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志數(shù)據(jù)將會被自動刪除,對于需要長期存儲的日志數(shù)據(jù)(日志持久化), 云日志 服務(wù)提供轉(zhuǎn)儲功能,可以將日志轉(zhuǎn)儲至對象存儲服務(wù)( OBS )或者 數(shù)據(jù)接入服務(wù) (DIS)中長期保存。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在????????????????????????????????????來自:百科來自:百科
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IEF能夠方便的協(xié)同云端和邊緣共同工作,例如在AI場景下,在云端使用Modelarts進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的訓(xùn)練生成AI模型,然后將AI模型打包成鏡像通過IEF部署到邊緣節(jié)點(diǎn)運(yùn)行(推理),同時(shí)將邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)接入服務(wù)(DIS)回傳到云端,再使用Modelarts進(jìn)一步訓(xùn)練,形成閉環(huán)。 圖3構(gòu)建邊緣計(jì)算來自:百科建議搭配使用: 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) CS +數(shù)據(jù)接入服務(wù)DIS+數(shù)據(jù)湖探索 DLI +IoT平臺+對象存儲服務(wù)OBS 圖1 IoT設(shè)備監(jiān)控 消息日志類數(shù)據(jù)存儲和查詢 應(yīng)用場景: 消息數(shù)據(jù)、報(bào)表數(shù)據(jù)、推薦類數(shù)據(jù)、風(fēng)控類數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化的KeyValue數(shù)據(jù)均可以存儲和查詢。 優(yōu)勢:來自:百科
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使用FunctionGraph函數(shù)對DIS數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換并存儲到CloudTable 本章節(jié)介紹如何使用函數(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)接入服務(wù)(DIS)采集IOT實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流,并將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換,存儲到 表格存儲服務(wù) (CloudTable Service)中。 本章節(jié)介紹如何使用函數(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)接入服務(wù)(DIS)采集IO來自:專題用 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB Redis接口存畫像,推薦業(yè)務(wù)輕松降本60% 云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口雙活讓你有備無患 使用GeminiDB Redis接口實(shí)現(xiàn)二級索引 華為云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口:六大秒級能力盤點(diǎn) 使用云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口 搞定"大key"存儲來自:專題分布式緩存服務(wù)Reids有哪些典型應(yīng)用場景 很多大型電商網(wǎng)站、 視頻直播 和游戲應(yīng)用等,存在大規(guī)模數(shù)據(jù)訪問,對數(shù)據(jù)查詢效率要求高,且數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單,不涉及太多關(guān)聯(lián)查詢。這種場景使用分布式緩存服務(wù)Redis,在速度上對傳統(tǒng)磁盤數(shù)據(jù)庫有很大優(yōu)勢,能夠有效減少數(shù)據(jù)庫磁盤IO,提高數(shù)據(jù)查詢效率,來自:專題
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