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云知識(shí) 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu) 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu) 時(shí)間：2021-01-11 09:37:48 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫 早期在數(shù)據(jù)量還不是很大的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫就采用一種很簡(jiǎn)單的單機(jī)服務(wù)，在一臺(tái)專用的服務(wù)器上安裝數(shù)據(jù)庫軟件，對(duì)外提供數(shù)據(jù)存取服務(wù)。但隨著來自：百科電商大促用什么數(shù)據(jù)庫 電商大促用什么數(shù)據(jù)庫 該方案基于華為云GeminiDB數(shù)據(jù)庫 ，結(jié)合數(shù)據(jù)三副本存儲(chǔ)、高性能存儲(chǔ)池和數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等核心技術(shù)，為電商行業(yè)客戶提供高可靠、高性能和低成本的秒殺大促數(shù)據(jù)庫解決方案，解決大促期間海量用戶訪問造成業(yè)務(wù)的卡頓、系統(tǒng)崩潰以及數(shù)據(jù)不一致導(dǎo)致超賣等痛點(diǎn)問題。來自：專題
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SQL等 立即學(xué)習(xí) 最新文章 炎炎夏日都要熱融化了，新冠疫苗又是如何安全高效到達(dá)各地的？ IoT邊緣如何實(shí)現(xiàn)海量IoT數(shù)據(jù)就地處理 5G通信關(guān)鍵技術(shù)解讀 5G三大場(chǎng)景的應(yīng)用介紹 5G商用解決方案介紹來自：百科![]()
tes集群）的統(tǒng)一管理，全面覆蓋中心區(qū)域、熱點(diǎn)區(qū)域、客戶機(jī)房、業(yè)務(wù)現(xiàn)場(chǎng)等多種使用場(chǎng)景。 華為云U CS 具有三大創(chuàng)新模式： ●應(yīng)用與數(shù)據(jù)協(xié)同創(chuàng)新模式 通過分布式數(shù)據(jù)管理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隨應(yīng)用一鍵遷移，全業(yè)務(wù)一體化遷移、彈性、容災(zāi)，讓應(yīng)用感受不到地域限制。 ●應(yīng)用算力供給新模式 通過分布式調(diào)來自：專題![]()
? 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)建來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 分布式數(shù)據(jù)庫中間件的產(chǎn)品架構(gòu) 分布式數(shù)據(jù)庫中間件的產(chǎn)品架構(gòu) 時(shí)間：2020-09-19 10:32:33 DDM 作為數(shù)據(jù)庫中間件，將底層數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)引擎以集群方式管理起來，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。類似操作單機(jī)數(shù)據(jù)庫，用戶通過DDM管理控來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Nova的架構(gòu)原理 Nova的架構(gòu)原理 時(shí)間：2021-02-08 20:43:20 云計(jì)算 Nova是OpenStack中提供計(jì)算資源服務(wù)的項(xiàng)目，作為OpenStack最核心的項(xiàng)目，負(fù)責(zé)虛擬機(jī)生命周期管理和其他計(jì)算資源生命周期管理。 Nova是OpenStack中提供計(jì)算資源服務(wù)的項(xiàng)目。來自：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)介來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云原生應(yīng)用架構(gòu) 云原生應(yīng)用架構(gòu) 時(shí)間：2020-12-09 09:44:05 各行各業(yè)的研究者正在創(chuàng)造性地使用容器等云原生技術(shù)，推動(dòng)資源調(diào)度、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等各領(lǐng)域的發(fā)展。在IT工業(yè)界蓬勃發(fā)展的云原生技術(shù)浪潮中，探討云原生技術(shù)對(duì)于IT行業(yè)的重大來自：百科![]()
統(tǒng)一分析決策平臺(tái)：多維分析企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，有效支撐企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策。 多場(chǎng)景展現(xiàn)：搭配BI工具多終端數(shù)據(jù)展現(xiàn)PC端/移動(dòng)端/大屏，滿足業(yè)務(wù)部門各種報(bào)表訴求。 數(shù)據(jù)湖分析 整合數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的新趨勢(shì)和迫切訴求。DWS Express可直接對(duì)存儲(chǔ)在 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。來自：專題![]()
云知識(shí) 如何運(yùn)用多層次算力網(wǎng)絡(luò)提升未來數(shù)字城市智能化服務(wù)水平？ 如何運(yùn)用多層次算力網(wǎng)絡(luò)提升未來數(shù)字城市智能化服務(wù)水平？ 時(shí)間：2021-04-27 15:37:57 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 隨著越來越多的計(jì)算資源和智能算法被部署到通信網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用場(chǎng)景之中，智能物聯(lián)網(wǎng)將構(gòu)建在“數(shù)據(jù)-算法-算力”的來自：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 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來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Kubernetes總體架構(gòu) Kubernetes總體架構(gòu) 時(shí)間：2021-06-30 19:18:39 Kubernetes的系統(tǒng)組件包括users、master、nodes，詳見下圖： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在??????????????來自：百科![]()
Neutron的模塊最多，層次繁復(fù)，廠商插件最多且內(nèi)部交互最繁雜，因此用戶容易混淆，難于掌握。其邏輯架構(gòu)如下： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在華為云學(xué)院 OpenStack原理及在華為云中的應(yīng)用 OpenStack是一個(gè)云操作系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)中心可控制大型的計(jì)算、存儲(chǔ)、來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Kubernetes架構(gòu)分層 Kubernetes架構(gòu)分層 時(shí)間：2021-06-30 18:58:41 Kubernetes具有分層的結(jié)構(gòu)，包括內(nèi)核層、應(yīng)用層、治理層、接口層和生態(tài)系統(tǒng)。 各個(gè)分層包含的內(nèi)容如下圖： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在來自：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。來自：專題![]()
行、列存儲(chǔ)有如下優(yōu)缺點(diǎn)： 一般情況下，如果表的字段比較多（大寬表），查詢中涉及到的列不多的情況下，適合列存儲(chǔ)。如果表的字段個(gè)數(shù)比較少，查詢大部分字段，那么選擇行存儲(chǔ)比較好。 行存表 默認(rèn)創(chuàng)建表的類型。數(shù)據(jù)按行進(jìn)行存儲(chǔ)，即一行數(shù)據(jù)是連續(xù)存儲(chǔ)。適用于對(duì)數(shù)據(jù)需要經(jīng)常更新的場(chǎng)景。 postgres=# CREATE來自：專題![]()
高吞吐量： 能夠處理海量數(shù)據(jù)流，每秒可處理百萬級(jí)別的消息。 - 低延遲： 消息能夠?qū)崟r(shí)傳輸，幾乎沒有延遲。 - 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)的來自：專題
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