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过滤,数据转换等等 时序分析 专为物联网时序数据处理优化的服务,包括高压缩比的时序数据存储,高效的时序查询效率,海量时间线能力; 海量接入:海量时间线能力,最大可达亿级 时序存储:列式存储及专用压缩算法,高压缩率 高效查询:基于时间多维度聚合,近实时分析查询 数据可视化 :提供时序来自:百科分析并给出可能原因。 AOM 通过AI智能算法分析各类运维指标趋势变化,提前预测潜在异常,包括指标的增幅过高、规律变化等。 优势 场景智能识别:根据运维指标特征选择算法匹配,如状态跳变、周期异常等。 自适应算法:当出现过多告警时,自动调整算法参数抑制告警。 毛刺信号自动过滤:自动过滤掉偶然出现离散的毛刺信号,避免误报。来自:百科
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性能、高压缩比的时序数据处理。比如按时间线做Hash Partition,所有Shard节点并行写入,单实例支持超10万时间线,最大亿级时间线;通过采用列式存储布局,不同数据类型(如时间类型,浮点型)采用不同压缩算法,相比开源OpenTSDB压缩率提升10倍,获得极致压缩率;支持来自:百科视频。 视频直播 转码服务单独设置宽或高,转码后的效果是怎么样的? 直播转码若只设置了宽或高,则另一边会根据设置的一边自适应。 设置宽为正常值,高为0,表示长边自适应,即转码时按照长边转码,短边等比缩放。例如,直播转码设置宽为720,高为0,若推流分辨率为1280*1920,则转码来自:专题
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好 区域信控优化 通过掌握城市交通历史通行规律,并实时感知机动车、非机动车、行人交通情况,采用AI 图引擎 技术、路口自适应训练算法、干线协调算法、场景化子区优化策略算法等,实现点-线-面信号配时优化,提升交通效率,保障通行 区域联动优化:从单路口信号灯控制、干线协调优化,到区域内多来自:百科
使用特点设计一个高效的缓存策略。 GaussDB (for MySQL)目前支持两种缓存淘汰策略:LRU和LFU,这两种淘汰算法都是改进过的。 改进的LFU算法 LFU在实现上采用unordered_map+list方式实现,访问数据时,直接从unordered_map通过key在来自:百科