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數(shù)據(jù)無法永久保存，只能統(tǒng)計(jì)創(chuàng)建時(shí)間為1年內(nèi)的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)不能實(shí)時(shí)更新，每天自動(dòng)刷新一次，最晚早上九點(diǎn)左右更新前一天的完整數(shù)據(jù)。 單個(gè)報(bào)表中添加組件個(gè)數(shù)上限為20個(gè)。 下載數(shù)據(jù)時(shí)，上限為1萬條數(shù)據(jù)。
均為零時(shí)，在界面導(dǎo)出 Redis 實(shí)例 A 的數(shù)據(jù)。 在華為云 DCS 頁面，將導(dǎo)出的數(shù)據(jù)經(jīng)由華為云備份（OBS 桶）導(dǎo)入，把數(shù)據(jù) rdb 文件導(dǎo)入至華為云 Redis 實(shí)例 B。 數(shù)據(jù)導(dǎo)入完成后，對比 key 數(shù)據(jù)的一致性。 啟動(dòng)華為云上的業(yè)務(wù)程序，接入客戶流量。
方案概述 應(yīng)用場景 在當(dāng)今數(shù)字化業(yè)務(wù)高度依賴數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和快速數(shù)據(jù)訪問的時(shí)代，Redis 作為一款高性能的鍵 - 值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫，被廣泛應(yīng)用于緩存、消息隊(duì)列、實(shí)時(shí)分析等眾多場景。然而，面對日益復(fù)雜的云計(jì)算環(huán)境和潛在的各類風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)施 Redis 跨云容災(zāi)變得至關(guān)重要。
以適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)量增長。總之，SQL Server 性能優(yōu)化對于企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展至關(guān)重要，是提高競爭力的關(guān)鍵因素之一。 方案架構(gòu) 圖1 數(shù)據(jù)庫的體系結(jié)構(gòu)圖 方案優(yōu)勢 可
方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 通用商品圖像搜索針對入庫的圖像數(shù)據(jù)提供商品類目的目標(biāo)搜索能力，目前支持12類的全品類商品搜索。 服裝商品圖像搜索針對入庫的圖像數(shù)據(jù)提供服裝垂域的目標(biāo)搜索能力，目前
方案概述 應(yīng)用場景 自動(dòng)學(xué)習(xí)是幫助人們實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的低門檻、高靈活、零代碼的定制化模型開發(fā)工具。自動(dòng)學(xué)習(xí)功能根據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)自動(dòng)設(shè)計(jì)模型、自動(dòng)調(diào)參、自動(dòng)訓(xùn)練、自動(dòng)壓縮和部署模型。開發(fā)者無需專業(yè)的開發(fā)基礎(chǔ)和編碼能力，只需上傳數(shù)據(jù)，通過自動(dòng)學(xué)習(xí)界面引導(dǎo)和簡單
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(chǔ)在xx醫(yī)院，另一部分數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在某個(gè)其他機(jī)構(gòu)，不同機(jī)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(jī)構(gòu)的乳腺癌患者數(shù)據(jù)進(jìn)行乳腺癌預(yù)測模
方案概述 應(yīng)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(shí)，沉淀了數(shù)億的忠實(shí)用戶，積累了海量的真實(shí)數(shù)據(jù)。如何利用BI工具從歷史數(shù)據(jù)中找出商機(jī)，是大數(shù)據(jù)應(yīng)用在精準(zhǔn)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(shí)所需要的核心技術(shù)。
核對于單Key的遷移限制，造成數(shù)據(jù)遷移超時(shí)失敗，Key越大失敗的概率越高，大于512MB的Key可能會(huì)觸發(fā)該問題。 造成數(shù)據(jù)遷移失敗數(shù)據(jù)遷移過程中，如果一個(gè)大Key的元素過多，則會(huì)阻塞后續(xù)Key的遷移，后續(xù)Key的數(shù)據(jù)會(huì)放到遷移機(jī)的內(nèi)存Buffer中，如果阻塞時(shí)間太久，則會(huì)導(dǎo)致遷移失敗。
使脫敏前后的數(shù)據(jù)一致性和有效性。2. 數(shù)據(jù)脫敏方案數(shù)據(jù)脫敏系統(tǒng)可以按照不同業(yè)務(wù)場景自行定義和編寫脫敏規(guī)則，可以針對庫表的某個(gè)敏感字段，進(jìn)行數(shù)據(jù)的不落地脫敏。數(shù)據(jù)脫敏的方式有很多種，接下來以下圖數(shù)據(jù)為準(zhǔn)一個(gè)一個(gè)的演示每種方案。2.1 無效化無效化方案在處理待脫敏的數(shù)據(jù)時(shí)，通過對字段數(shù)據(jù)值進(jìn)行
