- 堆積折線雙軸 內(nèi)容精選 換一換
-
彈性擴(kuò)展 Kafka隊(duì)列按需自動(dòng)擴(kuò)展,按實(shí)際使用量計(jì)費(fèi) Kafka隊(duì)列按需自動(dòng)擴(kuò)展,按實(shí)際使用量計(jì)費(fèi) 海量堆積 支持億級(jí)消息堆積,在海量堆積下不影響隊(duì)列性能 支持億級(jí)消息堆積,在海量堆積下不影響隊(duì)列性能 高并發(fā) 單隊(duì)列并發(fā)最高可超過(guò)10萬(wàn)TPS(每秒處理的消息數(shù)),擴(kuò)展隊(duì)列數(shù)可獲得更高并發(fā)來(lái)自:產(chǎn)品Kafka版 RocketMQ版 RabbitMQ版 21個(gè)區(qū)域 全球21個(gè)區(qū)域,便于業(yè)務(wù)全球拓展 億級(jí)消息堆積 支持億級(jí)消息堆積,輕松應(yīng)對(duì)10+倍流量 吞吐量提升10倍 消息堆積場(chǎng)景,RocketMQ性能大幅優(yōu)化 40+項(xiàng)監(jiān)控指標(biāo) 提供業(yè)務(wù)、資源占用等40+監(jiān)控指標(biāo) 為什么選擇華為云分布式消息服務(wù)來(lái)自:產(chǎn)品
- 堆積折線雙軸 相關(guān)內(nèi)容
-
也具備互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用所需的海量消息堆積、高吞吐、可靠重試等特性。RocketMQ是Apache的一款低延遲、高并發(fā)、高可用、高可靠的分布式消息中間件。RocketMQ既可為分布式應(yīng)用系統(tǒng)提供異步解耦和削峰填谷的能力,同時(shí)也具備互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用所需的海量消息堆積、高吞吐、可靠重試等特性。本商來(lái)自:其他線按秒級(jí)實(shí)時(shí)更新的指標(biāo)值,還能夠選擇過(guò)往日期查看歷史節(jié)拍曲線。10、節(jié)拍異常統(tǒng)計(jì)折線圖:以折線圖形式統(tǒng)計(jì)每日生產(chǎn)節(jié)拍異常次數(shù)。11、【今日產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)】與【班次產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)】都為表格數(shù)據(jù),正常情況下根據(jù)時(shí)間軸,每小時(shí)/班次更新一次。12、提交停機(jī)原因:在節(jié)拍異常統(tǒng)計(jì)表格中查看每日的異常數(shù)來(lái)自:其他
- 堆積折線雙軸 更多內(nèi)容
-
價(jià)值的最大化。ADMQ 提供了統(tǒng)一的消息模型和 API,做到了隊(duì)列模型和流模型的統(tǒng)一。 ,能夠高效支持百萬(wàn)級(jí)消息生產(chǎn)和消費(fèi),海量消息堆積且消息堆積容量不設(shè)上限 ,采用計(jì)算與存儲(chǔ)分離的云原生架構(gòu),將消息的存儲(chǔ)和服務(wù)分開(kāi),可實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)層和服務(wù) 層的獨(dú)立擴(kuò)展。 ,內(nèi)置輕量級(jí)計(jì)算引擎,為 用戶提供了一個(gè)部署簡(jiǎn)單、運(yùn)維方便的來(lái)自:其他和AI場(chǎng)景化定制管理模型,提供管網(wǎng)監(jiān)測(cè)、污水排口監(jiān)測(cè)、環(huán)保用電監(jiān)測(cè)、工地監(jiān)測(cè), 管控流程簡(jiǎn)單化。借以大數(shù)據(jù)架構(gòu)海量設(shè)備的數(shù)據(jù)上云,以O(shè)EE折線圖、圖形等方式實(shí)時(shí)展示 ,園區(qū)環(huán)保全程可追溯。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù);唯一物聯(lián)二維碼,實(shí)現(xiàn)環(huán)保信息公示, 環(huán)保巡視巡查自動(dòng)化。實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的數(shù)來(lái)自:其他過(guò)能耗在線監(jiān)測(cè)端設(shè)備實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、分析、匯總、上傳等功能提供直觀、全面的能耗數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,可根據(jù)時(shí)間段、能源種類等條件查詢統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,以折線圖、直方圖、餅形圖和表格等多種形式進(jìn)行顯示。包括能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)分析、能耗數(shù)據(jù)對(duì)比、采集數(shù)據(jù)查詢等。 采集點(diǎn)、采集頻率和上傳頻率等應(yīng)要求符合相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求,保證上傳數(shù)據(jù)的完整性。