区）的数据合并到一个 服务器 （区），使新老玩家就能在同一个区进行游戏。在这个过程中，会遇到如何将不同服务器数据同步的相关问题。 解决方案 在游戏开合服方面，使用分布式缓存服务（D CS ）的Redis缓存可以应用到以下场景： 跨服数据同步 游戏合服后，需要将多个游戏服务器的数据进行同步

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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应用场景 游戏加速 行业痛点：游戏行业面临延迟大、丢包多、掉线频繁等问题，严重影响终端用户的游戏体验。其他很多类似行业也面临这些问题，例如在线教育、视频直播等。 解决方案：通过全球加速服务将游戏连接请求就近接入华为云，通过华为云的骨干网到达游戏服务器，极大地缩短了公网传输路径，减

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成长地图 | 华为云 Astro大屏应用 Astro大屏应用（Astro Canvas，简称AstroCanvas）以数据可视技术为核心，以屏幕轻松编排，多屏适配可视为基础，帮助非专业开发者通过图形化界面轻松搭建专业水准的数据可视化大屏应用，满足项目运营管理、业务监控、风险预警等

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间粒度大，甚至无法恢复到想要时间点等。而GeminiDB Redis接口新增的PITR特性能够让游戏数据快速回档，可根据客户自定的备份粒度，最低支持5分钟粒度，自行选择需要恢复的时间点，实现数据的快速恢复。 方案优势 GeminiDB Redis接口的PITR技术执行数据快照业务

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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方案架构 数字资产管理平台采用高可用，大并发的系统架构部署在华为云，并基于数字资产链，仅需API对接快速完成平台开发，实现数字内容全生命周期管理。 图1 方案架构 方案优势 数字资产管理平台采用高可用，大并发的系统架构部署在华为云，并基于数字资产链，仅需API对接快速完成平台开发，实现数字内容全生命周期管理

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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的性能。 矿业场景：将CloudPond部署在大矿周围的小型分矿场或洗煤厂，保障矿业应用低时延部署的同时，可以实现中心对各分矿场统一管控和运维。 媒体和文娱场景：下沉最先进 GPU云服务器 至本地，支撑客户图像处理、音视频渲染等业务。在CloudPond上部署实时和实时事件流应用程序，满足该类应用超低时延诉求。

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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 3分钟创建一个游戏类容器应用 02 入门 您可以通过租户管理、大屏可视等快速上手政企自服务管理服务。 租户管理 创建租户 注销租户 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 大屏可视 可视大屏 创建容器应用基本流程

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大屏 新建大屏 更新大屏 获取大屏组件列表 获取大屏指定组件数据 批量发布大屏 批量删除大屏 批量下线大屏

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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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准备盘古大模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 创建一个训练数据集

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