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更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學院 微認證：基于鯤鵬架構的Redis搭建高性能網(wǎng)盤 通過理論結合實踐的方式，了解怎樣搭建高性能網(wǎng)盤、掌握分布式緩存服務Redis在搭建高性能網(wǎng)盤中的作用，提升該服務的使用能力、了解分布式緩存服務Redis的基礎技術，通過實踐了解該服務的使用方法。?????????來自：百科來自：百科
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DCS提供單機、主備和集群三種類型的緩存實例，擁有從128M到1T的豐富內存規(guī)格。您可以通過控制臺直接創(chuàng)建，無需單獨準備服務器資源。 其中Redis4.0和Redis5.0版本采用容器化部署，秒級完成創(chuàng)建。 安全可靠 借助華為云 統(tǒng)一身份認證 、虛擬私有云、 云監(jiān)控 與 云審計 等安全管理服務，全方位保護實例數(shù)據(jù)的存儲與訪問。來自：百科![]()
服務備份與恢復詳情 Redis實例是否支持SSL加密傳輸？ 目前，分布式緩存服務Redis的傳輸協(xié)議RESP在Redis 6.0之前的版本僅支持明文傳輸。Redis 6.0基礎版實例支持RESP3傳輸協(xié)議，支持SSL傳輸加密。 存儲在分布式緩存服務Redis中的key會丟失嗎？來自：專題![]()
分布式緩存服務 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務 03:40 訪問緩存實例 分布式緩存服務 訪問緩存實例 分布式緩存服務 04:16 緩存實例日常維護 分布式緩存服務 緩存實例日常維護 分布式緩存服務 04:53 分布式緩存服務 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務 03:40 分布式緩存服務來自：專題![]()
型的數(shù)據(jù)，通過Redis可以減輕數(shù)據(jù)庫壓力。 立即使用 幫助文檔 實例類型 實例規(guī)格 實例類型 Redis單機實例 分布式緩存 Redis單機實例有：Redis 3.0、Redis 4.0、Redis 5.0和Redis 6.0。 Redis主備實例 Redis緩存類型的主備實例，其版本有：Redis來自：專題![]()
客戶端所在服務器與DCS緩存實例網(wǎng)絡互通： 客戶端與Redis實例所在VPC為同一VPC 同一VPC內網(wǎng)絡默認互通。 客戶端與Redis實例所在VPC為相同region下的不同VPC 如果客戶端與Redis實例不在相同VPC中，可以通過建立VPC對等連接方式連通網(wǎng)絡，具體請參考：緩存實例是否支持跨VPC訪問？。來自：百科![]()
0/6.0實例，支持自定義端口，同時也支持修改端口。 分布式緩存Redis精選推薦 分布式緩存Redis 分布式緩存Redis 分布式緩存服務數(shù)據(jù)遷移 分布式緩存服務Redis的優(yōu)勢 區(qū)塊鏈服務BCS 數(shù)字營銷技術平臺 區(qū)塊鏈 典型技術架構 區(qū)塊鏈應用的判斷準則 云日志服務LTS 免費 云日志 服務來自：專題![]()
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支持文檔數(shù)據(jù)模型。在讀寫性能、靈敏性、可靠性等方面有卓越的優(yōu)勢。適用于具有高并發(fā)讀寫、海量數(shù)據(jù)存儲擴容的互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景。 兼容Redis接口 全面兼容Redis數(shù)據(jù)結構，為云上計算存儲分離的Redis數(shù)據(jù)庫產品。海量數(shù)據(jù)存儲場景下，在數(shù)據(jù)可靠性，伸縮性，性價比等方面有突出優(yōu)勢。 適合游戲，電商，社交等場景。來自：百科![]()
可維護時間段內升級：您可以在您設置的可維護時間段內進行升級，詳情參見設置可維護時間段。 升級前的注意事項 1．業(yè)務低峰期運行 升級數(shù)據(jù)庫內核小版本會重啟MySQL實例，服務可能會出現(xiàn)閃斷，請您盡量在業(yè)務低峰期執(zhí)行該操作，或確保您的應用有自動重連機制。 2.主備倒換 如果主備實例在同一個AZ來自：百科![]()
解鎖！ 動態(tài)精選｜華為云全域Serverless 8月更新盤點 相關推薦 附錄:名詞解釋 包年/包月:計費示例 購買Redis實例:購買Redis實例 redis創(chuàng)建 版本支持策略 包年/包月:變更配置后對計費的影響 入門指引:選購引導 資源和成本規(guī)劃 變更計費模式概述 資源和成本規(guī)劃來自：百科![]()
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，請參見手動執(zhí)行軟件漏洞檢測。 主機安全漏洞修復完畢后是否需要重啟主機？ ?Windows系統(tǒng)漏洞修復完成后需要手動重啟主機。 Linux系統(tǒng)Kernel類的漏洞修復完成后需要手動重啟主機，其它類型漏洞修復完成后不重啟也能生效。 主機安全怎么區(qū)分高危漏洞和低危漏洞？ ?您可通過漏來自：專題![]()
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改進流計算來解決批量數(shù)據(jù)處理的問題，統(tǒng)一業(yè)務處理邏輯 2.如需重新計算，需重啟一個流計算實例 關鍵問題： 1.流式處理對于高吞吐的歷史數(shù)據(jù)處理存在瓶頸，很難適合IoT數(shù)據(jù)量 2.開發(fā)周期長，不同數(shù)據(jù)格式都要開發(fā)不同的streaming程序 3.成本高，很依賴高性能存儲如redis，hbase等。 三、Apache IoTDB項目來自：百科
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