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华为云计算 云知识 华为 云安全 架构 华为云安全架构 时间：2020-12-15 14:13:59 本课程内容包括华为云安全性与合规性、安全基础设施、责任共担模型、 云监控 服务、行业安全认证等，全面描述华为云安全体系和安全策略。 课程简介 本课程介绍了华为云安全体系、安全策略及获得的行业安全认证。

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华为云计算 云知识 云手机 架构是什么 云手机架构是什么 时间：2020-10-12 16:21:32 云手机产品架构分三部分，云手机侧、终端设备侧以及客户业务侧，如图1所示。 图1云手机产品架构 云手机基于华为云TaiShan ARM服务器实现，集成多张高性价比的专业GPU显卡，

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华为云计算 云知识 We码开放平台架构 We码开放平台架构 时间：2020-11-23 17:57:01 华为云 WeLink 提供企业所需要协同能力，如IM、邮件、搜索、公众号等，业务应用如销售、HR、行政、研发等则由企业负责构建，那么We码开放平台作为协同能力与企业自身IT业务之间的桥梁，核心部分可分为三部分：

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API创建和使用容器负载。 图1产品架构 基于华为云底层网络和存储服务（VPC、ELB、NAT、EVS、 OBS 、SFS等），提供丰富的网络和存储功能。 提供高性能、异构的基础设施（x86服务器、GPU加速型服务器、Ascend加速型服务器），容器直接运行在物理服务器上。 使用Kata容器提

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探秘“城市大脑”，如何让城市运转得“更聪明”？ 时间：2022-10-26 18:26:25 数据可视化 数字化办公 智慧城市 数据安全 据联合国预测，到2050年，城市人口将达到世界总人口的66%。 城市的发展成为了经济增长的重要源泉，但随之而来，还有日渐凸显的交通压力、配套设施、教育资源、环保等问题。

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足车联应用的云计算、大数据、人工智能、物联网等云服务，助力车企打造智能网联汽车，让客户享受人车智能生活。 车联网方案架构 车联网方案架构基于华为云服务，构建面向联接的车联网平台，为企业和个人提供高安全、高性能、高可靠的车联网服务支撑；大数据分析和丰富的云服务助力企业实现业务创新，

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学院 华为云服务-计算服务 HCIA-Cloud Service V2.2系列课程。本课程主要讲述华为云服务中的弹性云服务器，弹性伸缩服务，镜像服务，裸金属服务器，了解其基本概念、学会如何使用。以及绍容器相关概念、发展、技术架构以及日常操作。 立即学习 最新文章 查询指定版本号详情ShowVersion

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建议搭配使用 数据接入服务DIS 视频接入 服务VIS智能边缘平台IEF对象存储服务OBS 数据仓库 服务 GaussDB (DWS) 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新

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华为云计算 云知识 Cinder的架构原理 Cinder的架构原理 时间：2021-02-08 21:00:36 云计算 Cinder为云平台提供统一接口，按需分配的，持久化的块存储服务，核心功能是对卷的管理，允许对卷、卷的类型、卷的快照、卷备份进行操作。 为后端不同的存储设备提供了统一的接口，不同的块设备服务厂商在

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性能。 移动互联解决方案架构 方案描述 提供弹性云端环境，支持全生命周期管理，保障数据安全，支持海量并发用户，支持系统高可靠与高性能。 架构优势 ·业务中立 ·一站式服务 ·海量用户支撑 ·流畅体验 ·高可靠架构 ·坚固的安全防护 产品推荐 弹性云服务器 E CS 、弹性负载均衡 ELB、对象存储服务

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华为云计算 云知识 无共享架构的特点 无共享架构的特点 时间：2021-07-01 09:59:47 数据库 数据系统 云数据库 无共享架构 集群中每一个节点（处理单元）都完全拥有自己独立的CPU/内存/存储，不存在共享资源。 各节点（处理单元）处理自己本地的数据，处理结果可以向上层汇总或者通过通信协议在节点间流转。

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规模使用；非结构化数据对应于大量图片，视频和文档处理服务，随着金融技术的发展，这些服务正在迅速增长。 多模式 数据管理 功能使财务级数据库能够执行跨部门和跨业务数据的统一存储和管理，实现多业务数据集成，并支持多种金融服务。 在架构方面，刚才提到的多模型多模型还针对云数据库的需求，它使

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华为云计算 云知识 大数据实时检索场景化解决方案 大数据实时检索场景化解决方案 时间：2020-12-17 09:14:15 HCIP-Big Data Developer系列课程。实时检索场景化解决方案的应用场景、技术架构、所采用的各种技术原理及使用，最后包含实际案例帮助大家更好的理解该解决方案。

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华为云计算 云知识 大数据2.0用到的关键技术有哪些 大数据2.0用到的关键技术有哪些 时间：2021-05-24 09:23:03 大数据 随着移动互联网的发展，大数据2.0需要对海量，多样化，高并发的数据进行实时分析，交互式查询。包含的关键技术有： 1. MR批处理；Spar

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