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您推荐最优的边缘解决方案，满足您的多样化业务需求。 边缘计算 在传统的集中式云计算场景中，所有数据都集中存储在大型数据中心。由于地理位置和网络传输的限制，无法满足新型业务（如增强现实AR、虚拟现实VR、互动直播等）的低时延、高带宽等要求。 边缘计算通过在靠近终端应用的位置建立站点

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DLV 的应用场景 企业安全态势感知 从微观到宏观，全面呈现，让一切入侵有迹可循，为云上企业的安全事件处置提供可视化的决策依据。 图1 某企业安全态势感知 企业经营管理看板 实时呈现企业业务状态，为管理者提供决策支持。 图2 能源化工管理看板

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多人观摩的情况，通过华为提供的高清视频会议云服务，让手术影像可以实时传送到远程教室的显示屏上，让在远程教室的学生可以观摩到一场纤毫毕现的示教手术。针对重点知识和疑问，学生还可以与现场医生进行远程互动。 优势 超高清，专业终端，全能力开放，易集成。 智慧教育 典型应用场景 家校互动

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当企业的IT系统部署在公有云上时，为了提升IT系统的可靠性且同时节省投资，可以在公有云上部署容灾系统，在IT系统发生故障时，能够进行切换，保障业务的正常运行。云上容灾的场景包括：跨AZ容灾将容灾系统部署在同一Region的另外一个AZ中，当业务系统所在的AZ发生故障时，将业务切换到容灾系统上。此形式下，两个AZ都在同一个城市，优点是网络切

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竞享实例的应用场景 图像与媒体 大数据分析 Web应用 高性能计算

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企业在使用数据中心的本地备份时，会面临以下主要挑战：数据风险高误删除、自然灾难等导致的数据丢失，造成的数据安全风险。以及特定领域（如金融、医疗等）对数据长期保存等合规要求，造成的合规风险。误删除、自然灾难等导致的数据丢失，造成的数据安全风险。以及特定领域（如金融、医疗等）对数据长期保存等合规要求，造成的合规风险。投入大需要自行准备备份存储

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问数据，即可获得常见设备运营分析相关的数据集，无需数据开发人员进行开发。因此通过IoT数据分析服务，可以使得物联网设备运营相关的数据开发周期从数周缩短至几分钟。 智慧仓储中的实时分析场景 仓库的进出库管理是物流中的一个重要环节，当前较依赖人工的盘点，工作繁杂且容易出错。可以通过引

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数据被误删 通过 云服务器备份 ，可立即恢复到删除前的备份时间点，找回被删除的数据。 应用程序更新出错 通过 云服务器 备份，可立即恢复到应用程序更新前的备份时间点，使系统正常运行。 云 服务器 宕机 通过云服务器备份，可立即恢复到宕机之前的备份时间点，使服务器能再次正常启动。

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互联网数据是通过网站开放的API接口或网络爬虫来自动获取的。获取互联网数据需要先获得数据使用权，然后通过合法渠道获取数据。网络爬虫只能获取网站上公开的、不涉及版权和商业侵权的数据。 公有云存储中的数据自动入湖 数据接入提供基于公有云的数据迁移能力，支持对接公有云不同的存储服务和数据处理

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私CA协议向NetEco CA申请证书，安全网关等其他设备可通过离线申请的方式申请证书。 该场景适用于规模较小的组网，且网络设备数量不超过NetEco CA的规格要求，不适用于需要将不同的设备划分成多个子域的组网场景。 图1 NetEco CA独立组网场景 NetEco CA与运营商PKI共组网

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应用场景 智慧园区 园区大量使用门禁闸机、摄像头等设备实现安全管理，VIS提供了便捷的视频流管理，与华为EI视频分析服务（Video Analysis Service，VAS）对接，助力智慧园区应用的开发和运维。 便捷易用：快速建立界面可视化的多路视频流管理。 多协议支持：通过 GB/T28181、HTTP-FLV

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应用场景 父主题： CA代理服务介绍

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应用场景 智能排班通过智能排班调度引擎，合理评估和安排工作量，实现自动化、智能化排班调度，对人员进行科学管理，促进智能 人力资源管理 。 父主题： 概述

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为生物测序行业量身定做的业务流程，更贴近用户场景。

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通过智能视频分析、物联网、大数据等技术，提供面向工业园区的违规作业检测、明火烟雾检测、人员在岗监测、劳保用品穿戴检测、车辆核入和人证核入等关键能力，助力工业园区的安全生产、应急监管和安防，实现园区自动化、智能化管理。 城市治理 基于城市街道的视频和网格化管理数据，对城市治理中的人员汇聚、道路垃圾、机动车违停、共享单

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设计（骨架跃迁、片段优化、片段连接、片段生成）、自由能微扰、合成路径规划功能。 模型管理 支持客户用自己的数据进行模型训练、对模型进行管理以及在平台上用自己的模型进行分析。 父主题： 盘古辅助制药平台

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应用场景 根据本地广域网带宽，估算数据通过普通网络传输的时间，如果数据不能在预估的时间内完成传输，用户可考虑使用DES。数据传输时间计算公式如下： 传输时间（d）=[ 总容量（KB）]/ [ 网络带宽（Mbit/s）×125×网络使用率（%）×60（s）×60（min）×24（h）]

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应用场景 不同体系的研发工具数据打通 应用：研发协同场景下，不同体系的研发工具需要数据打通并形成自动化工作流。 场景特点：企业拥有不同体系的研发工具，需依赖二次开发来实现研发数据互通，开发成本高上线周期长。 适用场景：需求录入管理系统Jira上，研发在代码托管CodeArts R

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