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- 大數(shù)據(jù)分布式處理 內(nèi)容精選 換一換
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1、快速了解Astro Canvas大屏 通過(guò)圖說(shuō)和業(yè)務(wù)大屏簡(jiǎn)介，快速了解什么是Astro大屏應(yīng)用，單擊初識(shí)Astro Canvas了解更多。 2、使用模板安裝一個(gè)業(yè)務(wù)大屏，體驗(yàn)Astro Canvas Astro Canvas中，預(yù)置了綜合態(tài)勢(shì)、資產(chǎn)統(tǒng)計(jì)、設(shè)備管理等典型場(chǎng)景的大屏模板，您可以基于模板，直接構(gòu)建業(yè)務(wù)大屏。來(lái)自：專(zhuān)題管理分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。 邏輯庫(kù)創(chuàng)建需要關(guān)聯(lián)RDS實(shí)例，在RDS實(shí)例上創(chuàng)建分片，即物理庫(kù)。 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 DDM 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件（ Distributed Database Middleware ，簡(jiǎn)稱(chēng)DDM），專(zhuān)注于解決數(shù)據(jù)庫(kù)分布式擴(kuò)展問(wèn)題，突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的容量和性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高并發(fā)訪問(wèn)。來(lái)自：百科
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來(lái)自：百科云知識(shí) 使用分布式緩存服務(wù)D CS 改造傳統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù) 使用分布式緩存服務(wù)DCS改造傳統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間：2025-04-24 10:28:57 方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 隨著互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用行業(yè)的逐漸發(fā)展，業(yè)務(wù)需求急速增加，數(shù)據(jù)量和并發(fā)訪問(wèn)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，僅依附于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)難以來(lái)自：百科
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區(qū)）的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)服務(wù)器（區(qū)），使新老玩家就能在同一個(gè)區(qū)進(jìn)行游戲。在這個(gè)過(guò)程中，會(huì)遇到如何將不同服務(wù)器數(shù)據(jù)同步的相關(guān)問(wèn)題。 解決方案 在游戲開(kāi)合服方面，使用分布式緩存服務(wù)（DCS）的Redis緩存可以應(yīng)用到以下場(chǎng)景： 跨服數(shù)據(jù)同步 游戲合服后，需要將多個(gè)游戲服務(wù)器的數(shù)據(jù)進(jìn)行同步來(lái)自：百科![]()
讀寫(xiě)分離實(shí)例 分布式緩存服務(wù)常見(jiàn)問(wèn)題解答 分布式緩存服務(wù)常見(jiàn)問(wèn)題解答 點(diǎn)擊了解更多常見(jiàn)問(wèn)題 點(diǎn)擊了解更多常見(jiàn)問(wèn)題 DCS支持數(shù)據(jù)持久化嗎？ 對(duì)于分布式緩存服務(wù)Redis緩存實(shí)例，除單機(jī)實(shí)例不支持數(shù)據(jù)持久化，其他實(shí)例類(lèi)型都支持持久化。 分布式緩存服務(wù)的備份與恢復(fù)策略是什么？ 分布式緩存服務(wù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
通過(guò)將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)放入緩存，加快用戶(hù)端訪問(wèn)速度，提升用戶(hù)體驗(yàn)。 靈活擴(kuò)展 業(yè)務(wù)爆發(fā)時(shí)可以通過(guò)一鍵擴(kuò)容，輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量和訪問(wèn)量的增長(zhǎng)。 數(shù)據(jù)備份恢復(fù) 數(shù)據(jù)備份到 OBS ，根據(jù)需要一鍵式恢復(fù)，數(shù)據(jù)安全有保障。 2.電商類(lèi)應(yīng)用 熱銷(xiāo)商品展示、秒殺推薦等數(shù)據(jù)面臨高并發(fā)讀的壓力，可以存儲(chǔ)在分布式緩存M來(lái)自：百科![]()
Kafka可以幫助解決實(shí)時(shí)流處理的問(wèn)題。Kafka提供了高吞吐量的數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制，可以將大量的數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)地傳輸?shù)礁鱾€(gè)處理節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行處理，并將處理結(jié)果實(shí)時(shí)地返回。這樣就能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)流處理，提高數(shù)據(jù)處理效率。 3. 解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問(wèn)題： Kafka可以幫助解決日志管理和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的問(wèn)題。Kafka來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 昇騰AI處理器及軟件?；A(chǔ) 昇騰AI處理器及軟件?