智能边缘平台 IEF

智能边缘平台(Intelligent EdgeFabric)是基于云原生技术构建的边云协同操作系统,可运行在多种边缘设备上,将丰富的AI、IoT及数据分析等智能应用以轻量化的方式从云端部署到边缘,满足用户对智能应用边云协同的业务诉求

 
 
 

    边缘识别工作原理 更多内容
  • 部署服务

    评估模型后,就可以部署服务,开发通用图像分类的专属应用,此应用用于识别输入图像的类型,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在“ 工业智能体 控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用,并评估模型,详情请见评估模型。 由于部署服务涉及M

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  • 工作流介绍

    模型精度高,识别速度快;更新模型简便。 工作流流程 在“ ModelArts Pro >视觉套件”控制台选择“我的工作流>刹车盘识别工作流”新建应用,详细操作请见新建应用。您可以开发刹车盘识别模型,自主上传数据训练模型,实现刹车盘类型识别功能。 图1 刹车盘识别工作流流程 表1 刹车盘识别工作流说明 流程 说明

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  • 工作流介绍

    识别工作流”新建应用,详细操作请见新建应用。您可以开发云状识别模型,自主上传数据训练模型,实现云状类别识别功能。 图1 云状识别工作流流程 表1 云状识别工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用云状识别工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练的数据,上传至OBS中。

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  • 产品架构和功能原理

    行导入命令将数据恢复到目标数据库。 实时同步基本原理 图4 实时同步原理 实时同步功能实现源数据库和目标数据库的数据长期同步,主要用于OLTP到OLAP、OLTP到大数据组件的数据实时同步。全量和增量的数据同步和实时迁移的技术原理基本一致,但是基于不同的业务使用场景,两个功能还是有些差异。

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  • HDFS基本原理

    HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写,多次读”的特征,而数据“写”操作是顺序写,也就是在文件创建时的写入或者在现有文件

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  • Oozie基本原理

    底层执行Oozie编排流程的各个组件,包括MapReduce、Hive等。 Oozie原理 Oozie是一个工作流引擎 服务器 ,用于运行MapReduce任务工作流。同时Oozie还是一个Java Web程序,运行在Tomcat容器中。 Oozie工作流通过HPDL(一种通过XML自定义处理的语言,类似JBOSS

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  • Doris基本原理

    Doris基本原理 Doris简介 Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库,以极速易用的特点被人们所熟知,仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果,不仅可以支持高并发的点查询场景,也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此,Apache Doris能够较好的满

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  • 异地双活原理介绍

    异地双活原理介绍 GeminiDB Cassandra提供了异地双活功能,通过异地实例间数据的双向同步和业务灵活调度能力,实现了业务恢复和故障恢复解耦,保障了故障场景下业务的连续性。 异地双活是一种多活容灾架构的解决⽅案,即部署在不同数据中心的GeminiDB Cassandra

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  • 成本计算模型

    Used)中的最大值。如下图: 图1 工作负载成本计算原理 如:采样点1,Request CPU > Real Used CPU,Pod使用量取Request CPU值 采样点2,Request CPU < Real Used CPU,Pod使用量取Real Used CPU值 工作负载成本:该工作负载中所有Pod的成本总和。

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  • 终端设备与设备孪生

    在IEF中可以创建终端设备,并能将终端设备与边缘节点关联,关联后会在边缘节点上保存被关联设备的属性和孪生信息。边缘节点上的应用程序可在边缘节点获取终端设备属性、设备孪生信息、以及修改终端设备孪生期望值和真实值。同时IEF负责同步云、边的孪生信息,当有冲突时,将以边缘侧的修改为主。 详细的终端设备

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  • 终端设备与设备孪生

    在IEF中可以创建终端设备,并能将终端设备与边缘节点关联,关联后会在边缘节点上保存被关联设备的属性和孪生信息。边缘节点上的应用程序可在边缘节点获取终端设备属性、设备孪生信息、以及修改终端设备孪生期望值和真实值。同时IEF负责同步云、边的孪生信息,当有冲突时,将以边缘侧的修改为主。 详细的终端设备

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  • HBase基本原理

    HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接,HBase是一个开源的、面向列(Column-Oriented)、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息,请参见:https://hbase

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  • Hive基本原理

    Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上的 数据仓库 基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言,称为HQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据。

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  • Kafka基本原理

    Group1与Consumer Group2中。 关于Kafka架构和详细原理介绍,请参见:https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Kafka原理 消息可靠性 Kafka Broker收到消息后,会持久化到磁盘,同时,To

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  • HetuEngine基本原理

    HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合,实现海量数据秒级交互式查询;支持跨源跨域统一访问,使能 数据湖 内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEn

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  • CarbonData基本原理

    CarbonData基本原理 CarbonData是一种新型的Apache Hadoop本地文件格式,使用先进的列式存储、索引、压缩和编码技术,以提高计算效率,有助于加速超过PB数量级的数据查询,可用于更快的交互查询。同时,CarbonData也是一种将数据源与Spark集成的高性能分析引擎。

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  • CDL基本原理

    CDL基本原理 CDL简介 CDL(全称Change Data Loader)是一个基于Kafka Connect框架的实时数据集成服务。 CDL服务能够从各种OLTP数据库中捕获数据库的Data Change事件,并推送到kafka,再由sink connector推送到大数据生态系统中。

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  • StarRocks基本原理

    。 FE StarRocks的前端节点,主要负责管理元数据、管理客户端连接、进行查询规划、查询调度等工作。 BE StarRocks的后端节点,主要负责数据存储和SQL计算等工作。 Leader Leader从Follower中自动选出,FE Leader提供元数据读写服务,Fo

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  • 自动建表原理介绍

    自动建表原理介绍 自动建表时的字段类型映射 CDM 在数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)中自动建表时,DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM将Oracle整库迁移到DWS,CDM在DWS上自动建表,会将Oracle的NUMBER(3

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  • 背景及原理(服务编排)

    背景及原理(服务编排) AstroZero的服务编排,支持对逻辑判断组件、数据处理组件,以及脚本、子服务编排、商业对象等进行可视化组合编排,实现丰富的业务功能。 了解服务编排 在传统的开发中程序员一般是基于代码进行开发,程序员需要学习内容较多,开发效率相对低一些,开发门槛也高。A

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  • 自动建表原理介绍

    自动建表原理介绍 自动建表时的字段类型映射 CDM在数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)中自动建表时,DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM将Oracle整库迁移到DWS,CDM在DWS上自动建表,会将Oracle的NUMBER(3

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