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- 后臺常駐服務實現(xiàn) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 Service背后的實現(xiàn)：Kube-proxy Service背后的實現(xiàn)：Kube-proxy 時間：2021-07-01 10:57:30 每臺機器上都運行一個 kube-proxy 服務，它監(jiān)聽 API server 中 service 和 endpoint來自：百科
- 后臺常駐服務實現(xiàn) 相關內(nèi)容
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基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 時間：2020-12-02 11:15:56 本實驗通過 MRS 服務Spark組件分析統(tǒng)計指定時間內(nèi)，車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實驗目標與基本要求 1. 使用MRS服務Spark組件數(shù)據(jù)分析；來自：百科靈活配置API路由，實現(xiàn)前后端解耦（*性能：單節(jié)點，15000QPS。） 通過網(wǎng)關靈活配置路由，減少不必要的應用適配。 使用網(wǎng)關前 每個服務地址不同，造成應用開發(fā)困擾； 服務地址變更，N個應用需同步更新。 使用網(wǎng)關后 應用統(tǒng)一訪問API網(wǎng)關，只需配置服務地址； 服務地址變更，配置API網(wǎng)關即可，應用無需更新。來自：百科
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華為云計算 云知識 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)軟件包遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)軟件包遷移 時間：2020-12-01 16:42:41 本實驗指導用戶使用鯤鵬開發(fā)套件Porting Advisor將X86平臺knox rpm軟件包重構(gòu)成鯤鵬平臺rpm軟件包。 實驗目標與基本要求 Lin來自：百科![]()
接口穩(wěn)定性高：Sarpa 數(shù)字供應鏈開放平臺采用多集群服務冗余切換的方式，確保接口服務的穩(wěn)定性，減少因服務器故障等原因?qū)е碌?span style='color:#C7000B'>服務中斷。3. 接口品質(zhì)優(yōu)：Sarpa 數(shù)字供應鏈開放平臺的接口經(jīng)過多次校驗，確保數(shù)據(jù)的準確性和信息的全面性，提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)查詢服務。4. 接口響應及時：Sarpa 數(shù)字來自：專題![]()
華為云U CS 如何實現(xiàn)多云多集群管理？ 華為云UCS如何實現(xiàn)多云多集群管理？ 華為云UCS是一個分布式集群的統(tǒng)一管理平臺，在CNCF首個多云容器編排項目Karmada的基礎上，實現(xiàn)了云原生應用跨云跨地域統(tǒng)一協(xié)同治理，支持華為云基礎設施（CCE集群、CCE Turbo集群）、伙伴云基來自：專題![]()
華為云計算 云知識 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 時間：2020-12-01 16:27:08 本實驗指導用戶使用鯤鵬分析掃描工具識別java軟件中的依賴庫，并在鯤鵬平臺完成java代碼的編譯遷移。 實驗目標與基本要求 通過本實驗，您將能夠：來自：百科![]()
華為云Stack 整體架構(gòu) 華為云Stack邏輯架構(gòu)上劃分為資源池層、公共組件、云服務層、運維運營系統(tǒng)等幾部分，每一層又由數(shù)十甚至上百個微服務及其依賴的DB、中間件、LB等組件構(gòu)成，并且各微服務、服務之間存在非常復雜的交互關系。整體復雜度比前面提到的ERP系統(tǒng)高了幾個量級。 面對如來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 時間：2020-12-02 11:24:42 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預置的模型進行重訓練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應用。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構(gòu)建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 利用GCC插件實現(xiàn)代碼分析和安全審計 利用GCC插件實現(xiàn)代碼分析和安全審計 時間：2021-12-06 10:54:51 【摘要】 如何利用GCC的插件功能，輔助安全分析人員實現(xiàn)對程序的安全審計、漏洞檢測、安全加固等自動化處理能力，提升分析效率和精準度 GCC來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GaussDB 助力華為消費者云實現(xiàn)智慧化業(yè)務運營 GaussDB助力華為消費者云實現(xiàn)智慧化業(yè)務運營 時間：2021-06-16 17:32:44 數(shù)據(jù)庫 業(yè)務訴求和挑戰(zhàn)： 華為消費者云大數(shù)據(jù)平臺，集中存儲和管理業(yè)務側(cè)數(shù)據(jù)，采用Hadoop+MPP數(shù)據(jù)庫混搭架構(gòu)，面臨如下挑戰(zhàn)：來自：百科![]()
