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业务系统对接:认证系统,打印系统,IT系统,邮箱等。 云桌面策略配置规划:接入策略、协议策略、终端与桌面绑定规划。 2 数据迁移方案设计 根据企业实际数据情况,制定数据迁移方案。 迁移需求调研设计:收集各部门需要的迁移人数和迁移数据量。
完成综合实战:基于微服务、容器技术构建航空订票系统 华为云解决方案精选 介绍典型行业云架构方案 本培训为线下面授形式,培训标准时长为5天,每班人数不超过20人。
服务内容和服务场景 场景标题 场景简介 客户IDC上云 将客户业务和数据一次性搬迁到云上大数据服务中,并基于云上环境快速构建云下系统,满足客户未来业务快速增长需求。 云服务友商迁移 将提供一站式迁移平台,将云服务友商上的业务和数据不停服、平滑迁移至华为云大数据平台。
专家经验共享 华为多年的自身数字化经验积累,总结出完善的解决方案,具备丰富的与客户沟通经验,专业文档指导客户了解产品,丰富的产品经验帮助客户构建自身的系统架构。 父主题: 关于服务咨询
优势项 优势介绍 专业的服务团队 华为云Workspace迁移支持服务由交付经验丰富的专家团队组成,对线下Fusion Access桌面、VMware、Citrix、PC等应用或系统迁移到华为云Workspace平台上,有大量的交付经验,可以协助客户快速实现云化转型。
能够满足客户项目快速完成系统集成,从而支撑应用快速上线的要求。 服务内容 服务名称 服务内容 适用场景 Astro技术支持服务-每5人天-套 低代码Astro开发支持服务,提供现场赋能答疑服务。
不在服务范围内的服务包括但不限于如下所示内容: 客户第三方应用系统不在服务范围内。 非华为产品引入提供的运维工具不在服务范围内。 超出CodeArts开发支持服务外的工作(如迁移或与第三方系统集成相关的技术支持)不在本服务范围内。 华为提供的所有报告都需要相关工具支持。
第三方平台对接支持 负责第三方系统或监控平台对接数据库过程中遇到的问题咨询和解答 应用对接联调与上线支持 在应用与生产环境数据库的正式对接联调时,由于测试环境与生产环境的本质差异,生产环境易出现测试环境未能遭遇的问题。协助处理未知问题。
1、负责终端对接支撑、应用对接支撑、后台运营系统管理等;2、负责面向应用集成商、软件开发商、平台厂商等行业上下游生态伙伴联合方案构建;1个月服务 企业需要对华为云IoT服务进行持续的运营,包括对接支撑、联合解决方案构建等。
培训对象 希望成为企业人工智能工程师的人员 希望了解华为人工智能产品使用、管理和维护的人员 培训目标 完成该培训后,您将系统地理解并掌握深度前馈网络、图像处理理论和应用、语音处理理论和应用、自然语言处理理论和应用、图像处理应用开发、语音处理应用开发、自然语言处理应用开发。
例如,客户需要基于实际场景完成端到端UseCase训练并将模型部署成一个restAPI接入客户系统中,最终进行业务逻辑验收。 场景化调优 对上线的场景化模型进行迭代优化。
任务验证与适配 割接演练/双写验证;业务对接完成,业务系统功能验证。 双跑及割接 业务系统割接、上线保障。
服务场景 服务场景 场景简介与服务价值 数据孤岛严重,数据共享难 企业中各业务链条难打通,数据冗余现象严重,通过主数据治理解决方案,提升数据处理效率,减少人工操作;提升公司战略协同力,打通部门、系统壁垒,制定统一的数据规范和标准为驱动,规划构建出职责清晰、流程规范、模式合理的管理体系
培训内容 培训内容 说明 物联网的前世今生 物联网概念,发展趋势,AIoT的概念与发展,物联网对政府和企业的重要性 物联网技术与架构 物联网分层架构,物联网与5G,物联网平台及操作系统 物联网应用案例 智慧家庭,智慧园区,智慧城市 华为物联网解决方案 物联网-云平台,物联网-管道,
免责说明 在实施过程中,非华为云原因导致的第三方设备或系统故障。 客户须保证其安装、使用的操作系统、应用软件不侵犯任何第三方的知识产权或其他权益。如因违反前述约定所导致的第三方索赔,客户应承担全部责任,华为云免于罹受任何损失。
此负责人应负责双方之协调及管理,负责审核、验收华为云提供的服务; 客户必须提供业务系统相关的信息(包括但不限于应用架构、部署架构、资源数量和性能)。
当应用系统比较多,基础包不够用时,需要购买增量包。 300,000 每套 计费模式 华为云DevSecOps设计与实施服务属于按套计费,且为一次性计费产品。
鲲鹏专业建设-技术应用与实践课:定位于大中型企业系统的搭建与运维实践的培训,使学生在实践中掌握企业系统搭建、运维、性能优化等能力。 鲲鹏专业建设-方向课:定位于培养不同技术方向的鲲鹏技术人才。
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华为拥有着丰富的数据治理实践,历经两个阶段的持续变革,系统地建立了华为数据管理体系。在第一阶段2007至2016年,接近十年的持续投入为华为在数字化转型打下了坚实的基础。华为通过数据质量度量与持续改进,确保了数据真实反应业务,运营风险降低,做到了数据质量持续提升,纠错成本的减少。