- 大規(guī)模分布式存儲(chǔ)架構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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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:百科傳統(tǒng)應(yīng)用上云政務(wù)機(jī)構(gòu)、大型企業(yè)、銀行等行業(yè)為支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和高并發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn),傳統(tǒng)方案強(qiáng)依賴小型機(jī)和高端存儲(chǔ)等設(shè)備成本高昂, DDM 提供高性價(jià)比的解決方案。 分布式 數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 DDM 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件( Distributed Database Middleware ,簡(jiǎn)稱DDM),專注于解決數(shù)據(jù)庫(kù)分布式擴(kuò)展問(wèn)題,來(lái)自:百科
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04:53 創(chuàng)建緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 創(chuàng)建緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 03:40 訪問(wèn)緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 訪問(wèn)緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 04:16 緩存實(shí)例日常維護(hù) 分布式緩存服務(wù) 緩存實(shí)例日常維護(hù) 分布式緩存服務(wù) 04:53 分布式緩存服務(wù) 創(chuàng)建緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 03:40來(lái)自:專題數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)架構(gòu) 時(shí)間:2020-09-24 10:49:56 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(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上來(lái)自:百科
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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
價(jià)格計(jì)算器中SFS容量型存儲(chǔ)包1T=1000GB。 資費(fèi)項(xiàng) 計(jì)費(fèi)項(xiàng) 計(jì)費(fèi)公式 存儲(chǔ)空間計(jì)費(fèi) 文件系統(tǒng)所占用的存儲(chǔ)空間容量和使用時(shí)長(zhǎng) 存儲(chǔ)空間費(fèi)用=每GB費(fèi)率*存儲(chǔ)容量*使用時(shí)長(zhǎng) SFS Turbo文件系統(tǒng)計(jì)費(fèi)項(xiàng) 默認(rèn)為按需計(jì)費(fèi)模式。即按您購(gòu)買(mǎi)時(shí)選擇的存儲(chǔ)容量和時(shí)長(zhǎng)收費(fèi),而不是以實(shí)來(lái)自:專題
GaussDB (DWS)的架構(gòu)解讀 GaussDB(DWS)的架構(gòu)解讀 時(shí)間:2021-06-17 12:04:55 數(shù)據(jù)庫(kù) 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(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 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
GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)之一,高性能,體現(xiàn)在如下的方面: 1. 云化分布式架構(gòu) GaussDB(DWS)采用全并行的MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù),業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上,數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行,并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 2. 查詢高性能,萬(wàn)億數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng)來(lái)自:百科
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