摘要：为实现不同的功能，GaussDB（DWS）提供了不同的数据对象类型，包括索引、行存表、列存表及其辅助表等。这些数据对象在特定的条件下实现不同的功能，为数据库的快速高效提供了保证，本文对部分数据对象进行介绍。 本文分享自华为云社区《GaussDB（DWS）之数据对象及相互关系总结》，作者：我的橘
摘要：本文将详解ROMA集成关键技术-增量数据集成技术。 本文分享自华为云社区《ROMA集成关键技术(2)-增量数据集成技术》，作者：华为云PaaS服务小智 。 1.概述 ROMA平台的核心系统ROMA Connect源自华为流程IT的集成平台，在华为内部有超过15年的企业业务集成经验。依托ROMA
摘要：Bucket存储是数据共享中重要的一环，当前阶段，bucket存储可以将列存中的CU数据和DN节点解绑。 本文分享自华为云社区《存算分离之bucket表——【玩转PB级数仓GaussDB(DWS)】》，作者：yd_278301229 。 在云原生环境，用户可以自由配置cup型号、内存、磁盘、带
摘要：本案例我们使用FairMOT进行车辆检测与跟踪、yolov5进行车牌检测、crnn进行车牌识别，在停车场入口、出口、停车位对车辆进行跟踪与车牌识别，无论停车场路线多复杂，小车在你掌控之中！ 本文分享自华为云社区《AI寻车》，作者：杜甫盖房子。 本案例我们使用FairMOT进行车辆检测与跟踪、y
摘要：gdb确认是否安装，所带来的该工具用户数据库实例触发core问题后集群状态反复异常，对此问题及时分析根因并及时进行规避。 本文分享自华为云社区《主动预防-DWS关键工具安装确认》，作者：上官寒雨。 【关键工具确认】 1、gdb确认是否安装（该工具用户数据库实例触发core问题后集群状态反复异常
摘要：本文讲了关于服务发现的很多干货内容，核心内容为服务发现组件的选择、网关的介绍、 客户端侧如何发给已发现的服务。 本文分享自华为云社区《分布式场景下，如何对外提供易变的服务，打造可靠的注册中心？》，作者：breakDawn。 随着云原生的概念越来越火，服务的架构应该如何发展和演进，成为很多程序员
摘要：本文重点关注进入目标进程的“网络ns”视角，即站在「容器中的进程视角」看待容器里面的网络世界，并在那个视角中执行命令。 本文分享自华为云社区《《跟唐老师学习云网络》 - nsenter魔法棒》，作者：tsjsdbd 。 有时候Docker容器中缺少需要的软件。比如 curl，wget，ifco
摘要：本文通过5个部分内容帮助开发者快速了解GaussDB(DWS) 资源管理机制，让数仓过载烦恼不再，把“烂”SQL牢牢关进笼子里。 本文分享自华为云社区《直播回顾 | 掌握把“烂”SQL牢牢关进笼子里的密钥》，作者： 华为云社区精选 。 混合负载场景下，怎样避免“烂”语句对数据库系统的冲击？如何
摘要：本文以技术方案视角，对华为云Astro低代码平台的一些核心功能进行简要介绍。 背景介绍 低代码开发基于可视化开发的概念，结合了云原生和多终端体验技术，它可以在大多数业务场景中，帮助企业显著的提升效率。同时为专业开发者提供了一种全新的高生产力开发方式，让不懂代码的人通过“拖拉拽”开发组件来完成应
本期就分享几个关于编译、运行AscendCL应用程序的典型问题案例，并给出原因分析及解决方法。
本文借助Apache Hop及GES插件，提供了多数据源通用、可视化、开箱即用的数据转换工程，可将多种关系型数据库迁移至GES图数据库中。
测试过程中，我们会遇到这样一种情况，我的作业都执行很久了，为啥还不结束，是不是作业hang掉了？
产品生产制造是制造企业的核心业务活动，本期基于对生产制造活动的关键业务模型拆解来普及相关的基础业务知识，然后介绍传统信息化架构下生产制造活动涉及的主要应用系统，最后介绍基于统一数字平台构建业务一体化应用的企业数字化系统方案。
本期就分享几个关于昇腾CANN中关于ATC模型转换动态shape相关问题的典型案例，并给出原因分析及解决方法。
学习kubernetes亲和性的关键知识点
数据测试不仅关注数据加工的代码逻辑，还要考虑大数据执行引擎带来的影响，因为各种引擎框架将对同一份数据产生不同的计算或检索结果。本文将从一个年度账单bug引入，讲解在数据测试实践中对大数据执行引擎兼容性
正值618大促，各方接口的调用都会大幅度增加。通过梳理接口依赖关系来减少重复调用，对本系统而言，降低了调用数据接口时的线程占用次数，可以有效降级CPU。对调用方来说，减少了调用次数，可减少调用方的资源消耗，保障底层服务的稳定性。
学习网络协议的关键是了解其分层结构。在计算机网络中，我们使用的是OSI标准模型和TCP/IP网络模型。这些模型将网络通信划分为多个层级，每个层级都有不同的功能和作用。在本章节中，我们主要讲解了TCP/IP网络模型的前三层：应用层、传输层和网络层。后面的数据链路层和物理层将在下一篇文章中进行详细讲解
这篇文章，值得关注的是，盖茨提出对人工智能如何可以减少世界上最严重的不公平现象的思考，以及我们关注的人工智能风险问题。
本文主要讲解了京东百亿级商品车型适配数据存储结构设计以及怎样实现适配接口的高性能查询。通过京东百亿级数据缓存架构设计实践案例，简单剖析了jimdb的位图(bitmap)函数和lua脚本应用在高性能场景。希望通过本文，读者可以对缓存的内部结构知识有一定了解，并且能够以最小的内存使用代价将位图(bitmap)灵活应用到各个高性能实际场景。
