Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。 它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展

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标准存储->深度归档存储 存储费用 转换为深度归档存储后，按深度归档存储计算存储费用。 低频访问存储->深度归档存储 存储费用 转换为深度归档存储后，按深度归档存储计算存储费用。 当低频访问存储早于30天转换为深度归档存储，需要补足剩余天数的低频存储费用。 归档存储->深度归档存储 存储费用

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“采集”进行深度采集。首次深度采集完成后，可以单击采集状态列的“重新采集”按钮，进行多次深度采集。采集完成后，可以进行下一阶段迁移方案设计。 对象存储深度采集 通过深度采集获取对象存储资源的详细信息，以提高迁移集群规格评估的准确性。请按照以下步骤进行对象存储资源深度采集。 在源端

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运维数据开发功能说明 功能 数据类型 说明 数据管理 Kafka 按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列，用于日志数据及spark和flink清洗后的数据存储的消息队列。 HDFS 分布式文件系统，用于离线日志接入原始数据存储。 Hive 可实现大规模分析的分布式容错数据

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是用来构建并传输数据到服务端的逻辑概念，负责把数据放入消息队列。 订阅器 用于订阅安全云脑管道消息，一个管道可由多个订阅器进行订阅，安全云脑通过订阅器进行消息分发。 消费者 是用来接收并处理数据的运行实体，负责通过订阅器把安全云脑管道中的消息进行消费并处理。 消息队列 是数据存储和传输的实际容器。 威胁检测模型

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对并行文件系统执行RENAME操作产生的请求费用。 深度归档加急恢复操作 restore_api_ex_da 请求费用 访问深度归档存储类别的对象时，执行加急恢复操作产生的请求费用。 深度归档标准恢复操作 restore_api_sd_da 请求费用 访问深度归档存储类别的对象时，执行标准恢复操作产生的请求费用。

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题，可以增加只读实例应急。 不用作消息队列 发布订阅场景下，不建议作为消息队列使用。 强制 如没有非常特殊的需求，不建议将 Redis 当作消息队列使用。 Redis 当作消息队列使用，会有容量、网络、效率、功能方面的多种问题。 如需要消息队列，可使用高吞吐的Kafka或者高可靠的RocketMQ。

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。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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如何进行性能建模？ 选择合适类型的计算云服务 选择合适规格的虚拟机和容器节点 使用弹性伸缩 选择合适类型的网络云服务 选择合适类型的存储云服务 选择合适的消息队列 选择合适规格的Kafka 选择合适规格的RocketMQ 选择合适规格的RabbitMQ 选择合适的关系型数据库 选择合适的非关系型数据库

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和类型、分区数量等信息 实施迁移：创建Smart Connect任务 查看迁移进度：查看自建Kafka集群迁移到云消息队列 Kafka 版的进度。 数据校验 消息队列的特点是，数据一旦被消费，则已经完成使命。本小节属于单资源迁移：如果您只需要迁移Topic、Group或消息数据 迁移前准备工作主要有以下几个方面

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pic时，如果并发数为空会读取您选择的Topic的分区数作为并发数。 消费点位 选择消费点位。 最新点位：将会从消息队列的最新消息开始消费。 最早点位：将会从消息队列的最早消息开始消费。 SASL认证机制 当Kafka实例开启SASL SSL时可见，选择SASL认证机制。 PLAIN：一种简单的用户名密码校验机制。

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如果用户需要快速扫描，可以在创建扫描任务时，“扫描策略”选择“极速策略”，如图1所示。 扫描策略分为：极速策略、标准策略、深度策略。选择深度扫描可以更深层次的发现漏洞，建议您优先选择“深度策略”。 图1 设置扫描模式 父主题： 网站扫描类

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以独立地进行修改和扩展，而不影响其他组件；系统更加灵活，易于维护和升级，并且稳定性和可靠性也更强。 风险等级 中 关键策略 组件之间通过消息队列、消息缓存、负载均衡器等交互（即松耦合关系），可一定程度上屏蔽组件的状态变化，防止对其他组件造成影响 相关云服务和工具 弹性负载均衡服务

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Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展

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订阅动态脱敏策略 通过动态脱敏订阅，数据安全可以实现同步第三方平台的动态脱敏策略。 第三方平台的动态脱敏策略发布到Kafka消息队列后，数据安全进行订阅和消费。消息格式满足要求时，待消息消费成功后，数据安全会生成动态脱敏策略（策略名为Kafka消息中的策略名）并同步到 MRS Ranger组件中生效。

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为确保采集过程具备充分的系统访问权限，从而能够获取到必要的信息和数据。对主机深度采集的凭证要求如下： 对Linux主机进行深度采集时，请添加Root账号和密码做为采集凭证。 对Windows主机进行深度采集时，请添加Administrator账号和密码做为采集凭证。 创建内网采集任务

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介绍Python编程相关的基础知识 人工智能数学基础 介绍数学与人工智能的关系，线性代数、概率论及更优化问题 深度学习预备知识和深度学习概览 介绍深度学习预备知识，深度学习概览 华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验

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List<String> consume(String topic, long timeout, long maxItems) 消费消息 输入参数 topic：消息队列 timeout：读取超时时间，最大值为30000毫秒，建议timeout设置值小于前端API的“后端超时”时间值 maxItems：读取消息的最大数量

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产品优势 分布式消息服务RocketMQ版具有如下产品优势，旨在打造一个即开即用、全托管、低延迟、弹性高可靠、动态扩展、便捷管理和多样功能的消息队列。 即开即用：简单几步即可在云上构建自己专属的消息服务，RocketMQ实例创建完成后，使用实例提供的访问地址即可快速接入。兼容开源Ro

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RabbitMQ RabbitMQ是一个开源的消息队列系统，它实现了高效的消息传递机制，可以在分布式系统中进行消息的异步传递和处理。RabbitMQ基于AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）协议，支持多种编程语言，包括Java、Python、Ruby、

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RabbitMQ RabbitMQ是一个开源的消息队列系统，它实现了高效的消息传递机制，可以在分布式系统中进行消息的异步传递和处理。RabbitMQ基于AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）协议，支持多种编程语言，包括Java、Python、Ruby、

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