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的存儲和分析系統(tǒng)。 分布式消息服務 Kafka 分布式消息服務 Kafka 是一個高吞吐、高可用的消息中間件服務，適用于構建實時數(shù)據(jù)管道、流式數(shù)據(jù)處理、第三方解耦、流量削峰去谷等場景，具有大規(guī)模、高可靠、高并發(fā)訪問、可擴展且完全托管的特點，是分布式應用上云必不可少的重要組件 產品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面來自：百科來自：百科
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IES與中心云之間的網(wǎng)絡中斷了怎么辦？數(shù)據(jù)是否會發(fā)生丟失？ 可靠性增強:系統(tǒng)可靠性 云上容災涉及到的主要云服務與軟件 恢復圖 常用概念:即時恢復 流式文件處理:背景與價值 約束與限制:公共 步驟一：準備工作:獲取資源權限 配置跨區(qū)域容災: 購買云服務器 備份存儲庫并綁定至備份策略來自：百科![]()
二、一種改良的大數(shù)據(jù)平臺架構Kappa 一條數(shù)據(jù)流統(tǒng)一處理： 1.改進流計算來解決批量數(shù)據(jù)處理的問題，統(tǒng)一業(yè)務處理邏輯 2.如需重新計算，需重啟一個流計算實例 關鍵問題： 1.流式處理對于高吞吐的歷史數(shù)據(jù)處理存在瓶頸，很難適合IoT數(shù)據(jù)量 2.開發(fā)周期長，不同數(shù)據(jù)格式都要開發(fā)不同的streaming程序 3.成本高，來自：百科![]()
閑期 優(yōu)勢 按量計費 DLI 按量計費只在使用期間收費，成本較獨占集群降低50%以上 批流一體 DLI是批流一體架構，使用一份資源就可以完成流式數(shù)據(jù)清洗和批量數(shù)據(jù)分析 建議搭配使用: 數(shù)據(jù)接入服務 DIS/ 云數(shù)據(jù)庫MySQL 大企業(yè) 日志分析 大企業(yè)的部門比較多，不同部門在使用云服務時來自：百科![]()
GPU內置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時進行35路高清視頻解碼與實時推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實例主要用于GPU推理計算場景，例如圖片識別、語音識別等場景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 推理加速型Pi2 Pi2來自：百科![]()
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素（姓名、身份證）認證或三要素（人臉、姓名、身份證）認證，實現(xiàn)對身份真實性的精確核驗。 - 實時語音識別 RASR： Real-time ASR，將連續(xù)的音頻流實時轉換成文本，語音識別更快?？蓱糜谥辈崟r字幕、會議實時記錄、即時文本生成等場景。 - 圖像識別 Image ： Image來自：百科![]()
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