Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調用、知識庫和聯(lián)網搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
免費體驗中心
免費領取體驗產品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調用、知識庫和聯(lián)網搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調用、知識庫和聯(lián)網搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
- 網絡安全產業(yè)發(fā)展現狀 內容精選 換一換
-
來自：百科員。 課程目標 學完本課程后，您將能夠：了解軟件產業(yè)發(fā)展趨勢、挑戰(zhàn)及軟件研發(fā)模式演進方向；理解敏捷、DevOps相關理念、價值和常用工程方法；初步掌握華為端到端DevOps框架及其主要服務。 課程大綱 1. 軟件產業(yè)和交付模式發(fā)展趨勢 2. 新興軟件技術及交付模式簡介 3. 華為云DevCloud來自：百科
- 網絡安全產業(yè)發(fā)展現狀 相關內容
-
云數據庫 GaussDB 發(fā)展計劃 云數據庫 GaussDB發(fā)展計劃 GaussDB數據庫 ，又稱為云數據庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數據庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數據上云信賴之選。關于GaussDB數據庫知多少呢？ GaussDB數據來自：專題華為云計算 云知識 數據庫技術的發(fā)展趨勢和華為的數據庫技術發(fā)展 數據庫技術的發(fā)展趨勢和華為的數據庫技術發(fā)展 時間：2021-06-16 16:19:09 數據庫 數據庫技術革新正在打破現有秩序，云化，分布式，多模處理是未來主要趨勢。 而華為的鯤鵬生態(tài)三個技術方向是：芯片/介質、操來自：百科
- 網絡安全產業(yè)發(fā)展現狀 更多內容
-
![]()
云知識 數據庫技術的發(fā)展歷程 數據庫技術的發(fā)展歷程 時間：2021-05-20 15:57:30 數據庫 數據系統(tǒng) 數據管理 數據管理是指對數據進行分類、組織、編碼、存儲、檢索和維護，是數據處理的中心問題。數據管理在應用需求推動下，以軟硬件的飛速發(fā)展為基礎，發(fā)展為三個階段：人工管理、文件系統(tǒng)、數據庫系統(tǒng)。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 可信數據流通發(fā)展趨勢 可信數據流通發(fā)展趨勢 時間：2020-09-11 15:20:49 數據是戰(zhàn)略資源和新的生產要素，在尊重數據主權和保護用戶數據隱私的前提下，依靠 區(qū)塊鏈 、數據安全交換、聯(lián)邦學習等技術，華為云可信數據流通解決方案助力客戶行業(yè)內甚至跨行業(yè)數據價值交換和全程可追溯。來自：百科![]()
頻體驗。隨著VR技術從復蘇期到成熟期演進，端到端產業(yè)鏈趨于成熟，VR沉浸體驗、虛實交互、虛實一體深刻改變未來的生活和生產方式，尤其在VR視頻領域擁有很大潛力。 VR趨勢分析 VR內容日益豐富，高分辨率訴求比率增多 VR產業(yè)發(fā)展，上游內容生產方出產視頻/直播日益豐富，同時對高分辨率來自：百科![]()
華為云計算 云知識 云計算發(fā)展的里程碑 云計算發(fā)展的里程碑 時間：2021-06-09 10:24:33 云計算 隨著云計算技術在各行各業(yè)日新月異的發(fā)展與突破，云計算的應用與價值挖掘已全面滲透到企業(yè)IT信息化以及電信網絡轉型變革的方方面面。各行業(yè)、各企業(yè)依據自身業(yè)務現狀、競爭形式與信息化來自：百科![]()
華為云計算 云知識 電子政務的發(fā)展趨向 電子政務的發(fā)展趨向 時間：2020-10-15 16:04:03 近年來政府對民生問題的重視不斷加強，政府加快向公共服務型政府的轉型，深化電子政務，推進國家治理現代化日益成為改善政府服務效率和加強政府自身建設的重要抓手，采用基于云計算技術的來自：百科![]()
華為云計算 云知識 政務大數據的發(fā)展趨勢 政務大數據的發(fā)展趨勢 時間：2020-10-15 15:15:37 運用大數據推動經濟發(fā)展、完善社會治理、提升政府服務和監(jiān)管能力正成為趨勢，各國相繼制定實施大數據戰(zhàn)略性文件，大力推動大數據發(fā)展和應用，實現政務數據共享開放及社會大數據融合。來自：百科![]()
