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- 實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 內(nèi)容精選 換一換
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一站式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理 一站式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（Object Storage Service， OBS ）是一個(gè)基于對(duì)象的海量存儲(chǔ)服務(wù)，為客戶提供海量、安全、高可靠、低成本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力。到目前為止，OBS支持4種存儲(chǔ)類(lèi)別：標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ)、低頻訪問(wèn)存儲(chǔ)、歸檔存儲(chǔ)、深度歸檔存儲(chǔ)（受限公來(lái)自：專題來(lái)自：百科
- 實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 相關(guān)內(nèi)容
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控詳情的需求。 OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)： 云監(jiān)控服務(wù) 各監(jiān)控指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)的保留周期為兩天，超過(guò)保留周期后原始數(shù)據(jù)將不再保存。您可以在對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（Object Storage Service，以下簡(jiǎn)稱OBS）創(chuàng)建存儲(chǔ)桶，然后將原始數(shù)據(jù)同步保存至OBS，以保存更長(zhǎng)時(shí)間。 資源分組： 資源分組支來(lái)自：專題管理控制臺(tái) 存儲(chǔ)產(chǎn)品基因測(cè)序應(yīng)用場(chǎng)景 場(chǎng)景介紹 提供高并發(fā)、高可靠、低時(shí)延、低成本的海量存儲(chǔ)系統(tǒng)。結(jié)合華為云計(jì)算服務(wù)可快速搭建高擴(kuò)展性、低成本、高可用的基因測(cè)序平臺(tái) 優(yōu)勢(shì) 高擴(kuò)展性 提供單桶EB級(jí)存儲(chǔ)能力，滿足基因測(cè)序海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)訴求 低成本 提供自動(dòng)生命周期管理，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為低成本歸檔存儲(chǔ)來(lái)自：專題
- 實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 更多內(nèi)容
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程師、高校學(xué)生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員可以掌握實(shí)時(shí)檢索的應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)時(shí)檢索采用的技術(shù)方案，實(shí)時(shí)檢索的實(shí)際案例。 課程大綱 1. 實(shí)時(shí)檢索場(chǎng)景應(yīng)用 2. 實(shí)時(shí)檢索技術(shù)介紹 3. 實(shí)時(shí)檢索實(shí)際案例 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字來(lái)自：百科![]()
，即“大算力、大存力、大運(yùn)力”的AI基礎(chǔ)大設(shè)施底座，讓算力發(fā)展不要偏斜。 從過(guò)去的經(jīng)典AI，到今天人人談?wù)摰?span style='color:#C7000B'>大模型，自動(dòng)駕駛，我們看到AI模型的參數(shù)及AI算力規(guī)模呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)的爆發(fā)增長(zhǎng)，對(duì)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施也帶來(lái)全新的挑戰(zhàn)。 1、高吞吐的數(shù)據(jù)訪問(wèn)挑戰(zhàn)：隨著企業(yè)使用 GPU/NPU 越來(lái)越多，底層存儲(chǔ)的來(lái)自：專題![]()
高效、用于數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)遷移和數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)同步的云服務(wù)。 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)圍繞云數(shù)據(jù)庫(kù)，降低了數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)流通的復(fù)雜性，有效地幫助您減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀尽Ｄ赏ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)快速解決多場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)庫(kù)之間的數(shù)據(jù)流通問(wèn)題，以滿足數(shù)據(jù)傳輸業(yè)務(wù)需求。 2. 實(shí)時(shí)遷移 實(shí)時(shí)遷移是指在數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)器能來(lái)自：百科![]()
帶您了解更多 華為云產(chǎn)品 ，助力企業(yè)上云 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS 的實(shí)例存儲(chǔ)類(lèi)型 華為 云服務(wù)器價(jià)格 對(duì)象存儲(chǔ)收費(fèi) OBS對(duì)象存儲(chǔ)是免費(fèi)的嗎 對(duì)象存儲(chǔ)怎么用 OBS數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù) 支持的大數(shù)據(jù)平臺(tái)簡(jiǎn)介 云存儲(chǔ)官網(wǎng) OBS是什么 OBS對(duì)象存儲(chǔ)優(yōu)點(diǎn) 對(duì)象存儲(chǔ)使用方式 對(duì)象存儲(chǔ)怎么用 OBS之間數(shù)據(jù)遷移 大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下使用OBS實(shí)現(xiàn)存算分離來(lái)自：專題![]()
并行文件存儲(chǔ)系統(tǒng) 并行文件存儲(chǔ)系統(tǒng) 彈性文件服務(wù) SFS 彈性文件服務(wù) SFS 提供按需擴(kuò)展的高性能文件存儲(chǔ)（NAS），可為云上多個(gè) 彈性云服務(wù)器 （Elastic Cloud Server，E CS ），容器（CCE&CCI），裸金屬服務(wù)器（BMS）提供共享訪問(wèn)。 提供按需擴(kuò)展的高性能來(lái)自：專題![]()
內(nèi)容管理和Web服務(wù) AI云存儲(chǔ) 場(chǎng)景介紹 面向AI場(chǎng)景提供OBS+SFS Turbo訓(xùn)練和推理加速方案，增強(qiáng)存儲(chǔ)讀寫(xiě)性能，助力AI訓(xùn)練加速，減少GPU/NPU等待時(shí)間、提升資源利用效率 優(yōu)勢(shì) 高性能存儲(chǔ)，加速訓(xùn)練 •SFS Turbo提供高性能存儲(chǔ)，GPU/NPU存儲(chǔ)I/O無(wú)空閑等待 •大模型TB來(lái)自：專題![]()
