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- 大數(shù)據(jù)分布式開(kāi)發(fā) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科分布式緩存服務(wù)數(shù)據(jù)遷移 分布式緩存服務(wù)數(shù)據(jù)遷移 華為云分布式緩存服務(wù)數(shù)據(jù)遷移指南，主要為用戶提供Redis實(shí)例的遷移方案建議與操作指導(dǎo)。由于用戶對(duì)Redis的使用環(huán)境和場(chǎng)景各有差異，具體的遷移方案需要用戶根據(jù)實(shí)際需求完善與細(xì)化。遷移耗時(shí)也與數(shù)據(jù)量大小、源Redis部署出處、網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)自：專題
- 大數(shù)據(jù)分布式開(kāi)發(fā) 相關(guān)內(nèi)容
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全球銀行最大分布式核心系統(tǒng)全面上線，郵儲(chǔ)銀行做到了！ 案例集錦|科技賦能，華為云 GaussDB 助千行百業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 實(shí)時(shí)支撐千億數(shù)據(jù)，高效出行的背后全因有TA 夢(mèng)幻聯(lián)動(dòng)！ 金蝶&華為云面向大企業(yè)發(fā)布數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)合解決方案 權(quán)威認(rèn)證 中國(guó)首個(gè)！華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)榮獲國(guó)際CC EAL4+級(jí)別認(rèn)證來(lái)自：專題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：專題
- 大數(shù)據(jù)分布式開(kāi)發(fā) 更多內(nèi)容
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數(shù)據(jù)治理中心服務(wù)解決方案 數(shù)據(jù)治理中心服務(wù)解決方案 數(shù)據(jù)治理中心產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)治理中心產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio 提供具有數(shù)據(jù)全生命周期管理和智能數(shù)據(jù)管理能力的一站式治理運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，包含數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)安全等功能。來(lái)自：專題![]()
。 什么是華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手？ 華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手是由華為研發(fā)的基于盤古大模型的AI助手，它能夠快速生成轉(zhuǎn)換器代碼，幫助您將數(shù)據(jù)接入大屏，并擅長(zhǎng)回答各類通用問(wèn)題。無(wú)論是編程、技術(shù)咨詢還是其他領(lǐng)域的問(wèn)題，華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手都能為您提供準(zhǔn)確、邏輯性強(qiáng)且友好的回復(fù)。來(lái)自：百科![]()
求。 安全可靠 三副本冗余：數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.9999999%。 數(shù)據(jù)加密：系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持數(shù)據(jù)加密，保護(hù)數(shù)據(jù)安全。 安全可靠 三副本冗余：數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.9999999%。 數(shù)據(jù)加密：系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持數(shù)據(jù)加密，保護(hù)數(shù)據(jù)安全。 專屬分布式存儲(chǔ)服務(wù)與云硬盤的區(qū)別 表1來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)總指導(dǎo) 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)總指導(dǎo) 時(shí)間：2020-12-16 10:58:58 HCIP-Big Data Developer系列課程。本課介紹了大數(shù)據(jù)主流技術(shù)、大數(shù)據(jù)場(chǎng)景化解決方案和如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 目標(biāo)學(xué)員 主要面向使用華為產(chǎn)品的用戶、合來(lái)自：百科![]()
種角色。 數(shù)據(jù)集成集群：一個(gè)數(shù)據(jù)集成集群運(yùn)行在一個(gè) 彈性云服務(wù)器 之上，用戶可以在集群中創(chuàng)建數(shù)據(jù)遷移作業(yè)，在云上和云下的同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量遷移數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)源：即數(shù)據(jù)的來(lái)源，本質(zhì)是講存儲(chǔ)或處理數(shù)據(jù)的媒介，比如：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖等。每一種數(shù)據(jù)源不同，其數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、傳輸來(lái)自：專題![]()
