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華為云 媒體處理 服務(wù)創(chuàng)建轉(zhuǎn)碼任務(wù)視頻教程 華為云媒體處理服務(wù)創(chuàng)建轉(zhuǎn)碼任務(wù)視頻教程 時(shí)間：2020-11-19 10:15:35 本視頻主要為您介紹華為云媒體處理服務(wù)創(chuàng)建轉(zhuǎn)碼任務(wù)的操作教程指導(dǎo)。 使用流程： 上傳音視頻-桶授權(quán)-消息訂閱（可選）-自定義轉(zhuǎn)碼模板（可選）-創(chuàng)建轉(zhuǎn)碼任務(wù)。 媒體處理 MPC來(lái)自：百科來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) MR二次開(kāi)發(fā)Demo工程的構(gòu)建和任務(wù)提交 MR二次開(kāi)發(fā)Demo工程的構(gòu)建和任務(wù)提交 時(shí)間：2020-11-24 16:56:38 本視頻主要為您介紹MR二次開(kāi)發(fā)Demo工程的構(gòu)建和任務(wù)提交的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： MapReruce服務(wù)（ MRS ）二次開(kāi)發(fā)樣來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) 創(chuàng)建離線遷移任務(wù) 華為云 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)創(chuàng)建離線遷移任務(wù) 時(shí)間：2020-11-23 15:32:37 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)創(chuàng)建離線遷移任務(wù)的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： DRS支持如下離線遷移： -本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)離線文件上傳 OBS 桶，通過(guò)DRS離線遷移到目標(biāo)RDS來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云 主機(jī)遷移服務(wù) 創(chuàng)建并啟動(dòng)linux遷移任務(wù) 華為云 主機(jī)遷移 服務(wù)創(chuàng)建并啟動(dòng)linux遷移任務(wù) 時(shí)間：2020-11-25 11:27:35 本視頻主要為您介紹華為云主機(jī)遷移服務(wù)創(chuàng)建并啟動(dòng)Linux遷移任務(wù)的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 主機(jī)遷移服務(wù)（Server Migration來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 華為云主機(jī)遷移服務(wù)創(chuàng)建并啟動(dòng)windows遷移任務(wù) 華為云主機(jī)遷移服務(wù)創(chuàng)建并啟動(dòng)windows遷移任務(wù) 時(shí)間：2020-11-25 15:07:27 本視頻主要為您介紹華為云主機(jī)遷移服務(wù)創(chuàng)建并啟動(dòng)windows遷移任務(wù)的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 主機(jī)遷移服務(wù)（Server來(lái)自：百科![]()
全球加速如何根據(jù)時(shí)延實(shí)現(xiàn)流量調(diào)度 全球加速如何根據(jù)時(shí)延實(shí)現(xiàn)流量調(diào)度 流量調(diào)度是指配置到不同終端節(jié)點(diǎn)組的流量比例。如果監(jiān)聽(tīng)器中有多個(gè)終端節(jié)點(diǎn)組，分配流量時(shí)優(yōu)先選擇時(shí)延最低的終端節(jié)點(diǎn)組，并按照該終端節(jié)點(diǎn)組的流量調(diào)度值分配流量，然后再向其他終端節(jié)點(diǎn)組分配其余流量。 流量調(diào)度是指配置到不同終端節(jié)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
點(diǎn)： 預(yù)測(cè)與決策解耦。預(yù)測(cè)精度和調(diào)度成本之間的權(quán)衡來(lái)自于預(yù)測(cè)和決策的耦合，即往往在調(diào)度期間進(jìn)行代價(jià)高昂的模型推斷。我們可以將預(yù)測(cè)和決策解耦。具體來(lái)說(shuō)，調(diào)度器可以在新實(shí)例到來(lái)之前對(duì)資源環(huán)境進(jìn)行建模，并基于假設(shè)進(jìn)行提前預(yù)測(cè)。當(dāng)一個(gè)新的實(shí)例到來(lái)，并且調(diào)度時(shí)的資源環(huán)境符合我們之前的假設(shè)時(shí)來(lái)自：百科![]()
成一件任務(wù)并很好地完成該任務(wù)。在所有情況下，每個(gè)任務(wù)代表著一個(gè)小的業(yè)務(wù)能力。 微服務(wù)是一種架構(gòu)風(fēng)格，一個(gè)大型復(fù)雜軟件應(yīng)用由一個(gè)或多個(gè)微服務(wù)組成。系統(tǒng)中的各個(gè)微服務(wù)可被獨(dú)立部署，各個(gè)微服務(wù)之間是松耦合的。每個(gè)微服務(wù)僅關(guān)注于完成一件任務(wù)并很好地完成該任務(wù)。在所有情況下，每個(gè)任務(wù)代表著一個(gè)小的業(yè)務(wù)能力。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
通過(guò)編譯構(gòu)建、代碼檢查、部署、測(cè)試任務(wù)可以進(jìn)行第三方任務(wù)的調(diào)度；子流水線提供調(diào)用項(xiàng)目下其他流水線任務(wù)的功能；創(chuàng)建倉(cāng)庫(kù)標(biāo)簽可以為代碼倉(cāng)創(chuàng)建標(biāo)簽并推送進(jìn)行版本管理；Jenkins任務(wù)提供對(duì)“Jenkins”實(shí)例上指定任務(wù)的調(diào)度執(zhí)行功能；延時(shí)執(zhí)行任務(wù)允許當(dāng)前流水線等待自定義時(shí)間后再繼續(xù)執(zhí)行；人工審核任務(wù)可以指定來(lái)自：專(zhuān)題![]()