來(lái)自:其他。 特點(diǎn) 實(shí)時(shí)檢索 提供日志場(chǎng)景端到端的解決方案,數(shù)據(jù)從入庫(kù)到能夠被檢索到只需要數(shù)秒時(shí)間。 統(tǒng)計(jì)分析 提供20余種統(tǒng)計(jì)分析方法,支持表格、折線圖、熱圖、云圖等多種圖表呈現(xiàn)方式。 APM 加速 針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù),通過(guò)提前將細(xì)粒度數(shù)據(jù)聚合成粗粒度數(shù)據(jù),提升drill up與drill down的性能。來(lái)自:產(chǎn)品挖掘,更好的體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的價(jià)值。,用戶可以進(jìn)行高自由度的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,支持以大數(shù)據(jù)底層存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)源,通過(guò)柱狀圖、餅圖、折線圖、文字塊以及表格將數(shù)據(jù)進(jìn)行有效呈現(xiàn)。同時(shí)用戶還可將多個(gè)報(bào)表制成儀表盤(pán),并通過(guò)設(shè)置資產(chǎn)、資產(chǎn)組,劃定數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)范圍。讓用戶與最想看到的數(shù)據(jù)“來(lái)自:其他期、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和展現(xiàn)形式等多因素考慮。統(tǒng)計(jì)周期一般以天為單位,統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)包括工單屬性類數(shù)據(jù)和工單處理效率數(shù)據(jù),展現(xiàn)形式上除了數(shù)據(jù)列表,還支持折線圖等多種圖表,提高工單數(shù)據(jù)的利用率,為企業(yè)決策提供支持。在系統(tǒng)頁(yè)面設(shè)計(jì)上采取了更加人性化的界面風(fēng)格,在人機(jī)交互的體驗(yàn)上得到了顯著性提升。 支持跨部門(mén)內(nèi)部協(xié)作,提高工單處理效率來(lái)自:其他可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)滲壓情況,幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理滲漏等問(wèn)題。淤泥監(jiān)測(cè):通過(guò)使用智能 圖像識(shí)別 技術(shù),平臺(tái)可以自動(dòng)檢測(cè)水體中的淤泥堆積情況,幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理淤泥堆積問(wèn)題。位移監(jiān)測(cè):對(duì)于水庫(kù)大壩等水利工程設(shè)施,平臺(tái)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)位移情況,幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理位移等問(wèn)題。智能巡檢:平臺(tái)支來(lái)自:其他車(chē)輛識(shí)別,交通標(biāo)識(shí)牌識(shí)別,物體識(shí)別,車(chē)牌識(shí)別,車(chē)道線折線,障礙物識(shí)別、關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注等b) 語(yǔ)義分割,道路分割,可行駛區(qū)域分割,全景分割c) 支持連續(xù)幀,3D2D融合標(biāo)注,其中2D部分支持繪制多種平面或透視立體框;支持定義對(duì)象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系;支持腦補(bǔ)d) 支持多精度時(shí)間軸前后留白,工具排查數(shù)據(jù)基礎(chǔ)錯(cuò)誤,提升標(biāo)注效率12來(lái)自:其他
- echart 雙折線 雙Y軸, 折線,柱形 雙Y軸圖
- Python 數(shù)據(jù)可視化教程 繪制精美的雙 Y 軸折線圖
- Matplotlib藝術(shù)之旅:多彩折線圖的技巧與實(shí)戰(zhàn)
- 大數(shù)據(jù)分析工具Power BI(十二):制作趨勢(shì)分析圖表
- Tableau數(shù)據(jù)分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗圖、箱線圖
- Tableau數(shù)據(jù)分析-Chapter12 網(wǎng)絡(luò)圖與弧線圖
- Tableau數(shù)據(jù)分析-Chapter13雷達(dá)圖和凹凸圖
- 如何應(yīng)對(duì)RocketMQ消息堆積
- tableau-工作表-折線圖
- Tableau數(shù)據(jù)分析-Chapter13雷達(dá)圖和凹凸圖