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  • intent機制 內(nèi)容精選 換一換
  • 提供優(yōu)質帶寬,保證業(yè)務連續(xù)性和穩(wěn)定性,保障用戶訪問速度。 全面精準 海量IP黑名單庫,精準有效,每日特征庫更新;七層過濾的手術刀式清洗機制,動態(tài)流量基線智能學習。 秒級響應 先進的逐包檢測機制,各類攻擊威脅秒級響應;強大的清洗設備性能,極低的清洗時延。 自動開啟 本服務在購買EIP時自動開啟防護,無需采購昂貴清洗設備,無需安裝。
    來自:百科
    華為云會議通過業(yè)務 數(shù)據(jù)加密 傳輸、業(yè)務接入認證、細粒度業(yè)務權限控制、業(yè)務數(shù)據(jù)訪問控制、業(yè)務交互的動態(tài)控制等機制為您的會議業(yè)務提供安全保證。 管理安全 華為云會議通過安全管理協(xié)議及安全管理機制保證管理流量傳輸及接入的安全,有效規(guī)避管理流量中的敏感信息被竊聽,防止管理重要信息被惡意攻擊。 網(wǎng)絡安全
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  • intent機制 相關內(nèi)容
  • 手機號(不包含物聯(lián)網(wǎng)卡) 有短信功能的固話 手機號 短信細則 短信支持的語言 首選簡體中文 英文及其他語種 平臺機制 統(tǒng)計短信發(fā)送數(shù)據(jù) √ √ 平臺機制 短信發(fā)送管控機制 √ √ 平臺機制 短信發(fā)送頻率 同一個號碼:驗證碼:2次/分鐘,50條/24小時;通知短信:10條/分鐘,50條/24
    來自:專題
    以及數(shù)據(jù)驅動的自定義窗口,可以通過靈活的觸發(fā)條件定制,實現(xiàn)復雜的流式計算模式。 容錯機制 分布式系統(tǒng),單個task或節(jié)點的崩潰或故障,往往會導致整個任務的失敗。Flink提供了任務級別的容錯機制,保證任務在異常發(fā)生時不會丟失用戶數(shù)據(jù),并且能夠自動恢復。 Checkpoint:Fl
    來自:專題
  • intent機制 更多內(nèi)容
  • 14:49:58 Kafka是一個擁有高吞吐、可持久化、可水平擴展,支持流式數(shù)據(jù)處理等多種特性的分布式消息流處理中間件,采用分布式消息發(fā)布與訂閱機制,在日志收集、流式數(shù)據(jù)傳輸、在線/離線系統(tǒng)分析、實時監(jiān)控等領域有廣泛的應用。 華為云分布式消息服務Kafka是一款基于開源社區(qū)版Kafka
    來自:百科
    直播分發(fā):提供全網(wǎng)分發(fā)流暢播放,覆蓋WEB、IOS、Android等多種平臺終端 安全防護:提供防盜鏈、HTTPS、API安全令牌等安全防護機制 消息機制:提供定制化消息機制,通過API對接快速了解業(yè)務量開展情況,按需進行用量結算,及時響應業(yè)務流程 數(shù)據(jù)統(tǒng)計:提供90天內(nèi)細顆粒度業(yè)務用量查詢,便于掌控業(yè)務用量,評估運營效果
    來自:專題
    定性問題,影響業(yè)務。 2、可靠性:高可用方面使用MHA的HA探測機制解決,容易造成切換失敗,需手工干預等。 3、DBA人力不足(人均維護數(shù)據(jù)庫和實例多),大量數(shù)據(jù)庫日常運維擠滿DBA時間 4、 數(shù)據(jù)復制 備份和恢復機制:數(shù)據(jù)量大,無法完全自動化全量備份和恢復。無法增量同步和限速,滿足業(yè)務多樣的業(yè)務場景。
    來自:百科
    名管理,并且支持多種可定制配置項,快速應對集中訪問和流量快速增長需求 安全防護 提供URL鑒權,HTTPS和Referer防盜鏈等多種保護機制,減少盜播風險 應用場景 適用于有自己的視頻處理中心,需要進行推拉流加速的 視頻直播 業(yè)務。LSA能夠對推/拉流域名下的直播流在全國范圍內(nèi)提供良好的加速服務
    來自:百科
    記錄管理員對SSR的所有操作事件如登陸、功能停用等,并提供日志的查詢、刪除、備份和導出。 關鍵事件報警 提供管理員可配置的時間報警機制,當管理員設定的事件被觸發(fā)時,通過郵件的形式向管理員發(fā)出通知。[1] 管理功能 統(tǒng)一管理機制 在一個SSR控制臺可以同時對多個平臺的SSR進行管理和維護,且SSR可開放接口給第三方管理平臺集成,實現(xiàn)與不同產(chǎn)品間管理的融合。
    來自:百科
    單擊“下一步”到“定義后端服務”頁面,修改調用類型為“Asynchronous”。 圖3 修改調用類型 單擊“立即完成”,進行保存。 重試機制 函數(shù)在同步調用或異步調用執(zhí)行失敗時,您可以參見以下重試機制進行操作。 同步調用 同步調用執(zhí)行失敗,建議您自行嘗試重試。 異步調用 異步調用可在界面配置最大重試次數(shù)和消