層，端到端連通時(shí)間縮短一半，有效支撐業(yè)務(wù)秒級(jí)擴(kuò)容千容器。 調(diào)度加速 通過(guò)感知AI、大數(shù)據(jù)、WEB業(yè)務(wù)的不同特征，以及應(yīng)用模型、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞龋瑢?shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)混合部署、智能調(diào)度，還自動(dòng)優(yōu)化任務(wù)調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)1萬(wàn)容器/秒的大規(guī)模并發(fā)調(diào)度能力。 了解詳情 云容器引擎入門(mén)指引 本文旨在幫助您了解云容器引擎（Cloud來(lái)自：專(zhuān)題![]()
層，端到端連通時(shí)間縮短一半，有效支撐業(yè)務(wù)秒級(jí)擴(kuò)容千容器。 調(diào)度加速 通過(guò)感知AI、大數(shù)據(jù)、WEB業(yè)務(wù)的不同特征，以及應(yīng)用模型、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞?，?shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)混合部署、智能調(diào)度，還自動(dòng)優(yōu)化任務(wù)調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)1萬(wàn)容器/秒的大規(guī)模并發(fā)調(diào)度能力。 產(chǎn)品介紹 云容器引擎優(yōu)勢(shì) 為什么選擇華為云云容器引擎來(lái)自：專(zhuān)題![]()
個(gè)總體抽象，這主要是解決LiteOS和CPU體系的耦合。對(duì)于操作系統(tǒng)核心而言，和CPU的耦合主要在于任務(wù)的調(diào)度、異常的處理等，這和每個(gè)CPU體系架構(gòu)強(qiáng)相關(guān)。LiteOS的任務(wù)調(diào)度，正是基于CPU架構(gòu)而非單個(gè)特定的CPU，目前已經(jīng)支持ARMV6M、ARMV7M、RISIC-V等，這來(lái)自：百科![]()
消息隊(duì)列是一種在不同應(yīng)用程序和系統(tǒng)之間傳遞消息的機(jī)制。它通常用于處理異步任務(wù)、解決系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換問(wèn)題、削峰填谷等場(chǎng)景。消息隊(duì)列是一種高效的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方式，可以提高系統(tǒng)可靠性、可擴(kuò)展性以及響應(yīng)速度。 消息隊(duì)列是一種在不同應(yīng)用程序和系統(tǒng)之間傳遞消息的機(jī)制。它通常用于處理異步任務(wù)、解決系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換問(wèn)題、削峰填谷來(lái)自：專(zhuān)題![]()
分解來(lái)看，Spark分成控制端(Driver)和執(zhí)行端（Executor）?？刂贫素?fù)責(zé)任務(wù)調(diào)度，執(zhí)行端負(fù)責(zé)任務(wù)執(zhí)行。 Spark和YARN的配合關(guān)系 Spark的計(jì)算調(diào)度方式，可以通過(guò)YARN的模式實(shí)現(xiàn)。Spark共享YARN集群提供豐富的計(jì)算資源，將任務(wù)分布式的運(yùn)行起來(lái)。Spark on YARN分兩種模式：YARN來(lái)自：專(zhuān)題![]()
層，端到端連通時(shí)間縮短一半，有效支撐業(yè)務(wù)秒級(jí)擴(kuò)容千容器。 調(diào)度加速 通過(guò)感知AI、大數(shù)據(jù)、WEB業(yè)務(wù)的不同特征，以及應(yīng)用模型、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞?，?shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)混合部署、智能調(diào)度，還自動(dòng)優(yōu)化任務(wù)調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)1萬(wàn)容器/秒的大規(guī)模并發(fā)調(diào)度能力。 產(chǎn)品介紹 云容器引擎優(yōu)勢(shì) 為什么選擇華為云云容器引擎來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Dubbo框架應(yīng)用也可以使用Istio服務(wù)網(wǎng)格了！-華為云 Dubbo框架應(yīng)用也可以使用Istio服務(wù)網(wǎng)格了！-華為云 時(shí)間：2021-04-29 17:02:24 應(yīng)用服務(wù)網(wǎng)格（Application Service Mesh，簡(jiǎn)稱(chēng)ASM）是華為云基于開(kāi)源I來(lái)自：百科![]()
，DAG調(diào)度框架、高效的優(yōu)化器，綜合性能是傳統(tǒng)MapReduce模型的百倍以上，幫助開(kāi)發(fā)者輕松完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)批分析 標(biāo)準(zhǔn)SQL作業(yè)：提供標(biāo)準(zhǔn)的SQL接口，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者無(wú)需關(guān)心SQL處理引擎的部署和運(yùn)維，只需聚焦物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，開(kāi)發(fā)分析作業(yè)，并支持豐富的作業(yè)調(diào)度策略配置 實(shí)時(shí)分析來(lái)自：百科![]()
層，端到端連通時(shí)間縮短一半，有效支撐業(yè)務(wù)秒級(jí)擴(kuò)容千容器。 調(diào)度加速 通過(guò)感知AI、大數(shù)據(jù)、WEB業(yè)務(wù)的不同特征，以及應(yīng)用模型、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞?，?shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)混合部署、智能調(diào)度，還自動(dòng)優(yōu)化任務(wù)調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)1萬(wàn)容器/秒的大規(guī)模并發(fā)調(diào)度能力。 了解詳情 容器云技術(shù)相關(guān)文檔 計(jì)費(fèi)說(shuō)明 云容器引擎來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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