；A(chǔ) 時(shí)間：2020-12-15 14:20:28 本課程主要介紹昇騰AI處理器及其配套軟件的基礎(chǔ)知識(shí)，以及如何搭建基于昇騰AI處理器的開(kāi)發(fā)&運(yùn)行環(huán)境的相關(guān)知識(shí)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)理論來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-01 14:57:04 通過(guò)Mind Studio圖形化界面，體驗(yàn)端到端的算子開(kāi)發(fā)流程，包括算子工程創(chuàng)建，算子代碼實(shí)現(xiàn)、測(cè)試代碼實(shí)現(xiàn)以及測(cè)試。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)通過(guò)指導(dǎo)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 為什么選擇華為云媒體處理？ 為什么選擇華為云媒體處理？ 時(shí)間：2022-08-27 17:28:47 【轉(zhuǎn)碼包活動(dòng)】 什么是媒體處理 媒體處理（Media Processing Center，簡(jiǎn)稱(chēng)MPC）是一種多媒體數(shù)據(jù)處理服務(wù)，通過(guò)經(jīng)濟(jì)、彈性和高可擴(kuò)展的轉(zhuǎn)換方來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：異常處理 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：異常處理 時(shí)間：2021-04-07 09:32:14 Python無(wú)法正常處理程序時(shí)就會(huì)發(fā)生一個(gè)異常，異常發(fā)生時(shí)我們需要捕獲處理它，否則程序會(huì)終止執(zhí)行； 捕捉異常使用try/excep來(lái)自：百科![]()
立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 鏈接：https://support.huaweicloud.com來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
為應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰期的流量沖擊，分布式云原生UCS提供了智能的分布式流量治理和算力調(diào)度管理能力，靈活分配業(yè)務(wù)流量和邊云資源，有效提升業(yè)務(wù)穩(wěn)定性和用戶(hù)體驗(yàn)。 優(yōu)勢(shì) ●用戶(hù)就近接入 分布式云原生UCS根據(jù)用戶(hù)所屬區(qū)域，實(shí)現(xiàn)智能路由、就近接入，減少業(yè)務(wù)端到端時(shí)延。 ●統(tǒng)一算力供給 分布式云原生UCS跨地來(lái)自：專(zhuān)題![]()
成YUV數(shù)據(jù)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。 -JPEG圖片處理完成后，需要用JPEGE編碼模塊對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行JPEG格式還原，用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理輸出數(shù)據(jù)的后處理。 -當(dāng)輸入圖片格式為PNG時(shí)，需要調(diào)用PNGD解碼模塊進(jìn)行解碼，將PNG圖片以RGB格式進(jìn)行數(shù)據(jù)輸出給昇騰AI處理器進(jìn)行推理計(jì)算。來(lái)自：百科![]()
去中心去信任：多份數(shù)據(jù)分布保存在各個(gè)節(jié)點(diǎn)，沒(méi)有中心化或第三機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)控制數(shù)據(jù)。 集體維護(hù)數(shù)據(jù)一致：參與者以公鑰作為身份標(biāo)識(shí)，各節(jié)點(diǎn)獨(dú)立校驗(yàn)數(shù)據(jù)合法性，各節(jié)點(diǎn)共識(shí)決定寫(xiě)入哪些數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)可靠難以篡改：數(shù)據(jù)在區(qū)塊中，各節(jié)點(diǎn)保存全部區(qū)塊?？啥ㄖ?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限，塊間的鏈?zhǔn)疥P(guān)聯(lián)防止篡改數(shù)據(jù)。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科![]()
3副本冗余 數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.9999999% 數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.9999999% 數(shù)據(jù)加密 數(shù)據(jù)加密 系統(tǒng)盤(pán)和數(shù)據(jù)盤(pán)均支持數(shù)據(jù)加密，保護(hù)數(shù)據(jù)安全 系統(tǒng)盤(pán)和數(shù)據(jù)盤(pán)均支持數(shù)據(jù)加密，保護(hù)數(shù)據(jù)安全 備份恢復(fù) 支持數(shù)據(jù)備份，防止應(yīng)用異常、黑客攻擊等導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤 支持數(shù)據(jù)備份，防止應(yīng)用異常、黑客攻擊等導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云提供的一款內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)（分布式緩存Redis），為企業(yè)提供即開(kāi)即用、安全可靠、彈性擴(kuò)容、便捷管理的在線分布式緩存能力，提升數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度。 華為云提供的一款內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)（分布式緩存Redis），為企業(yè)提供即開(kāi)即用、安全可靠、彈性擴(kuò)容、便捷管理的在線分布式緩存能力，提升數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 分布式存儲(chǔ)分為哪些場(chǎng)景 分布式存儲(chǔ)分為哪些場(chǎng)景 時(shí)間：2021-05-25 16:06:23 存儲(chǔ)與備份 按照熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，分布式存儲(chǔ)又分為不同的應(yīng)用場(chǎng)景，具體如下圖。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在????????????????來(lái)自：百科
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