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據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自:專題法; 掌握使用華為鯤鵬性能優(yōu)化工具KunpengTuningKit進(jìn)行性能分析的方法; 掌握對NUMA和線程并發(fā)數(shù)進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)的方法。 課程大綱 第1章 應(yīng)用性能測試及調(diào)優(yōu) 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。來自:百科
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首先我將為大家介紹大數(shù)據(jù)場景為什么需要調(diào)優(yōu),并結(jié)合大數(shù)據(jù)組件特點(diǎn)和業(yè)務(wù)場景,告知大家基本調(diào)優(yōu)思路和常用的性能監(jiān)控工具;然后,以HBase的調(diào)優(yōu)案例為例,介紹大數(shù)據(jù)組件調(diào)優(yōu)過程中可能會遇到的問題及調(diào)優(yōu)思想,最后,在實(shí)踐部分簡要介紹Hadoop組件的調(diào)優(yōu)流程。 通過本文,您將了解到大數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)過程中的常見問題來自:百科數(shù)據(jù)量:3000wh 壓測時(shí)長:30min(預(yù)熱5min) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB性能調(diào)優(yōu) GaussDB總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素,因此,調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、并發(fā)控制(當(dāng)前特性是實(shí)驗(yàn)室特性,使用時(shí)請聯(lián)系華為工程師提供技術(shù)支持)、來自:專題DB數(shù)據(jù)庫的調(diào)優(yōu)思路、SQL調(diào)優(yōu)指南和調(diào)優(yōu)實(shí)際案例。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,安全開放,核心代碼擁有100%知識產(chǎn)權(quán),單機(jī)主備開源,打造openGauss開放生態(tài),今天帶你了解 GaussDB數(shù)據(jù)庫 的調(diào)優(yōu)思路、SQL調(diào)優(yōu)指南和調(diào)優(yōu)實(shí)際案例。 幫助文檔來自:專題華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) 是否采用了并發(fā)技術(shù) 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)是否采用了并發(fā)技術(shù) 時(shí)間:2021-03-23 15:58:19 并發(fā)技術(shù)是提升性能的關(guān)鍵技術(shù),DRS在多個(gè)環(huán)節(jié)采用了并發(fā)技術(shù),總體可以分為兩個(gè)大類并發(fā)技術(shù):讀寫類并發(fā)和線程類并發(fā)。 讀寫類并發(fā) 為了提升全量階段歷史數(shù)據(jù)的搬遷來自:百科實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)通過操作編譯器、MPI、數(shù)學(xué)庫、應(yīng)用并行優(yōu)化層面綜合優(yōu)化,完成WRF運(yùn)行性能的提升,使用戶了解鯤鵬HPC常用調(diào)優(yōu)手段,掌握通過鯤鵬小智查詢調(diào)優(yōu)指導(dǎo)。 實(shí)驗(yàn)摘要 預(yù)置實(shí)驗(yàn)環(huán)境 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備:登錄華為云賬號 1.編譯WRF主程序 2.運(yùn)行WRF主程序 3.通過運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行性能優(yōu)化來自:百科電商搶購已成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普遍需求,有并發(fā)用戶高、突發(fā)請求大、失敗用戶反復(fù)重試等特征,如何保證在高負(fù)載運(yùn)行情況下網(wǎng)站的可用性已經(jīng)成為運(yùn)維保障的重點(diǎn)。 優(yōu)勢 真實(shí)場景模擬:秒級百萬并發(fā)能力,瞬間發(fā)起大量并發(fā)壓力,可在一個(gè)測試模型里面模擬全網(wǎng)站高負(fù)載。 專業(yè)測試報(bào)告:提供按時(shí)延響應(yīng)區(qū)間的統(tǒng)計(jì),客觀反映用戶體驗(yàn)。來自:百科