    來自:專題
    以及數(shù)據(jù)驅動的自定義窗口,可以通過靈活的觸發(fā)條件定制,實現(xiàn)復雜的流式計算模式。 容錯機制 分布式系統(tǒng),單個task或節(jié)點的崩潰或故障,往往會導致整個任務的失敗。Flink提供了任務級別的容錯機制,保證任務在異常發(fā)生時不會丟失用戶數(shù)據(jù),并且能夠自動恢復。 Checkpoint:Fl
    來自:百科
    支持WEB、IOS、Android等多種平臺,提供全網(wǎng)分發(fā)流暢播放 ⑥安全防護 提供防盜鏈、HTTPS、API安全令牌等多種安全防護機制 ⑦消息機制 提供定制化消息機制,通過API對接快速了解業(yè)務量開展情況,按需進行用量結算,及時響應業(yè)務流程 ⑧數(shù)據(jù)統(tǒng)計 提供90天內(nèi)細顆粒度業(yè)務用量查詢,便于掌控業(yè)務用量,評估運營效果
    來自:百科
    密,黑白名單設置,支持訪問流量控制,打通異構系統(tǒng)間的認證與權限 安全傳輸 數(shù)據(jù)安全防護機制提供數(shù)據(jù)安全(敏感數(shù)據(jù)加密)、系統(tǒng)安全、網(wǎng)絡安全(防火墻防入侵)、業(yè)務安全(租戶隔離)等多層安全防護機制 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
    來自:百科
    混合云架構應用場景: 多云部署、容災備份 為保證業(yè)務高可用,需要將業(yè)務同時部署在多個云的容器服務上,在某個云出現(xiàn)事故時,通過統(tǒng)一流量分發(fā)的機制,自動的將業(yè)務流量切換到其他云上。 流量分發(fā)、彈性伸縮 大型企業(yè)客戶需要將業(yè)務同時部署在不同地域的云機房中,并能自動彈性擴容和縮容,以節(jié)約成本。
    來自:百科
    統(tǒng)方案的1/3以下。 2、成本優(yōu)勢:打敗“冗余硬件”的最優(yōu)解 基于云資源池的調度機制,開發(fā)者按需調用資源,無需像傳統(tǒng)模式那樣準備大量閑置硬件。 值得一提的是,華為云Serverless的毫秒級伸縮機制,用戶峰值時達到彈性,用完即釋放,省下了一大筆服務器長期租用成本。 3、安全優(yōu)勢
    來自:百科
    維網(wǎng)協(xié)議HTTP不具備安全機制——采用明文的形式傳輸數(shù)據(jù)、不能驗證通信雙方的身份、無法防止傳輸?shù)臄?shù)據(jù)被篡改等,導致HTTP無法滿足電子商務和網(wǎng)上銀行等應用的安全性要求。 Netscape公司提出的安全協(xié)議SSL,利用數(shù)據(jù)加密、身份驗證和消息完整性驗證機制,為網(wǎng)絡上數(shù)據(jù)的傳輸提供安
    來自:百科
    在不同的服務中,根據(jù)不同的資源,可以有不同的操作權限。還可以做自定義的權限設置。 不可抵賴性:DevCloud基于公有云 IAM Token機制,所有操作都必須帶有Token,對所有關鍵操作進行審計記錄。審計日志被持久化,可保留足夠長時間,并可進行精確的回溯。 數(shù)據(jù)保密性:對于敏感
    來自:百科
    根據(jù)授權精細程度,ServiceStage權限分為角色和策略 角色 角色是IAM最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權限的粗粒度授權機制。該機制以服務為粒度,提供有限的服務相關角色用于授權。由于華為云各服務之間存在業(yè)務依賴關系,因此給用戶授予角色時,可能需要一并授予依賴的其他角
    來自:專題
    Agent,因此還需要有個白名單機制,來配合灰度發(fā)布。 · 增強的客戶端側負載均衡、重試、隔離、降級機制。(上圖中的第四點) - 通過URL獲取Provider應用名后,由于在改造過程中,不用Provider應用并不是同批次發(fā)布攜帶Sermant Java Agent,因此還需要有個白名單機制,來配合灰度發(fā)布。
    來自:百科
    大和全面,囊括了主要的密碼算法、常用的密鑰和證書封裝管理功能以及SSL協(xié)議,并提供了豐富的應用程序供測試或其它目的使用。 輔助功能 BIO機制是OpenSSL提供的一種高層IO接口,該接口封裝了幾乎所有類型的IO接口,如內(nèi)存訪問、文件訪問以及Socket等。這使得代碼的重用性大幅
    來自:百科
    還使用復制確認機制以確保消息在多個副本之間的一致性。 對于消費者而言,它可以從任何一個副本中讀取數(shù)據(jù),并且可以使用偏移量來跟蹤自己讀取的位置。如果消費者在讀取消息時發(fā)生故障,它可以從上次的偏移量處恢復,并繼續(xù)讀取剩余的消息。 總之,Kafka通過持久化存儲和副本機制來保證消息的可
    來自:專題
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