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- 大数据行业的发展 内容精选 换一换
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Kubernetes在行业内的发展趋势 Kubernetes在行业内的发展趋势 时间：2021-06-17 19:04:34 Kubernetes作为众多开源平台中的一个，凭借着先进的架构理念和活跃的社区生态，热度持续上升。Kubernetes也是近30年来增长最快的开源项目之一。 CNCF来自：百科来自：百科
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华为云计算 云知识 数据库技术的发展历程 数据库技术的发展历程 时间：2021-05-20 15:57:30 数据库 数据系统 数据管理 数据管理是指对数据进行分类、组织、编码、存储、检索和维护，是数据处理的中心问题。数据管理在应用需求推动下，以软硬件的飞速发展为基础，发展为三个阶段：人工管理、文件系统、数据库系统。来自：百科量化”，将多源、多种类的各部门数据数据加工成标准、清洁的数据资产供业务使用。 提升政府治理能力 大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，推动政府数据开放共享，促进社会事业数据融合和资源整合，提升政府整体数据分析能力，为有效处理复杂社会问题提供新的手段。 政府及公共事业解决方案来自：百科
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tor将汇总后的结果返回给业务应用，从而提升复杂SQL查询的性能。 第二是GTM-Lite技术 GTM-Lite可以在保证事务全局强一致的同时，提供高性能的事务处理能力，避免了单GTM的性能瓶颈。这里的高性能事务管理指的是无锁、多版本、高并发事务技术。而且分布式的GTM-Lite来自：专题![]()
。 伴随着2001年的互联网泡沫破碎， CDN 产业也遭受了巨大的打击，即使是第一家成立的已经有扎实根基的Akamai公司也不例外 同时，互联网产业的回暖也为之后CDN的发展提供了宝贵的机遇。2010年兴起的云计算概念也对CDN的发展起到了很强的推动作用。CDN的服务特性让它与云计算来自：百科![]()
数据模型是数据库系统的核心和基础，所以数据库系统的发展和数据模型的发展密不可分，数据库模型的划分维度是数据库系统划分的一个重要标准。 2、与其它计算机技术交叉结合。 其他计算机新技术层出不穷，数据库和其他计算机技术交叉结合，是数据库技术的一个显著特征。 3、面向应用领域发展数据库新技术。来自：百科![]()
云知识 大数据的发展可以分为哪些阶段 大数据的发展可以分为哪些阶段 时间：2021-05-24 09:10:47 大数据 大数据技术的发展可以按照其特点，分为大数据1.0、大数据2.0、大数据3.0阶段，目前我们正处于大数据3.0阶段。 大数据1.0：单一的批计算 大数据2.0：融合计算来自：百科![]()
tor将汇总后的结果返回给业务应用，从而提升复杂SQL查询的性能。 第二是GTM-Lite技术 GTM-Lite可以在保证事务全局强一致的同时，提供高性能的事务处理能力，避免了单GTM的性能瓶颈。这里的高性能事务管理指的是无锁、多版本、高并发事务技术。而且分布式的GTM-Lite来自：专题![]()
云知识 为什么说大数据的发展是需求驱动的 为什么说大数据的发展是需求驱动的 时间：2021-05-24 09:15:11 大数据 大数据的技术发展是由社会进步过程中，不断变化的需求而驱动的。 互联网的发展，让人们需要对海量的非结构化数据进行分布式存储，并行计算。所以大数据进入了1.0时代。来自：百科![]()
管理数据量急剧增大； 生态化； 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，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。 华为云官网立即注册一元域名华为 云桌面来自：百科![]()
时，数据交换不可用，数据交换效率低。 全程可追溯、可审计 数据交换过程参与方多、流程长，需要建立完善的全流程追溯审计机制。 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。 华为云将持续创来自：百科![]()
参会者，讲解了代码大模型的历程和在实际应用中的突出表现，结合华为代码大模型的应用——华为云CodeArts Snap智能编程助手，和同学们一起在实践中学习，深刻了解行业发展及就业趋势。 活动伊始，马宇驰用生动的比喻和通俗易懂的语言，讲述了代码大模型的起源、发展、优势以及应用。他介来自：百科![]()
一难题在于CDN。 华为云CDN作为一家技术领先的第三方CDN服务商，通过多年来对行业内海量数据的处理与分析，为企业用户提供良好的解决方案。它的优势体现在： 1、节点的丰富性 华为云资源多，不仅拥有220多种云服务器，超过230万的开发者，还拥有1.4万多咨询伙伴、6000多技术来自：百科![]()
与存储。 2、四大因素推动IoT边缘服务的快速发展 （1）低时延：为满足低时延要求，需要在离业务现场最近的“边缘”构建解决方案，减少业务处理时延 （2）海量数据： 物联网时代边缘数据爆炸性增长，难以直接回传至云端且成本高昂，数据在本地进行分析和过滤，节省网络带宽 （3）隐私安全：来自：百科![]()
流与探讨的平台，共同推动软件研发领域的技术创新。 活动期间，华为云 PaaS技术创新 Lab DevAI Lab负责人马宇驰讲述了代码大模型的起源、发展、优势以及应用。他介绍到，在实际场景中，过多的代码重复、冗余以及不具备可扩展性，会极大地影响项目开发的速度和质量，代码大模型便能有效解决此类问题。来自：百科
