及遷移風險預警，使用以往的方式進行人工評估需要頻繁溝通，耗時耗力，并且容易出現(xiàn)人工誤差，導致評估規(guī)格不準確，給開發(fā)者造成損失。 本文介紹RDA平臺自動大數(shù)
方案概述 應用場景 開發(fā)者在DCS遷移上云時，其中關(guān)鍵一步是根據(jù)源實例評估目標實例規(guī)格，使用以往常規(guī)方式人工評估需要頻繁溝通，效率低下且容易出現(xiàn)人為評估誤差導致開發(fā)者經(jīng)濟損失。 本文介紹使用RDA平臺DCS自動評估器評估目標實例規(guī)格，開發(fā)者可
方案概述 應用場景 開發(fā)者在kafka遷移上云時，其中關(guān)鍵一步是根據(jù)源實例評估目標實例規(guī)格，使用以往常規(guī)方式人工評估需要頻繁溝通，效率低下且容易出現(xiàn)人為評估誤差導致開發(fā)者經(jīng)濟損失。 本文介紹使用RDA平臺DCS自動評估器評估目標實例規(guī)格，開發(fā)
云徙GOS增長運營平臺解決方案 云徙GOS增長運營平臺解決方案 整合消費者、渠道、供應鏈三大場景，通過業(yè)務在線、業(yè)財融合、數(shù)據(jù)智能賦能企業(yè)開展業(yè)務運營 驅(qū)動企業(yè)數(shù)字化增長 伙伴方案 公有云 購買 實踐 專家咨詢 專家咨詢 實踐 覆蓋企業(yè)消費者、供應鏈、渠道業(yè)務運營場景 覆蓋企業(yè)全鏈路業(yè)務運營場景
方案概述 應用場景 某商城作為中國一家自營式電商，在保持高速發(fā)展的同時，沉淀了數(shù)億的忠實用戶，積累了海量的真實數(shù)據(jù)。如何利用BI工具從歷史數(shù)據(jù)中找出商機，是大數(shù)據(jù)應用在精準營銷中的關(guān)鍵問題，也是所有電商平臺在做智能化升級時所需要的核心技術(shù)。
本節(jié)操作介紹的FineBI與DLI對接的操作步驟。 更多FineBI信息，請參見FineBI。 方案架構(gòu) DLI對接FineBI的方案架構(gòu)是通過VPCEP實現(xiàn)DLI與FineBI之間的網(wǎng)絡連通。 圖1 架構(gòu)圖 流程指導
方案分析 （一）優(yōu)化網(wǎng)絡延時 Redis 客戶端和服務器的通訊一般使用 TCP 長鏈接，這會導致客戶端在發(fā)送請求后需要等待 Redis 返回結(jié)果再發(fā)送下一個指令，從而產(chǎn)生網(wǎng)絡傳輸時間。為了優(yōu)化網(wǎng)絡延時，可以使用多種方法。如果是單機部署，可以使用 Unix
方案優(yōu)勢 可以使數(shù)據(jù)庫更好地適應業(yè)務的發(fā)展，提高數(shù)據(jù)庫的可擴展性。 提高響應速度、降低資源消耗。 提高數(shù)據(jù)庫的可擴展性，為企業(yè)和個人提供更加可靠、高效的數(shù)據(jù)存儲和管理解決方案。
方案架構(gòu) 針對傳統(tǒng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)場景面臨的問題，華為云提供了基于對象存儲服務OBS作為統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖存儲的大數(shù)據(jù)存算分離方案。 圖1 基于OBS的華為云大數(shù)據(jù)存算分離方案 華為云大數(shù)據(jù)存算分離方案基于對象存儲服務OBS
方案優(yōu)勢 通過腳本快速排序key大小，提高效率。 運行時無需停機，占用資源小。 約束與限制 連通目標Redis實例網(wǎng)絡。注意： 如果環(huán)境允許可以在目標實例環(huán)境
建骨干網(wǎng)，使用云平臺的骨干網(wǎng)實現(xiàn)多云多region網(wǎng)絡互通。 示意圖參考以上圖3，不同公有云之間通過DC專線鏈路（不同運營商）互通，同云之間互通走云廠商骨干網(wǎng)。ER可以實現(xiàn)專線和云連接之間的鏈路聯(lián)動，用作負載分擔或者主備。 父主題： Landing Zone網(wǎng)絡規(guī)劃
本文介紹通過華為云函數(shù)工作流和對話機器人服務快速創(chuàng)建一個可查詢天氣，并能進行多輪問答的機器人，幫助開發(fā)者了解對話機器人的使用方法。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說明： 用戶與人機對話機器人進行問答交互。 人機對話機器人在作答時調(diào)用函數(shù)工作流。
可根據(jù)最終部署環(huán)境和開發(fā)者需求的推理速度，自動調(diào)優(yōu)并生成滿足要求的模型。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 方案優(yōu)勢 可根據(jù)標注數(shù)據(jù)自動設計模型、自動調(diào)參、自動訓練、自動壓縮和部署模型
實例遷移且無需業(yè)務暫停，不影響業(yè)務整體運行。 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。
試、部署、發(fā)布到運營等研發(fā)各階段作業(yè)數(shù)據(jù)的分析洞察能力。使用Board服務即可通過自定義報表的方法，對各項目成員未關(guān)閉的工作項數(shù)量進行詳細的統(tǒng)計，便于管理人員對項目進度和人員的雙重把控，提高效率。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu)
本文介紹如何使用Kafka開源工具MirrorMaker，實現(xiàn)Kafka遷移。 方案架構(gòu) 圖1 MirrorMaker工作原理圖 方案優(yōu)勢 使用的開源工具，目前開源Kafka安裝包里面都集成工具，無需格外下載。
不提供數(shù)據(jù)冗余。 網(wǎng)絡優(yōu)化措施配置高帶寬低延遲網(wǎng)絡對于 RocketMQ 集群節(jié)點之間的通信和客戶端到 Broker 的消息傳輸至關(guān)重要。建議配置 10GbE 或更高帶寬的低延遲網(wǎng)絡，以減少網(wǎng)絡傳輸時延，提高消息傳輸性能。調(diào)整 TCP 參數(shù)也是優(yōu)化網(wǎng)絡傳輸性能的重要手段。例如，可以在
框架：貨運管家的車載主機--顯示屏界面：下面介紹這套貨運管家系統(tǒng)功能實現(xiàn)的技術(shù)指標：1 識別過程原理通過采集數(shù)據(jù)，做二值化分類，給神經(jīng)網(wǎng)絡輸入正向的圖片(例如抽煙)和負向的圖片(例如不抽煙)，進行訓練學習。神經(jīng)網(wǎng)絡會把這個特征學會。神經(jīng)網(wǎng)絡并不知道某個行為是什么意思。但是通過卷積
方案概述 應用場景 SQL Server 性能優(yōu)化至關(guān)重要，它對業(yè)務有著多方面的積極影響。首先，性能優(yōu)化能顯著提高數(shù)據(jù)庫吞吐量。以一個電商平臺為例，在促銷活動期間，大量用戶同時訪問數(shù)據(jù)庫進行商品查詢、下單等操作。如果數(shù)據(jù)庫性能不佳，可能會導致響應緩慢