要的現(xiàn)場服務成本，提升服務效率。 4. 數(shù)據(jù)分析：運用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對客戶服務數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析，為企業(yè)提供有針對性的優(yōu)化建議，進一步提升服務質(zhì)量。 引入華為工單寶后，科視光學售后服務實現(xiàn)了自動化和規(guī)范化。在此基礎上，科視光學還制定了一系列售后服務規(guī)范，規(guī)范包括客戶服務流程、技來自：百科![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化的實現(xiàn)手段 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化的實現(xiàn)手段 時間：2021-05-28 10:18:34 鯤鵬 云計算 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化包含BIOS配置、NUMA親和性、CPU綁核、網(wǎng)卡中斷親和性等手段。具體見下表。 文中課程來自：百科![]()
華為云計算 云知識 三副本技術(shù)怎樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 三副本技術(shù)怎樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 時間：2020-08-25 15:09:48 存儲系統(tǒng)的每個物理磁盤上都保存了多個數(shù)據(jù)塊，這些數(shù)據(jù)塊的副本按照一定的策略分散存儲在集群中的不同節(jié)點上。當存儲系統(tǒng)檢測到硬件（服務器或者物理磁盤）發(fā)生故障時來自：百科![]()
華為云計算 云知識 云上 數(shù)據(jù)倉庫 打造案例 實現(xiàn)工程智慧營銷 云上數(shù)據(jù)倉庫打造案例 實現(xiàn)工程智慧營銷 時間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉庫 客戶痛點： 數(shù)據(jù)增長迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計劃存儲3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿赵贛ySQL耗時長，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無法做復雜關聯(lián)分析；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云 物聯(lián)網(wǎng)平臺 實現(xiàn)按需選網(wǎng) 華為云物聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)按需選網(wǎng) 時間：2022-11-21 11:00:22 場景說明 使用 全球SIM聯(lián)接 服務的設備接入到物聯(lián)網(wǎng)平臺時，可能會面臨網(wǎng)絡信號強度弱，信號有時延等問題。當應用服務器接收到設備上報的網(wǎng)絡信號強度數(shù)據(jù)時，您可以通過命令下發(fā)的方式切換運營商網(wǎng)絡。來自：百科![]()
GaussDB(for Mongo)如何實現(xiàn)存儲計算分離的技術(shù)創(chuàng)新 GaussDB(for Mongo)如何實現(xiàn)存儲計算分離的技術(shù)創(chuàng)新 時間：2021-06-17 16:49:11 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for Mongo)通過以下這些特點，實現(xiàn)了存儲計算分離的技術(shù)創(chuàng)新： 1. 存儲計算分離來自：百科![]()
什么是RPA機器人 RPA實現(xiàn)原理 什么是RPA機器人 RPA實現(xiàn)原理 1，設計器、通過該工具實施開發(fā)服務。 2、執(zhí)行器，通過該工具實施運行服務。 3、控制臺，通過該工具實現(xiàn)機器人的運維管理服務。 1，設計器、通過該工具實施開發(fā)服務。 2、執(zhí)行器，通過該工具實施運行服務。 3控制臺，通過該工具實現(xiàn)機器人的運維管理服務。來自：專題![]()
架構(gòu)，華為云 函數(shù)工作流 FunctionGraph支持多種編程語言和框架，Dataxet開發(fā)團隊可以使用熟悉的Python開發(fā)API服務，一個接口實現(xiàn)為一個函數(shù)，業(yè)務邏輯聚合又簡單，可以快速上線并驗證新功能是否滿足客戶需要。 對數(shù)據(jù)分析場景，Dataxet團隊將數(shù)據(jù)分析任務拆分成多來自：百科
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