html#/dayuDis信息為準(zhǔn)。 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio （原DGC） 數(shù)據(jù)治理中心(DataArts Studio)是數(shù)據(jù)全生命周期一站式開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，提供數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能，支持行業(yè)知識(shí)庫(kù)智能化建設(shè)，支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)計(jì)算分析引擎等數(shù)據(jù)底座，幫助企業(yè)客戶快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理場(chǎng)景化解決方案 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理場(chǎng)景化解決方案 時(shí)間：2020-12-16 09:54:47 HCIP-Big Data Developer系列課程。大數(shù)據(jù)應(yīng)用中實(shí)時(shí)流的場(chǎng)景解決方案，從方案架構(gòu)到技術(shù)實(shí)現(xiàn)框架，包括數(shù)據(jù)的采集、處理、存儲(chǔ)，包括實(shí)時(shí)流案例分析及實(shí)戰(zhàn)。來(lái)自：百科![]()
能主動(dòng)拉取數(shù)據(jù) 請(qǐng)參考連接規(guī)格。 點(diǎn)擊可查看 訂閱推送的詳細(xì)指引 看完本文之后，您是否對(duì) 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 訂閱推送的原理有所了解了呢？ 最新文章 炎炎夏日都要熱融化了，新冠疫苗又是如何安全高效到達(dá)各地的？ IoT邊緣如何實(shí)現(xiàn)海量IoT數(shù)據(jù)就地處理 5G通信關(guān)鍵技術(shù)解讀 5G三大場(chǎng)景的應(yīng)用介紹來(lái)自：百科![]()
高性能AI云存儲(chǔ) 高性能AI云存儲(chǔ) 彈性文件服務(wù) SFS 彈性文件服務(wù) SFS 提供按需擴(kuò)展的高性能文件存儲(chǔ)（NAS），可為云上多個(gè)彈性云服務(wù)器（Elastic Cloud Server，ECS），容器（CCE&CCI），裸金屬服務(wù)器（BMS）提供共享訪問(wèn)。 提供按需擴(kuò)展的高性能來(lái)自：專題![]()
監(jiān)控服務(wù)（ CES ），為HPC提供大容量、大單流帶寬、安全可靠的解決方案。 在HPC場(chǎng)景下，企業(yè)用戶的數(shù)據(jù)可以通過(guò)直接上傳或數(shù)據(jù)快遞的方式上傳到OBS。同時(shí)OBS提供的文件語(yǔ)義和HDFS語(yǔ)義支持將OBS直接掛載到HPC flavors的節(jié)點(diǎn)以及大數(shù)據(jù)&AI分析的應(yīng)用下，為高性能計(jì)算來(lái)自：專題![]()
云知識(shí) 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)配置是什么 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)配置是什么 時(shí)間：2021-03-23 14:11:24 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)存儲(chǔ)采用云硬盤(pán)，具體情況請(qǐng)參考《云硬盤(pán)用戶指南》。 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)的備份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)，不占用用戶購(gòu)買(mǎi)的數(shù)據(jù)庫(kù)空間。關(guān)于文檔數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例存來(lái)自：百科![]()
費(fèi)，精確到秒。 物聯(lián)網(wǎng)IoT場(chǎng)景 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或邊緣設(shè)備，上傳數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）或者其他云存儲(chǔ)服務(wù)，Cloud Stream直接從DIS讀取數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)流（故障檢測(cè)、數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計(jì)分析、指標(biāo)預(yù)警等等），實(shí)時(shí)把流分析結(jié)果持久化或推送告警通知。 優(yōu)勢(shì) 豐富的IoT SQ來(lái)自：百科![]()
使用云服務(wù)器備份恢復(fù)數(shù)據(jù) 使用云硬盤(pán)備份恢復(fù)數(shù)據(jù) 使用混合云備份恢復(fù)數(shù)據(jù) 使用 云桌面 備份恢復(fù)數(shù)據(jù) 使用文件備份恢復(fù)數(shù)據(jù) 備份流程 快速使用CBR 購(gòu)買(mǎi)存儲(chǔ)庫(kù) 注冊(cè)華為云并實(shí)名認(rèn)證 為賬戶充值 創(chuàng)建 IAM 用戶 綁定資源 云服務(wù)器備份存儲(chǔ)庫(kù)、SFS Turbo備份存儲(chǔ)庫(kù)和云硬盤(pán)備份存儲(chǔ)庫(kù)創(chuàng)建后，來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用存儲(chǔ)容災(zāi)服務(wù)復(fù)制數(shù)據(jù) 使用存儲(chǔ)容災(zāi)服務(wù)復(fù)制數(shù)據(jù) 時(shí)間：2020-11-24 11:07:54 本視頻主要為您介紹使用存儲(chǔ)容災(zāi)服務(wù)復(fù)制數(shù)據(jù)的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 切換操作會(huì)改變保護(hù)組的容災(zāi)方向，將生產(chǎn)站點(diǎn)可用區(qū)的業(yè)務(wù)切換到容災(zāi)站點(diǎn)可用區(qū)，容災(zāi)站點(diǎn)可用區(qū)的業(yè)務(wù)切換到生產(chǎn)站點(diǎn)可用區(qū)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) ECS自建數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)遷移到華為云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB for MySQL_數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步 ECS自建數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)遷移到華為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB for MySQL_數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步 時(shí)間：2021-11-12 10:31:42 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)（Data Replication來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù)：IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫(xiě)入GaussDB(DWS)。來(lái)自：百科
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