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RocketMQ Operator-K8s平台自动化部署工具

RocketMQ作为有状态应用,在K8S上实际部署时的诸多需求: ? 新扩容的Name Server 能否自动被所有Broker感知? ? 新扩容的Broker元数据注册? ? 顺序消息Broker如何扩容? ? Topic迁移?

  • 2021-06-23
  • 阅读137
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Serverless 工作流适用场景及最佳实践

o 模板方式定义控制逻辑和任务依赖:减少重复工作,统 一定义标准 o 控制逻辑和任务逻辑解耦:细化责任,便于管理和维护 o 长时间运行的流程:维护任务持久化,任务调度可靠性 o 流程控制中心化,可视化:增强进度可观测性,方便沟 通交流 o 保证结果一致性,提高容错性要求:对错误重试,捕获, 执行回滚或补偿逻辑

  • 2021-06-23
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阿里云IoT Studio实战

阿里云针对物联网场景提供的生产力工具,可覆盖各个物联网行业核心应用场景,帮助您高效经济地完成设备、服务及应用开发。物联网开发服务提供了移动可视化开发、Web可视化开发、服务开发与设备开发等一系列便捷的物联网开发工具,解决物联网开发领域开发链路长、技术栈复杂、协同成本高、方案移植困难的问题,重新定义物联网应用开发

  • 2021-06-23
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阿里云物联网平台属性,事件,服务详解

①支持高并发 ②通信高稳定 ③数据所见即所得,即配即用 ④接口统一、标准、第三方对接代价小 ⑤基于IoT Studio可以快速构建WEB和移动应用 ⑥支持阿里系小程序矩阵,快速布局应用

  • 2021-06-23
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阿里云HBase 主备双活

基于Apache HBase 深度扩展,融合Solr/ES等生态技术,支持海量数据的一站式存储、检索、分析,历经阿里巴巴十年大规模锤炼,被广泛用于风控、推荐、搜索、画像、社交、物联网、离线数仓等场景,助力企业数据智能化

  • 2021-06-23
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基于数据筛选的数据存储方法

本发明涉及一种基于数据筛选的数据存储方法,该方法包括获取待存储数据,待存储数据包括多个层级数据,在每个层级数据下还包括有数据信息;在中央处理器内还设置有层级矩阵G(G1,G2,G3,G4,G5)和数据相似系数矩阵K(K1,K2,K3,K3,K5),在进行数据相似性比较时,若同为任意层级的两个数据的相似性大于等于该层级对应的系数,则表示该层级的两个数据相似性较高,判定为重复数据;否则不进行数据筛选,将筛选的层级数据以及该层级数据下对应的数据信息进行存储,作为当前数据层级的异地备份数据。通过对存储的数据按照特定的格式进行划分,并且对每个层级设置不同的相似系数,便于对数据的相似性进行准确的判断,要采用相似性系数较高的参数,提高数据比较的准确性。

  • 2021-06-23
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物联网如何促进零售业信息化发展PPT课件

通过各种信息传感设备,按约定的协议,把任何物件与互联网连接起来。实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等功能的一种网络是物理基础设施和IT基础设施融合一体的网络.

  • 2021-06-23
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基于大数据平台的公安实战应用技术交流

从图像信息中提取一系列嫌疑目标的活动线索(视频、音频片段、图像等等),按照时间顺序,还原嫌疑目标的作案过程;按照空间顺序,在地图上还原嫌疑目标的作案轨迹。

  • 2021-06-23
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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人工智能赋能应用实践指南

当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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