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- 大數(shù)據(jù)運(yùn)維崗位職責(zé) 內(nèi)容精選 換一換
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提供完整的IaaS專屬服務(wù)。 按需搭配數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)、安全服務(wù)、中間件和應(yīng)用服務(wù)。 獨享物理資源 全棧專屬服務(wù) 部署在華為云數(shù)據(jù)中心,從底層硬件到上層軟件系統(tǒng)均支持專屬獨享,從而滿足行業(yè)法規(guī)對業(yè)務(wù)云化的嚴(yán)苛規(guī)定。 由公有云統(tǒng)一運(yùn)維、運(yùn)營 全棧專屬服務(wù)由華為云專業(yè)運(yùn)維團(tuán)隊統(tǒng)一運(yùn)維、運(yùn)營,降低運(yùn)維、運(yùn)營成本,是來自:百科-as-Code的自動化能力。 在高效運(yùn)維方面,針對全??捎^測能力進(jìn)行了全新升級,具體表現(xiàn)為按角色分層運(yùn)維、跨層關(guān)聯(lián)分析、分鐘級定界: 分層分角色觀測,覆蓋業(yè)務(wù)、應(yīng)用、中間件和基礎(chǔ)設(shè)施4層指標(biāo)體系,超1萬+種指標(biāo)類型;按運(yùn)維角色劃分權(quán)限和運(yùn)維視圖,支持跨層分析。 全鏈路監(jiān)控,覆蓋來自:百科
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習(xí)和統(tǒng)計算法更準(zhǔn)確。可觀測數(shù)據(jù)要做到應(yīng)采盡采,配合多維度指標(biāo)檢測算法,能達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確性。 大模型場景:故障根因分析要梳理出上百種應(yīng)用關(guān)聯(lián)的對象,同時通過鏈路追蹤技術(shù)找到對象的依賴關(guān)系,故障的修復(fù)依賴運(yùn)維經(jīng)驗。這種場景下通過大模型技術(shù)和海量的運(yùn)維知識庫,針對問題發(fā)生的原因提供修復(fù)建議。來自:百科【云小課】不容錯過!華為云新一代緩存“大咖”——云數(shù)據(jù)庫 GaussDB (for Redis) 【云小課】不容錯過!華為云新一代緩存“大咖”——云數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for Redis) 時間:2021-08-06 16:26:56 云小課 Redis 云數(shù)據(jù)庫 眾所周知,Redis是一來自:百科
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云知識 知識圖譜與大模型結(jié)合方法概述 知識圖譜與大模型結(jié)合方法概述 時間:2024-05-15 10:20:11 作者 | 黃巍 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》總結(jié)了大語言模型和知識圖來自:百科堡壘機(jī) 也是當(dāng)前應(yīng)用最為普遍的一種。運(yùn)維審計型堡壘機(jī)被部署在內(nèi)網(wǎng)中服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等核心資源的前面,對運(yùn)維人員的操作權(quán)限進(jìn)行控制和操作行為審計。 運(yùn)維審計型堡壘機(jī)即解決了運(yùn)維人員權(quán)限難以控制混亂局面,又可對違規(guī)操作行為進(jìn)行控制和審計,而且由于運(yùn)維操作本身不會產(chǎn)生大規(guī)模的流量,堡壘機(jī)來自:百科和線下運(yùn)維成本; 高可靠 云上災(zāi)備系統(tǒng)和線下DC數(shù)據(jù)同步,保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行; OBS 對災(zāi)備系統(tǒng)數(shù)據(jù)備份,提升數(shù)據(jù)可靠性; 高安全 全平臺、全節(jié)點、全服務(wù)通過英國標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(BSI)的PCI-DSS認(rèn)證; 便捷運(yùn)維 華為云專業(yè)運(yùn)維團(tuán)隊擁有成熟的運(yùn)維方法和流程,提供快速、有效的運(yùn)維能力。來自:百科華為云計算 云知識 5G三大場景的應(yīng)用介紹 5G三大場景的應(yīng)用介紹 時間:2022-12-09 17:10:10 物聯(lián)網(wǎng) 之前聊到5G在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中收到廣泛應(yīng)用,本文來聊一聊5G三大場景的應(yīng)用介紹。 eMBB 首先來說說eMBB的定義。eMBB即增強(qiáng)型移動寬帶,eMBB能給5G帶來自:百科
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