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- bs架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫類型 內(nèi)容精選 換一換
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云知識 DAS 的系統(tǒng)架構(gòu) DAS的系統(tǒng)架構(gòu) 時間：2021-05-31 17:24:04 數(shù)據(jù)庫 DAS的系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示。其中的功能組件解釋如下： Conn Consoles：DAS連接管理的控制臺； DAS Consoles：DAS Console是 數(shù)據(jù)管理 服務(wù)的統(tǒng)一入口，在Console來自：百科被譽(yù)為OpenStack的“三駕馬車”，在三者之中，Neutron的模塊最多，層次繁復(fù)，廠商插件最多且內(nèi)部交互最繁雜，因此用戶容易混淆，難于掌握。其邏輯架構(gòu)如下： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在華為云學(xué)院 OpenStack原理及在華為云中的應(yīng)用 OpenStack是來自：百科
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GaussDB (DWS)的邏輯架構(gòu) GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu) 時間：2021-06-17 12:07:28 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu)如下圖。其中： CM： 集群管理模塊(Cluster Manager)； 管理和監(jiān)控分布式系統(tǒng)中各個功能單元和物理資源的運(yùn)行情況，確保整個系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。來自：百科![]()
GaussDB(DWS)的架構(gòu)解讀 GaussDB(DWS)的架構(gòu)解讀 時間：2021-06-17 12:04:55 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 分片架構(gòu)的特點(diǎn) 分片架構(gòu)的特點(diǎn) 時間：2021-07-01 09:48:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 分片架構(gòu)主要表現(xiàn)形式就是水平數(shù)據(jù)分片架構(gòu)。 把數(shù)據(jù)分散在多個節(jié)點(diǎn)上的分片方案，每一個分片包括數(shù)據(jù)庫的一部分，稱為一個shard。 多個節(jié)點(diǎn)都擁有相同的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，但來自：百科![]()
云知識 GaussDB(DWS)的產(chǎn)品架構(gòu) GaussDB(DWS)的產(chǎn)品架構(gòu) 時間：2021-06-17 11:33:41 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)擁有分布式的架構(gòu)，具體如下圖。它的產(chǎn)品架構(gòu)有如下的特點(diǎn)： 1. 分布式、按需擴(kuò)展 分布式架構(gòu)，組件主備/多活高可靠設(shè)計(jì)； 存算分離，按需獨(dú)立擴(kuò)展。來自：百科![]()
云知識 企業(yè)IT架構(gòu)的演進(jìn)歷史 企業(yè)IT架構(gòu)的演進(jìn)歷史 時間：2021-06-08 18:58:39 云計(jì)算 回顧企業(yè)IT架構(gòu)演進(jìn)的整個歷史，馮·諾依曼架構(gòu)的第一臺計(jì)算機(jī)誕生以來的前30年，計(jì)算高度集中化、支持多用戶多任務(wù)的大型機(jī)和小型機(jī)是企業(yè)IT的主流形態(tài)，構(gòu)成IT系統(tǒng)的軟件堆棧各層來自：百科![]()
存儲技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn) 存儲技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn) 時間：2021-05-25 15:57:49 存儲與備份 存儲技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn)呈現(xiàn)為從集中式到分布式。 集中式存儲包含核機(jī)頭（控制器）、磁盤陣列（JBOD）和交換機(jī)、管理設(shè)備等。數(shù)據(jù)統(tǒng)一通過存儲系統(tǒng)的機(jī)頭入口。 分布式存儲中，Mon服務(wù)維護(hù)存儲來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 云監(jiān)控 服務(wù)的架構(gòu) 云監(jiān)控服務(wù)的架構(gòu) 時間：2021-07-01 15:51:16 云監(jiān)控服務(wù)（Cloud Eye）為用戶提供一個針對彈性云服務(wù)器、帶寬等資源的立體化監(jiān)控平臺。使您全面了解華為云上的資源使用情況、業(yè)務(wù)的運(yùn)行狀況，并及時收到異常報(bào)警做出反應(yīng)，保證業(yè)務(wù)順暢運(yùn)行。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 云容器實(shí)例的產(chǎn)品架構(gòu) 云容器實(shí)例的產(chǎn)品架構(gòu) 時間：2020-09-17 11:14:17 云容器實(shí)例提供Serverless Container服務(wù)，擁有多個異構(gòu)的Kubernetes集群，并集成網(wǎng)絡(luò)、存儲服務(wù)，讓您方便的通過控制臺、kubectl、Kubernetes來自：百科![]()