K）被黑客軟件破解獲取，進(jìn)而可能導(dǎo)致存放在云存儲(chǔ)中的文件數(shù)據(jù)被竊取，甚至被篡改。 為了更好地保護(hù)應(yīng)用數(shù)據(jù)，避免被攻擊后數(shù)據(jù)泄露以及越權(quán)訪問的風(fēng)險(xiǎn)，為您推薦以下兩種方法。 方法一：使用臨時(shí)安全憑證直傳OBS 方法二：使用預(yù)簽名URL訪問OBS
XML)； 關(guān)系數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入/導(dǎo)出； 使用Faker或隨機(jī)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)生成數(shù)據(jù)； Redis到Redis的數(shù)據(jù)遷移； 兩個(gè)Redis數(shù)據(jù)庫之間的實(shí)時(shí)復(fù)制； riot本質(zhì)上是一個(gè)ETL工具，數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)中提取，轉(zhuǎn)換（見處理），并加載到目標(biāo)系統(tǒng)中。
方案概述 應(yīng)用場景 在AI模型開發(fā)過程中，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要花費(fèi)較多時(shí)間在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備環(huán)境。包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注等工作，當(dāng)數(shù)據(jù)量龐大、種類較多時(shí)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作繁瑣，且耗時(shí)長。 ModelArts提供的數(shù)據(jù)管理功能，不僅提供了基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)標(biāo)注、版本管
方案概述 通過獨(dú)立專享遷移集群以及配置遷移專線，簡單、快捷實(shí)現(xiàn)對象存儲(chǔ)、文件存儲(chǔ)一站式上云，提升上云效率。本文介紹如何使用遷移中心MgC將其他云平臺的對象存儲(chǔ)或文件存儲(chǔ)數(shù)據(jù)遷移到華為云。 優(yōu)勢 專享遷移集群，減少資源競爭，提高遷移效率。
方案概述 本案例以“小微企業(yè)信用評分”的場景為例。 社保、水電氣和資助金等數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)在某政務(wù)云，由不同的局進(jìn)行管理，機(jī)構(gòu)想單獨(dú)申請進(jìn)行企業(yè)相關(guān)評分的計(jì)算會(huì)非常困難。 因此可以由市政數(shù)局出面，統(tǒng)一制定隱私規(guī)則，審批數(shù)據(jù)提供方的數(shù)據(jù)使用申請， 并通過華為TICS可信智能計(jì)算平臺進(jìn)行安全計(jì)算。
還可以定期查看機(jī)器人的對話日志和未解決問題，并根據(jù)數(shù)據(jù)情況提出解決方案。如補(bǔ)充知識庫、管理詞典等措施，來提升對話機(jī)器人的體驗(yàn)效果。 數(shù)據(jù)總覽 對話分析 方案優(yōu)勢 匹配精度高智能
方案概述 應(yīng)用場景 在現(xiàn)實(shí)生活和工作中，我們經(jīng)常會(huì)遇到需要處理大規(guī)模的復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的情況，比如社交網(wǎng)絡(luò)、知識圖譜、物流網(wǎng)絡(luò)等。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在處理這種復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò)時(shí)效率較低，而圖數(shù)據(jù)庫則能夠更好地滿足這類需求。 圖探索功能是GES的一個(gè)重
方案概述 基于ModuleSDK開發(fā)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理或自定義驅(qū)動(dòng)時(shí)，分為開發(fā)和使用兩個(gè)部分。 App應(yīng)用的開發(fā) 利用AppClient和DriverClient進(jìn)行自定義的業(yè)務(wù)處理
方案概述 應(yīng)用場景 終端設(shè)備可以產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，為了減少數(shù)據(jù)上云的數(shù)據(jù)量或提高數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)性，有時(shí)需要在靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地方對其進(jìn)行分析處理。 本文介紹智能邊緣平臺和數(shù)據(jù)湖探索服務(wù)（DLI）結(jié)合，通過在邊緣節(jié)點(diǎn)上部署系統(tǒng)提供的流計(jì)算應(yīng)用，將實(shí)時(shí)
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。
