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  • 分布式海量數(shù)據(jù)存儲 內容精選 換一換
  • 文件語義訪問共享數(shù)據(jù),無需適配開發(fā)。 對象存儲功能概覽 在使用對象存儲服務 OBS 之前,建議您先了解對象存儲服務OBS的基本概念,以便更好地理解對象存儲服務OBS提供的各項功能。 對象存儲功能名稱-存儲類別 OBS提供了標準存儲、低頻訪問存儲、歸檔存儲、深度歸檔存儲(受限公測中)四
    來自:專題
    云知識 華為鯤鵬計算分布式存儲解決方案介紹 華為鯤鵬計算分布式存儲解決方案介紹 時間:2020-12-09 09:50:58 此為鯤鵬應用使能套件Kunpeng BoostKit系列課程。 本課程主要介紹 存儲業(yè)界趨勢、鯤鵬計算分布式存儲。 目標學員 高校學生、存儲行業(yè)從業(yè)者 課程目標
    來自:百科
  • 分布式海量數(shù)據(jù)存儲 相關內容
  • 場景描述 OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲分析、歷史數(shù)據(jù)明細查詢、海量行為 日志分析 和公共事務分析統(tǒng)計等場景,向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務、無須擴容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲分析的典型場景:PB級的數(shù)據(jù)存儲,批量數(shù)據(jù)分析,毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細查詢的典型場
    來自:專題
    華為云計算 云知識 專屬分布式存儲服務多少錢 專屬分布式存儲服務多少錢 時間:2020-12-21 11:23:09 專屬分布式存儲服務多少錢取決于存儲池類型、容量和購買量。詳情以產品價格詳情頁:http://www.cqfng.cn/pricing.html#/dss信息為準。
    來自:百科
  • 分布式海量數(shù)據(jù)存儲 更多內容
  • ,同時IDC大數(shù)據(jù)計算資源和存儲資源耦合,無法按計算和存儲不同的增長規(guī)律分別動態(tài)擴縮容,整體資源利用率低,數(shù)據(jù)存在多份拷貝,存儲資源冗余,另外在IDC大數(shù)據(jù)中心機房自建大數(shù)據(jù)集群,采用開源軟件,需要投入大量人力維護開源軟件的功能Bug、可靠性和穩(wěn)定性等問題,大數(shù)據(jù)集群的資源擴縮容
    來自:百科
    性能隨容量增加而提升,同時保障數(shù)據(jù)的高持久度,滿足業(yè)務增長需求。 存儲底層包含HDD和SSD兩種存儲介質;存儲系統(tǒng)采用分布式存儲架構,全模塊架構冗余設計,無單一故障點。 無縫集成 彈性文件服務同時支持NFS和CIFS協(xié)議。通過標準協(xié)議訪問數(shù)據(jù),無縫適配主流應用程序進行數(shù)據(jù)讀寫。同時兼容SMB2
    來自:專題
    華為云專屬分布式存儲服務申請存儲池視頻教程 華為云專屬分布式存儲服務申請存儲池視頻教程 時間:2020-11-24 10:59:20 本視頻主要為您介紹華為云專屬分布式存儲服務申請存儲池的操作教程指導。 場景描述: 本節(jié)指導用戶在華為云平臺申請專屬分布式存儲池。 申請存儲池時需要指
    來自:百科
    高性能AI云存儲 高性能AI云存儲 彈性文件服務 SFS 彈性文件服務 SFS 提供按需擴展的高性能文件存儲(NAS),可為云上多個 彈性云服務器 (Elastic Cloud Server,E CS ),容器(CCE&CCI),裸金屬服務器(BMS)提供共享訪問。 提供按需擴展的高性能
    來自:專題
    Service,OBS)是一個基于對象的海量存儲服務,為客戶提供海量、安全、高可靠、低成本的數(shù)據(jù)存儲能力。 立即購買 管理控制臺 大數(shù)據(jù)存儲 OBS多種存儲類型 存儲類型 標準存儲 低頻訪問存儲 歸檔存儲   類型簡介 高性能、高可靠、高可用的對象存儲服務 可靠、較低成本的實時訪問存儲服務 歸檔數(shù)據(jù)的長期存儲,存儲單價更優(yōu)惠
    來自:專題
    X版本; 2. 存儲場景:塊存儲/對象存儲/文件存儲。 部署建議: 1. 同一個存儲資源池越大,故障域就越大,當有服務器硬件出現(xiàn)問題時,故障定位與故障恢復更困難; 2. 建議大型存儲集群劃分多個小的存儲池,每個存儲池控制在100臺服務器規(guī)模以下; 3. 建議存儲擴容采用獨立分池部署,降低硬件故障風險及管理難度。
    來自:百科
    華為云專屬分布式存儲服務創(chuàng)建磁盤 華為云專屬分布式存儲服務創(chuàng)建磁盤 時間:2020-11-24 11:03:00 本視頻主要為您介紹華為云專屬分布式存儲服務創(chuàng)建磁盤的操作教程指導。 場景描述: 在存儲池上創(chuàng)建磁盤,之后可以掛載至云服務器使用。 在存儲池上創(chuàng)建磁盤,磁盤類型與存儲池的類型相同。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 專屬分布式存儲服務與云硬盤的區(qū)別 專屬分布式存儲服務與云硬盤的區(qū)別 時間:2020-09-27 10:11:01 專屬分布式存儲服務(Dedicated Distributed Storage Service,DSS)為您提供獨享的物理存儲資源,通過數(shù)據(jù)冗余和緩存加速等
