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建模、向导式建模、自动化机器学习、数据建模等多种建模方式,满足多种业务使用场景,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 该平台内置了丰富的算法组件,支持多种算法框架,满足多种AI应用场景的需求。它支持结构化、非结构化数据,矢量特征流,多模态数据,并经过数据处理、模型构
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监控。5. 跨地域复制:ADMQ支持跨地域复制,可以在不同地理位置的数据中心复制数据,提高系统的可用性。6. 内置计算引擎:ADMQ内置轻量级计算引擎,可以使用Java或Python实现函数,为用户提供部署简单、运维方便的FaaS平台。7. 高效运维:ADMQ拥有管控一体的可视化
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故障可自动转移; 保证服务永久在线。 2)更便捷: 内置存储资源池:Redis、MySQL、MongoDB、HDFS 、 Elasticsearch、HBase、PostGIS、PostgreSQL 内置计算资源池:Spark、Hadoop YARN 内置流数据环境:Kafka集群 3)更弹性:
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部署;支持java/Node.js/Tomcat等主流语言和多种运行时,支持web、微服务、APIs等类型应用无缝托管;可以实现基于资源或自定义业务指标的自动弹性伸缩,以应对不可预期的用户访问流量,并且按需收费;提供标准化可插拔运行时,让用户更加专注于应用业务开发;内置应用治理能力,实现规模户应用的自愈与快速恢复。
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