- Spring的原理性總結(jié) 內(nèi)容精選 換一換
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基于覆蓋中國大陸主要省市和主流運(yùn)營商的優(yōu)質(zhì)節(jié)點(diǎn)資源進(jìn)行部署,用戶可以將時(shí)延敏感業(yè)務(wù)就近接入部署,保證確定性時(shí)延,提升業(yè)務(wù)體驗(yàn) 多樣算力 面向豐富的邊緣業(yè)務(wù)場(chǎng)景,提供多樣化的算力類型,用戶可以根據(jù)業(yè)務(wù)要求選擇合適的算力 面向豐富的邊緣業(yè)務(wù)場(chǎng)景,提供多樣化的算力類型,用戶可以根據(jù)業(yè)務(wù)要求選擇合適的算力 卓越性能來自:專題-100 , 表示配置文件的優(yōu)先級(jí)很低(order越大,優(yōu)先級(jí)越高,缺省為0),如果業(yè)務(wù)服務(wù)增加了同樣的配置項(xiàng),會(huì)覆蓋這里的配置。 說明:“microservice.yaml”文件在后續(xù)新版本可能會(huì)發(fā)生變化,以適配 CS E的ServiceComb引擎最新的功能要求。如果期望后續(xù)升級(jí)來自:專題
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openGauss ?openEuler:是一個(gè)開源、免費(fèi)的Linux發(fā)行版平臺(tái),將通過開放的社區(qū)形式與全球的開發(fā)者共同構(gòu)建一個(gè)開放、多元和架構(gòu)包容的軟件生態(tài)體系 ?openGauss: 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB,是支持Kunpeng硬件架構(gòu)的全自研企業(yè)級(jí)OLTP數(shù)據(jù)庫,基于創(chuàng)新性數(shù)據(jù)庫內(nèi)核,來自:百科算法策略:根據(jù)后端服務(wù)器的權(quán)重,按順序依次將請(qǐng)求分發(fā)給不同的服務(wù)器。它用相應(yīng)的權(quán)重表示服務(wù)器的處理性能,按照權(quán)重的高低以及輪詢方式將請(qǐng)求分配給各服務(wù)器,相同權(quán)重的服務(wù)器處理相同數(shù)目的連接數(shù)。常用于短連接服務(wù),例如HTTP等服務(wù)。 2.最少連接 權(quán)重:支持 算法策略:最少連接是通過當(dāng)前活躍的連接數(shù)來來自:百科
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接多種第三方數(shù)據(jù)采集工具,提供豐富的云服務(wù)Connector及Agent/SDK。適用于IoT、互聯(lián)網(wǎng)、媒體等行業(yè)的設(shè)備監(jiān)控、實(shí)時(shí)推薦、 日志分析 等場(chǎng)景。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理 實(shí)時(shí)收集城市各交通樞紐的車輛通行數(shù)據(jù),緩存在通道中,分析平臺(tái)周期讀取通道中的數(shù)據(jù)分析后將結(jié)果應(yīng)用到調(diào)度系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)停車場(chǎng)開放時(shí)長和交通資源的調(diào)配。來自:百科
3、如何在高速增長中保持高標(biāo)準(zhǔn)化的服務(wù)水準(zhǔn)? 4、如何有效把握擴(kuò)張的成本和預(yù)警潛在的風(fēng)險(xiǎn)? 現(xiàn)在,快遞企業(yè)已部署了多種專業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng),但是對(duì)于站點(diǎn)生命周期管理,尤其是站點(diǎn)建站、選址優(yōu)化、入場(chǎng)確認(rèn)、站點(diǎn)關(guān)閉、退場(chǎng)確認(rèn)等目前依賴于OA系統(tǒng)中獨(dú)立的審批流程及線下郵件、會(huì)議、電話等方式進(jìn)行,未形成完整規(guī)范的業(yè)務(wù)管理流程,經(jīng)常導(dǎo)致不合規(guī)的現(xiàn)象出現(xiàn)。來自:云商店
近選擇購買的 WAF 區(qū)域。 例如,如果買一個(gè)WAF能同時(shí)覆蓋不同地域的業(yè)務(wù)(如北京和上海),但是若購買北京region的WAF,對(duì)于客戶在上海的業(yè)務(wù),可能轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)長相比于北京的業(yè)務(wù)會(huì)更長。為了提高轉(zhuǎn)發(fā)效率,建議您購買2個(gè)WAF(北京region的WAF和上海region的WAF),分別防護(hù)北京和上海的業(yè)務(wù)。來自:專題
分布式緩存Redis如何減輕數(shù)據(jù)庫壓力 通過Redis提供的哈希、集合等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以很方便的實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)社交網(wǎng)站超高訪問量下的數(shù)據(jù)訪問。 通過Redis提供的哈希、集合等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以很方便的實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)社交網(wǎng)站超高訪問量下的數(shù)據(jù)訪問。 分布式緩存Redis 例如:共同專注好友、點(diǎn)贊、評(píng)論等,社交網(wǎng)站的訪問量通常比較大,傳統(tǒng)來自:專題