- 撥號(hào)網(wǎng)絡(luò)聚合 內(nèi)容精選 換一換
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高查詢性能,能夠支撐多節(jié)點(diǎn)多線程并行查詢,具備向量化查詢引擎,同時(shí),高效支持聚合、卷積等時(shí)序數(shù)據(jù)查詢模式; 海量時(shí)間線,最大可支持億級(jí)時(shí)間線; 邊云結(jié)合,邊緣節(jié)點(diǎn)就近部署,快速響應(yīng)本地查詢,數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)聚合后再上傳云端,降低上云帶寬需求。 再次,按物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的時(shí)效性分層處理,獲得綜合處理效率的最大化。來(lái)自:百科MRS 支持自研的CarbonData存儲(chǔ)技術(shù)。CarbonData是一種高性能大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案,以一份數(shù)據(jù)同時(shí)支持多種應(yīng)用場(chǎng)景,并通過(guò)多級(jí)索引、字典編碼、預(yù)聚合、動(dòng)態(tài)Partition、準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢等特性提升了IO掃描和計(jì)算性能,實(shí)現(xiàn)萬(wàn)億數(shù)據(jù)分析秒級(jí)響應(yīng)。同時(shí)MRS支持自研增強(qiáng)型調(diào)度器Super來(lái)自:百科
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生故障的情況下,也能夠保證精確一次的輸出。 豐富的時(shí)間語(yǔ)義支持 時(shí)間是流處理應(yīng)用的重要組成部分,對(duì)于實(shí)時(shí)流處理應(yīng)用來(lái)說(shuō),基于時(shí)間語(yǔ)義的窗口聚合、檢測(cè)、匹配等運(yùn)算是非常常見(jiàn)的。Flink提供了豐富的時(shí)間語(yǔ)義支持。 Event-time:使用事件本身自帶的時(shí)間戳進(jìn)行計(jì)算,使亂序到達(dá)或延遲到達(dá)的事件處理變得更加簡(jiǎn)單。來(lái)自:專(zhuān)題高查詢性能,能夠支撐多節(jié)點(diǎn)多線程并行查詢,具備向量化查詢引擎,同時(shí),高效支持聚合、卷積等時(shí)序數(shù)據(jù)查詢模式; 海量時(shí)間線,最大可支持億級(jí)時(shí)間線; 邊云結(jié)合,邊緣節(jié)點(diǎn)就近部署,快速響應(yīng)本地查詢,數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)聚合后再上傳云端,降低上云帶寬需求。 再次,按物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的時(shí)效性分層處理,獲得綜合處理效率的最大化。來(lái)自:百科
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當(dāng)前VR終端和內(nèi)容的市場(chǎng)還不成熟,各個(gè)終端的生態(tài)自成體系,各垂直行業(yè)的內(nèi)容也較為零散。生態(tài)不完善導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)內(nèi)容不易推廣,從而影響內(nèi)容商的創(chuàng)作動(dòng)力,因此亟需VR平臺(tái)加速內(nèi)容聚合與生態(tài)繁榮。 【華為云】視頻教程 視頻教程匯聚華為云云服務(wù)所有介紹視頻和操作視頻,通過(guò)專(zhuān)家有聲講解及實(shí)戰(zhàn)演示,教您快速使用云服務(wù)。三種維度分類(lèi)篩選,幫助您快速找到所需視頻。來(lái)自:百科
證業(yè)務(wù)順暢運(yùn)行。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 實(shí)時(shí)監(jiān)控 實(shí)時(shí)采樣監(jiān)控指標(biāo),提供及時(shí)有效的資源監(jiān)控,通知隨時(shí)觸發(fā)隨時(shí)響應(yīng)。 免費(fèi)易用 監(jiān)控免費(fèi)自動(dòng)開(kāi)通,提供多聚合方式的、最長(zhǎng)六個(gè)月的歷史監(jiān)控圖表。 通知多樣 云監(jiān)控 提供郵件、短信、HTTP和HTTPS通知,用戶可第一時(shí)間知悉業(yè)務(wù)運(yùn)行狀況。 深入全面來(lái)自:百科
內(nèi)容管理和Web服務(wù):文件服務(wù)可用于各種內(nèi)容管理系統(tǒng),為網(wǎng)站、主目錄、在線發(fā)行、存檔等各種應(yīng)用提供共享文件存儲(chǔ)。 大數(shù)據(jù)和分析應(yīng)用程序:文件系統(tǒng)能夠提供高于10GBps的聚合帶寬,可及時(shí)處理諸如衛(wèi)星影像等超大數(shù)據(jù)文件。同時(shí)文件系統(tǒng)具備高可靠性,避免系統(tǒng)失效影響業(yè)務(wù)的連續(xù)性。 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院來(lái)自:百科
及以 V5 協(xié)同管理平臺(tái)為支撐的平臺(tái)體系。 協(xié)同門(mén)戶:提供按組織分層、業(yè)務(wù)分類(lèi)呈現(xiàn)的門(mén)戶應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)分角色、分部門(mén)、分業(yè)務(wù)的場(chǎng)景化工作入口,聚合并統(tǒng)一展示各種信息、數(shù)據(jù)、工作事項(xiàng)等。 工作協(xié)同:提供綜合辦公、目標(biāo)管理、會(huì)議管理、文化建設(shè)、知識(shí)文檔管理等通用性、標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)企業(yè)溝通協(xié)作和協(xié)同辦公。來(lái)自:云商店
