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- 基于xml的規(guī)則引擎 內(nèi)容精選 換一換
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恢復告警：定義告警級別、告警名稱、告警內(nèi)容等，當滿足觸發(fā)設置的條件后，產(chǎn)生的告警將統(tǒng)一上報到 應用運維管理 服務（ AOM ）管理界面。 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā) 設備接入IoTDA 與華為云上的其他服務實現(xiàn)無縫對接，就是借助于規(guī)則引擎中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)來實現(xiàn)的。當滿足數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的觸發(fā)條件時，IoTDA便能根據(jù)所設定的觸發(fā)事件將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到其他服務或是推送給應用。例如DIS、 OBS 等。來自：百科
- 基于xml的規(guī)則引擎 相關內(nèi)容
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來自：百科華為云計算 云知識 基于權重的灰度發(fā)布步驟 基于權重的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動態(tài)的調(diào)整不同服務版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務，選擇一個服務進行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務創(chuàng)建灰度版；來自：百科
- 基于xml的規(guī)則引擎 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐 時間：2020-12-01 14:32:39 本實驗幫助指導用戶在短時間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于鯤鵬的華為云混合云平臺 基于鯤鵬的華為云混合云平臺 時間：2021-05-28 10:21:45 鯤鵬 云計算 H CS 6.5.1/8.0是基于鯤鵬的華為云混合云平臺。 它支持x86和鯤鵬混合部署； 支持容器多集群模式部署； 容器管理面支持容災高可用，數(shù)據(jù)面支持應用多AZ部署；來自：百科![]()
huaweicloud.com/testdetail.html?testId=462為準。 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。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科![]()
Computing）技術的發(fā)展已經(jīng)成為當今科技領域的熱點之一。AIGC技術的發(fā)展可以追溯到人工智能和圖形計算兩個領域的發(fā)展歷程。人工智能技術的興起，使得計算機能夠模擬人類的智能行為，而圖形計算技術的進步，則賦予了計算機處理視覺信息的能力。這兩者的結合，為AIGC技術的誕生提供了堅實的基礎。 如來自：百科![]()
挑戰(zhàn)。 基于源碼的特征生成方法： 不同語言具有不同的特點，在考慮基于源碼的特征生成方法時需要考慮到語言特點來采用針對性的方法來解決，這樣可以起到事半功倍的作用。下面針對不同語言分別來說明對應的解決方法： ● C語言：沒有類的復雜性，在構建時只要用到的源碼文件，該文件中的所有函數(shù)信息都會被一起編譯進二進制文件中。來自：百科![]()
ModelArts的推理功能 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab.huaweicloud.com/testdetail.html?testId=337為準。 【華為云】企業(yè)上云最佳實踐 華為云最佳實踐，是基于華為云眾多客戶上云的成功案例提煉而成的典型場景實踐指導來自：百科![]()
huaweicloud.com/testdetail.html?testId=458為準。 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。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Kubernetes基于list-watch機制的控制器架構 Kubernetes基于list-watch機制的控制器架構 時間：2021-06-30 19:19:48 Kubernetes基于list-watch機制的控制器架構如下圖所示： 文中課程 更多精來自：百科![]()
nx服務的容器服務部署，并進行驗證。 實驗目標與基本要求 通過本手冊用戶將了解到： 1）整個K8S系統(tǒng)的安裝和配置 2）通過管理計算節(jié)點，創(chuàng)建特定功能的容服務 3）基本K8S命令，管理計算節(jié)點的容器服務 4）容器的網(wǎng)絡配置，完成服務功能性驗證 實驗摘要 1. 實驗環(huán)境準備 2. 配置開發(fā)環(huán)境來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于華為云IoT在線開發(fā)MQTT協(xié)議的智慧路燈案例 基于華為云IoT在線開發(fā)MQTT協(xié)議的智慧路燈案例 時間：2022-11-18 11:05:00 場景說明 本文以“智慧路燈”為示例，通過MQTT.fx的設備模擬器替代真實的設備，帶您快速體驗設備上報數(shù)據(jù)到華來自：百科![]()
提供豐富的部署步驟，有助于用戶制定標準的部署流程，降低部署成本，提升發(fā)布效率。 了解更多 應用場景 在您進行新系統(tǒng)升級時，會遇到停服部署或者無法灰度驗證的情況，本實踐采用基于Nginx負載均衡機制，在不影響業(yè)務正常運行的前提下，實現(xiàn)系統(tǒng)的平滑升級。 方案架構 基于Nginx實現(xiàn)灰度發(fā)布來自：專題![]()
務構建發(fā)布，但可能存在一定的生產(chǎn)安全風險。 一種是Master加Agent模式。Master節(jié)點主要是處理調(diào)度構建作業(yè)，把構建分發(fā)到Agent實際執(zhí)行，監(jiān)視Agent的狀態(tài)。業(yè)務構建發(fā)布的工作交給Agent進行，即執(zhí)行Master分配的任務，并返回任務的進度和結果。 本實踐采用M來自：專題![]()
云知識 基于云容器引擎部署NGINX應用 基于云容器引擎部署NGINX應用 時間：2020-12-02 11:11:48 本實驗指導用戶基于華為云云容器引擎CCE快速部署NGINX容器應用，并管理該容器應用的全生命周期的技能鍛煉，使用戶具備將云容器引擎應用到實際項目中的能力。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
huaweicloud.com/testdetail.html?testId=459為準。 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。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科![]()
ek軟件公司出品的虛擬機軟件，現(xiàn)在則由甲骨文公司進行開發(fā)，是甲骨文公司xVM虛擬化平臺技術的一部分。用戶可以基于VirtualBox提供的32位或64位的Windows、Solaris及Linux操作系統(tǒng)虛擬其他x86的操作系統(tǒng)，即用戶可以在VirtualBox上安裝并且運行So來自：百科![]()
用戶駕駛行為的分析結果。 場景： 本次實戰(zhàn)的原始數(shù)據(jù)為車主的駕駛行為信息，包括車主在日常的駕駛行為中，是否急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等信息，通過Spark組件的強大的分析能力，分析統(tǒng)計指定時間段內(nèi)，車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 MapReduce服務來自：百科
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