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86、ARM架構的各種硬件。 軟件標準化 統(tǒng)一框架架構，與硬件松耦合。除了華為推薦的系列化硬件之外，亦可對接通用服務器，支持邊緣服務可插拔。 應用生態(tài)化 開放的架構支持第三方服務集成，支撐全場景定制化解決方案的實現(xiàn)，提供豐富的應用生態(tài)沃土。 邊緣計算在物聯(lián)網領域的應用 IoT邊緣來自：專題在邊緣節(jié)點與云端斷鏈情況下也能提供設備的本地自治（包括設備數(shù)據(jù)緩存）。 · 為您提供低成本、本地自閉環(huán)、邊緣智能、云邊協(xié)同的方案。 業(yè)務流程 IoT邊緣基于 物聯(lián)網平臺 的 設備接入服務 ，給您提供邊緣側設備接入、低時延業(yè)務聯(lián)動和本地閉環(huán)管理的解決方案。 使用IoT邊緣服務的關鍵流程如下： 圖1 業(yè)務流程 華為云IoT邊緣對物聯(lián)網邊緣網關的硬件規(guī)格要求說明來自：專題
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其他 本大賽規(guī)程的最終解釋權歸“中國高校計算機大賽——華為云大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽”組織委員會所有。 “中國高校計算機大賽——華為云大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽”組織委員會 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思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。來自：百科華為云計算 云知識 業(yè)務數(shù)據(jù)上云的趨勢分析 業(yè)務數(shù)據(jù)上云的趨勢分析 時間：2021-03-05 11:33:09 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Express將來自：百科
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華為云計算 云知識 企業(yè)數(shù)據(jù)上云的優(yōu)點 企業(yè)數(shù)據(jù)上云的優(yōu)點 時間：2020-08-31 16:35:16 數(shù)據(jù)庫 隨著技術的發(fā)展，探索數(shù)據(jù)價值一直在持續(xù)，數(shù)據(jù)平臺技術架構也逐步在進化。華為云針對企業(yè)上云與治理提出了一套適用于互聯(lián)網、金融、游戲、產業(yè)云等行業(yè)的解決方案，數(shù)據(jù)采集到數(shù)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 時間：2021-05-24 10:11:23 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署。 適用的組件有： 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink；來自：百科![]()
高校學生、個人開發(fā)者中的虛擬化初學者 課程目標 了解什么是鯤鵬虛擬化以及虛擬化原理。 課程大綱 第1章 業(yè)界趨勢 第2章 鯤鵬計算云平臺 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思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)來自：百科![]()
智慧交通 面臨挑戰(zhàn) 在自動駕駛大力發(fā)展的時代，智慧交通與車聯(lián)網的高效協(xié)同是實現(xiàn)安全自動駕駛的基石。如何讓自動駕駛車輛實時感知復雜的路面情況？如何讓自動駕駛車輛根據(jù)不同場景，迅速計算出相應對策？如何讓自動駕駛車輛針對緊急場景，做到毫秒級的響應？ 解決方案 智慧交通邊緣節(jié)點通過視頻和來自：專題![]()
等采集到的數(shù)據(jù)，現(xiàn)場進行分析，給出及時的預警通知。 · 工業(yè)4.0，邊緣計算也是發(fā)揮了巨大的作用，實現(xiàn)傳統(tǒng)工業(yè)制造的生產流程可視化、數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理、孿生建模可視化分析等，節(jié)能減排的同時提高效率。 · 倉儲物流大大提高了物品分撿效率，實現(xiàn)對每個倉儲貨物的建檔，更精細更可靠的追溯管理。來自：專題![]()
電商大促用什么數(shù)據(jù)庫 電商大促用什么數(shù)據(jù)庫 該方案基于華為云GeminiDB數(shù)據(jù)庫 ，結合數(shù)據(jù)三副本存儲、高性能存儲池和數(shù)據(jù)強一致性等核心技術，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)庫解決方案，解決大促期間海量用戶訪問造成業(yè)務的卡頓、系統(tǒng)崩潰以及數(shù)據(jù)不一致導致超賣等痛點問題。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 當今時代的計算特點是什么 當今時代的計算特點是什么 時間：2021-05-28 09:56:27 鯤鵬 云計算 當今時代，云、AI、5G技術共同引領業(yè)務創(chuàng)新，需要多樣性的計算。 網絡方面，5G和網絡虛擬化SDN，帶來了更低的時延、超高的帶寬； 端側算力方面，嵌來自：百科![]()
華為云計算 云知識 專屬計算集群的應用場景 專屬計算集群的應用場景 時間：2020-09-22 09:29:59 專屬計算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉庫、基因測序、生物制藥等對資源獨享，性能要求高的場景。用戶可申請獨占物理設備，獨享計算，從而保證業(yè)務穩(wěn)定運行來自：百科![]()
眾”的防控要求，“線上云年會”因為創(chuàng)新的玩法、跨距離、互動性強的特點，再一次成為今年很多企業(yè)舉辦年會的優(yōu)先需求。 我們今天來帶大家看一下，通過云速直播，企業(yè)都是怎么做線上云年會的。有幾大要點，大家一定不能忽略哦。 “線上云年會”，可以這樣來辦！ 01 活動方式的選擇 “線上云年會”一般有以下兩種活動方式：來自：云商店![]()
業(yè)、個人的專家助手。 盤古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結合，重塑千行百業(yè)，成為各組織、企業(yè)、個人的專家助手。 專家咨詢 申請體驗 華為云AI大模型 中國首個全棧自主的AI大模型 行業(yè)重塑來自：專題![]()
好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠實現(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠實現(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。來自：專題![]()
問協(xié)議。CIFS是公共的或開放的SMB協(xié)議版本，由微軟公司使用，它使程序可以訪問遠程Internet計算機上的文件并要求此計算機提供服務。通過CIFS協(xié)議，可實現(xiàn)Windows系統(tǒng)主機之間的網絡文件共享。 CIFS類型的文件系統(tǒng)不支持使用Linux操作系統(tǒng)的云服務器進行掛載。 W來自：專題![]()
、頻率或百分比之間的相對關系。在餅圖中，每個扇區(qū)的弧長（以及圓心角和面積）大小為其所表示的數(shù)量的比例。這些扇區(qū)合在一起剛好是一個完全的圓形。 餅圖可以用來統(tǒng)計總費用或金額的各個部分構成比例的情況，如預算分配，資產組成等。 石墨表格中選中需要做餅圖比例統(tǒng)計的數(shù)據(jù)行列，插入圖表，選擇餅圖即可生成相應圖表。來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——人工智能的能與不能 大V講堂——人工智能的能與不能 時間：2020-12-15 11:39:38 通過本課程你將了解到人工智能能做什么，當前AI應用場景及技術如何落地。 課程簡介 本課程將從算法和算力兩個維度對人工智能的能與不能展開分析和討論。。 課程目標來自：百科![]()
華為云計算 云知識 【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)庫來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強降水臨近預測 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強降水臨近預測 時間：2020-12-10 16:40:07 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽 ·粵港澳大灣區(qū)強降水臨近預測大賽來自：百科
