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- 規(guī)則引擎的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的意義 時(shí)間：2021-06-02 09:49:24 數(shù)據(jù)庫 需求分析階段主要是收集信息并進(jìn)行分析和整理，為后續(xù)階段提供充足信息。 需求分析是整個(gè)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。是最困難，也可能最耗時(shí)的階段。需求分析沒做好，會導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)重新返工。來自：百科華為云計(jì)算 云知識 DRS的獨(dú)特設(shè)計(jì)和使用場景 DRS的獨(dú)特設(shè)計(jì)和使用場景 時(shí)間：2021-03-25 15:44:36 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫遷移 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫備份 云服務(wù)器 云計(jì)算 DRS是通過任務(wù)，按照流程指引來完成遷移的，一旦啟動即自動完成遷移，可以觀看官網(wǎng)視頻、用戶指南、來自：百科
- 規(guī)則引擎的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 相關(guān)內(nèi)容
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API的架構(gòu)風(fēng)格，由Roy Fielding在其2000年的博士論文中提出。REST的核心概念是基于資源的，這意味著所有的操作都是圍繞對資源的獲取、更新、刪除和創(chuàng)建來進(jìn)行的。RESTful API使用HTTP標(biāo)準(zhǔn)方法，如GET、POST、PUT、DELETE等，來執(zhí)行對應(yīng)的操作。來自：百科Service背后的實(shí)現(xiàn)：Kube-proxy Service背后的實(shí)現(xiàn)：Kube-proxy 時(shí)間：2021-07-01 10:57:30 每臺機(jī)器上都運(yùn)行一個(gè) kube-proxy 服務(wù)，它監(jiān)聽 API server 中 service 和 endpoint 的變化情況，并通過來自：百科
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數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的方法：新奧爾良方法 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的方法：新奧爾良方法 時(shí)間：2021-06-02 09:44:14 數(shù)據(jù)庫 1978年10月，來自三十多個(gè)國家的數(shù)據(jù)庫專家在美國新奧爾良市專門討論了數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)問題。 他們運(yùn)用軟件工程的思想和方法，提出了數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的規(guī)范，這就是著名的新奧爾來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫概念設(shè)計(jì)階段的任務(wù) 數(shù)據(jù)庫概念設(shè)計(jì)階段的任務(wù) 時(shí)間：2021-06-02 10:05:39 數(shù)據(jù)庫 概念設(shè)計(jì)的任務(wù)，是分析用戶提出的需求，對用戶需求進(jìn)行綜合、歸納和抽象，形成一個(gè)獨(dú)立于具體數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的概念層次抽象模型，即為概念數(shù)據(jù)模型。 文中課程 更來自：百科![]()
API應(yīng)默認(rèn)處于最安全的狀態(tài)，即除非明確授權(quán)，否則拒絕所有訪問。安全機(jī)制的設(shè)計(jì)應(yīng)側(cè)重于識別和允許已授權(quán)的訪問，而非默認(rèn)允許然后尋找拒絕的理由。 權(quán)限分離原則： API的安全模型應(yīng)采用權(quán)限分離，即至少需要兩個(gè)獨(dú)立的控制點(diǎn)或機(jī)制來授權(quán)訪問，這可以增加攻擊者攻擊系統(tǒng)的難度。 最小權(quán)限原則： 每個(gè)AP來自：百科![]()
度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán)。由于華為云各服務(wù)之間存在業(yè)務(wù)依賴關(guān)系，因此給用戶授予角色時(shí)，可能需要一并授予依賴的其他角色，才能正確完成業(yè)務(wù)。角色并不能滿足用戶對精細(xì)化授權(quán)的要求，無法完全達(dá)到企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。 策略： IAM 最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力，可以精來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 使用華為 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘 使用華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘 時(shí)間：2020-11-24 14:45:13 本視頻主要為您介紹使用華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 建立數(shù)據(jù)連接-數(shù)據(jù)接入-數(shù)據(jù)開發(fā)-作業(yè)監(jiān)控來自：百科![]()
數(shù)字供應(yīng)鏈開放平臺 盈利分析 我們對這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過精確的市場定位和合理的 定價(jià) 策略，我們確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報(bào)。 我們對這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過精確的市場定位和合理的定價(jià)策略，我們確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報(bào)。 Sarpa 數(shù)字供應(yīng)鏈開放平臺來自：專題![]()
