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上，不用从一个研究所传到另外一个研究所，或者把计算结果传来传去，这样它会数据处理量非常大，而且周期都特别长。如果数据都能集中在公有云上，然后各个研究所的人员能一定程度上协同办公，这样大大的加速了它后端数据处理的一些流程，从而把业务更快的推向市场。 文中课程 更多精彩课程、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院来自：百科源，很方便的。大量的转码视频场景，也可以用云服务器承载业务需求，工作效率远超私人电脑。 除此之外还有两大更专业的应用场景我们也需要了解： 3、 数据分析 数据分析场景下，处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如 MapReduce 、Hadoop计算密集型。来自：百科
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免资源浪费和性能瓶颈 AI推理与AIGC应用 FaaS的事件驱动和弹性扩展特性使其能够高效地处理AI模型推理任务。例如，机器学习模型推理、大模型AI对话、AIGC图像生成、AI声音克隆等场景，通常需要快速响应和按需扩展计算资源。FaaS能够根据请求量动态调整资源分配，确保在高并发场景下依然保持低延迟和高吞吐量来自：专题![]()
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。 2）数据分析 中型企业应用程序提高了运行速度和内存要求，并且需要处理大容量数据处理。建议使用内存优化的弹性云服务器，该服务器主要提供高内存实例，并可以配置超高IO云硬盘和适当的带宽，适用于处理海量数据和大容量应用程序。数据访问量。 3）密集应用 大数据分析， CDN /缓存和其他来自：百科![]()
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等直接存取设备；软件方面，操作系统中已经有了专门的数据管理软件，一般称为文件系统。 3、数据库系统阶段：20世纪60年代后期以来，硬件已有大容量磁盘，硬件价格下降；软件价格上升，为编制和维护系统软件及应用程序所需的成本相对增加；在处理方式上，联机实时处理要求更多，并开始提出和考虑分布式处理。来自：百科![]()
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