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，还会融入互联网的文本数据、图片数据、音视频数据等非结构化数据，对大数据平台汇聚和处理多源、多种类数据提出了新的要求。 实现数据全生命周期管控 实现“数据模型标准化、数据关系脉络化、数据加工可视化、数据质量度量化”，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。来自：百科华为云计算 云知识 CNCF的项目成熟度模型 CNCF的项目成熟度模型 时间：2021-06-30 18:22:10 CNCF的项目成熟度模型如下图所示： 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科
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aussDB的发展史吗？ 产品详情 帮助文档 GaussDB 发展史 2001年：华为中央研究院Dopra团队为了支撑华为所生产的电信产品(交换机、路由器等),启动了内存数据存储组件DopraDB的研发。DopraDB后来随着业务和组织的切换,成为华为高斯数据库团队的GMDB V1系列产品。来自：专题![]()
交换信息的表示。】 7、应用层：应用层不仅提供应用过程所需的信息交换和远程操作，还充当应用过程的用户代理，完成信息交换所需的一些功能。【OSI中的最高层。它为特定类型的网络应用程序提供对osi环境的访问。应用层决定进程间通信的性质，以满足用户的需求。】 华为云 面向未来的智能世界来自：百科![]()
不一样的，应用难以对接到设备，而在标准物模型下，每个设备都对应一个统一的标准物模型，它对外提供一致的接口，可以直接对应应用。 标准物模型可以任意组合产生新的模型，比如可以将摄像头和灯组装在一起，组成一个带摄像头的灯，组合后的复杂物仍然继承了基础物的模型，既能够满足复杂场景的需要，也能够保持其标准模型与应用进行对接。来自：百科![]()
云知识 云原生近几年的发展趋势 云原生近几年的发展趋势 时间：2021-06-30 18:08:44 在最近的几年里，云原生技术呈现如下几个明显的发展趋势： 趋势1 软硬一体化：传统基础设施的网络、存储、计算能力与云原生技术生态开始深度对接。 趋势2 基于网格的服务治理能力：服务治来自：百科![]()
云知识 云原生在中国的发展现状 云原生在中国的发展现状 时间：2021-06-30 17:57:04 在中国，云原生的生态也飞速发展，CNCF的会员数量也从2015年的1家初创&白金会员发展到今天60家成员单位。 全球1/4认证的K8s服务提供商来自中国；1/3的K8s培训发生在中来自：百科![]()
恢复到某一已知的正确状态的功能。 数据库系统的发展有以下三个特点: 1、数据库的发展集中在数据模型的发展上，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、与其他计算机技术的交叉结合，计算机来自：百科![]()
华为云计算 云知识 逻辑模型中的重要基本概念 逻辑模型中的重要基本概念 时间：2021-06-02 13:57:13 数据库 数据库设计的逻辑模型设计阶段，有以下这些重要的基本概念： 1. 实体就是描述业务的元数据。 2. 主键是识别实体每一个实例唯一性的标识。 3. 只有存在外来自：百科![]()
云知识 推理模型的迁移与调优 推理模型的迁移与调优 时间：2020-12-08 10:39:19 本课程主要介绍如何将第三方框架训练出来的模型转换成昇腾专用模型，并进行调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读+实战演示，使学员学会使用模型转换工具迁移所需要的预训练模型。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。 通用数来自：百科![]()
华为云计算 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![]()
云知识 中国云原生产业的发展规模 中国云原生产业的发展规模 时间：2021-06-30 18:01:41 在中国，整个云原生产业的规模发展十分迅猛： 调查显示，2019年中国云原生市场规模已经达到了350.2亿元，并且云原生技术在加速向各个垂直行业渗透。 企业在云原生的投入比例持续增高来自：百科![]()
华为云计算 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来自：百科![]()
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技术，通过基于K8s标准扩展的控制面带来了前所未有的灵活性及扩展能力，影响力远超更早出现的 Linkerd。 Istio背负巨大的使命，Google希望在继Kubernetes成为容器编排的事实标准之后，打造另一杀手锏级别的技术，成为服务网格的事实标准。 Google与IBM大厂的加持，在资源及影响力层面远非Buoyant可比拟的。来自：百科
