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- 大數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)工作內(nèi)容 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 關(guān)鍵工作負載-Deployment 關(guān)鍵工作負載-Deployment 時間：2021-06-30 19:15:15 Kubernetes Deployment提供了官方的用于更新Pod和Replica Set（下一代的Replication Controll來自：百科
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Greenplum 數(shù)據(jù)倉庫 架構(gòu)及特點介紹 Greenplum數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點介紹 時間：2021-03-03 11:35:27 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Greenplum架構(gòu)：Greenplum主要由Master節(jié)點、Segment節(jié)點、interconnect三大部分組成。Greenplum來自：百科大數(shù)據(jù)平臺，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價值”，成為助力客戶實現(xiàn)預(yù)測性分析的關(guān)鍵要素。 圖2大數(shù)據(jù)融合分析 優(yōu)勢 統(tǒng)一分析入口 以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口，應(yīng)用開發(fā)人員使用熟悉的SQL語言即可訪問所有數(shù)據(jù)。 實時交互分析來自：百科
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TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點介紹 時間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領(lǐng)先的技術(shù)，其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括：Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 工作負載CronJob語法 工作負載CronJob語法 時間：2021-07-01 09:41:16 CronJob關(guān)鍵字段： Schedule: 設(shè)置Job的周期策略; ConcurrencyPolicy: 指定 CronJob 創(chuàng)建的任務(wù)執(zhí)行時發(fā)生重疊如何處理來自：百科![]()
華為云計算 云知識 rabbitmq的幾種工作模式 rabbitmq的幾種工作模式 時間：2020-10-13 15:51:58 一.基于erlang語言：是一種支持高并發(fā)的語言 RabbitMQ的六種工作模式： 1.1 simple簡單模式 消息產(chǎn)生著§將消息放入隊列 消息的消來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時間：2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科![]()
覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標準規(guī)范支持 支持分層結(jié)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)標準。 領(lǐng)域模型豐富 支持包含人員/組織/事件/時空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備/資源等八大類數(shù)據(jù)以及相互之間關(guān)系的行業(yè)領(lǐng)域模型。 快速應(yīng)用行業(yè)庫 支持快速應(yīng)用的行業(yè)主題庫、行業(yè)算法庫、行業(yè)指標庫。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字來自：百科![]()
有師資無法支撐新技術(shù)專業(yè)建設(shè)。 課程更新迭代慢，缺乏企業(yè)真實案例 傳統(tǒng)校內(nèi)實訓室收費模式：硬件收費，實訓軟件、教學資源免費，導致廠商無動力更新實訓課程；缺少來自企業(yè)的實踐資源。 人才培養(yǎng)云解決方案場景 云計算實訓 云計算發(fā)展迅速，云計算領(lǐng)域人才需求缺口大，根據(jù)中國ICT人才生態(tài)白來自：百科![]()
華為云計算 云知識 內(nèi)容審核-文本是什么 內(nèi)容審核-文本是什么 時間：2020-09-16 10:28:34 內(nèi)容審核-文本Moderation(Text)，基于華為自研的深度學習和內(nèi)容審核模型，可自動識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風險，凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升用戶體驗來自：百科![]()
CDN （Content Delivery Network，內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)）是構(gòu)建在現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)之上的一層智能虛擬網(wǎng)絡(luò)，通過在網(wǎng)絡(luò)各處部署節(jié)點服務(wù)器，實現(xiàn)將源站內(nèi)容分發(fā)至所有CDN節(jié)點，使用戶可以就近獲得所需的內(nèi)容。CDN服務(wù)縮短了用戶查看內(nèi)容的訪問延遲，提高了用戶訪問網(wǎng)站的響應(yīng)速度與網(wǎng)站的來自：專題![]()
華為云計算 云知識 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布。可根據(jù)請求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個服務(wù)進行灰度發(fā)布；來自：百科![]()
檢測準確 基于深度學習技術(shù)和大量的樣本庫，幫助客戶快速準確進行違規(guī)內(nèi)容檢測，維護內(nèi)容安全。 功能豐富 提供圖文視頻內(nèi)容檢測，覆蓋涉黃、廣告、涉暴和涉政等多種違規(guī)風險的內(nèi)容檢測，以及檢測圖像清晰度和構(gòu)圖質(zhì)量等功能。 穩(wěn)定可靠。 內(nèi)容審核服務(wù)已成功應(yīng)用于各類場景，基于華為等企業(yè)客戶的長期實踐，經(jīng)受過復(fù)雜場景考驗。來自：百科![]()
不合規(guī)圖片的識別和處理是用戶原創(chuàng)內(nèi)容（UGC）類網(wǎng)站的重點工作，基于內(nèi)容審核，可以識別并預(yù)警用戶上傳的不合規(guī)圖片，幫助客戶快速定位處理，降低業(yè)務(wù)違規(guī)風險。 場景優(yōu)勢如下： 準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。 響應(yīng)速度快：單張 圖像識別 速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核-文本有以下應(yīng)用場景：來自：百科![]()
獨創(chuàng)AICache技術(shù)+多級緩存調(diào)度，實時跟蹤全局熱度，超高速、大容量SSD存儲，有效提升緩存命中率 邊緣安全，提供安全、中立、可靠的加速服務(wù) 支持全網(wǎng)HTTPS安全傳輸，保障傳輸安全性 多種高級安全控制功能，限制訪問來源，確保數(shù)據(jù)安全 提供分布式部署和邊緣安全防護能力 ，全方位保障加速內(nèi)容安全 計費多樣，按需選擇，節(jié)省業(yè)務(wù)加速成本來自：專題![]()
CDN內(nèi)容分發(fā)業(yè)務(wù) CDN內(nèi)容分發(fā)業(yè)務(wù) CDN內(nèi)容分發(fā)業(yè)務(wù)是構(gòu)建在現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)之上的一層智能虛擬網(wǎng)絡(luò)，通過在網(wǎng)絡(luò)各處部署節(jié)點服務(wù)器，實現(xiàn)將源站內(nèi)容分發(fā)至所有CDN節(jié)點，使用戶可以就近獲得所需的內(nèi)容。 CDN內(nèi)容分發(fā)業(yè)務(wù)是構(gòu)建在現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)之上的一層智能虛擬網(wǎng)絡(luò)，通過在網(wǎng)絡(luò)各處來自：專題![]()
華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科
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