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本案例将指导开发者如何在弹性云服务器上安装Docker制作一个自定义模型镜像并在ModelArts平台使用这个镜像作模型训练。 方案架构 图1 方案架构 说明： ① 在弹性云服务器上安装docker，并制作模型训练镜像并上传到SWR；
方案架构 图1 方案架构 架构图说明： 创建语音识别作业提交函数（Push_Transcriber_Jobs），该函数可以通过调取语音识别服务的“提交录音文件识别任务”接口提交语音文件，并返回jobID。
数据量要求 自监督训练在单次的训练任务中，一个自监督训练数据集内，上传的数据文件不能超过1000个，单文件最大1GB，全部文件加起来不超过200GB。
MariaDB 进行性能优化。 方案架构 方案优势 显著减少查询响应时间，提高用户体验。 性能优化可以降低系统负载 可以节省硬件和存储成本。 通过提高数据库的效率，可以减少对服
方案架构 图1 验证逻辑图 大key判断依据： Key的元素数量较多，一般集合类型的Key中元素超过5000个，则被定义为大Key。 Key的Value占用存储空间较大，一般单个Stri
方案概述 应用场景 在当今的数字化时代，高效的数据存储和处理至关重要。Redis 作为一种高性能的内存数据库，其性能优化有着极大的必要性。想象一下，在高并发的电商平台中，每一秒都有大量的用户请求，如果 Redis 的性能不佳，可能导致购物车加载缓慢、
WEB服务器有2台。 做了负载均衡。 代码是用nodejs开发的，要支持NAS。 需要怎么做？
方案概述 应用现状 在数字化转型过程中，一些大型企业的业务系统数据格式多样化，难以在业务系统间形成有效信息传输。如何实现多种数据类型之间灵活、快速的数据集成和转换，成为企业数字化转型所面临的重要问题。 比如企业中不同业务系统数据的存储格式、存
还提供了顺序消息的支持，可以确保消息按照发送的顺序被消费，适用于一些对消息顺序要求较高的场景，如订单处理、流程审批等。消息的可靠存储机制也确保了消息不会因为生产者或消费者的故障而丢失，支持持久化存储，即使系统发生故障，也能够保证消息数据的完整性。 综上所述，对 RocketMQ 进行性能优化是非常
方案概述 应用场景 MySQL 作为广泛使用的关系型数据库管理系统，在众多应用场景中都扮演着至关重要的角色。在现代的软件系统中，数据库往往是存储和管理关键业务数据的核心组件。无论是电子商务平台的订单数据、社交媒体的用户信息，还是企业内部管理系统的业务数据，都依赖于
方案优势 可以使数据库更好地适应业务的发展，提高数据库的可扩展性。 提高响应速度、降低资源消耗。 提高数据库的可扩展性，为企业和个人提供更加可靠、高效的数据存储和管理解决方案。
版Shell工具，通过CloudShell可以完成登录弹性云服务器、连接集群等操作。 本场景主要讲述通过控制台提供的CloudShell登录Linux弹性云服务器的操作步骤和一些常用操作。 方案架构 CloudShell是一种基于
节点服务器挂载Nas存储 主节点挂载Nas（从节点同） 背景 主从节点同步和通信需要使用到共享存储 解决思路 在需要共享节点挂载共享文件到对于目录（xxx.xxx.xxx.xxx为SFS服务器地址） yum install nfs-utils mount -t nfs -o vers=3
方案概述 应用场景 在当今数字化业务高度依赖数据存储和快速数据访问的时代，Redis 作为一款高性能的键 - 值存储数据库，被广泛应用于缓存、消息队列、实时分析等众多场景。然而，面对日益复杂的云计算环境和潜在的各类风险，实施 Redis 跨云容灾变得至关重要。
证高效的消息传递，可靠的存储确保数据的安全性。还拥有统一的管理界面方便监控，极大的提高了开发效率和代码可维护性。 方案架构 图1 RocketMQ消息收发逻辑图 方案优势 简化开发
的业务数据，实时统计每种渠道的相关指标，输出存储到数据库中，并进行大屏展示。 方案架构 使用DLI Flink完成电商业务实时数据的分析处理，获取各个渠道的销售汇总数据。 图1 方案简介
图片，然后通过调用ModelArts上的动漫头像制作应用，将头像图片转化为动漫风格的头像图片。 方案架构 图1 方案架构 架构图说明： 函数工作流创建APIG触发器。 用户通过网页访问，触发函数执行。
本文介绍如何使用软件开发生产线 CodeArts进行云上自动灰度发布。 方案架构 图1 方案架构 方案优势 开箱即用，云上开发，全流程规范可视，高效异地协作。 基于云容器
图工具。 方案架构 图1 方案架构 架构图说明： 函数工作流创建APIG触发器。 用户通过网页访问，触发函数执行。 方案优势 无服务器
本文提供了在ModelArts平台使用自定义镜像导入模型的样例，帮助您快速熟悉平台的使用方法。 方案架构 图1 方案架构 说明： 在弹性云服务器上安装docker。 制作模型训练镜像并上传到SWR。 在Mod
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