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- VRMMO的技術(shù)挑戰(zhàn) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)管理 技術(shù)的新挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)管理技術(shù)的新挑戰(zhàn) 時(shí)間：2021-05-21 11:30:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理技術(shù)的面臨的新挑戰(zhàn)主要來自高度可擴(kuò)展性和可伸縮性、數(shù)據(jù)類型多樣和異構(gòu)處理能力、數(shù)據(jù)處理時(shí)效性要求以及大數(shù)據(jù)來臨這四個(gè)方面。 1、高度可擴(kuò)展性和可伸縮性來自：百科企業(yè)云化的挑戰(zhàn) 企業(yè)云化的挑戰(zhàn) 時(shí)間：2020-10-15 14:07:50 在企業(yè)云化轉(zhuǎn)型的過程中，隨著企業(yè)信息化的發(fā)展，往往在內(nèi)部同時(shí)存在多種不同廠商或不同類型的云平臺(tái)。迫切需要一套統(tǒng)一的云管理平臺(tái)，對(duì)公司IT資源進(jìn)行優(yōu)化整合，實(shí)現(xiàn)多個(gè)云平臺(tái)的統(tǒng)一管理以及各類資源和服務(wù)的全生命來自：百科
- VRMMO的技術(shù)挑戰(zhàn) 相關(guān)內(nèi)容
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AD）是一種不可逆的神經(jīng)退行性疾病，是人類面臨的最大健康威脅之一，基于腦影像探索AD的影像學(xué)標(biāo)記對(duì)AD早期識(shí)別和及時(shí)預(yù)防具有重大臨床意義。本次大賽旨在提高基于影像的阿爾茨海默病早期識(shí)別準(zhǔn)確性，推動(dòng)和促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在腦科學(xué)、臨床輔診等智慧醫(yī)學(xué)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和落地應(yīng)用。來自：百科衡規(guī)劃，成為數(shù)據(jù)遷移的最大挑戰(zhàn)！ 上云遷移是一項(xiàng)復(fù)雜而嚴(yán)謹(jǐn)的系統(tǒng)性工程,稍有不慎就會(huì)帶來不可預(yù)估的重大損失！ 上云遷移過程風(fēng)險(xiǎn) 較高的遷移成本 巨大的人力消耗 不可控的時(shí)間成本 價(jià)格昂貴的工具 復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景 各廠家服務(wù)器、存儲(chǔ)架構(gòu)獨(dú)立、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 不同的操作系統(tǒng)、虛擬化平臺(tái)、云平臺(tái)來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)存在的挑戰(zhàn) 傳統(tǒng)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)存在的挑戰(zhàn) 時(shí)間：2020-09-11 14:29:24 隨著移動(dòng)化、大數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)化的轉(zhuǎn)型，基于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)部署的園區(qū)網(wǎng)絡(luò)存在越來越多的挑戰(zhàn)。 網(wǎng)絡(luò)建設(shè)初期投資大。 部署效率低，影響業(yè)務(wù)開通速度。 網(wǎng)絡(luò)管理復(fù)雜，運(yùn)維成本高，且效率低。來自：百科![]()
3、NUMA優(yōu)化 4、新挑戰(zhàn) 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解NUMA 架構(gòu)的特點(diǎn) 2、了解NUMA 的配置方法 課程大綱 第1章 NUMA架構(gòu)下的軟件性能挑戰(zhàn) 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(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)創(chuàng)新的挑戰(zhàn) 企業(yè)內(nèi)部存在大量數(shù)據(jù)孤島，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不共享、不流通，無法實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)創(chuàng)新； 數(shù)據(jù)的應(yīng)用還停留在數(shù)據(jù)分析報(bào)表階段，缺乏基于數(shù)據(jù)反哺業(yè)務(wù)推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的解決方案。 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(guān)鍵是以云原生的思維踐行云來自：百科![]()
Web應(yīng)用面臨的安全挑戰(zhàn)有哪些？ Web應(yīng)用面臨的安全挑戰(zhàn)有哪些？ 時(shí)間：2021-05-19 08:56:56 隨著Web技術(shù)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用，也面臨著越來越多的安全挑戰(zhàn)。目前面臨的主要安全挑戰(zhàn)主要有2類，即網(wǎng)頁(yè)仿冒和網(wǎng)頁(yè)篡改。 1. 網(wǎng)頁(yè)仿冒 根據(jù)國(guó)家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心的報(bào)告，2019年，監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)約8來自：百科![]()
云知識(shí) 容器技術(shù)的出現(xiàn) 容器技術(shù)的出現(xiàn) 時(shí)間：2021-06-30 18:26:24 容器技術(shù)的概念最初出現(xiàn)在 2000 年，2008年 LXC, 提供了一整套完整的Linux容器管理實(shí)現(xiàn)方案。 在Linux中，容器技術(shù)是一種進(jìn)程隔離的技術(shù)，應(yīng)用可以運(yùn)行在一個(gè)個(gè)相互隔離的容器中，與來自：百科![]()
戶提供更精細(xì)化的緩存管理。 CDN 緩存時(shí)間會(huì)對(duì)“回源率”產(chǎn)生直接的影響。若CDN緩存時(shí)間較短，CDN邊緣節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)會(huì)經(jīng)常失效，導(dǎo)致頻繁回源，增加了源站的負(fù)載，同時(shí)也增大的訪問延時(shí)；若CDN緩存時(shí)間太長(zhǎng)，會(huì)帶來數(shù)據(jù)更新時(shí)間慢的問題。開發(fā)者需要增對(duì)特定的業(yè)務(wù)，來做特定的數(shù)據(jù)緩存時(shí)間管理。來自：百科![]()
Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比的優(yōu)勢(shì) Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2021-06-30 18:31:48 Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比，具有以下這些顯著的優(yōu)勢(shì)： 1. Docker啟動(dòng)快速屬于秒級(jí)別。虛擬機(jī)通常需要幾分鐘去啟動(dòng)。 2. Docker需要的資源更少，來自：百科![]()
Docker的技術(shù)優(yōu)勢(shì)： 統(tǒng)一的交付標(biāo)準(zhǔn)可以屏蔽環(huán)境差異，使能DevOps 更小的資源消耗，提高資源利用率，匹配微服務(wù)架構(gòu) 極速的彈性伸縮，故障恢復(fù)，解放運(yùn)維生產(chǎn)力 Kubernetes的技術(shù)特點(diǎn)： 通過聲明性語(yǔ)法直接定義應(yīng)用的最終狀態(tài) 提供開放的插件機(jī)制 靈活的資源權(quán)限隔離機(jī)制來自：百科![]()
在這個(gè)帶寬限制下，給客戶提供更流暢的觀看體驗(yàn)，需要使用較為復(fù)雜的視頻編碼算法，在降低傳輸帶寬的同時(shí)不斷的提升畫質(zhì)。 CDN支出高 CDN的支出是直播平臺(tái)的主要運(yùn)營(yíng)成本之一，實(shí)際上，在編碼計(jì)算側(cè)的支出，可以在同等畫質(zhì)下降低傳輸帶寬，對(duì)于頭部主播的CDN支出降低非常有幫助。 業(yè)務(wù)高峰時(shí)段突發(fā)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 容器技術(shù)出現(xiàn)的背景 容器技術(shù)出現(xiàn)的背景 時(shí)間：2021-06-30 18:25:23 在之前的開發(fā)運(yùn)維中，應(yīng)用和環(huán)境的交付是分離的，較難在開發(fā)環(huán)境和生產(chǎn)環(huán)境無法保持一致，容易出現(xiàn)各種環(huán)境問題； 對(duì)于公司而言，服務(wù)器、存儲(chǔ)等作為成本之一，希望能追求高效的利用已有的服務(wù)資來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 存儲(chǔ)技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn) 存儲(chǔ)技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn) 時(shí)間：2021-05-25 15:57:49 存儲(chǔ)與備份 存儲(chǔ)技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn)呈現(xiàn)為從集中式到分布式。 集中式存儲(chǔ)包含核機(jī)頭（控制器）、磁盤陣列（JBOD）和交換機(jī)、管理設(shè)備等。數(shù)據(jù)統(tǒng)一通過存儲(chǔ)系統(tǒng)的機(jī)頭入口。 分布式存儲(chǔ)中來自：百科![]()
云知識(shí) 云原生的技術(shù)趨勢(shì) 云原生的技術(shù)趨勢(shì) 時(shí)間：2021-07-01 11:23:14 云原生的代表技術(shù)有容器、服務(wù)網(wǎng)格、微服務(wù)、不可變基礎(chǔ)設(shè)施和聲明式API。 其發(fā)展趨勢(shì)是：服務(wù)治理與業(yè)務(wù)邏輯逐步解耦，服務(wù)治理能力下沉到基礎(chǔ)設(shè)施，服務(wù)網(wǎng)格以基礎(chǔ)設(shè)施的方式提供無侵入的連接控制、安來自：百科![]()
海量業(yè)務(wù)下應(yīng)用運(yùn)維面臨以下兩個(gè)方面的挑戰(zhàn)： 大型分布式應(yīng)用關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，分析定位應(yīng)用問題困難，應(yīng)用運(yùn)維面臨如何保障應(yīng)用正常、快速完成問題定位、迅速找到性能瓶頸的挑戰(zhàn)。 應(yīng)用體驗(yàn)差導(dǎo)致用戶流失。運(yùn)維人員不能實(shí)時(shí)感知并追蹤體驗(yàn)差的業(yè)務(wù)，未能及時(shí)診斷應(yīng)用異常，嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)來自：百科![]()
（3）需關(guān)注系統(tǒng)容量實(shí)時(shí)擴(kuò)容 5、費(fèi)用結(jié)算 （1）需要完善的賬單管理 （2）需根據(jù)業(yè)務(wù)選擇合適的優(yōu)惠套餐 （3）涉及多國(guó)多種貨幣結(jié)算 （4）多個(gè)出賬日無法統(tǒng)一 6、服務(wù)保障 （1）對(duì)接多國(guó)運(yùn)營(yíng)商的客服 （2）缺少專業(yè)的網(wǎng)絡(luò)保障 （3）缺乏容災(zāi)保障數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的可靠性 文中課程 ??????????更來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 容器技術(shù)與 DevOps的關(guān)系 容器技術(shù)與 DevOps的關(guān)系 時(shí)間：2020-10-13 10:33:48 DevOps（Development和Operations的組合詞）是一組流程，方法和系統(tǒng)的統(tǒng)稱，用于促進(jìn)開發(fā)（應(yīng)用程序/軟件工程），技術(shù)運(yùn)營(yíng)和質(zhì)量保證（QA）部門之間的溝通，協(xié)作和整合來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云原生的技術(shù)版圖 云原生的技術(shù)版圖 時(shí)間：2021-06-30 18:20:52 云原生的技術(shù)版圖如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????????????????????????????????????????????來自：百科![]()
是指在計(jì)算機(jī)及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中確認(rèn)操作者身份的過程，從而確定該用戶是否具有對(duì)某種資源的訪問和使用權(quán)限，進(jìn)而使計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的訪問策略能夠可靠、有效地執(zhí)行，防止攻擊者假冒合法用戶獲得資源的訪問權(quán)限，保證系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的安全，以及授權(quán)訪問者的合法利益。對(duì)稱加密算法和非對(duì)稱加密算法都可以實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證。來自：百科
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