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云上服務(wù)實(shí)現(xiàn)快速上線 18大類160+資源及服務(wù)實(shí)現(xiàn)即買即用,全域數(shù)據(jù)管理的工具云化,提升項(xiàng)目交付效率。 方案優(yōu)勢(shì): 端到端的方法論支撐 華為結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn),提供從調(diào)研、藍(lán)圖設(shè)計(jì)、方案設(shè)計(jì)、方案驗(yàn)證、運(yùn)營(yíng)等全流程的方法論支撐,提供數(shù)據(jù)使能咨詢、實(shí)施、運(yùn)營(yíng)服務(wù),端到端滿足空管行業(yè)要求。 以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)協(xié)同,構(gòu)建行業(yè)生態(tài)來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)容方案的主要內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)容方案的主要內(nèi)容 時(shí)間:2021-07-01 16:43:34 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)管理 任何一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的容量都是在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的基礎(chǔ)上對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)量進(jìn)行估算后確定的,容量不僅僅是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量,還需要考慮以下幾個(gè)方面:來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案_互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案 常見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案_互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案 時(shí)間:2021-04-29 11:25:48 互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案:讀寫(xiě)分離,分布式架構(gòu) 行業(yè)痛點(diǎn): 1、穩(wěn)定性:數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)大多是一主多從,主從庫(kù)均依賴DNS域名做來(lái)自:百科
2、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)部署存在安全隱患,數(shù)據(jù)泄露或被竄改風(fēng)險(xiǎn)極大。 3、車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)增量快,寫(xiě)入并發(fā)高,擴(kuò)容成本與實(shí)施難度巨大。以某車廠100W輛車為例,每日新增數(shù)據(jù)2.8TB,半年數(shù)據(jù)存量0.5PB。 4、故障數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不固定,寫(xiě)入并發(fā)大,業(yè)務(wù)查詢場(chǎng)景復(fù)雜。 解決方案: 產(chǎn)品豐富 華為云來(lái)自:百科
學(xué)校的得分率進(jìn)行監(jiān)控 市綜合質(zhì)量監(jiān)測(cè)大屏 區(qū)縣綜合質(zhì)量檢測(cè)大屏 學(xué)校綜合質(zhì)量檢測(cè)大屏 4) 校園疫情監(jiān)控大屏 將區(qū)域內(nèi)各個(gè)學(xué)校疫情發(fā)病人數(shù)、治愈人數(shù)、影響班級(jí)等數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)展現(xiàn),對(duì)疫情管控進(jìn)行實(shí)時(shí)管控,并根據(jù)數(shù)據(jù)做出決策。 通過(guò)對(duì)各個(gè)學(xué)校疫情數(shù)據(jù)的上報(bào)采集,實(shí)時(shí)展示疫情的隔離、治愈、來(lái)自:云商店
電商大促用什么數(shù)據(jù)庫(kù) 電商大促用什么數(shù)據(jù)庫(kù) 該方案基于華為云GeminiDB數(shù)據(jù)庫(kù) ,結(jié)合數(shù)據(jù)三副本存儲(chǔ)、高性能存儲(chǔ)池和數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等核心技術(shù),為電商行業(yè)客戶提供高可靠、高性能和低成本的秒殺大促數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案,解決大促期間海量用戶訪問(wèn)造成業(yè)務(wù)的卡頓、系統(tǒng)崩潰以及數(shù)據(jù)不一致導(dǎo)致超賣等痛點(diǎn)問(wèn)題。來(lái)自:專題
會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)數(shù)據(jù)修復(fù)。由于數(shù)據(jù)塊的副本分散存儲(chǔ)在不同的節(jié)點(diǎn)上,數(shù)據(jù)修復(fù)時(shí),將會(huì)在不同的節(jié)點(diǎn)上同時(shí)啟動(dòng)數(shù)據(jù)重建,每個(gè)節(jié)點(diǎn)上只需重建一小部分數(shù)據(jù),多個(gè)節(jié)點(diǎn)并行工作,有效避免了單個(gè)節(jié)點(diǎn)重建大量數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的性能瓶頸,將對(duì)上層業(yè)務(wù)的影響做到最小化。 數(shù)據(jù)重建流程如圖2所示。 數(shù)據(jù)重建原理如圖來(lái)自:百科
華為云Stack API對(duì)接方案:云平臺(tái)集成 華為云Stack API對(duì)接方案:云平臺(tái)集成 時(shí)間:2021-03-17 20:13:27 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在??????????????華為云學(xué)院 微認(rèn)證:基于華為云Stack的云管平臺(tái)開(kāi)發(fā)實(shí)踐 通過(guò)調(diào)用華為云S來(lái)自:百科
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