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華為云計(jì)算 云知識(shí) Docker架構(gòu) Docker架構(gòu) 時(shí)間:2021-07-01 16:03:24 云服務(wù)器 云計(jì)算 容器云 云主機(jī) 云容器引擎 在Docker架構(gòu)中,各個(gè)組件如何協(xié)同工作? 1、Docker Client:Docker是個(gè)采用的C/S架構(gòu)的應(yīng)用程序。Docker Client一般通過(guò)Docker來(lái)自:百科C、安全組、EVS數(shù)據(jù)多副本等能力打造一個(gè)高效、可靠、安全的計(jì)算環(huán)境。 數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)集成層提供了數(shù)據(jù)接入到 MRS 集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊(duì)列),支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MRS支持結(jié)構(gòu)來(lái)自:百科
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? 企業(yè)核心業(yè)務(wù)應(yīng)用架構(gòu)和集成架構(gòu)發(fā)展歷程 企業(yè)核心業(yè)務(wù)演進(jìn)我們將主要分成兩部分:應(yīng)用架構(gòu)發(fā)展歷程和集成架構(gòu)發(fā)展歷程。應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn),將依次經(jīng)歷單體應(yīng)用架構(gòu)、垂直架構(gòu)、SOA架構(gòu),最終發(fā)展至微服務(wù)架構(gòu)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 容器相關(guān)基礎(chǔ)操作 Docker架構(gòu) Docker Engine介紹和Docker內(nèi)部構(gòu)建來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件的產(chǎn)品架構(gòu) 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件的產(chǎn)品架構(gòu) 時(shí)間:2020-09-19 10:32:33 DDM 作為數(shù)據(jù)庫(kù)中間件,將底層數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)引擎以集群方式管理起來(lái),用戶使用非常方便。 應(yīng)用程序不需要關(guān)心具體有多少分片。類(lèi)似操作單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù),用戶通過(guò)DDM管理控來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 時(shí)間:2020-12-07 15:34:20 在做業(yè)務(wù)云遷移之前,從架構(gòu)設(shè)計(jì)的角度考慮高可用、高擴(kuò)展等問(wèn)題是必不可少的環(huán)節(jié),也是影響業(yè)務(wù)遷移進(jìn)度和效果的重要因素,學(xué)習(xí)本課程,將學(xué)會(huì)如何在云端設(shè)計(jì)合適的架構(gòu)來(lái)承載業(yè)務(wù),應(yīng)對(duì)后繼業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進(jìn)。 課程簡(jiǎn)介來(lái)自:百科
云知識(shí) DAS 的系統(tǒng)架構(gòu) DAS的系統(tǒng)架構(gòu) 時(shí)間:2021-05-31 17:24:04 數(shù)據(jù)庫(kù) 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(tái); DAS Consoles:DAS Console是數(shù)據(jù)管理服務(wù)的統(tǒng)一入口,在Console來(lái)自:百科
安全云腦 _綜合態(tài)勢(shì)大屏 安全云腦_綜合態(tài)勢(shì)大屏 在現(xiàn)場(chǎng)講解匯報(bào)、實(shí)時(shí)監(jiān)控等場(chǎng)景下,為了獲得更好的演示效果,通常需要將安全云腦服務(wù)的分析結(jié)果展示在大型屏幕上。 安全云腦默認(rèn)提供一個(gè)綜合感知態(tài)勢(shì)大屏,可以還原攻擊歷史,感知攻擊現(xiàn)狀,預(yù)測(cè)攻擊態(tài)勢(shì),為用戶提供強(qiáng)大的事前、事中、事后安全管理能力,實(shí)現(xiàn)一屏全面感知。來(lái)自:專(zhuān)題
高吞吐量: 能夠處理海量數(shù)據(jù)流,每秒可處理百萬(wàn)級(jí)別的消息。 - 低延遲: 消息能夠?qū)崟r(shí)傳輸,幾乎沒(méi)有延遲。 - 可擴(kuò)展性: 能夠輕松擴(kuò)展集群規(guī)模,并支持橫向擴(kuò)展。 - 可靠性: 每個(gè)分區(qū)都有多個(gè)副本,能夠保證數(shù)據(jù)的可靠性和容錯(cuò)性。 - 靈活性: 支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)消費(fèi)方式。 Kafka中的生產(chǎn)者和消費(fèi)者是如何實(shí)現(xiàn)的來(lái)自:專(zhuān)題
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