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- 通過消息隊列實現(xiàn) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 【云小課】如何通過SQL模板檢查并進行表優(yōu)化 【云小課】如何通過SQL模板檢查并進行表優(yōu)化 時間：2021-05-21 16:10:31 云小課 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)管理 用戶在導(dǎo)出的日志記錄中發(fā)現(xiàn)，某一時間段select語句查詢test表信息的耗時超過2s，鎖等待時間長。這可該怎么辦？來自：百科華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) 如何實現(xiàn)對象名映射 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)如何實現(xiàn)對象名映射 時間：2020-08-31 15:15:37 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)（ Data Replication Service ，簡稱DRS）是一種易用、穩(wěn)定、高效、用于數(shù)據(jù)庫在線遷移和數(shù)據(jù)庫實時同步的云服務(wù)來自：百科
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數(shù)字供應(yīng)鏈開放平臺的接口可用性高，穩(wěn)定性高，品質(zhì)優(yōu)，響應(yīng)及時。這意味著客戶可以通過該平臺快速、準(zhǔn)確地獲取到所需的物流信息，從而提高供應(yīng)鏈的效率。無論是查詢鐵路票據(jù)最新信息，還是搜索船舶信息，亦或是查詢船舶蹤跡，都可以通過Sarpa 數(shù)字供應(yīng)鏈開放平臺輕松實現(xiàn)。這將大大簡化客戶的操作流程，節(jié)省時間和精力，提高工作效率。來自：專題![]()
Kafka與其他消息隊列的對比 Kafka與其他消息隊列的對比 業(yè)界主流有Kafka、RabbitMQ、RocketMQ消息隊列等，Kafka與其他消息隊列的有什么不同呢？如何選擇高吞吐、高可用的消息中間件服務(wù)。 業(yè)界主流有Kafka、RabbitMQ、RocketMQ消息隊列等，Kaf來自：專題![]()
華為云U CS 如何實現(xiàn)多云多集群管理？ 華為云UCS如何實現(xiàn)多云多集群管理？ 華為云UCS是一個分布式集群的統(tǒng)一管理平臺，在CNCF首個多云容器編排項目Karmada的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了云原生應(yīng)用跨云跨地域統(tǒng)一協(xié)同治理，支持華為云基礎(chǔ)設(shè)施（CCE集群、CCE Turbo集群）、伙伴云基來自：專題![]()
云知識 華為云Stack 如何實現(xiàn)高效建云 華為云Stack如何實現(xiàn)高效建云 時間：2023-01-17 16:46:20 云計算 混合云 華為云Stack通過高內(nèi)聚低耦合的積木式架構(gòu)、簡單易用的自動化交付平臺、傻瓜式自動化端到端驗收以及標(biāo)準(zhǔn)化模型沉淀實現(xiàn)高效建云，把全棧云平臺大批量低成本復(fù)制到數(shù)據(jù)中心。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 時間：2020-12-02 11:24:42 本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科![]()
在安全測試中為了監(jiān)控程序執(zhí)行路徑情況，需要通過動態(tài)插裝來實現(xiàn)，常見的插裝工具有Pin、Dynamo，但這些動態(tài)插裝會對程序的運行性能產(chǎn)生影響，降低程序運行效率，嚴(yán)重的會導(dǎo)致程序不能正常運行。但如果能預(yù)先在目標(biāo)程序中把插裝代碼編譯進去，這樣既兼顧到性能，有兼顧到實現(xiàn)插裝的目的，一般要實現(xiàn)這個目的都是在源代來自：百科![]()
華為云計算 云知識 通過裸金屬服務(wù)器創(chuàng)建系統(tǒng)盤鏡像 通過裸金屬服務(wù)器創(chuàng)建系統(tǒng)盤鏡像 時間：2020-11-19 17:33:33 本視頻主要為您介紹通過華為云裸金屬服務(wù)器創(chuàng)建系統(tǒng)盤鏡像的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 您可以基于裸金屬服務(wù)器實例創(chuàng)建私有鏡像，將實例的系統(tǒng)盤數(shù)據(jù)完整地復(fù)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GaussDB 助力華為消費者云實現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運營 GaussDB助力華為消費者云實現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運營 