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- 三副本技術 內(nèi)容精選 換一換
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《 區(qū)塊鏈 技術及應用第二版》讀書分享會-第二期 華為云區(qū)塊鏈在政務、金融、民生、供應鏈、文旅等相關領域具體落地應用分享及對區(qū)塊鏈未來發(fā)展展望。 《區(qū)塊鏈技術及應用第二版》讀書分享會-第三期 全面介紹華為區(qū)塊鏈發(fā)展思路、雙引擎戰(zhàn)略及華為區(qū)塊鏈特點和使用。 官方發(fā)布 區(qū)塊鏈白皮書 華為區(qū)塊鏈白皮書2021 建設融合開放的數(shù)字經(jīng)濟基礎設施來自：專題華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)管理 三個階段的對比 數(shù)據(jù)管理三個階段的對比 時間：2021-05-20 16:59:45 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)管理三個階段比較 人工管理階段 1、應用程序管理數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)需要應用程序自己設計，定義和管理，沒有相應的軟件系統(tǒng)負責數(shù)據(jù)管理工作。應用程序中不來自：百科
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高可用（1主2備）：采用一主兩備三節(jié)點的部署模式，包含一個分片。“主備版”：適用于數(shù)據(jù)量較小，且長期來看數(shù)據(jù)不會大幅度增長，但是對數(shù)據(jù)的可靠性，以及業(yè)務的可用性有一定訴求的場景。副本集數(shù)量僅分布式部署形態(tài)可選。每個分片下1主多副本的部署方案，3副本就是1主2備的部署方式。 GaussDB 部署形態(tài)：三副本來自：專題華為云計算 云知識 初探CTF三大題型（MISC+Reverse+Crypto） 初探CTF三大題型（MISC+Reverse+Crypto） 時間：2020-12-01 15:23:01 該實驗旨在讓用戶體驗到CTF奪旗賽中MISC、Reverse、Crypto類型題目的做法和技巧。來自：百科
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禁用第三方算子模板UpdateMyActionTemplateToDeprecated 禁用第三方算子模板UpdateMyActionTemplateToDeprecated 時間：2023-09-06 10:27:32 API網(wǎng)關 云計算 接口說明 本接口用于申請禁用第三方算子。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 三分鐘了解云容器引擎CCE 三分鐘了解云容器引擎CCE 時間：2024-03-27 14:45:06 云容器引擎 最新文章 容器相關基礎操作 Docker架構 Docker Engine介紹和Docker內(nèi)部構建 OCI容器規(guī)范 Kubernetes是什么？ 相關推薦來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展趨勢和華為的數(shù)據(jù)庫技術發(fā)展 數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展趨勢和華為的數(shù)據(jù)庫技術發(fā)展 時間：2021-06-16 16:19:09 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫技術革新正在打破現(xiàn)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(zhì)、操作來自：百科![]()
仍然需要確保正常節(jié)點之間就特定數(shù)據(jù)達成一致; 其次,共識算法是去中心化的,支持多個節(jié)點組成分布式共識集群,共同參與交易的驗證與執(zhí)行,無須依賴中心化的第三方就能正常運轉(zhuǎn); 最后,共識算法是去信任化的,共識節(jié)點之間并不需要彼此信任,而是只要參與共同的共識機制,就能最終達成對賬本的一致認知。 共識來自：專題![]()
了解詳情 Kafka與其他消息隊列對比 分布式消息服務Kafka版是一個高吞吐、高可用的消息中間件服務，適用于構建實時數(shù)據(jù)管道、流式數(shù)據(jù)處理、第三方解耦、流量削峰去谷等場景，具有大規(guī)模、高可靠、高并發(fā)訪問、可擴展且完全托管的特點，是分布式應用上云必不可少的重要組件。 RabbitMQ：來自：專題![]()
觀眾端向 CDN 節(jié)點請求音視頻數(shù)據(jù)； CDN節(jié)點同步其他節(jié)點的音視頻數(shù)據(jù)； CDN節(jié)點將音視頻數(shù)據(jù)發(fā)送給觀眾端。 版權聲明：本文章文字內(nèi)容來自第三方投稿，版權歸原始作者所有。本網(wǎng)站不擁有其版權，也不承擔文字內(nèi)容、信息或資料帶來的版權歸屬問題或爭議。如有侵權，請聯(lián)系contentedit@huawei來自：百科![]()
