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- 鏈路聚合及負(fù)載均衡實驗的分析 內(nèi)容精選 換一換
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不同接入點,實現(xiàn)多鏈路多接入點互備,保障高可靠性。如果有特殊要求只能選擇同一運營商,需確保不同物理路由。 托管專線 2.用戶本地數(shù)據(jù)中心通過合規(guī)運營商拉通專線,運營商和云專線接入點已做好專線預(yù)連接,運營商為用戶分配上云連接。運營商和華為云連接端口是多租戶共享的 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實驗,盡在華為云學(xué)院來自:百科但是我們?nèi)匀豢梢詮膬蓚€角度來試圖縮小考慮問題的范圍:什么樣的數(shù)據(jù)不適合上鏈以及什么樣的數(shù)據(jù)適合上鏈。 首先來看什么樣的數(shù)據(jù)不適合上鏈。從業(yè)務(wù)的角度來看,不需要共享的數(shù)據(jù)不適合上鏈。例如,用戶的私鑰是用戶絕對不想與其他人分享的信息,如果上鏈,就意味著私鑰會被每一個Peer獲取并存儲,即便是被加密也會有泄漏的風(fēng)險,因此沒有必要上鏈。從性能的角度來看來自:專題
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“大”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)體量大,我們經(jīng)常聽到的一個經(jīng)典的案例,即GE發(fā)動機有成百上千個傳感器,毫秒級頻度產(chǎn)生各種數(shù)據(jù)。一次飛機的飛行就可以超過1TB的數(shù)據(jù)量。很多工業(yè)場景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可能會更大。 “小”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的價值密度小,或者也可以理解為要從海量的數(shù)據(jù)中找到價值的信息是一個比較難的事情。 “高”即物來自:百科對Gorilla壓縮算法進行了優(yōu)化,將可以無損轉(zhuǎn)換的數(shù)值轉(zhuǎn)為整數(shù),再根據(jù)數(shù)據(jù)特點,選擇最合適的數(shù)據(jù)壓縮算法。 String數(shù)據(jù)類型:采用了壓縮效率更好的ZSTD壓縮算法,并根據(jù)待壓縮數(shù)據(jù)的Length使用不同Level的編碼方法。 Timestamp數(shù)據(jù)類型:采用差量壓縮方法,最后還針對數(shù)據(jù)文件內(nèi)的Timestam來自:專題
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數(shù)據(jù)倉庫 主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫,通過某個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過程,業(yè)務(wù)運營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計算使用。同時支持把多個來自:專題優(yōu)勢 自動梳理應(yīng)用之間的依賴關(guān)系 自動生成應(yīng)用之間的訪問拓?fù)鋱D,發(fā)現(xiàn)應(yīng)用、中間件、接口、實例間的調(diào)用關(guān)系,有異常的調(diào)用在拓?fù)鋱D上清楚展示,幫助您在復(fù)雜的調(diào) 用關(guān)系中快速定位性能瓶頸,助力性能優(yōu)化有的放矢 全鏈路 APM 從用戶側(cè)到代碼的全棧監(jiān)控覆蓋,讓應(yīng)用性能分析無盲點 監(jiān)控精準(zhǔn) 自來自:專題方案概述:應(yīng)用場景 彈性云服務(wù)器 的優(yōu)勢:穩(wěn)定可靠 彈性云服務(wù)器的優(yōu)勢:穩(wěn)定可靠 彈性云服務(wù)器的優(yōu)勢:穩(wěn)定可靠 彈性云服務(wù)器的優(yōu)勢:穩(wěn)定可靠 華為云的區(qū)域和IEC的區(qū)域有什么區(qū)別? 應(yīng)用場景:企業(yè)云盤(網(wǎng)盤) 什么是智能邊緣云:IEC與相關(guān)產(chǎn)品區(qū)別 IEC與相關(guān)產(chǎn)品的區(qū)別是什么? 應(yīng)用場景:備份歸檔來自:百科
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