臺了相關法律法規(guī)，中國出臺了《網絡安全法》、《數據安全法》、《密碼法》、《個人信息保護法》、《關基保護條例》等；2021年7月，工信部公開征求的《網絡安全產業(yè)高質量發(fā)展三年行動計劃（2021-2023年）》提到，到2023年，電信等重要行業(yè)網絡安全占信息化比例達10%。所以，政企來自：專題![]()
、多渠道聯(lián)動、全產業(yè)交流于一體的開放平臺，為產業(yè)發(fā)展注入新動力。 會上，工業(yè)和信息化部電子第五研究作為全國兩化融合標委會工業(yè)軟件標準工作組（TC573WG8）的組長單位，介紹了工業(yè)軟件標準體系編制工作推進計劃。 4場論壇，共論產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展 大會舉辦了工業(yè)軟件發(fā)展主論壇，以及流程行來自：云商店![]()
智慧產業(yè)發(fā)展服務平臺（產業(yè)大腦）是火石創(chuàng)造運用 數據可視化 ，搭建智慧產業(yè)平臺，幫助客戶了解自身地方重點企業(yè)和重點項目的發(fā)展情況，監(jiān)測重點企業(yè)動向、分析自身及全國產業(yè)鏈瓶頸和優(yōu)勢。發(fā)展背景：對全球、中國或本地的產業(yè)集聚情況進行全面摸底和展示。發(fā)展布局：查看產業(yè)規(guī)劃落圖情況、產業(yè)規(guī)劃介來自：其他![]()
參考文檔 DevOps現狀報告解讀:一體化DevOps：DevOps的潛力股 方案概述:優(yōu)勢 方案概述:應用背景 工業(yè)軟件人才培養(yǎng)咨詢服務有哪些優(yōu)勢？ DevOps現狀報告解讀:DevOps：來誰領風騷 華為鯤鵬應用開發(fā)者培訓:培訓內容 DevOps現狀報告解讀:DevOps：工具技術如何選來自：百科![]()
2年中國云生態(tài)百強企業(yè)榜”。（以下簡稱“榜單”） 《藍皮書》是由中關村云計算產業(yè)聯(lián)盟聯(lián)合理事會、各大專委會主任委員、國家級科研機構、產業(yè)專家、技術專家，一線投資機構專家等共同打造的適配市場需求和產業(yè)發(fā)展的“行業(yè)指南”。 基于藍皮書大量的數據積累，云聯(lián)盟評選出“2022年中國云生態(tài)來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 云原生近幾年的發(fā)展趨勢 云原生近幾年的發(fā)展趨勢 時間：2021-06-30 18:08:44 在最近的幾年里，云原生技術呈現如下幾個明顯的發(fā)展趨勢： 趨勢1 軟硬一體化：傳統(tǒng)基礎設施的網絡、存儲、計算能力與云原生技術生態(tài)開始深度對接。 趨勢2 基于網格的服務治來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邊云協(xié)同發(fā)展趨勢分析 邊云協(xié)同發(fā)展趨勢分析 時間：2020-08-20 09:58:00 邊云協(xié)同解決方案，基于云原生的開放架構，構建邊云業(yè)務協(xié)同能力。打造面向5G、AI時代的ICT基礎設施，助力企業(yè)客戶實現數字化轉型。 邊緣計算重裝上陣，邊云協(xié)同賦能行業(yè)數字化轉型來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云服務發(fā)展愿景 華為云服務發(fā)展愿景 時間：2021-07-07 16:15:33 云主機 云計算 一、人類將進入智能社會 未來二三十年人類社會將演變成一個智能社會，智能社會有三個特征，萬物感知、萬物互聯(lián)、萬物智能。在智能社會，萬物可感，感知物理世界，并轉變來自：百科![]()
華為云計算 云知識 云平臺的虛擬化網絡安全相關介紹 云平臺的虛擬化網絡安全相關介紹 時間：2021-03-26 11:50:17 云服務器 云計算 網絡安全 安全服務 應用安全 云平臺的虛擬化網絡安全通過VLAN隔離、安全組及二層安全策略三個方面的技術手段實現了租戶間虛擬化網絡隔來自：百科![]()
云知識 數據庫系統(tǒng)的發(fā)展特點 數據庫系統(tǒng)的發(fā)展特點 時間：2021-05-21 09:46:45 數據庫 數據系統(tǒng) 數據管理 數據庫系統(tǒng)已經成為計算機信息系統(tǒng)和智能應用系統(tǒng)的核心技術之一和重要基礎。其發(fā)展特點主要有以下三個方面： 1、數據庫的發(fā)展集中表現在數據模型的發(fā)展上。 數據模型是來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大數據的發(fā)展可以分為哪些階段 大數據的發(fā)展可以分為哪些階段 時間：2021-05-24 09:10:47 大數據 大數據技術的發(fā)展可以按照其特點，分為大數據1.0、大數據2.0、大數據3.0階段，目前我們正處于大數據3.0階段。 大數據1.0：單一的批計算 大數據2來自：百科