華為云計算 云知識 智慧煙感報警系統(tǒng)的技術架構 智慧煙感報警系統(tǒng)的技術架構 時間：2020-12-02 17:37:34 基于 物聯(lián)網(wǎng)平臺 的智慧煙感報警系統(tǒng)技術架構: 首先，智慧煙感報警器的傳感器定期采集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)上報至物聯(lián)網(wǎng)平臺。物聯(lián)網(wǎng)平臺接收到數(shù)據(jù)后，通過推送的方式將數(shù)據(jù)傳來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)管理技術的新挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)管理技術的新挑戰(zhàn) 時間：2021-05-21 11:30:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理技術的面臨的新挑戰(zhàn)主要來自高度可擴展性和可伸縮性、數(shù)據(jù)類型多樣和異構處理能力、數(shù)據(jù)處理時效性要求以及大數(shù)據(jù)來臨這四個方面。 1、高度可擴展性和可伸縮性來自：百科![]()
云知識 AI技術領域課程--機器學習 AI技術領域課程--機器學習 時間：2020-12-09 17:04:48 機器學習是人工智能領域的基礎研究方向之一，包括很多大家耳熟能詳?shù)乃惴āＨ斯ぶ悄?span style='color:#C7000B'>技術可謂構建在算法之上，我們需要運用算法去實現(xiàn)我們的想法，因此，想要了解人工智能技術，也需要學習常用的機器學習相關算法。來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展歷程 數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展歷程 時間：2021-05-20 15:57:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理是指對數(shù)據(jù)進行分類、組織、編碼、存儲、檢索和維護，是數(shù)據(jù)處理的中心問題。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。來自：百科![]()
《云原生王者之路集訓營》是華為云云原生團隊精心打磨的云原生學習技術公開課，分為黃金、鉆石、王者三個階段，幫助廣大技術愛好者快速掌握云原生相關技能。本課程為黃金課程的第一課，由華為云CNCF的官方大使、技術監(jiān)督委員會貢獻者，Kubernetes社區(qū)Maintainer以及CNCF多個項目聯(lián)合創(chuàng)始人王澤峰老來自：百科![]()
華為云計算 云知識 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--深度學習 時間：2020-12-15 15:23:12 深度學習是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為架構，對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。目前，在圖像、 語音識別 、自然語言處理、強化學習等許多技術領域中，深度學習獲得了廣泛的應用，并來自：百科![]()
日志，對您的業(yè)務資源被訪問情況進行詳細分析。 CDN技術常見問題解答 CDN技術常見問題解答 CDN技術支持哪些業(yè)務類型？ 網(wǎng)站加速 適用于有加速需求的網(wǎng)站，包括門戶網(wǎng)站、電商平臺、資訊APP、UGC應用（User Generated Content，用戶原創(chuàng)內(nèi)容）等，加速各類型圖片、html、css、js小文件等。來自：專題![]()
據(jù)信息，他們還能夠改變數(shù)據(jù)從而實施欺詐行為。如果企業(yè)能夠采用 數(shù)據(jù)加密 技術，那么就能夠有效阻止黑客改變數(shù)據(jù)信息，能夠最大限度的保證數(shù)據(jù)不會給篡改。 第三，數(shù)據(jù)加密技術能夠很好的保護用戶隱私。眾所周知，數(shù)據(jù)加密技術是從來保護機密信息的，這里也包括個人的信息。尤其是對于企業(yè)來說，只有保來自：百科![]()
云遷移中的遷移技術總覽 云遷移中的遷移技術總覽 時間：2021-02-19 11:44:46 本文介紹華為云云遷移中的涉及的系統(tǒng)遷移、 數(shù)據(jù)庫遷移 、存儲遷移；系統(tǒng)遷移場景Windows系統(tǒng)遷移、Linux系統(tǒng)遷移、重新安裝；數(shù)據(jù)庫遷移場景Oracle遷移、SQL server遷移、My來自：百科![]()
設計和控制。 Cache存儲的另一個重要因素是存儲的可靠性，目前，多數(shù)存儲系統(tǒng)都采用了RAID技術進行可靠存儲。但是不同設備使用的RAID方式各有不同。 版權聲明：本文章文字內(nèi)容來自第三方投稿，版權歸原始作者所有。本網(wǎng)站不擁有其版權，也不承擔文字內(nèi)容、信息或資料帶來的版權歸屬問題來自：百科![]()
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