關(guān)于黑湖科技:黑湖科技為自我革新的制造型企業(yè)提供基于云端的數(shù)據(jù)協(xié)同和分析工具。通過(guò)微服務(wù)化的黑湖協(xié)同系統(tǒng),完成數(shù)據(jù)和信息在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)端到端的聚合和傳遞;通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)黑湖MI,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)建模,解決交期拖延,庫(kù)存積壓,生產(chǎn)效率低下等生產(chǎn)過(guò)程的問(wèn)題,幫助制造業(yè)客戶提高效率,降低成本,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)決策。來(lái)自:云商店
快速擴(kuò)展,非常適合IoT的高并發(fā)寫(xiě)入的場(chǎng)景。 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) 提供二級(jí)索引功能滿足動(dòng)態(tài)查詢的需求,利用兼容MongoDB的map-reduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。優(yōu)勢(shì):1.寫(xiě)性能: 文檔數(shù)據(jù)庫(kù) 的高性能寫(xiě)入,基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求;2.高性能和擴(kuò)展性:對(duì)高來(lái)自:百科
務(wù)開(kāi)展,同時(shí)具備擴(kuò)展性,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)信息化轉(zhuǎn)型。 ● 采用先進(jìn)技術(shù),適應(yīng)企業(yè)云時(shí)代的發(fā)展變化:深入滿足或創(chuàng)造客戶個(gè)性化需求,增強(qiáng)員工能動(dòng),聚合全球資源,建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)時(shí)企業(yè)運(yùn)作模式。 ● 以交易為核心的智能財(cái)務(wù)體系:企業(yè)業(yè)務(wù)需求從企業(yè)內(nèi)部走向產(chǎn)業(yè)鏈級(jí)和社會(huì)級(jí),最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)間的緊密連接、實(shí)現(xiàn)交易的一體化與智能化。來(lái)自:百科
用戶感覺(jué)正在與明星、樂(lè)隊(duì)、球星面對(duì)面,加以 VR 空間音頻可以聽(tīng)到現(xiàn)場(chǎng)海嘯般的歡呼吶喊聲。 VR視頻解決方案架構(gòu) VR視頻解決方案通過(guò)內(nèi)容聚合實(shí)現(xiàn)眾多VR內(nèi)容和應(yīng)用合作伙伴內(nèi)容注入,平臺(tái)層提供轉(zhuǎn)碼、8K FOV、 CDN 等功能,終端層提供VR player,支持FOV智能下載播放。來(lái)自:百科
將IP地址組關(guān)聯(lián)至資源:操作步驟 配置DDoS階梯調(diào)度策略:相關(guān)操作 使用場(chǎng)景一:創(chuàng)建彈性資源池并運(yùn)行作業(yè):步驟二:添加隊(duì)列到彈性資源池 授權(quán)資源聚合器帳號(hào):添加授權(quán) 標(biāo)簽概述:標(biāo)簽簡(jiǎn)介 全局配置簡(jiǎn)介:全局配置功能說(shuō)明 添加標(biāo)簽與創(chuàng)建標(biāo)簽鍵二者有什么不同? 管理員定制訪問(wèn)策略 資源管理優(yōu)秀實(shí)踐:步驟三:創(chuàng)建資源池來(lái)自:百科
在設(shè)計(jì)上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客戶端支持、實(shí)時(shí)等特性,適用于離線和在線的消息消費(fèi),如常規(guī)的消息收集、網(wǎng)站活性跟蹤、聚合統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)(監(jiān)控?cái)?shù)據(jù))、日志收集等大量數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的數(shù)據(jù)收集場(chǎng)景。 MRS Kafka是一個(gè)分布式的、分區(qū)的、多副本的消息發(fā)布-來(lái)自:專(zhuān)題
時(shí)間:2020-09-24 14:40:13 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 是一種用來(lái)存儲(chǔ)和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特殊類(lèi)型的數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)擅長(zhǎng)對(duì)來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和關(guān)聯(lián),從而發(fā)掘出數(shù)據(jù)中隱藏的商業(yè)價(jià)值。在企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策,商業(yè)情報(bào)分析等領(lǐng)域都起著至關(guān)重要的作用。 隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和分布式技術(shù)的長(zhǎng)足發(fā)展,來(lái)自:百科