時間：2021-06-16 17:32:44 數(shù)據(jù)庫 業(yè)務(wù)訴求和挑戰(zhàn)： 華為消費者云大數(shù)據(jù)平臺，集中存儲和管理業(yè)務(wù)側(cè)數(shù)據(jù)，采用Hadoop+MPP數(shù)據(jù)庫混搭架構(gòu)，面臨如下挑戰(zhàn)：來自：百科![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化的實現(xiàn)手段 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化的實現(xiàn)手段 時間：2021-05-28 10:18:34 鯤鵬 云計算 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化包含BIOS配置、NUMA親和性、CPU綁核、網(wǎng)卡中斷親和性等手段。具體見下表。 文中課程來自：百科![]()
華為云計算 云知識 三副本技術(shù)怎樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 三副本技術(shù)怎樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 時間：2020-08-25 15:09:48 存儲系統(tǒng)的每個物理磁盤上都保存了多個數(shù)據(jù)塊，這些數(shù)據(jù)塊的副本按照一定的策略分散存儲在集群中的不同節(jié)點上。當(dāng)存儲系統(tǒng)檢測到硬件（服務(wù)器或者物理磁盤）來自：百科![]()
華為云計算 云知識 云上數(shù)據(jù)倉庫打造案例 實現(xiàn)工程智慧營銷 云上數(shù)據(jù)倉庫打造案例 實現(xiàn)工程智慧營銷 時間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉庫 客戶痛點： 數(shù)據(jù)增長迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計劃存儲3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時長，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析；來自：百科![]()
華為云 物聯(lián)網(wǎng)平臺 實現(xiàn)按需選網(wǎng) 華為云物聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)按需選網(wǎng) 時間：2022-11-21 11:00:22 場景說明 使用 全球SIM聯(lián)接 服務(wù)的設(shè)備接入到物聯(lián)網(wǎng)平臺時，可能會面臨網(wǎng)絡(luò)信號強度弱，信號有時延等問題。當(dāng)應(yīng)用服務(wù)器接收到設(shè)備上報的網(wǎng)絡(luò)信號強度數(shù)據(jù)時，您可以通過命令下發(fā)的方式切換運營商網(wǎng)絡(luò)。來自：百科![]()
圖1串行發(fā)送注冊郵件與短信流程 圖2借助消息隊列異步發(fā)送注冊郵件與短信流程 錯峰流控與流量削峰 在電子商務(wù)系統(tǒng)或大型網(wǎng)站中，上下游系統(tǒng)處理能力存在差異，處理能力高的上游系統(tǒng)的突發(fā)流量可能會對處理能力低的某些下游系統(tǒng)造成沖擊，需要提高系統(tǒng)的可用性的同時降低系統(tǒng)實現(xiàn)的復(fù)雜性。電商大促銷等流量洪流來自：百科![]()
。 首先，分布式消息可以實現(xiàn)應(yīng)用程序之間的解耦。在傳統(tǒng)的架構(gòu)中，模塊之間常常是互相依賴的，一個模塊的修改可能會影響到其他模塊，需要做出大量的改動。而在分布式架構(gòu)中，模塊之間通過消息隊列來通信，每個模塊只需要關(guān)注自己需要處理的消息，不需要關(guān)心其他模塊的實現(xiàn)細節(jié)，這樣就可以將各個模塊解耦，提高系統(tǒng)的靈活性和可維護性。來自：百科![]()
的同時降低系統(tǒng)實現(xiàn)的復(fù)雜性。電商大促銷等流量洪流突然來襲時，可以通過隊列服務(wù)堆積緩存訂單等信息，在下游系統(tǒng)有能力處理消息的時候再處理，避免下游訂閱系統(tǒng)因突發(fā)流量崩潰。消息隊列提供億級消息堆積能力，3天的保留時長，消息消費系統(tǒng)可以錯峰進行消息處理。 日志同步 應(yīng)用通過可靠異步方式將來自：百科![]()
系統(tǒng)間使用Kafka消息隊列傳遞請求。 圖3消息隊列應(yīng)對秒殺大流量場景 日志同步 在大型業(yè)務(wù)系統(tǒng)設(shè)計中，為了快速定位問題，全鏈路追蹤日志，以及故障及時預(yù)警監(jiān)控，通常需要將各系統(tǒng)應(yīng)用的日志集中分析處理。 Kafka設(shè)計初衷就是為了應(yīng)對大量日志傳輸場景，應(yīng)用通過可靠異步方式將日志消息來自：百科
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