- 分散式分布式風(fēng)電 內(nèi)容精選 換一換
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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等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 Model來(lái)自:專題
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建議搭配使用容器鏡像服務(wù)SWR 金融行業(yè) 實(shí)時(shí)風(fēng)控 為了提高消滅或減少風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的各種可能性,需要使用風(fēng)控系統(tǒng)對(duì)典型的場(chǎng)景包括:注冊(cè)風(fēng)控、登錄風(fēng)控、交易分控等進(jìn)行風(fēng)控 痛點(diǎn): •風(fēng)控系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性要求很高 優(yōu)勢(shì) 高吞吐低時(shí)延 采用Apache Flink的Dataflow模型,完全的來(lái)自:百科用必不可少的基礎(chǔ)服務(wù)之一。 頁(yè)面緩存 分布式緩存Redis可將Web頁(yè)面的內(nèi)容片段,包括HTML, CSS 和圖片等靜態(tài)數(shù)據(jù),緩存到Redis實(shí)例,提高網(wǎng)站的訪問(wèn)性能。 比如在電商類應(yīng)用中,熱銷商品展示、秒殺推薦等數(shù)據(jù)面臨高并發(fā)讀的壓力,分布式緩存Redis的高并發(fā)及靈活擴(kuò)展,可輕松支持此類應(yīng)用。來(lái)自:專題
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層攻擊。 智能AI流量學(xué)習(xí),精準(zhǔn)防御:基于黑客攻擊機(jī)器學(xué)習(xí)、業(yè)務(wù)風(fēng)控大數(shù)據(jù)智能隔離等AI能力,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)防護(hù)。 電商平臺(tái) 為電商客戶提供百萬(wàn)級(jí)CC防御,應(yīng)對(duì)惡意競(jìng)爭(zhēng)者或黑客利用大量“受控主機(jī)”發(fā)出惡意攻擊,避免電商網(wǎng)站無(wú)法訪問(wèn)導(dǎo)致業(yè)務(wù)中斷,帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失以及客戶流失,保障在促銷活動(dòng)期間業(yè)務(wù)穩(wěn)定。來(lái)自:百科將業(yè)務(wù)中依賴其他系統(tǒng)同時(shí)屬于非核心或不重要的部分使用 消息通知 即可,無(wú)需同步等待其他系統(tǒng)的處理結(jié)果。 如電商網(wǎng)站在促銷期間搶購(gòu)訂單,搶到的商品訂單信息放入消息隊(duì)列,出庫(kù)、發(fā)貨等后續(xù)會(huì)從隊(duì)列里讀取任務(wù)信息然后執(zhí)行。 最終一致性 在交易或支付系統(tǒng)中,不同的子系統(tǒng)/模塊的狀態(tài)需要最終保持一致,來(lái)自:百科提供高IO、超高IO 2種規(guī)格的專屬分布式存儲(chǔ),滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求 提供高IO、超高IO 2種規(guī)格的專屬分布式存儲(chǔ),滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求 彈性擴(kuò)展 可線性按需擴(kuò)容,滿足業(yè)務(wù)增長(zhǎng)需求 可線性按需擴(kuò)容,滿足業(yè)務(wù)增長(zhǎng)需求 安全可靠 分布式存儲(chǔ)技術(shù),數(shù)據(jù)多副本冗余,確保數(shù)據(jù)高可靠 分布式存儲(chǔ)技術(shù),數(shù)據(jù)多副本冗余,確保數(shù)據(jù)高可靠來(lái)自:專題數(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.電商類應(yīng)用 熱銷商品展示、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Memcached中以進(jìn)行快速訪問(wèn),分布式緩存Memcached的高并發(fā)及靈活擴(kuò)展能輕松應(yīng)對(duì)高并發(fā)訪問(wèn)。 優(yōu)勢(shì) 高并發(fā) 分布式緩存Memcached提供超過(guò)10萬(wàn)的高QPS,輕松應(yīng)對(duì)高并發(fā)訪問(wèn)。來(lái)自:百科
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