V8.0白皮書》 自主開發(fā)的工作流引擎實(shí)現(xiàn)了基于組織角色的可定制、可擴(kuò)展、可集成的 BPM（業(yè)務(wù)流程管理）規(guī)范體系，對于組織制度的電子化表述和互聯(lián)網(wǎng)化流轉(zhuǎn)提供了完整的體系支持，提供彈性的可視化、智能化的工作流定義、設(shè)計(jì)、配置和運(yùn)行展現(xiàn)。支持動態(tài)運(yùn)行過程中的流程變更策略和全息流轉(zhuǎn)記錄，形成流程行為大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。致遠(yuǎn)協(xié)同來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 時(shí)間：2021-06-02 09:52:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù)，包括： 1. 對用戶業(yè)務(wù)行為和流程進(jìn)行調(diào)查，了解用戶對新系統(tǒng)的期望和目標(biāo)，了解目前現(xiàn)存系統(tǒng)的主要問題； 2. 系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求，確定系統(tǒng)開發(fā)范圍；來自：百科![]()
課程涵蓋了云端環(huán)境的架構(gòu)設(shè)計(jì)、云服務(wù)的介紹、應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn)過程等內(nèi)容，并通過實(shí)際案例講解如何在云端環(huán)境部署一個(gè)同城雙可用區(qū)的網(wǎng)站。 課程目標(biāo) 通過課程的學(xué)習(xí)，理解做架構(gòu)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)知識，通過實(shí)際案例的講解學(xué)會如何在實(shí)際業(yè)務(wù)中考慮架構(gòu)的設(shè)計(jì)，從而開啟將業(yè)務(wù)往云端遷移的新篇章。 課程大綱來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)手段 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)手段 時(shí)間：2021-05-28 10:18:34 鯤鵬 云計(jì)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![]()
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遜色，但支持更多的消息隊(duì)列功能。 以下從性能、數(shù)據(jù)可靠性、服務(wù)可用性、功能等方面給出具體的對比分析，供用戶選型參考。 性能 消息中間件的性能主要衡量吞吐量，Kafka的吞吐量比RabbitMQ要高出1~2個(gè)數(shù)量級，RabbitMQ的單機(jī)QPS在萬級別，Kafka的單機(jī)QPS能夠達(dá)到百萬級別。來自：百科![]()
院 數(shù)據(jù)庫開發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念，有助于更好地去開發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前，需要了解操來自：百科![]()
絡(luò)相對比較好的情況下，丟包率比較低，那么可以通過丟包重傳的方法來保證信息完整送達(dá)。比如說針對丟掉的數(shù)據(jù)包，通過高效的機(jī)制進(jìn)行重傳，確保接受方能夠完整的收到發(fā)送方所要發(fā)送的消息。 緩沖自適應(yīng) 由于有網(wǎng)絡(luò)抖動的存在，數(shù)據(jù)包的到達(dá)不是勻速的。 最直接的降低延遲的方法就是把緩來自：百科![]()
資源建設(shè)，整體設(shè)計(jì)思想圍繞教育大數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)全市教育數(shù)據(jù)的“聚、通、用”，從而為各個(gè)學(xué)校的教育教學(xué)提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，為教育管理部門的教育決策提供科學(xué)指導(dǎo)。 作為新型智慧城市惠民工程的一部分，智慧教育云平臺不是孤立建設(shè)的，該平臺最終必須實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)層面縱向橫向的互聯(lián)互通。從橫向來講，要與智慧城市中公安、人口、住建、醫(yī)療來自：云商店![]()
云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 時(shí)間：2020-12-08 10:14:51 HCIA-GaussDB系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。 目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個(gè)人開發(fā)者中的數(shù)據(jù)庫初學(xué)者 課程目標(biāo) 了解如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫。 課程大綱 第1章 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)概述 第2章來自：百科![]()
應(yīng)多元的架構(gòu)的支撐，例如 1.家庭安防，cloud VR，智能工廠等業(yè)務(wù)場景需要的是ARM原生的鯤鵬、AI大算力的昇騰和GPU圖像處理的多樣算力。 2.基因測序、高性能計(jì)算、媒體內(nèi)容分析等業(yè)務(wù)場景需要的是可業(yè)務(wù)封裝的云容器、并發(fā)處理的批量計(jì)算（Batch）、靈活業(yè)務(wù)響應(yīng)的Serverless的多形粒度。來自：百科
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