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- 高可用負載均衡的集群架構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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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)點組成來自：百科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行情況，確保整個系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。來自：百科
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華為云計算 云知識 分片架構(gòu)的特點 分片架構(gòu)的特點 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： 1. 分布式、按需擴展 分布式架構(gòu)，組件主備/多活高可靠設(shè)計； 存算分離，按需獨立擴展。來自：百科
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云知識 企業(yè)IT架構(gòu)的演進歷史 企業(yè)IT架構(gòu)的演進歷史 時間：2021-06-08 18:58:39 云計算 回顧企業(yè)IT架構(gòu)演進的整個歷史，馮·諾依曼架構(gòu)的第一臺計算機誕生以來的前30年，計算高度集中化、支持多用戶多任務(wù)的大型機和小型機是企業(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![]()
華為云計算 云知識 存儲技術(shù)的架構(gòu)演進 存儲技術(shù)的架構(gòu)演進 時間：2021-05-25 15:57:49 存儲與備份 存儲技術(shù)的架構(gòu)演進呈現(xiàn)為從集中式到分布式。 集中式存儲包含核機頭（控制器）、磁盤陣列（JBOD）和交換機、管理設(shè)備等。數(shù)據(jù)統(tǒng)一通過存儲系統(tǒng)的機頭入口。 分布式存儲中，來自：百科![]()
iptables：社區(qū)傳統(tǒng)的kube-proxy模式，完全以iptables規(guī)則的方式來實現(xiàn)service負載均衡。該方式最主要的問題是在服務(wù)多的時候產(chǎn)生太多的iptables規(guī)則，非增量式更新會引入一定的時延，大規(guī)模情況下有明顯的性能問題。 ipvs：主導(dǎo)開發(fā)并在社區(qū)獲得廣泛支持的kube-p來自：百科![]()
華為云云原生黃金課程01：云原生開學(xué)“第一課” 《云原生王者之路集訓(xùn)營》是華為云云原生團隊精心打磨的云原生學(xué)習(xí)技術(shù)公開課，分為黃金、鉆石、王者三個階段，幫助廣大技術(shù)愛好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程的第一課，由華為云CNCF的官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會貢獻者，Kubernetes社區(qū)Maintai來自：百科![]()
云知識 單節(jié)點場景下的SAP HANA高可用（System Replication） 單節(jié)點場景下的SAP HANA高可用（System Replication） 時間：2020-11-27 15:31:07 本視頻主要為您介紹單節(jié)點場景下的SAP HANA高可用（System Replication）的操作教程指導(dǎo)。來自：百科![]()
運行 應(yīng)用場景 對安全有高要求的行業(yè)。 用戶間計算資源物理隔離，網(wǎng)絡(luò)資源邏輯隔離，結(jié)合分布式存儲及多種安全防護產(chǎn)品，為用戶打造一個立體的安全防護環(huán)境。 對系統(tǒng)穩(wěn)定運行有要求的行業(yè)。 用戶獨占物理資源，保障用戶的業(yè)務(wù)平穩(wěn)運行。 對資源使用靈活性要求高的行業(yè)。 用戶可隨時創(chuàng)建、刪除資來自：百科![]()
臨類似雙11這樣非常規(guī)化的高并發(fā)場景時能夠有效應(yīng)對。 因此，通過這樣的負載技術(shù)可以減輕單服務(wù)器的壓力，減少崩潰的概率，解決大并發(fā)訪問的問題。這也是保證網(wǎng)站高可用的重要手段。 RDS for MySQL是一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)保存在不同的表中，而不是將所有數(shù)據(jù)放來自：百科![]()
對于公網(wǎng)訪問，會根據(jù)源IP的不同將流量分配到創(chuàng)建的多個AZ中的ELB上。 對于內(nèi)網(wǎng)訪問： 當從創(chuàng)建ELB的AZ訪問時，流量將被分配到本AZ中的ELB上，當本AZ的ELB不可用時，容災(zāi)到創(chuàng)建的其他AZ的ELB上； 當從未創(chuàng)建ELB的AZ訪問時，會根據(jù)源IP的不同將流量分配到創(chuàng)建的多個AZ中的ELB上。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 云容器實例的產(chǎn)品架構(gòu) 云容器實例的產(chǎn)品架構(gòu) 時間：2020-09-17 11:14:17 云容器實例提供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，負責處理數(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層主要負責處理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![]()
華為云計算 云知識 無共享架構(gòu)的特點 無共享架構(gòu)的特點 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（處理單元）都完全擁有自己獨立的CPU/內(nèi)存/存儲，不存在共享資源。 各節(jié)點（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)點間流轉(zhuǎn)。來自：百科![]()
華為云計算 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)的運行狀況，并及時收到異常報警做出反應(yīng)，保證業(yè)務(wù)順暢運行。來自：百科![]()
云知識 專屬計算集群與專屬云的關(guān)系 專屬計算集群與專屬云的關(guān)系 時間：2020-09-22 09:33:09 專屬計算集群服務(wù)是專屬云解決方案中的核心服務(wù)，為專屬云解決方案提供了計算專屬的能力，專屬云為隔離的區(qū)域，用戶需開通專屬云后才能申請物理設(shè)備資源使用專屬計算集群服務(wù)，專屬計算來自：百科![]()
Kafka如何實現(xiàn)負載均衡 Kafka如何實現(xiàn)負載均衡 Kafka的消費者可以通過分組(group)來實現(xiàn)負載均衡。在同一個分組中的消費者會共享主題中的分區(qū)，每個消費者只能處理分配給它的分區(qū)。Kafka會根據(jù)消費者的數(shù)量和分區(qū)的數(shù)量來進行分配，在分配時會盡量實現(xiàn)負載均衡。 Kafka的消費者來自：專題
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