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- 分布式數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
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實時跨域、按需調(diào)配應(yīng)用訪問流量 數(shù)據(jù)隨應(yīng)用一鍵遷移 以應(yīng)用為中心，全業(yè)務(wù)一體化遷移、彈性、容災(zāi) 分布式云原生用戶場景 用戶場景 應(yīng)用算力供給新模式 應(yīng)用流量治理新模式 應(yīng)用與數(shù)據(jù)協(xié)同新模式 金融場景——多層次數(shù)據(jù)聯(lián)動，跨云應(yīng)用遷移、彈性伸縮、容災(zāi)管理 金融場景——多層次數(shù)據(jù)聯(lián)動，跨云應(yīng)用遷移、彈性伸縮、容災(zāi)管理來自：專題華為云計算 云知識 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM 應(yīng)用場景 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM應(yīng)用場景 時間：2020-01-03 04:34:40 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)管理 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)庫分布式擴展問題，突來自：百科
- 分布式數(shù)據(jù) 相關(guān)內(nèi)容
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分布式消息服務(wù)有哪些 分布式消息服務(wù)有哪些 華為云提供分布式消息Kafka版、分布式消息RabbitMQ版和分布式消息RocketMQ版，為用戶應(yīng)用系統(tǒng)提供異步的、高可用的消息隊列服務(wù)，實現(xiàn)應(yīng)用解耦、突發(fā)流量處理以及與第三方應(yīng)用的集成。 華為云提供分布式消息Kafka版、分布式消來自：專題互轉(zhuǎn)換。 熱銷數(shù)據(jù)庫類型 了解更多云數(shù)據(jù)庫請前往云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品總覽，獲取數(shù)據(jù)庫優(yōu)惠活動請前往云數(shù)據(jù)專場 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 華為新一代企業(yè)級分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 了解更多 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB 華為新一代完全兼容MySQL的企業(yè)級數(shù)據(jù)庫 立即前往 云數(shù)據(jù)庫 RDS for來自：專題
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物聯(lián)網(wǎng)類應(yīng)用 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通過接入網(wǎng)關(guān)連接云端，分布式消息服務(wù)DMS消息隊列可以提供高速的數(shù)據(jù)傳輸通道，連接后端的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。 數(shù)據(jù)同步 在大中型分布式系統(tǒng)中，分布式消息服務(wù)DMS可以幫助各個子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)及時同步到后臺模塊，并提供數(shù)據(jù)通道幫助觸發(fā)其他的業(yè)務(wù)流程，如函數(shù)處理、 消息通知 等。來自：專題![]()
3副本冗余 數(shù)據(jù)持久性高達99.9999999% 數(shù)據(jù)持久性高達99.9999999% 數(shù)據(jù)加密 數(shù)據(jù)加密 系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持數(shù)據(jù)加密，保護數(shù)據(jù)安全 系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持數(shù)據(jù)加密，保護數(shù)據(jù)安全 備份恢復(fù) 支持數(shù)據(jù)備份，防止應(yīng)用異常、黑客攻擊等導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯誤 支持數(shù)據(jù)備份，防止應(yīng)用異常、黑客攻擊等導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯誤來自：專題![]()
完善的運維服務(wù)配套，7*24小時監(jiān)控與運維保障。 分布式緩存服務(wù)教程視頻 分布式緩存服務(wù)D CS 04:53 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 03:40 訪問緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 訪問緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 04:16 緩存實例日常維護 分布式緩存服務(wù)DCS 緩存實例日常維護來自：專題![]()
支持跨機房、同城、異地、多活高可用，支持分布式強一致，數(shù)據(jù)0丟失（RPO=0,RTO<30秒）。 高擴展 通過分布式全局事務(wù)一致性優(yōu)化，打破傳統(tǒng)分布式性能瓶頸，實現(xiàn)計算與存儲的自由水平擴展能力，同時支持新增分片的數(shù)據(jù)在線重分布能力。 高安全性 支持訪問控制、加密認證、數(shù)據(jù)庫審計、動態(tài)數(shù)據(jù)脫敏、全密態(tài)等安來自：百科![]()