Cinder的架構(gòu)原理 Cinder的架構(gòu)原理 時間：2021-02-08 21:00:36 云計(jì)算 Cinder為云平臺提供統(tǒng)一接口，按需分配的，持久化的塊存儲服務(wù)，核心功能是對卷的管理，允許對卷、卷的類型、卷的快照、卷備份進(jìn)行操作。 為后端不同的存儲設(shè)備提供了統(tǒng)一的接口，不同的塊設(shè)備服務(wù)廠商在來自：百科![]()
存儲層：數(shù)據(jù)庫的存儲引擎，負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)的存儲管理。它還包含路由和事務(wù)控制，以確保數(shù)據(jù)的ACID特性。此外，存儲層還應(yīng)具有一系列功能，例如索引，查詢條件過濾和排序。 SQL層：SQL層主要負(fù)責(zé)處理SQL請求。上層直接面對應(yīng)用程序，將應(yīng)用程序的訪問請求分發(fā)到存儲層，并接受存儲層返回的數(shù)據(jù)結(jié)果。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 無共享架構(gòu)的特點(diǎn) 無共享架構(gòu)的特點(diǎn) 時間：2021-07-01 09:59:47 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 無共享架構(gòu) 集群中每一個節(jié)點(diǎn)（處理單元）都完全擁有自己獨(dú)立的CPU/內(nèi)存/存儲，不存在共享資源。 各節(jié)點(diǎn)（處理單元）處理自己本地的數(shù)據(jù)，處理結(jié)果可以向上層匯總或者通過通信協(xié)議在節(jié)點(diǎn)間流轉(zhuǎn)。來自：百科![]()
企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn)介紹 企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn)介紹 時間：2021-04-21 20:20:19 容器云 鏡像服務(wù) 鏡像 傳統(tǒng)企業(yè)已有的眾多單體應(yīng)用，需要結(jié)合企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn)路線，按照“云化路徑”分類及其特征，圍繞目標(biāo)應(yīng)用展開細(xì)化的應(yīng)用遷移分析和設(shè)計(jì)。 針對傳統(tǒng)本地化部署的應(yīng)用，可來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 單機(jī)架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 單機(jī)架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 時間：2021-07-01 09:10:01 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 為了避免應(yīng)用服務(wù)和數(shù)據(jù)庫服務(wù)對資源的競爭，單機(jī)架構(gòu)也從早期的單主機(jī)模式發(fā)展到數(shù)據(jù)庫獨(dú)立主機(jī)模式，把應(yīng)用和數(shù)據(jù)服務(wù)分開。應(yīng)用服務(wù)可以增加服務(wù)器數(shù)量，進(jìn)行負(fù)載均衡，增大系統(tǒng)并發(fā)能力。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 多主架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 多主架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn) 時間：2021-07-01 09:36:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 多主架構(gòu) 數(shù)據(jù)庫服務(wù)器互為主從，同時對外提供完整的數(shù)據(jù)服務(wù)。 優(yōu)點(diǎn) 資源利用率較高的同時降低了單點(diǎn)故障的風(fēng)險(xiǎn)。 缺點(diǎn) 雙主機(jī)都接受寫數(shù)據(jù)，要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)雙來自：百科![]()
提升資源利用率，適合讀多寫少的應(yīng)用場景。 在大并發(fā)讀的使用場景，可以使用負(fù)載均衡在多個從機(jī)間進(jìn)行平衡。 從機(jī)的擴(kuò)展性比較靈活，擴(kuò)容操作不會影響到業(yè)務(wù)進(jìn)行。 缺點(diǎn) 延遲問題，數(shù)據(jù)同步到從機(jī)數(shù)據(jù)庫時會有延遲，所以應(yīng)用必須能夠容忍短暫的不一致性。對于一致性要求非常高的場景是不適合的。 寫操作的性能壓力還是集中在主機(jī)上。來自：百科![]()
智慧煙感報(bào)警系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu) 智慧煙感報(bào)警系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu) 時間：2020-12-02 17:37:34 基于 物聯(lián)網(wǎng)平臺 的智慧煙感報(bào)警系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu): 首先，智慧煙感報(bào)警器的傳感器定期采集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)上報(bào)至物聯(lián)網(wǎng)平臺。物聯(lián)網(wǎng)平臺接收到數(shù)據(jù)后，通過推送的方式將數(shù)據(jù)傳遞給智慧煙感報(bào)警器的管理應(yīng)用來自：百科![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解NUMA 架構(gòu)的特點(diǎn) 2、了解NUMA 的配置方法 課程大綱 第1章 NUMA架構(gòu)下的軟件性能挑戰(zhàn) 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為來自：百科
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