    來自:百科
    云知識 文檔數(shù)據(jù)庫服務存儲存儲配置是什么 文檔數(shù)據(jù)庫服務存儲存儲配置是什么 時間:2021-03-23 14:11:24 文檔數(shù)據(jù)庫服務存儲采用云硬盤,具體情況請參考《云硬盤用戶指南》。 文檔數(shù)據(jù)庫服務的備份數(shù)據(jù)存儲采用對象存儲服務,不占用用戶購買的數(shù)據(jù)庫空間。關于文檔數(shù)據(jù)庫實例存
    來自:百科
    華為云計算 云知識 使用存儲容災服務復制數(shù)據(jù) 使用存儲容災服務復制數(shù)據(jù) 時間:2020-11-24 11:07:54 本視頻主要為您介紹使用存儲容災服務復制數(shù)據(jù)的操作教程指導。 場景描述: 切換操作會改變保護組的容災方向,將生產站點可用區(qū)的業(yè)務切換到容災站點可用區(qū),容災站點可用區(qū)的業(yè)務切換到生產站點可用區(qū)。
    來自:百科
    數(shù)據(jù)庫TaurusDB快速入門 云數(shù)據(jù)庫TaurusDB快速入門 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB是華為自研的最新一代高性能企業(yè)級分布式關系型數(shù)據(jù)庫,完全兼容MySQL?;谌A為最新一代DFV分布式存儲,采用計算存儲分離架構,最高支持128TB的海量存儲,可實現(xiàn)超百萬級QPS吞吐,支
    來自:專題
    云知識 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 時間:2020-12-10 16:42:01 分布式數(shù)據(jù)庫中間件( Distributed Database Middleware ,簡稱 DDM ),是一款分布式關系型數(shù)據(jù)庫。它兼容MySQL協(xié)議,采用存儲計算分離架構的模式,使得存儲層、計
    來自:百科
    GaussDB 數(shù)據(jù)庫行列混合存儲 GaussDB數(shù)據(jù)庫行列混合存儲數(shù)據(jù)庫GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫。具備企業(yè)級復雜事務混合負載能力,同時支持分布式事務,同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+節(jié)點的擴展能力,PB級海量存儲。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB
    來自:專題
    理和訪問數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)存儲在OBS:數(shù)據(jù)存儲和計算分離,集群存儲成本低,存儲量不受限制,并且集群可以隨時刪除,但計算性能取決于OBS訪問性能,相對HDFS有所下降,建議在數(shù)據(jù)計算不頻繁場景下使用。 數(shù)據(jù)存儲在HDFS:數(shù)據(jù)存儲和計算不分離,集群成本較高,計算性能高,但存儲量受磁盤空
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    Q:RDS存儲存儲配置是什么? 華為云關系型數(shù)據(jù)存儲采用云硬盤,關于云硬盤具體信息,請參見《云硬盤用戶指南》。 華為云關系型數(shù)據(jù)庫的備份數(shù)據(jù)存儲采用對象存儲服務,不占用用戶購買的數(shù)據(jù)庫空間。關于華為云關系型數(shù)據(jù)庫實例存儲的硬件配置,請參見《對象存儲服務用戶指南》。 Q:數(shù)據(jù)超過了RDS實例的最大存儲容量怎么辦?
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    ModelArts分布式訓練 ModelArts分布式訓練 ModelArts提供了豐富的教程,幫助用戶快速適配分布式訓練,使用分布式訓練極大減少訓練時間。也提供了分布式訓練調測的能力,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調試分布式訓練。 Model
    來自:專題
    Private Cloud,簡稱VPC)中。 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM 分布式數(shù)據(jù)庫中間件(Distributed Database Middleware,簡稱DDM),專注于解決數(shù)據(jù)分布式擴展問題,突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的容量和性能瓶頸,實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高并發(fā)訪問。 立即購買進入控制臺幫助文檔1對1咨詢
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