管理分布式數(shù)據(jù)庫。 邏輯庫創(chuàng)建需要關(guān)聯(lián)RDS實例，在RDS實例上創(chuàng)建分片，即物理庫。 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)庫分布式擴展問題，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。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 3分鐘了解分布式數(shù)據(jù)庫中間件DDM 3分鐘了解分布式數(shù)據(jù)庫中間件DDM 時間：2024-03-28 10:06:45 分布式數(shù)據(jù)庫 最新文章 一張圖帶你了解華為云分布式數(shù)據(jù)庫中間件 分布式數(shù)據(jù)庫中間件哪些情況下使用？ 相關(guān)推薦 產(chǎn)品概述:產(chǎn)品定義 恢復(fù)到新實例:操作步驟來自：百科![]()
云知識 使用分布式緩存服務(wù)DCS改造傳統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 使用分布式緩存服務(wù)DCS改造傳統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 時間：2025-04-24 10:28:57 方案概述 應(yīng)用場景 隨著互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)庫應(yīng)用行業(yè)的逐漸發(fā)展，業(yè)務(wù)需求急速增加，數(shù)據(jù)量和并發(fā)訪問量呈指數(shù)級增長，僅依附于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫難以來自：百科![]()
區(qū)）的數(shù)據(jù)合并到一個服務(wù)器（區(qū)），使新老玩家就能在同一個區(qū)進行游戲。在這個過程中，會遇到如何將不同服務(wù)器數(shù)據(jù)同步的相關(guān)問題。 解決方案 在游戲開合服方面，使用分布式緩存服務(wù)（DCS）的Redis緩存可以應(yīng)用到以下場景： 跨服數(shù)據(jù)同步 游戲合服后，需要將多個游戲服務(wù)器的數(shù)據(jù)進行同步來自：百科![]()
日志采集客戶端，負責(zé)用戶應(yīng)用服務(wù)的日志數(shù)據(jù)采集，以發(fā)送消息方式寫入DMS消息隊列。 DMS消息隊列，負責(zé)日志數(shù)據(jù)的接收、存儲和轉(zhuǎn)發(fā)管理。 日志處理應(yīng)用，訂閱并消費DMS消息隊列中的日志數(shù)據(jù)。 分布式消息服務(wù) Kafka 分布式消息服務(wù) Kafka 是一個高吞吐、高可用的消息中間件服務(wù)，適用于構(gòu)建實時數(shù)據(jù)管道、流來自：百科![]()
讀寫分離實例 分布式緩存服務(wù)常見問題解答 分布式緩存服務(wù)常見問題解答 點擊了解更多常見問題 點擊了解更多常見問題 DCS支持數(shù)據(jù)持久化嗎？ 對于分布式緩存服務(wù)Redis緩存實例，除單機實例不支持數(shù)據(jù)持久化，其他實例類型都支持持久化。 分布式緩存服務(wù)的備份與恢復(fù)策略是什么？ 分布式緩存服務(wù)來自：專題![]()
分布式緩存Redis如何減輕數(shù)據(jù)庫壓力 分布式緩存Redis如何減輕數(shù)據(jù)庫壓力 通過Redis提供的哈希、集合等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以很方便的實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)社交網(wǎng)站超高訪問量下的數(shù)據(jù)訪問。 通過Redis提供的哈希、集合等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以很方便的實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)社交網(wǎng)站超高訪問量下的數(shù)據(jù)訪問。 分布式緩存Redis來自：專題![]()
通過將熱點數(shù)據(jù)放入緩存，加快用戶端訪問速度，提升用戶體驗。 靈活擴展 業(yè)務(wù)爆發(fā)時可以通過一鍵擴容，輕松應(yīng)對數(shù)據(jù)量和訪問量的增長。 數(shù)據(jù)備份恢復(fù) 數(shù)據(jù)備份到 OBS ，根據(jù)需要一鍵式恢復(fù)，數(shù)據(jù)安全有保障。 2.電商類應(yīng)用 熱銷商品展示、秒殺推薦等數(shù)據(jù)面臨高并發(fā)讀的壓力，可以存儲在分布式緩存M來自：百科![]()
解決數(shù)據(jù)傳輸問題： Kafka可以幫助解決分布式系統(tǒng)之間大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)膯栴}。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸方式中，由于數(shù)據(jù)量大，傳輸速度慢，容易阻塞系統(tǒng)。而Kafka通過將數(shù)據(jù)分割成小的消息塊并分布在多個節(jié)點上，可以大大減少數(shù)據(jù)傳輸時的瓶頸，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎退俣取?2. 解決數(shù)據(jù)處理問題：來自：專題![]()
為應(yīng)對業(yè)務(wù)高峰期的流量沖擊，分布式云原生UCS提供了智能的分布式流量治理和算力調(diào)度管理能力，靈活分配業(yè)務(wù)流量和邊云資源，有效提升業(yè)務(wù)穩(wěn)定性和用戶體驗。 優(yōu)勢 ●用戶就近接入 分布式云原生UCS根據(jù)用戶所屬區(qū)域，實現(xiàn)智能路由、就近接入，減少業(yè)務(wù)端到端時延。 ●統(tǒng)一算力供給 分布式云原生UCS跨地來自：專題
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