目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個(gè)人開(kāi)發(fā)者中的數(shù)據(jù)庫(kù)初學(xué)者 課程目標(biāo) 了解數(shù)據(jù)庫(kù)管理工作主要內(nèi)容及數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)。 課程大綱 1. GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng) 2. 數(shù)據(jù)庫(kù)工具 3. 客戶端工具 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。該產(chǎn)品來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 十大功能特性，助力開(kāi)發(fā)者玩轉(zhuǎn)API Explorer 十大功能特性，助力開(kāi)發(fā)者玩轉(zhuǎn)API Explorer 時(shí)間：2023-07-21 14:45:56 云計(jì)算 API網(wǎng)關(guān) 華為云API Explorer產(chǎn)品入口>> 伴隨著我國(guó)API生態(tài)逐漸成熟、市場(chǎng)發(fā)展不斷來(lái)自：百科![]()
全域Serverless+AI，華為云加速大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā) 全域Serverless+AI，華為云加速大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2024-08-28 15:23:03 日前，華為全聯(lián)接大會(huì)2023在上海召開(kāi)。華為云CTO張宇昕在大會(huì)上發(fā)布了基于Serverless技術(shù)的大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)框架，框架以面向AI領(lǐng)域全新升級(jí)的FunctionGraph來(lái)自：百科![]()
TaurusDB華為云對(duì)比同類其他產(chǎn)品，在同等規(guī)格，大并發(fā)場(chǎng)景下性能高30% 延遲降低 跨AZ部署時(shí)，TaurusDB非主可用區(qū)的應(yīng)用讀業(yè)務(wù)請(qǐng)求可就近訪問(wèn)，訪問(wèn)延遲低 查詢加速 TaurusDB結(jié)合算子下推+并行查詢，最大提升資源利用率，提高復(fù)雜查詢速度10倍+ 云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB核心客戶群 金融行業(yè)高安全要求客戶來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 分布式消息服務(wù)Kafka隊(duì)列介紹與開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 分布式消息服務(wù)Kafka隊(duì)列介紹與開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 時(shí)間：2020-11-26 09:33:49 本視頻主要為您介紹分布式消息服務(wù)Kafka隊(duì)列介紹與開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建的操作教程指導(dǎo)。 功能描述： 分布式消息服務(wù)（DMS）是來(lái)自：百科![]()
5.0五大新特性，即新架構(gòu)、新編譯框架、新輕量級(jí)AI框架、新組件和庫(kù)、新開(kāi)發(fā)和調(diào)試工具，助力開(kāi)發(fā)者快速開(kāi)發(fā)，本次分享將結(jié)合實(shí)際開(kāi)發(fā)案例，重點(diǎn)剖析使用LiteOS 5.0 新特性解決上述開(kāi)發(fā)難題。 內(nèi)容大綱： 1. 物聯(lián)網(wǎng)端側(cè)設(shè)備開(kāi)發(fā)難題。 2. LiteOS 5.0 五大新特性。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 時(shí)間：2020-12-10 16:42:01 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件（ Distributed Database Middleware ，簡(jiǎn)稱 DDM ），是一款分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。它兼容MySQL協(xié)議，采用存儲(chǔ)計(jì)算分離架構(gòu)的模式，來(lái)自：百科![]()
支持包含人員/組織/事件/時(shí)空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備/資源等八大類數(shù)據(jù)以及相互之間關(guān)系的行業(yè)領(lǐng)域模型。 快速應(yīng)用行業(yè)庫(kù) 支持快速應(yīng)用的行業(yè)主題庫(kù)、行業(yè)算法庫(kù)、行業(yè)指標(biāo)庫(kù)。 最佳實(shí)踐 關(guān)于數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio 的更多最佳實(shí)踐，請(qǐng)單擊前往 周期調(diào)度依賴策略 數(shù)據(jù)治理中心 傳統(tǒng)周期調(diào)度依賴 自然周期調(diào)度依賴來(lái)自：專題![]()
全域Serverless+AI，華為云加速大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā) 全域Serverless+AI，華為云加速大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2024-12-26 17:56:36 云日志 服務(wù) 應(yīng)用運(yùn)維管理 函數(shù)工作流 華為云首席產(chǎn)品官方國(guó)偉介紹，在AI時(shí)代背景下，軟件開(kāi)發(fā)的方式由以代碼為中心，走向以模型為中心，如何將AI大模型能力來(lái)自：百科![]()
ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程，幫助用戶快速適配分布式訓(xùn)練，使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時(shí)間。也提供了分布式訓(xùn)練調(diào)測(cè)的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開(kāi)發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 Model來(lái)自：專題![]()
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![]()
Private Cloud，簡(jiǎn)稱VPC）中。 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DDM），專注于解決數(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)。 立即購(gòu)買進(jìn)入控制臺(tái)幫助文檔1對(duì)1咨詢來(lái)自：百科
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